基于S变换和神经网络的电能质量多扰动分类识别

主要针时谐波扰动与其他扰动共存的情况,提出了一种识别电能质量多扰动共存下的多扰动分类方法.它利用S变换计算基频的幅值信息,从而获得幅值特征向量,再利用傅立叶变换得到频谱的特征向量,然后根据这两组特征向量训练并行的神经网络,得到并行的分类器;它既可以对单种扰动进行分类,也可以对多扰动进行分类.通过仿真试验,验证了此分类器是有效的,可行的.     

应用多重扰动分析大电网低频振荡问题的工程实用方法研究

随着特高压工程的逐步展开,华中-华北通过特高压形成了大型交流同步电网,大电网互联后低频振荡是需要重点关注的稳定问题。文章主要从低频振荡研究方法的工程实用角度出发进行了探讨。首先,对于目前国内广泛应用的低频振荡分析软件的主要分析方法和分析结果进行了比较分析,说明现有分析工具和方法存在的问题。随后,提出了多重扰动的方法的必要性,并对该方法进行了详细阐述。为了说明多重扰动方法的可行性,在特高压联网系统中应用多重扰动方法进行了仿真分析,计算结果表明,多重扰动可能导致系统发生低频振荡。即该方法可用于工程实际中的低频振荡现象分析。     

多扰动动态下的PID控制器性能评价

对多扰动动态下PID控制器的性能评价进行了研究。当系统具有多个扰动动态时，PID控制器并不能使对多个扰动动态的控制性能都达到最佳，此时需根据对各扰动的重视程度来折中选择对其的控制性能。为了对此情况下系统的控制性能进行评价，文中构造了一种带加权的综合性能评价函数，其权值与对各扰动的重视程度相对应。通过选取适当的权值并对综合性能评价函数求最优，得到了系统对各扰动动态的最佳折中控制性能。以此最佳折中控制性能作为参照基准与系统实际性能相对比，实现了上述性能评价的目的。仿真例子表明了该方法的有效性。     

基于结构化闭环响应和输出方差限制的控制器性能评价

对于多扰动动态下的线性时不变控制器的性能评价进行了研究．针对系统具有多个扰动动态的情况， 提出了一种新的控制器性能评价方法．这一方法构建了一个加权的性能指标，权值与不同扰动的种类和优先级相对 应．同时该方法可以明确计算出各个扰动的结构闭环输出方差的下限值．通过为不同的扰动选取适当的权值和方差 范围，可以计算得出最优的输出方差．将这一最优方差值作为基准就可以评价实际生产系统的控制性能．仿真例子 表明了该方法的有效性．     

基于HHT的电能质量信号检测分析

大量的非线性负载会造成电能质量“污染”,使电能信号复杂多样.针对复杂电能信号采用希尔伯特黄变换（HHT）进行检测分析.介绍了HHT原理,应用HHT对几种最为常见、重要的电能质量扰动及复杂电能质量扰动进行仿真分析.分析表明此方法能精确检测出电压幅值、频率及扰动的起止时刻,适用于分析电能质量信号.