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1.
准确有效地检测出电力系统中各次谐波及间谐波,对于提高电能质量是至关重要的。传统的快速傅里叶变换由于频谱泄漏等原因,无法准确检测出系统中的非整次谐波。为解决这一问题,文章提出应用扩展Prony算法检测系统的非整次谐波。首先利用小波去除噪声,很好的克服Prony算法对噪声敏感这一弱点;然后通过线性预测得到模型的特征矩阵,运用奇异值分解法求解特征矩阵得到模型的特征多项式;最后运用最小二乘法求出特征多项式的根,得到非整次谐波各参数。针对信号频带宽窄可能影响算法精度这一问题,文章对不同带宽信号进行扩展Prony分析,验证算法精度。实验分析说明了该算法的可行性和有效性。  相似文献   
2.
基于FCM的暂态电能质量扰动识别   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
提出一种应用模糊C均值聚类(FCM)对暂态电能质量扰动进行识别的新方法。该识别方法分层实现,第一层判断信号中是否包含暂态振荡扰动,第二层判断是否包含暂态脉冲扰动,第三层判断是否包含幅值扰动及综合判断出各种复合扰动的类型。通过与集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解方法的结合,分层提取出有效特征量,并将其作为FCM的输入,得到聚类中心和隶属度矩阵。最后通过计算待测样本与已知样本的聚类中心的欧氏距离实现扰动类型识别。通过仿真分析,该分层识别方法准确可行。  相似文献   
3.
传统的傅里叶变换在测量非整周期的数据时会出现频谱泄露的现象,而快速傅里叶变换(FFT)只能对长度为2的整次幂(基-2)的数据进行处理,无法对非基-2的其他数据计算。为了解决以上问题,提出了一种全相位-混合基FFT算法。并详细介绍了全相位FFT、混合基FFT的原理以及全相位-混合基FFT在DSP中的实现过程。通过测试表明全相位-混合基FFT在电压、频率的测量精度较传统FFT有一定优势。将该算法应用到以DSP为核心的相量测量装置当中,对电网的状态进行实时监测,实测结果证明该算法准确可靠,在电力系统运行当中有一定实用价值。  相似文献   
4.
中国电力工业要走可持续发展的绿色电力之路   总被引:1,自引:0,他引:1  
2005年10月11日,党中央在“十一五”规划建议中明确提出,要以科学发展观统领经济社会发展全局,而关键环节就是要加快转变经济增长方式,切实走新型工业化道路,坚持节约发展、清洁发展、安全发展,实现可持续发展。可持续发展(Sustainable Development)是指“既满足当代人需求又不危及后代人满足其需求能力的发展”。  相似文献   
5.
介绍了基于电压源型换流器直流输电的基本原理,分析了电压源型换流器的技术特点,列举了国外的工程应用情况,展望了国内的发展前景。  相似文献   
6.
离散正交S变换在电能质量扰动检测中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
为了准确检测电能质量扰动信号的起止时刻,提出了基于离散正交S变换的扰动信号检测方法。在传统S变换的基础上,结合快速傅立叶变换对信号进行离散化处理,而后引入频带中心、频带宽度和时间变量对算法进行改进。构造基函数向量得到离散正交S变换系数矩阵,最终找到变换矩阵系数的突变点,从而检测出扰动信号的起止时刻。将该方法的分析结果与传统S变换的分析结果进行比较,结果表明离散正交S变换可准确有效地检测出扰动信号的起始和终止时刻。  相似文献   
7.
郭贺宏 《陕西电力》2008,36(3):75-77
基于国家电网公司20项输电工程的造价数据,运用相关分析基本理论,改进工程造价概算指标,在此基础上应用新的造价指标对输电工程造价进行预测.将预测结果与用BP神经网络模型预测的结果进行比较,验证了该方法的有效性和可推广性.  相似文献   
8.
探究型学习是研究性课程教学中一种重要的教学手段.本文根据<数字信号处理>课程的教学实践情况,将探究型学习应用在该课程的教学中.在具体的教学应用手段上,将探究型学习与多媒体教学相互结合.实践证明,在探究型学习教学手段的作用下,学生容易在课程学习中变成发现,理解、评价和应用知识的主动参与者.该方法不仅易激发学生的学习兴趣,活跃课堂气氛,同时还培养了学生的创造性思维能力.  相似文献   
9.
针对无功功率投切的过程中引起系统的电压不稳定问题,提出将基于电压源换流器的高压直流输电系统(VSC-HVDC)能够起到STATCOM的作用,稳定交流母线电压。建立了交流系统和VSC-HVDC系统的物理模型,在PSCAD/EMTDC环境下的仿真,比较交流系统与具有VSC-HVDC的交流系统下在投切相同无功负荷时,实验表明VSC-HVDC从而避免了出现无功功率大幅度不平衡情况,提高系统的电压稳定性。  相似文献   
10.
为提高电力市场日前电价的预测精度,提出一种基于趋势指标与长短时记忆网络(LSTM)的日前电价预测模型。首先,计算日前电价的随机指标(KDJ)与异同移动平均线指标(MACD),挖掘电价的内在规律信息;然后,将计算出的趋势指标与电价信息输入LSTM,对电力市场日前电价进行预测;最后,利用电力市场日前电价数据进行验证。算例分析表明该模型相比反向传播神经网络(BPNN)、LSTM和门控循环单元网络(GRU)等模型预测精度更高。  相似文献   
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