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1.
刘鹏程  李新利 《继电器》2016,44(2):36-41
构建了可动态适应多个分布式电源投切的开关函数,同时针对遗传算法的早熟收敛问题,引入多种群遗传算法,提出基于多种群遗传算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。该算法在故障区段定位时规定以系统电源指向用户的方向为馈线正方向,采用多个种群对解空间协同搜索,避免算法陷入局部最优,以最优个体保持代数作为收敛条件,充分提高收敛效率,适用于复杂的含分布式电源的配电网络。通过算例对配电网的故障定位进行仿真,结果表明算法能准确定位,并具有一定的有效性和容错性。  相似文献
2.
基于云计算的智能电网信息平台   总被引:8,自引:2,他引:6       下载免费PDF全文
坚强智能电网是未来电网的发展趋势,而信息平台是支撑坚强智能电网建设的重要基础.为了充分利用计算资源,满足智能电网对全部信息的可靠存储和高效管理的需要,提出基于云计算的智能电网信息平台,给出了该平台的体系结构,并详细分析了新方法的可行性、优势及需要解决的问题.针对智能电网状态监测的特点,结合Hadoop云计算技术,提出智能电网状态监测云计算平台的解决方案.研究云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,实现智能电网海量信息的可靠存储与快速并行处理.  相似文献
3.
基于三点电流测量的输电线路行波故障定位新方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
鉴于输电线路在线监测取得了长足的进步,针对目前行波定位法中波头检测算法存在缺陷和波速测定精度差的不足,本文提出了基于导线电流三测量点局域均值分解(LMD)的行波故障定位新方法。该方法首先对测量点电流线模分量进行局域均值分解,然后根据分解得到的第一个PF分量瞬时频率曲线的首个频率突变点来确定行波波头第一次到达测量点的时刻。其次,根据相位差动保护原理判断出故障点所在线路段,并利用无故障段线路的长度和故障行波到达其两端测点的时间差之比计算出故障行波波速。最后,通过双端行波法的定位原理计算出故障距离。仿真结果表明,本文定位方法同基于小波变换或希尔伯特-黄变换的定位方法相比具有较高的定位精度。  相似文献
4.
输电线路在线监测的无线传感器网络抗干扰分析   总被引:4,自引:4,他引:0  
为解决用于输电线路监测的长链结构传感器网络中因提升节点发射功率带来的节点间竞争激烈,数据传输时延大,以及节点分布不均匀,网络区域性数据转发能力不均衡导致的传输瓶颈等问题,提出了一种基于地理位置的功率和信道调整相结合的抗干扰方法,依据地域性将节点进行隐式分簇,每个节点都以最大发射功率和与所处区域相对应的频段进行数据传输,当出现断层时,与断层区域对应的同频区域节点采用发射功率和信道调整相结合的机制与邻近其余层次节点进行通信.对该方案进行了仿真实验,实验结果证明了该方法使得网络吞吐量明显增大,而数据包的平均传输跳数和传输时延显著减小,从而获得了较好的网络容量和实时性.  相似文献
5.
基于无线传感器网络的绝缘子泄漏电流在线监测系统   总被引:4,自引:0,他引:4  
将无线传感器网络用于输电线路绝缘子泄漏电流监测与预警系统,分析了其技术特点及系统构成,设计和实现了监测系统中各个组成部分的软、硬件.结合输电线路的结构、布局及监测参数等特点,设计了长链树状无线传感器网络的拓扑结构.针对传感器网络数据传输中的漏斗效应问题,实现了多模层次无线传感器网络构建.解决了输电线路绝缘子泄漏电流在线监测数据传输中的一些关键问题,如利用邻近网络Sink节点进行信道调整的联合传输模型解决网络瓶颈问题等.无线传感器网络的优良特性使及时、准确、低成本的输电线路监测成为可能.  相似文献
6.
提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量机训练过程中,利用粒子群算法搜寻支持向量机的最优训练参数,以降低支持向量机参数选择的盲目性,提高预测精度。最后通过基于大量电力企业信息网络现场安全监测数据的实验,验证了复合预测模型的有效性。  相似文献
7.
