基于改进LHS的含风电电力系统概率潮流计算

基于拉丁超立方抽样的蒙特卡模拟法应用于概率潮流计算时存在精度相对较低和计算量复杂等问题,本文对拉丁超立方抽样算法中采样排序进行改进,提出一种将随机行走原理和拉丁超立方采样相结合的方法。将该方法应用在含风电的IEEE-14节点和IEEE-118节点并且和基于Gram-Schmidt拉丁超立方采样法进行比较分析。理论及数值计算结果表明:该方法能更好地解决拉丁超立方采样法中精度相对较低的缺陷,同时能更为精确地反应概率潮流计算中随机变量的数字特征,具有较好的工程实用价值。     

证据理论和粗集在变电站故障诊断中的应用

由于证据理论存在如基本概率人为给定而导致强烈主观性等固有缺陷,文中首先分析了粗集理论与证据理论的关系,确定了粗集是证据理论的基础,进而描述了基于粗集和证据理论的变电站故障诊断的特殊过程,并研究了基于上述理论的变电站故障诊断推理算法.通过在变电站故障诊断专家系统的不确定知识决策规则中应用该算法,表明此算法能增强推理过程的稳定性,并具有较强的鲁棒性,是一种处理不确定和不完整信息的有效方法.     

基于粗糙集和贝叶斯分类器的变电站故障诊断

以变电站的开关继电保护信息为基础,提出了一种基于粗糙集理论和贝叶斯分类器的变电站故障诊断方法.首先利用粗糙集理论的知识约简和处理不确定信息的能力,对变电站的故障诊断知识进行挖掘,实行属性优选,再运用朴素贝叶斯分类器对故障诊断知识进行模式识别.将其应用于变电站故障诊断专家系统中,应用结果显示了该方法能有效地缩小问题求解规模和较强的抗干扰能力,是一种有效的变电站故障诊断方法.     

级联H桥Boost PFC电源建模及应用研究

针对电感电流断续导电模式(DCM)功率调节器固定占空比,输入电流纹波含量大导致功率因数降低的问题,提出了一种具有自动调节功能的级联H桥开关周期平均模型。给出了Boost PFC电路拓扑结构,并分析了该电路的工作原理。论证推导了在DCM模式下时均模型修正方程表达式。利用LTspice软件进行仿真分析并进行实验验证,其结果与传统固定占空比的DCM功率调节器相比,很大程度减少了低频输入电流纹波,有效降低了谐波含量。仿真结果和样机实验验证了所提出的模型和控制策略的有效性。     

基于克隆选择原理的自适应免疫性遗传算法研究

针对遗传算法中存在着收敛方向无法控制和没有记忆能力等缺陷,提出了具有免疫功能的克隆遗传算法.该算法把目标函数和制约条件作为抗原,保证所生成的抗体与问题直接相关联,使收敛方向得以控制;对抗原亲和力高的抗体进行克隆记忆,促使优良个体的发育成熟并能有效地遗传到下一代;同时,基于浓度的概念提出对抗体数量进行抑制,确保群体更新的多样性,避免早熟.通过理论分析和实验研究,证明该算法具有快的收敛速度和搜索能力,是一种有效的生物计算方法.     

基于改进算法ANFIS的变压器故障诊断

在分析变压器油中溶解气体进行变压器故障诊断的基础上,提出一种基于改进算法的自适应神经模糊推理系统的变压器绝缘故障诊断方法.该方法使用IEC三比值法的3个气体比值作为ANFIS输入向量,构造三输入一输出的ANFIS,然后使用具有全局收敛性的相关的广义Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的以BP算法和最小二乘法构成的混合学习算法,再使用新的学习算法训练系统.最后,对模型的有效性进行了检验,并与使用BP学习算法训练的诊断结果做了比较.检验结果表明:使用改进算法的ANFIS进行变压器故障诊断是可行的,并且诊断精度有所提高.     

基于人工鱼优化的神经网络汽轮机振动故障诊断

建立了人工鱼群神经网络模型,利用人工鱼的聚群、追尾和觅食行为训练RBF神经网络的权系数,提高了神经网络的收敛速度和精度.依据此模型提出一种故障诊断方法,并应用于汽轮机振动故障分析.仿真结果表明:本算法与BP及RBF算法相比具有较高的故障诊断准确率和较好的泛化能力.     

基于遗传神经网络的电力机车主变流器故障诊断

在变流器的故障诊断系统中,针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值的问题,采用了遗传算法的选择、基因突变（基因重组）及变异过程代替BP神经网络的反向传播过程的遗传神经网络算法。通过仿真试验证明,该算法具有收敛速度快及推广性强的特点,极大提高了变流器的故障诊断系统的效率和准确性。     

建筑电气设计中功率因数平衡的探讨

通过对建筑电气设计中功率因数不平衡因素的分析,针对主要影响因素,确定了对策及措施。并给出了实现功率因数平衡的途径。     

计及负荷电压静特性的含分布式电源的前推回代潮流计算

分布式电源并网后,配电网中出现了新的节点类型,使得传统的前推回代法不能解决含分布式电源的配电网潮流计算问题。在考虑了恒功率、恒电流及恒阻抗的负荷电压静态特性的情况下,提出了改进的前推回代法对不同分布式电源进行潮流计算。该算法针对风力发电、光伏电池、燃料电池及燃气轮机分别建立了数学模型,并且在处理PV节点时,通过无功分摊原理设定无功初值,采用无功补偿装置进行功率修正。此外,针对辐射状配电网特征,采用搜索叶节点的方法,形成了便于前推及回代计算的参数矩阵。通过IEEE33配电系统验证表明所提出的方法收敛性能强,并且能有效解决含不同分布式电源的潮流计算问题。