基于MWTLS的不完全对称输电线路参数辨识

研究了不对称输电线路模型参数可辨识性以及辨识结果可信度问题,进而提出了基于窗口滑动总体最小二乘的两步法用于辨识不对称线路三相参数,即稳态进行正序参数辨识,出现扰动时通过检测系数矩阵的条件数进而决定是否实施剩下参数的辨识,能有效区别地利用多时刻数据,使得辨识方法具有良好的稳定性。利用PSCAD搭建仿真模型验证了所提算法的有效性和可靠性。     

基于岭估计的变压器绕组参数辨识

变压器绕组参数辨识中普遍采用的方法是最小二乘法。这个方法仅能在变压器过励磁、空载合闸或外部故障等暂态过程中,辨识出变压器绕组的电阻和漏感,且电阻辨识的误差较大,而在变压器正常运行工况下,由于辨识模型的系数矩阵呈现病态,此时仅能辨识漏感,电阻值无法辨识,最小二乘法失效。为了解决此病态问题,本文将岭估计法应用于变压器绕组参数辨识中,并将所得估值与最小二乘估值进行对比,大量EMTP仿真及MATLAB验证结果表明,该方法能有效改善系数矩阵的病态性,使其在稳态过程中能有效辨识出变压器两侧绕组参数。     

基于自适应竞争聚类的多输人多输出热工过程模糊辨识

针对多输入多输出（MIM0）热工过程的非线性、强耦合、变工况及参数时变等特点,提出了一种基于系统输入输出数据和模糊自适应竞争聚类的模型辨识新方法．该方法首先依据系统的各个典型运行工况,使用模糊自适应竞争聚类对输入输出数据进行聚类划分,并对T—S模糊模型进行结构辨识,以确定系统的模型结构和参数;然后采用最小二乘递推算法对模型后件参数进行辨识,同时对结构辨识参数进行精确修正．将所提出的模型辨识方法用于锅炉一汽轮机非线性系统的模型辨识,仿真结果验证了该方法的有效性．     

基于PMU量测的线路参数辨识算法

利用PMU量测数据具有严格时间同步、均匀发送的特点,基于PI型等值电路模型,提出一种新的线路参数辨识方法。该方法以线路两端测量的电压和电流相量为基础,利用最小二乘算法实现线路参数的最小偏差辨识,理论分析和实际算例表明了该方法的可行性。对影响辨识精度的主要误差源进行了分析,并给出了一种实用的坏数据剔除方法,可进一步提高数据辨识的精度;亦对如何利用线路量测的残差分析结果指导状态估计中的权重系数设置进行了详细讨论。与传统方法相比,基于PMU量测的参数辨识方法具有灵活、简便、可重复和连续执行的优点,具有较高的实用价值。     

基于Park变换的线路阻抗参数在线辨识新方法

针对高压微电网或等效线路阻抗呈感性的低压微电网,提出孤岛运行模式下的一种线路阻抗参数在线辨识方法。通过Park变换将电压、电流变换到两相同步旋转坐标系下,利用电压、电流的直流分量求解线路阻抗,从而识别出线路电阻值和电感值。该方法不仅适用于三相平衡系统,更可在三相负荷不平衡情况下,实现对输电线路阻抗参数的在线辨识。仿真和实验中,将提出的Park变换法与Karrenbauer相模变换法进行对比,结果表明所提出的Park变换法易于编程且辨识精度较高。     

基于联网录波数据的输电线路参数测量方法

对正常运行的电网,输电线路参数大范围实时获取还存在一定的困难,利用变电站故障录波器联网系统,输电线路各侧电气量信息可在调度中心实时获取。根据电网稳态运行时输电线路功率的波动,基于输电线路各侧不同步采样的电气量,提出了输电线路正序参数的测量方法,在单相接地故障状态下,提出了基于单相重合闸模式的故障线路零序参数测量方法以及相邻非故障线路零序参数测量方法,并通过EMTDC仿真和实例验证了该测量方法的准确性和实用性。     

基于改进GN算法的电网关键输电断面辨识方法

输电断面是电网子区域之间的能量传输通道,准确、快速地辨识电网中的关键输电断面,是电力系统安全稳定分析与控制的前提.首先考虑电网源发性扰动造成的系统多项电气量波动,结合熵理论量化电力线路与系统状态之间交互关系,将电力线路加权化处理,构造出加权无向复杂网络模型;然后,按照输电断面挖掘技术要求,对复杂网络理论中的GN算法进行...     

基于YOLO的输电线路鸟巢检测网络结构改进研究

为提高电力系统的安全运行水平,针对输电线路上的鸟巢识别问题,提出基于YOLO的输电线路鸟巢检测网络。首先通过构建GhostNet模块搭建骨干网络,并优化了特征层提取方式;随后通过改进特征金字塔连接层,并结合PANet结构构建了瓶颈网络的特征金字塔,最终搭建了YOLO-NEST网络。构建并扩充数据集进行训练,将提出的网络与其他目标检测算法进行对比,结果表明所提网络在进行输电线路的鸟巢检测时效率更高。     

基于最优智能传感配置与机器学习的输电线路垂度监测与估计方法

针对架空输电线路垂度的监测与估计,现有方法对传感器数量要求较高且估计精度较低,基于此,文章提出一种基于最优智能传感配置与机器学习的输电线路垂度监测与估计方法.首先,基于线性整数规划的最优智能传感配置方法,将传统点测量系统的传感器数量减少50％,且不影响系统监测数据的准确性;然后,构建最小二乘(Least Squares...     

