排序方式: 共有110条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
3.
在谐振接地系统时域、频域特征分析的基础上,通过Matlab软件建立以分布参数为基础的高精度谐振接地系统单相接地故障仿真模型,分析了几种极端故障情况下的线路零序电流波形的特征。通过分析可得:谐振接地系统单相故障暂态接地电流中含有暂态电感电流与电容电流,其比例随故障时刻的不同而变化;在选定频带内,故障线路和非故障线路暂态零序电流极性相反;故障初相角为零附近(0~30°)经小电阻接地故障情况下,故障线路零序电流出现倒相,且倒相程度随故障初相角的变化而不同;在大电阻接地故障的情况下,故障与非故障线路零序电流在稳态时出现一定的相位移。 相似文献
4.
用扩频电力线载波通信技术设计了铁路站场智能化照明系统.系统采用CEBus协议,由上位工业计算机、通信转换器和子站三大部分组成,通信转换器可以单独运行,也可由上位IPC控制.介绍了系统的构成、通信协议及软硬件设计方法.系统提高了铁路站场照明自动化水平.也可用于其它场合的照明控制. 相似文献
5.
分析谐振接地系统发生单相接地故障时各区段故障暂态零序电流的相似性特征,提出基于故障暂态零序电流Hilbert瞬时能量谱相似性自适应仿射传播聚类(adAP)的故障区段定位方法.所提方法对故障后首半个工频周期的故障线路各区段的故障暂态零序电流进行局部特征尺度分解(LCD),对得到的各频带波形进行Hilbert变换得到Hilbert瞬时能量谱.计算Hilbert瞬时能量谱两两间的动态时间弯曲距离,对动态时间弯曲距离构成的相似度矩阵进行adAP,根据Silhouette指标最高的聚类情况定位故障区段.在电弧故障、存在分布式消弧线圈系统、不同消弧线圈补偿度系统、噪声干扰、两点接地、采样不同步的场景下的仿真结果和现场数据验证结果表明,所提方法能克服工程应用中可能存在的影响,鲁棒性好、准确度高. 相似文献
6.
分布式微机监控系统的软件容错设计 总被引:1,自引:0,他引:1
容错技术是提高计算机控制系统可靠性的一种重要方法。以若干工程实例作为背景材料,讨论分布式微机监控系统的软件容错设计技术,探讨人工智能技术在容错设计中的应用。 相似文献
7.
现有剩余电流保护器多以总剩余电流有效值作为动作判据,阈值固定,且无法识别触电类型,因而提出基于自适应阈值和BP神经网络的低压配电网生命体触电识别方法。总剩余电流信号经Mallat算法消噪处理,由得到的低频分量构造出自适应阈值,用于确定触电发生时刻,提取能表征生命体特性的统计量特征,对BP神经网络进行训练,建立触电类型识别模型。物理仿真实验表明,该方法能够满足剩余电流保护器所要求的速动性和可靠性,触电类型识别准确率达99.93%,对于开发新一代剩余电流保护器具有参考价值。 相似文献
8.
对谐振接地系统单相接地故障特征的分析表明,单相接地初始阶段故障线路与健全线路间的零序电流波形相似度低于各健全线路间的零序电流波形相似度,且故障初始时刻故障线路与健全线路的零序电流极性相反,高阻接地时该结论仍成立。仿射不变矩恰能反映各零序电流波形的整体形状特征和极性关系,且不受波形平移、旋转和缩放等仿射变换的影响,抗干扰能力强。对从各故障暂态零序电流波形图中提取的仿射不变矩特征量进行谱系聚类分析,并计算聚类有效性指标,选取聚类有效性最高的聚类树实现故障选线。各种故障工况的大量仿真表明,该选线方法适应性好,可靠性高。 相似文献
9.
为解决配电网单相接地故障消弧的难题,提出一种基于级联H桥变流器和dq变换的柔性消弧新方法。配电网的三相经级联H桥变流器接地,柔性控制非故障相变流器经连接电感注入电流,补偿接地点的电弧电流,抑制故障相恢复电压,促进电弧快速熄灭、不易重燃。为了实现对稳定性和间歇性电弧接地故障电流的全补偿,结合级联H桥变流器的特性,提出一种基于dq坐标变换的故障谐波及暂态电流分量的检测方法。根据级联H桥变流器注入电流对接地故障电流、故障相恢复电压的作用机理,研究各类电弧接地故障的统一柔性消弧方法,仿真结果表明所提消弧方法的有效性,可以提高配电网接地故障熄弧率,促进柔性交流输电(FACTS)技术在智能配电网接地故障保护中的研究与应用。 相似文献
10.
针对配电网高阻接地故障识别易受噪声干扰、无标签数据难以利用的难题,提出一种基于小波去噪与随机森林的高阻接地故障半监督识别方法。区别于监督式学习方法仅利用标签数据,基于协同训练方法能够充分利用有标签数据与无标签数据。首先,使用小波阈值去噪算法消除零序电流中的噪声。其次,采用波峰波谷故障启动算法判断线路是否发生故障或扰动事件。运用小波变换提取零序电流的小波系数作为故障特征。最后,基于小波系数故障特征构建两个随机森林作为半监督分类器进行协同训练,从而实现高阻接地故障的检测识别。仿真结果表明,所提配电网高阻接地故障半监督识别方法可以充分挖掘配电网既有的故障案例中无标注数据蕴含的关键特征,从而提高故障分类准确率,具有较强的准确性和灵敏性。 相似文献