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针对线性控制策略造成的有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)补偿误差,利用非线性动力学的切换系统理论,提出了一种APF切换控制的新方法。首先建立APF切换系统精确模型,然后利用APF平衡状态推导出APF切换系统误差模型,在此基础上设计合理的切换路径作为系统的控制输入。该输入可以使系统渐近稳定,系统的误差状态变量趋于零,实现APF精确补偿。通过与传统线性电压控制策略进行仿真比较,结果验证了该方法的合理性和有效性。 相似文献
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在电力系统运行中,导致电压互感器损坏的原因很多,介绍了一次由于电压互感器隔离刀闸操作机构不正常,缺相运行引起的2组电压互感器低压回路同时损坏的事件,从理论上对该电压互感器二次回路(the second winging of VT)损坏原因进行了分析,并提出了防范措施。 相似文献
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谐波状态估计的一个难点,在于量测数目通常小于状态量数目,导致量测—状态方程欠定,系统不完全可观。针对该问题,进行了3个方面的研究:首先,结合数学分析和实际电网分析,从减少状态量的角度,实现方程由欠定变为恰定或超定,在保证系统状态完全可观的前提下,大大减少量测设备的数目;其次,将奇异值分解法(SVD)应用在系统可观部分的判断和计算中;然后,针对可观性分析中传统代数方法不足,结合矩阵条件数,提出一种实用的线性无关排序法,并将该方法用于指导不可观系统量测设备的调整和添加,实现系统良好的可观性。最后以菏泽—仿山220kV—110kV—35kV配电系统为例,对SVD和线性无关排序法进行说明,验证了方法的可行性。 相似文献
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实现影响因素多源异构融合的短期负荷预测支持向量机算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对智能电网大数据环境下,导致电力系统负荷波动的诸多因素存在多源异构性的问题,利用多核函数来对其多源异构特性进行差异化处理和融合,能够描述影响因素的内在分布特性并应对其变化,提高负荷预测精度。选取历史负荷、气温、气压、相对湿度、降雨量、风向、风速、节假日及电价9个属性作为多源异构影响因素,利用样本特征分布法、单变量法及核矩阵秩空间差异法来选择多核函数的构成,采用双层多核学习算法,建立了并行化多核支持向量机(SVM)负荷预测算法流程,并在Hadoop集群上进行了仿真验证。仿真结果表明,多核SVM比单核SVM预测平均相对误差小,双层多核学习、基于lp范数的多核SVM模型预测精度最高。因此,多核SVM能有效处理负荷预测中的多源异构数据,经并行化处理后,能提高负荷预测的速度与精度。 相似文献
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