多Agent在变压器故障诊断中的研究   总被引:3,自引:3,他引:0  
提出一种基于多Agent的变压器故障诊断模型,该模型包含3个诊断Agent、1个管理Agent和1个融合Agent。各诊断Agent的建立以NB、SB和TAN 3种贝叶斯分类器算法为基础,以所获取的变压器油中溶解气体数据为依据。由管理Agent调节和控制,达到各诊断Agent协商诊断的效果。由融合Agent根据管理Agent对诊断Agent的控制情况、诊断Agent发送的诊断结果、各个诊断Agent的诊断概率和诊断Agent发送结果的次数等因素进行融合,给出最终的变压器故障类型。实例验证了该模型的高效性。  相似文献
8.
风电机组齿轮箱温度趋势状态监测及分析方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
风电机组状态监测对于风电场特别是海上风电场降低维护成本,提高运行水平具有重要的实用价值。采用温度趋势分析的方法对风电机组齿轮箱的运行状态进行监测。利用非线性状态估计(nonlinear state estimate technology,NSET)方法建立齿轮箱正常工作状态下的温度模型并用其进行温度预测。通过合理构造过程记忆矩阵,使模型覆盖齿轮箱的正常工作空间。当齿轮箱工作异常时,其动态特性偏离正常工作空间,NSET温度模型预测残差的分布特性发生改变。采用滑动窗口方法实时计算残差的统计分布特性,当残差的均值或标准差的置信区间超出预先设定的阈值时,发出报警信息,提示运行人员检查设备状态。为模拟齿轮箱的故障情况,在机组数据采集与监视控制系统(supervisory control anddata acquisition,SCADA)数据中加入人为温度偏移。通过对该模拟故障的分析,新的状态监测方法能够及时发现齿轮箱的异常状态,达到实时在线状态监测的目的。  相似文献
9.
电力用户侧大数据分析与并行负荷预测   总被引:3,自引:0,他引:3  
随着智能电网、通信网络技术和传感器技术的发展,电力用户侧数据呈指数级增长、复杂程度增大,逐步构成了用户侧大数据。传统的数据分析模式已无法满足需求,迫切需要解决电力用户侧的大数据在分析与处理方面的难题。该文分析电力用户大数据的来源,针对电力用户侧大数据的数据量大、种类繁多与速度快等特点,指出电力用户侧的大数据在数据存储、可用性、处理等方面面临的挑战。结合云计算技术提出一种电力用户侧大数据分析处理平台,将智能电表、SCADA系统和各种传感器中采集的数据整合,并利用并行化计算模型Map Reduce与内存并行化计算框架Spark对电力用户侧的大数据进行分析。提出基于随机森林算法的并行负荷预测方法,将随机森林算法进行并行化,对历史负荷、温度、风速等数据进行并行化分析,缩短负荷预测时间和提高随机森林算法对大数据的处理能力。设计并实现基于Hadoop的电力用户侧大数据并行负荷预测原型系统,包括数据集群的管理、数据管理、预测分类算法库等功能。采用不同大小的数据集对并行化随机森林算法进行负荷预测实验,实验结果表明,并行化随机森林算法的预测精度明显高于决策树的预测精度,且在不同数据集上预测精度普遍高于决策树的预测精度,能够较好的对大数据进行分析处理。  相似文献
10.
基于相似数据的支持向量机短期风速预测仿真研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
风电场功率预报是减小大规模风电并网对电网造成不良影响的有效手段,提高短期风速预测的精度是保障风电场功率预报的重要基础。提出了基于相似数据并结合小波分析的支持向量机短期风速预测方法。该方法从大量的数据样本中提取相似数据创建训练样本,采用小波分解技术将风速信号分解成低频趋势信号和高频随机信号,分别采用支持向量机理论建模,合成得到风速预测数据。仿真结果表明,相似数据有效地提高了数据的相关度,小波分解使支持向量机模型更好地拟合风速信号的低频和高频特性,提高了预测精度。通过与某风电场的实际风速数据验证,表明模型具有较强的泛化能力,程序运行时间可满足工程需要。  相似文献
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