架空输电线路绕击与反击仿真分析及辨识

针对架空输电线路事故中绕击、反击的辨识十分困难问题,根据架空输电线路绕、反击特点,采用电力系统电磁暂态仿真软件ATPDraw构建了输电线路、杆塔、绝缘子等仿真模型,对某220 kV单回输电线路雷击与非雷击故障及绕、反击暂态过程进行了仿真,分析了不同情况下故障暂态电流极性、幅值、陡度的特征差异,并基于不同情况下导线和避雷线上故障暂态电流波形的参数提出了相应的实时监测方案。结果表明,该方案可实现对输电线路雷击过程中绕、反击的辨识。     

基于改进模糊聚类与IPSO-SVM的燃煤电站NOx排放多模型预测

通过挖掘大量脱硝系统现场运行数据,提出一种新的多模型选择性催化还原(SCR)脱硝系统建模方法:首先对SCR脱硝系统进行理论分析和实际运行研究,应用改进遗传模拟退火的模糊聚类算法对训练集进行聚类划分,得到最优聚类效果;然后建立相应的支持向量机子模型,并采用改进的粒子群算法对模型参数进行优化,所建立的子模型通过隶属度值加权融合得到最终的整体预测模型。以某电站锅炉脱硝系统为例,对所提出的方法进行验证,并与其他建模方法进行比较。结果表明:所建立的模型具有较高的泛化能力和预测精度。     

基于线路阻抗聚类的分布式光伏电站等效建模

为对大规模分布式光伏电站进行建模以研究其运行特性,提出一种分布式电站聚类等效建模方法。根据电站分布式结构特点,该方法将各光伏发电单元至公共连接点的等效线路阻抗列入聚类算法的聚类指标中,将各光伏发电单元聚类并将同一类中的光伏发电单元进行聚合以构建多机等效电路模型。其中,针对传统的模糊C均值聚类算法（FCM）因过度依赖初始聚类中心点而易陷入局部最优的缺点,该方法使用Canopy-FCM聚类算法进行改进,在FCM算法前用Canopy聚类算法进行预处理。最后通过RT-LAB实时仿真平台对所提聚类等效建模方法的合理性和精确性进行验证。     

关于输电线路参数计算软件的开发

在多年研究成果的基础上,介绍利用Visual Basic软件开发出基于Access数据库的输电线路计算应用软件。该软件以国家标准、IEC标准中的资料以及理论算法为依托,根据使用者的要求,分析不同情况下的差异,自动选择合适的公式通过二次计算求得实际的交流电阻、电感、电容等运行参数并生成excel表格方便用户阅读以及使用。该输电线路应用的软件在大量经验数据总结的基础上完成,并辅以自动生成报告等功能,充分考虑用户实际使用的需要,有较强的实用价值,通过实例验证了该软件的正确可靠性。     

基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识

针对配电网线路参数辨识困难、不精确的问题,提出了一种基于分区和滑动时间窗策略的配电网线路参数辨识的方法。首先,使用线性解耦潮流模型最小二乘回归得到线路初始辨识参数。然后,将配电网分成若干个区域,并采用滑动时间窗策略,在每个时间窗中对每个区域内的线路参数通过高斯-牛顿法进行精确辨识。最后,对所有时间窗内的辨识结果进行离群值检测,综合各个时间窗的辨识结果得到最终的辨识值。所提方法提高了线路参数的辨识精度,并且可以避免精确辨识时选取到坏数据导致辨识结果偏离真实值。     

基于自适应多层RLS的锂离子电池参数辨识

电池参数的准确辨识是电动汽车电池管理系统实现高精度状态估计的基础。针对遗忘因子递推最小二乘法（forgetting factor recursive least squares,FFRLS）辨识变化电池参数时精度不足的问题,本文提出以层数形式更新参数的自适应多层递推最小二乘（adaptive multi-layer recursive least squares,AMLRLS）电池在线参数辨识方法。AMLRLS算法以第L-1层辨识参数的电压误差作为第L层的目标值,递推分离出电压误差中的参数量,以所有层的参数量之和作为一个数据点的辨识结果,形成多层RLS结构更新参数。针对每一次辨识算法都计算至最大设置层的问题,设计层数选择器,将第一层FFRLS辨识结果的电压误差作为层数选择器的输入量,以电压误差大小自适应选择层数,减小计算量。搭建电池模型,仿真验证AMLRLS的参数跟踪能力。仿真结果表明,AMLRLS的参数误差比RLS最大降低了69%,比AFFRLS (adaptive forgetting factor recursive least squares)最大降低了46.5%。在实验验证中...     

考虑误差非独立性的电力系统参数辨识估计

确定量测量间的误差传递特性是建立精确量测模型的重要前提。实际量测系统中量测量由所有单相遥测数据构成,在各母线上分析量测误差间的相关性,计算符合遥测数据实际采集特征的量测误差协方差阵。提出了考虑量测误差相关性的电力系统参数辨识估计,利用加权残差率绝对值求和的方法辨识出参数误差支路,采用改进增广状态量法进行参数估计,逐一修正参数误差,利用状态估计结果验证参数辨识估计准确性。IEEE算例仿真结果表明,所提出的算法较传统参数估计结果更接近于系统真值,同时提高了状态估计的精度     

基于改进U-Net的输电线路绝缘子图像分割方法研究

针对输电线路巡检航拍的绝缘子图像存在背景复杂、对比度不明显、图像质量不能保证等情况造成绝缘子分割精度不高的问题,提出一种基于注意力模型改进U-Net网络的分割方法。首先以VGG16替换主干特征提取网络,增强网络的适用性;同时在下采样过程中引入注意力模型,增强对绝缘子目标的辨识能力,抑制背景、噪声等干扰信息,实现更加精确的分割。实验结果表明：CBAM注意力模型与U-Net网络相结合的方式效果最好,平均重叠度可达96.57%。