基于方向梯度直方图属性空间的局部放电模式识别改进算法

该文提出一种基于方向梯度直方图(HOG)属性空间的局部放电模式识别改进算法,旨在提高特征对样本信息的概括能力,并克服分类器对高维特征的识别局限.首先,构造局部放电脉冲序列分布(PRPS)模式作为识别依据,利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间;然后,通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间,使其满足相互独立性;接着,根据属性重要性重新排列空间后,依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数,基于分类精度搜索最佳属性子集;最后,按照归约属性的相对重要性进行加权,最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器.大量样本测试结果证明,此算法能够达到很高的识别精度,对传统识别算法的优化效果明显,有较好的应用价值.     

PROFIBUS总线技术及其应用

PROFIBUS总线技术是一种国际化、开放式通讯标准,它不依赖于设备生产商,是一种独立的总线标准,已被广泛地用于制造业自动化和过程自动化、楼宇、交通、电力等各行各业。使用PROFIBUS总线技术,可以方便地实现各种不同厂商的自动化设备及元器件之间的信息交换。论文由现场总线技术展开,介绍了PROFIBUS总线技术的基本概念、组成、传输技术等。     

建筑物金属构架对近区雷击的磁场屏蔽效果

基于电路法计算分析近区雷击时建筑物金属构架的磁场蔽效果，并进行了实验验证。研究表明，金属构架对脉冲磁场有屏蔽效果。磁场屏蔽系数以构架网格为单位呈阶梯式分布，其效果是使得建筑物内的磁场分布趋于均匀。     

一种ESE避雷针的提前放电时间测试

ESE避雷针在我国防雷标准中并未被采纳，但有多种产品在国内已经有一定数量的应用。目前，ESE避雷针的重要设计参数即提前放电时间都是按国外厂商提供的数据。本文根据法国防雷标准，在实验室对一种ESE避雷针进行了提前放电时间测试，结果表明在该标准规定的测试条件范围内ESE避雷针比普通避雷针的平均放电时间明显提前。值得注意的是这种提前放电时间受试验条件的影响较大。     

配电干线周围工频磁场的简化计算方法

重载流配电干线是建筑物内主要的工频磁场源之一。为评估建筑物内的电磁环境,有时需要定量分析配电干线周围的磁场。本文总结出单芯电缆、多芯电缆、空气绝缘母线槽和全封闭母线槽等各种建筑物配电干线周围工频磁场的简化计算方法,并通过算例比较分析了配电干线的选择对磁场水平的影响。结论:从降低周围工频磁场的角度考虑,电缆干线应尽可能采用多芯电缆,母线槽干线则宜采用全封闭母线槽。     

基于ANFIS的长期电力负荷预测模型

某电力公司的长期负荷预测模型,利用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)建立.其结构分为计算输入的模糊隶属度、每条规则适用度、适用度归一化、每条规则输出及模糊系统输出5层.系统网络中含14个待定的前件和后件参数.采用Matlab编程,通过Sugeno和evalfis函数训练ANFIS,按指定指标得到这些参数,实现模糊预测.     

基于LSTM网络的变压器油中溶解气体浓度预测

电力变压器作为电力系统中传输和变换电能的主要设备,其安全稳定性运行在电网中起着重要的作用。对变压器油中溶解气体浓度变化的趋势进行预测,可为其运行状态评估提供重要依据,鉴于此提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型克服了传统神经网络在序列预测方面存在的"梯度消散"问题,利用油中溶解气体的序列数据对长短期记忆网络进行训练,得到最优的预测模型参数。以变压器油中溶解的7种特征气体浓度为输入,以待预测气体的浓度为输出。通过算例分析表明,相比于传统的机器学习预测方法支持向量机(support vector machine, SVM)与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN),本文所提的LSTM预测模型更能准确地预测油中溶解气体的浓度。     

考虑多元用户报价的交直流混合配电网动态经济调度

针对交直流混合配电网中多元用户灵活互动的问题,提出一种考虑多元用户报价的交直流混合配电网动态经济调度策略模型。根据用户类别分别建立各类用户参与电网互动的模型,将储能按资产归属不同分为用户拥有的储能和电网公司拥有的储能,拥有储能的用户根据自身电能供应和需求可作为电能的供应者和需求者,向电网公司申报价格和电量来参与经济调度;以配电网购电成本最低为目标,考虑潮流约束,建立交直流混合配电网多时段动态经济调度模型,并采用内点法进行优化求解。基于一个交直流混合配电网算例进行仿真分析,结果表明所提模型能够降低电网公司购电成本,促进多元用户灵活互动及交直流配电网间的互动。