小电流接地系统单相接地故障分析及选线研究

分析了小电流接地系统单相接地运行时几种易出现的故障,阐述了接地故障的判别方法及对策,并在此基础上研究了小电流接地系统单相接地的选线方案.实验证明,该系统可准确地对单项接地故障进行确认并报警.     

小电流接地系统单相接地故障选线方法研究

在我国配电网当中对于小电流有关的接地系统应用非常广泛,同时也是最容易产生单项接地故障的有关系统,所以,对于怎样才能及时检测并且判别故障线路是配电自动化相关研究的一个重要课题。本文对于小电流接地系统之中单相接地故障方面的各种比较典型的相关选线方法进行了归纳,提出了目前研究方面的难点以及研究的方向。     

小电流接地系统中非稳定电弧接地故障选线方法

小电流接地系统广泛应用于我国35KV及以下的配电网中,由于单相接地故障的复杂性,接地电流存在着大量高频谐波。不同于常规的利用傅立叶变换分离出基波和谐波,本文采用自适应陷波滤波器对故障信号进行分析,提取线路零序电流的5次谐波分量,利用故障线路的相位与非故障线路的相位相反,幅值是所有非故障线路幅值之和这个特征进行接地故障选线,以改善小电流接地系统中非稳定电弧接地故障选线的效果。     

小电流接地系统单相接地选线方法之我见

当前小电流接地大量运用于我国的电网当中,可是由于被各种因素所影响,单相接地问题依旧会不断涌现,从而影响到设备、线路乃至电网的使用.通过对小电流接地系统信号特点的分析,探讨小电流接地系统单相接地选线的方法.     

小电流接地系统单相接地选线装置的研究

介绍了小电流接地系统单相接地故障的特点,分析了现有的选线装置出现误选的原因,并提出了一种新的选线方案。该方案既适用于金属性接地故障,也适用于间歇性接地故障,而且可以减小因CT参数不对称及负荷不平衡等因素产生的不平衡电流的影响。     

小电流单相接地选线综述

在我国,小电流接地系统方式在中低压配电网中应用较多,随着对供电可靠性的不断提高,对于永久性小电流接地故障要求及时发现,及时排除.本文系统地介绍了小电流接地系统单相接地故障选线的方法,指出小电流接地系统故障选线技术的研究方向.     

小电流接地系统单相接地选线的新思路

对荆门主城网小电流接地故障进行了统计,分析了各种小电流接地选线方法的优缺点,利用配网自动化技术的新发展,提出一种小电流接地系统单相接地选线的新思路,通过线路上的智能故障指示器与站内小电流接地选线终端配合实现选线,并将选线结果上传至地调能量管理系统主站.该选线方法实用化后,能有效提升对调控运行的技术支撑水平.     

微机型小电流接地选线装置误动作的原因分析

微机型小电流接地选线装置在小电流接地系统中得到了广泛应用,如何保证选线装置准确可靠选线,对快速处理单相接地故障显得尤为重要。通过对两起微机型小电流接地选线装置误动作的原因进行分析,指出微机型小电流接地选线装置及零序互感器在安装运行过程中的注意事项。     

基于小波变换的暂态故障相似度故障选线法

我国配电网中广泛采用小电流接地系统,而又以单相接地故障最多。由于信号不易检测、缺乏有效的手段等原因故障选线一直没有得到很好的解决。本文基于相模变换理论,透过故障的表面现象看本质。通过对信号作小波变换的方法来获取暂态分量。     

一种新的基于粗糙集K-均值的社区发现方法

针对许多社区发现方法将社区看作一个集合而无法描述社区模糊区域的问题,该文提出一种基于粗糙集理论的社区发现方法。该方法将社区看作两个集合,即社区的下近似集和上近似集,来刻画社区的模糊区域。该方法首先选择K个节点作为社区的中心节点,然后根据节点与社区中心之间的距离将节点关联到社区中心节点形成社区,接着重新计算社区的中心点及节点的社区标签,如此迭代直到收敛。通过公开数据集和仿真数据集验证了该方法在社区发现方面的可行性和有效性。     

基于粗糙集理论的漏洞检测技术研究

论文主要探讨了国内外漏洞数据库的发展状况,通过对漏洞特征分类理论的研究,同时结合所开发的漏洞扫描系统的需要,设计了一个漏洞数据库,并且提出了一种基于粗糙集理论的漏洞检测技术。     

