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1.
近年来,社会进步迅速,我国的电力行业建设的发展也有了显著的提高。随着我国经济的高速发展 ,带领着我国的各个行业都得到了突飞猛进的进展 , 其中 , 各个行业中 , 对电能的需要越来越重 , 也就侧面说明了电网生产只会系统在整个国家电网的所布局的生产工作运行中 , 起到了举足轻重的重要社会意义。统观我国的电力行业的发展历程 , 在现阶段我国电力的生产运作过程里 , 电网生产指挥系统的地位可谓是相当之高 , 而作为整个电力发展的核心力量 , 电网生产指挥系统的运行需要在确保原有电力生产安全的前提下来运作 , 又同时确保电子生产所带来的质量。假设在整个电力生产运作的过程里 , 电网生产指挥系统出现了细微差错 , 这就可能导致发生重大的生产安全事故。故此 ,应高度重视电网生产指挥系统应用于实际电力生产中的效能意义。  相似文献   
2.
次同步振荡在线监测的同步提取变换和朴素贝叶斯方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
目前基于相量测量单元(PMU)实现次同步振荡在线辨识和告警存在的问题有:参数辨识一般只辨识频率、幅值,不辨识衰减因子;告警阈值的确定需要人为经验,导致告警判据的快速性和可靠性难以保证。针对上述问题,提出将同步提取变换(SET)和机器学习方法——朴素贝叶斯(NB)方法相结合的次同步振荡在线监测方法。SET可以快速、准确地辨识出次同步振荡的模态参数,而NB方法可以自动实现次同步振荡在线预警。首先,通过SET对已有的历史次同步振荡数据进行辨识,将辨识得到的频率和衰减因子交由NB方法学习,并生成NB分类器。然后,当有新的PMU上传的振荡信号数据时,先采用SET辨识出振荡的频率和衰减因子,再将这些参数交由NB分类器来判断是否发生次同步振荡,并准确预警,从而实现对次同步振荡的在线监测。通过IEEE第二标准模型验证了所提方法的有效性。  相似文献   
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