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1.
短路电流峰值预测对低压系统选择性保护的实现至关重要,目前仍缺乏深入研究。利用短路故障早期检测技术,建立了低压系统单相短路故障仿真模型。获取全相角范围短路故障电流波形,并分析不同相角下短路电流峰值的特点。通过短路故障电流历史数据,构建基于条件云发生器的预测规则,从而建立基于二维云的短路电流峰值预测模型。实验结果表明,基于二维云模型的短路电流预测方法能够准确预测出短路故障电流峰值,为低压选择性保护技术的实现奠定基础。 相似文献
2.
在超宽带(UWB)室内定位系统中,定位基站极易受到干扰,从而影响定位系统的准确性、稳定性和可靠性,干扰较强时,会造成基站数据异常波动,无法完成准确定位。为解决UWB室内定位系统基站异常情况的定位问题,本文提出了一种基于粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)定位模型,实现在定位基站发生异常情况下的高精度定位。该定位模型利用双边测 距(TW-TOF)采集标签和基站的距离,运用极限学习机(ELM)建立室内定位解算模型?引入粒子群算法(PSO)优化极限学习机的隐含层权值和阈值参数,以克服ELM算法存在的缺点。实验结果表明:在基站正常情况下,PSO-ELM定位模型平均定位精度可达0.03m。相比于传统TOA定位算法,精度了提高73%,同时在基站异常情况下,平均定位精度可达0.04m,有效解决了当定位系统基站发生异常情况时无法完成正常定位的问题 相似文献
3.
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
4.
5.
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
6.
采用HHT振动分析的低压断路器合闸同期辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
利用振动信号辨识三相合闸不同期故障,应解决有效的振动信号消噪及其故障特征提取方法.提出一种希尔伯特-黄变换(HHT)的低压断路器振动信号分析方法,采用经验模态分解(EMD)有效地提取反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF)分量,以前5阶IMF分量表征振动信号特性且起到信号消噪作用.通过时域特征分析,得出振动信号的峭度和均方值可作为判别机械特性的辅助特征指标.提出前5阶IMF分量能量比及峭度、均方值为特征向量,建立粒子群优化径向基(PSO-RBF)神经网络的低压断路器合闸不同期故障识别模型.实验与仿真结果表明,基于单个传感器振动特性,综合采用时域分析、EMD分解、粒子群优化神经网络等人工智能的合闸同期性故障识别效果良好,为断路器故障尤其是三相合闸同期性振动分析提供了一种新的诊断方法. 相似文献
7.
低压系统多层级短路电流早期检测与预测 总被引:2,自引:0,他引:2
从电源侧向终端侧的全范围延伸是当前选择性保护的技术方向.针对现阶段低压系统短路故障选择性保护的局限性,提出多层级全范围选择性协调保护系统技术概念,阐述实现新型全选择性协调保护的系统架构及其关键技术.在建立低压系统多层级单相短路故障实型实验系统及其仿真模型的基础上,分析全相角范围短路故障电流波形,阐述小波变换实现短路故障早期检测原理及其技术实现,并引入极端学习机研究短路故障早期辨识的电流峰值预测方法.仿真与实验验证了短路电流早期检测及其峰值预测的有效性,为低压系统多层级短路故障全选择性协调保护奠定理论基础. 相似文献
8.
针对传统低压配电选择性保护技术特点及存在的问题,从智能配电网技术发展的趋势出发,提出了低压配电系统电源、断路器、终端负载之间故障早期信息多层次交互协调的全范围选择性协调保护技术。分析了短路故障早期检测现状及其技术问题,阐述了短路峰值预测的关键技术及其在全范围选择性保护中的重要性。 相似文献
9.
采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
配电开关振动信号具有非线性非平稳特性,蕴含有机械状态信息。提出一种采用时频矩阵奇异值分解的配电开关振动信号特征量提取方法,对振动信号做希尔伯特-黄变换以进行带通滤波,构造其时频矩阵,对该矩阵进行奇异值分解,可将振动信号的特征信息分解到不同的时频子空间,以得到的时频矩阵奇异值作为振动信号的特征量,用于表征配电开关的机械状态。对配电开关在正常及卸掉A相触头绝缘拉杆、机械结构卡涩、底座螺丝松动等3种典型故障情况下实测振动信号的时频矩阵奇异值做模糊c均值聚类,结果表明该特征量能够准确、有效地表征配电开关的机械状态。 相似文献
10.
在综述现有断路器机械故障振动信号研究方法的基础上,提出了一种经验模态分解(EMD)和分形理论相结合的方法用于提取低压断路器振动信号的特征量,并以典型的三相合闸不同期性低压断路器故障为对象,研究了EMD结合分形维数的故障振动信号特征分析,且给出以分形维数均方根作为故障特征量的实验仿真数据结果。首先,利用EMD方法对低压断路器的振动信号进行分解,得到若干个本征模态函数(IMF);其次,对振动信号以及各IMF分量求分形维数及其均方根,作为低压断路器振动信号的特征量。通过对低压断路器三相合闸不同期性模拟故障振动信号处理,对比其不同状态下的分形维数及其均方根的变化规律,表明该方法不仅可作为低压断路器三相同期性故障诊断的判据,且可应用于断路器其他各类机械故障的振动信号特征的提取分析。 相似文献