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当前电力系统中的谐波问题日益严重,对谐波的准确检测和分析是抑制谐波畸变的重要依据。将基于改进的SMO算法的支持向量回归模型应用于电力系统谐波的检测,该算法克服了常规算法计算规模大和建模复杂的困难,通过引入一个中间因子,将原来问题的计算规模减半,并利用迭代算法求解中间因子,使得该算法简单可行。对三相桥式整流电路交流侧产生的特征谐波和非特征谐波电流进行了分析,仿真结果通过与FFT算法和ADALINE神经网络的检测分析结果对比,表明该方法无论是在理想情况下还是在考虑了各种影响因素的情况下,都具有很高的检测精度,可以满足电力系统的谐波分析的要求。该方法的不足之处是计算量会随着输入量分辨率的提高而增大。 相似文献
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为了更快速直观地监视、分析和评估故障后电网的安全运行状态,提出了基于径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络和主成分分析法(principal component analysis,PCA)的评估模型。利用带衰减因子的吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类算法选择RBF神经网络中心和隐含层节点数,同时提出了扩展的电网运行状态安全评估指标,利用越限指标权重和指数阶数避免了安全评估的遮蔽现象,利用主成分分析选取RBF神经网络的输入矢量特征,最后通过IEEE-30节点仿真算例验证了所提模型的有效性。 相似文献
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内蒙古大唐国际新能源有限公司某风电场XE72—2000型变速恒频直驱型风电机组本身具有一定的低电压过渡能力,电压跌落不少于50%额定电压时,可以安全度过,但不满足电网电压跌落至20%额定电压时,低电压过渡时间不低于625ms的要求。针对这一问题,对该型风电机组进行低电压过渡能力改造,在风电机组控制系统增加1个30kW的在线三相UPS电源,使风电机组在电网故障时保持发电机机端电压在额定水平。改造后,对控制系统进行仿真建模验证以及现场实际测试检验,结果表明,改造后的风电机组具备低电压过渡能力,满足《风电场接入电网技术规定》的相关要求。 相似文献
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基于蚁群优化算法的电力系统负荷序列的聚类分析 总被引:9,自引:0,他引:9
依据神经网络原理短期负荷预测模型的性能,负荷样本空间的分布特性对预测精度有大的影响,并且外部气象因素对负荷敏感性的复杂非线性关系也将使预测精度降低.运用负荷序列特征的聚类分析与模式识别相结合原理可解决该问题.该文提出了基于蚁群优化算法(ant colony optimization Algorithm,ACOA)的电力系统负荷序列聚类分析.通过对实际地区负荷系统的聚类分析显示其优越性;并证实基于ACOA的聚类比Kohonen神经网络聚类对气候异常情况、高温区域、节假日都具有更高的敏感性和分辨率;对负荷曲线轮廓的相似性具有更细腻和更均匀的聚类特性.上述的聚类特性对STLF精度的提高是极其重要的. 相似文献
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为探究抛光磨削工艺对齿轮磨损和疲劳寿命的影响,联合粗糙度,疲劳试验和铁谱试验对比分析了抛光磨削和常规磨削齿轮的磨损特性。对抛光磨削和常规磨削齿轮的粗糙度指标Rz,Rvk,Rpk进行检测,之后,分别对两种工艺的齿轮进行疲劳运转试验和铁谱分析试验。通过处理和对比试验数据,结合粗糙度检测结果分析,得结论:相较常规磨削齿轮,抛光磨削齿轮各粗糙度指标明显改善,简约谷峰Rpk更小,利于减少切削磨损和磨粒磨损;简约谷深Rvk维持在合理范围易于油膜附着并利于润滑;抛光磨削齿轮的磨损速度更低,延缓疲劳失效。为抛光磨削工艺在齿轮加工方面的应用提供一定的参考。 相似文献
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基于改进递归DFT与SVR融合的实时谐波检测 总被引:2,自引:0,他引:2
根据电力系统中以整数次谐波检测为主要目标的情况,通过对递归离散傅里叶变换(DFT)和快速傅里叶变换(FFT)算法的分析比较,提出了改进递归DFT算法,即在递归DFT运算之前对首次采样做FFT运算,再将此运算结果作为递归DFT运算的初始值以进一步减少运算量.为同时提高检测精度,提出了基于改进递归DFT与改进序列最小最优化(SMO)的支持向量回归(SVR)融合的整数次谐波检测新方法.通过算例仿真,并与递归DFT及改进递归DFT相比较,证明了改进递归DFT与改进SMO的SVR融合的方法检测精度高,非常适合整数次谐波的实时检测和分析. 相似文献