基于粗集理论的最小化决策模型

随着Internet的出现，信息过程量已经成为电子商务经营决策人员必须面对的问题。如何才能在大量的可用信息资源中及时发现有用的知识，已经引起了广泛关注。粗集理论在数据挖掘节中的应用，提供了应用处理模糊和不确定知识的数学工具，获取知识、精炼知识和实现知识增值的方法。在粗集基本概念的基础上，探讨了根据粗集理论分析处理信息、提取有用特征的方法，以及通过分析、推理产生最小决策规则的方法。     

D-S证据理论和粗集理论在数据融合中的应用

提出了一种由粗集理论和D S证据理论结合的多传感器数据融合方法 ,并将其应用于目标识别中。在目标识别的数据融合中 ,利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理 ,判断出冗余传感器 ,得到传感器的最简组合 ,从而简化特征数据。然后利用D S理论实现目标的分类 ,改进分类的效果。因此 ,将两种方法结合起来应用于数据融合技术中来进行目标识别 ,为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了一种方法 ,且提高了识别的速度和效果     

粗糙集理论与相关不确定性理论的辨证研究

粗糙集理论作为一种新兴的处理不确定性问题的有效工具正越来越受到人们的关注。在介绍粗糙集理论基本内容的基础上，对粗糙集理论与模糊集理论、随机理论、灰色理论等其它用于处理不确定性问题的理论工具从差异性上进行了分析；同时讨论了它们之间的互补性问题，并构建了相应的互补模型；最后指出了粗糙集理论对于进一步丰富和完善处理不确定性问题的理论体系的重要性。     

一种基于小波的单相接地故障检测方法

架空高压线单相接地故障信号是奇异信号,利用小波变换的时频局部化性质,可有效地检测该奇异信号。搭建了一个简单的架空高压线输电线路模型,将产生的单相接地故障信号进行小波变换,分析得出故障发生的起止时刻;提出一种基于DB10小波的单相接地故障信号的检测方法,用MATLAB进行了仿真。仿真结果表明,此方法在准确快速检测该奇异信号,同时可最大限度地减少信号的损失,简化硬件检测电路,易于实现。     

基于粗集和多Agent技术的分布式数据挖掘

在分布式数据库基础上,对各个站点的数据库使用粗集的方法进行挖掘,产生各个站点的规则,将这些规则库组合起来,产生一个全局的规则库,从而可以为管理者提供决策的依据.但是,产生的全局库中往往会有不一致的规则出现,一方面,是由于数据库本身的不一致等原因,导致了规则的不一致;而另一方面,则由于各个站点都追求规则的简洁性,使得直接从全局数据提取的规则不矛盾,在分布式环境下却得到矛盾的规则.对于第一种情况,可以通过现有的增加规则的可信度等方法加以避免;而对于第二种情况,本文提出了三种算法来解决了这个问题,并对这三种算法的效率、得到的一致规则的长度等问题进行详细的分析,说明了算法3是一种高效实用的算法.另外,本文对局部站点的核和全局站点的核的关系进行了研究,并证明了一个定理.     

基于粗糙集理论的动态目标识别及跟踪

在通信对抗中,通信电台及其装载平台的识别与跟踪一直是个非常困难的问题.本文提出了基于粗糙集理论的动态目标身份识别及其运行轨迹跟踪算法,并用实例对几种典型情况进行了详细的分析和讨论,实践表明这是粗糙集理论在数据融合领域的一个较为成功的应用.     

基于粗糙集混合系统的雷达印制板故障智能诊断

新型雷达可更换的板级电路复杂、数量多。为了快速诊断板级电路故障,提出了采用分类的粗糙集-神经网络-专家系统的混合系统实现雷达装备的故障诊断。简要介绍混合系统进行雷达板级电路故障诊断的工作原理;建立了故障诊断样本;并以实例对粗糙集-神经网络-专家系统的混合系统进行训练和实际诊断。结果表明,该方法诊断准确性高,比其他方法更为快速有效,较好地解决了雷达可更换板级电路的故障诊断问题。     

基于粗糙集理论的序列离群点检测

作为数据挖掘的一项重要任务,离群点检测已经引起人们的广泛关注.本文基于粗糙集理论来讨论离群点的定义与检测问题,提出了一种新的离群点定义--粗糙序列离群点以及相应的离群点检测算法RSOD.该算法利用粗糙集理论中的知识熵和属性重要性等概念来构建三种类型的序列,并通过分析序列中元素的变化情况来检测离群点.在UCI标准数据集上...