基于模糊多判据的变压器励磁涌流识别新算法

在分析现有各种变压器励磁涌流识别算法的基础上,采用模糊集合理论,综合各判据的优点,得到一种较为理想的新算法,通过EMTP仿真计算,并考虑CT传变特性后,该模糊多判据算法能快速识别各种变压器内部故障和励磁涌流情况,克服了谐波制动原理在某些工况下的误判和延时动作问题。     

一种基于波形相关原理新算法

提出了一种基于波形相关性的变压器励磁涌流鉴别新算法。新算法通过新的最大代数和法将采集到的一周波变压器差流分成两段等长度的波形, 由这两段波形的特殊相关系数和方差构成鉴别励磁涌流的判据。计算结果表明：该算法的波形相关原理能准确识别各种励磁涌流。新算法使波形相关判据有更高的可靠性和灵敏度。     

一种基于波形相关原理新算法

提出了一种基于波形相关性的变压器励磁涌流鉴别新算法.新算法通过新的最大代数和法将采集到的一周波变压器差流分成两段等长度的波形, 由这两段波形的特殊相关系数和方差构成鉴别励磁涌流的判据.计算结果表明:该算法的波形相关原理能准确识别各种励磁涌流.新算法使波形相关判据有更高的可靠性和灵敏度.     

利用改进型波形相关法鉴别励磁涌流的研究

提出了一种基于相关分析的变压器励磁涌流识别判据,该判据通过改进的最大面积法重组一周波数据窗内的采样信号,通过比较其前后半周波波的相关性来区分励磁涌流和故障电流。仿真和动模试验表明,该判据能正确识别各种情况下产生的励磁涌流通,在变压器带长线发生内部故障、内部故障与励磁涌流并存及CT特性较差的情况下,仍能快速正确地启动出口动作,具有较好的鲁棒性,该方法算法简单,能在现有的硬件平台上实现。     

变压器励磁涌流和内部故障识别新判据

研究变压器差动保护中的关键问题:励磁涌流和内部故障的识别。根据Prony算法能够精确、快速地分析暂态信号的原理,利用Prony算法求取的原信号中基波和二次谐波的幅值和衰减因数,建立了变压器励磁涌流和内部故障识别的新判据,并基于PSCAD/EMTDC建立了变压器发生励磁涌流和内部故障时的仿真图。分析仿真数据,励磁涌流时的Id2/Id1=06170.15,a2/a1=1.672;变压器内部故障时的Id2/Id1=00.15,a2/a1=∞2。由此可见,在变压器励磁涌流时,通过二次谐波与基波幅值之比构成的判据,灵敏度更高;而在变压器发生内部故障时,通过衰减系数构成的判据来判别,灵敏度更高。     

励磁涌流波形密度系数鉴别算法

针对变压器差动保护在识别内部故障电流与励磁涌流时的可靠性不高这一问题,提出了基于变压器差流波形密度系数的励磁涌流鉴别算法。利用励磁涌流与故障电流具有不同的正弦相关系数的特点,提出波形密度系数的概念,通过比较变压器各工况下的波形密度系数,理论上可准确识别励磁涌流和故障电流。进一步通过建立仿真模型和实际变压器合闸录波数据进行验证所提算法的可行性和快速性。研究表明,该算法具有判据简单、自带滤波效果、不受非周期分量影响的特点,且能无延时地准确判别励磁涌流与内部故障电流。     

变压器励磁涌流变权综合识别方法研究

分析了不同变压器励磁涌流识别判据之间的互补性,给出了基于2可加模糊测度的判据重要度和交互性的定量计算方法,在此基础上提出最优识别判据组合的选取原则和判据权重的确定方法。针对励磁涌流识别的特点,提出一种状态变权向量函数,实现了励磁涌流的变权综合识别。实验数据分析结果表明所提出的励磁涌流模糊识别方案充分利用了各判据的互补性,加强了励磁涌流和故障电流在识别特征上的区别,提高了保护的灵敏度和可靠性。     

基于最小二乘矩阵束的励磁涌流识别方案

准确、快速地切除变压器故障直接影响电力系统能否持续安全稳定运行,励磁涌流的鉴别正是变压器保护中的重要一环。为了有效辨识励磁涌流与故障电流,避免变压器差动保护的不正确动作,利用变压器励磁涌流与短路故障电流频域信息的差异,提出了一种基于最小矩阵束算法的励磁涌流识别新方案,以变压器两侧的差动电流作为信号量,通过矩阵束算法分析采样信号中不同频率的分量,计算含衰减因数的电流能量信息熵识别励磁涌流。仿真试验证明了新判据具有原理清晰、抗干扰能力强等优点,能够正确区分励磁涌流和故障电流,为后续研究及工程应用提供借鉴和参考。     

基于虚拟等效电感的特高压调压变压器励磁涌流判别算法

针对1 000 k V特高压试验示范工程现场调试过程中特高压调压变压器差动保护的典型误动案例,分析了现阶段采用的二次谐波分相闭锁判据在识别调压变压器励磁涌流时存在的局限性。为解决实际工程中无法直接测量调压变压器一次绕组端口电压问题,基于特高压变压器的本体结构特点设计一种获取调压变压器一次绕组端口电压的方法,同时提出一种基于虚拟等效电感分布特性识别调压变压器励磁涌流的判别算法。基于数字仿真对比分析了二次谐波分相闭锁判据和波形对称制动原理应用于调压变压器差动保护存在的不足,而基于虚拟等效电感分布特性的算法识别特征明显,能够可靠灵敏地识别励磁涌流和内部匝间短路,有效地解决了传统判据在调压变压器差动保护中存在的误动和拒动问题。     

自适应变压器励磁涌流判据研究

基于差流谐波正序分量的变压器励磁涌流判据能够有效识别励磁涌流和内部故障。为了进一步提高差动保护的励磁涌流闭锁可靠性和内部故障动作快速性,分析了变压器端电压及其基波正序分量突变量在励磁涌流和内部故障时的不同特征,由此确定了自适应控制因子Q,并将Q加入到差流谐波正序分量的励磁涌流判据中,进而提出了一种自适应变压器励磁涌流新判据。大量EMTP仿真及动模实验表明：新判据能够在励磁涌流时自动降低涌流制动定值,提高涌流的闭锁可靠性;在内部故障时自动升高涌流制动定值,提高区内故障时保护的动作速度。     

基于多分辨率分析的小波系数压扩去噪算法

研究利用小波分析技术抑制突发性噪声的算法,以改善多载波调制的电力线通信系统中的同步性能。首先,对小波强制去噪算法及其局限性进行分析,提出了基于多分辨率分析的小波系数压扩去噪新算法。新算法在时域上对含噪信号进行分解,在频域上对各层的小波分解系数的畸变量进行抑制。然后,用低压电力线上的实测噪声对新算法进行了仿真验证。结果表明,新算法的去噪效果大大优于现有算法,尤其适用于平稳信号中突发性噪声的抑制。最后,将算法应用于作者开发的基于相对值判决的多载波调制系统中,试验结果证明,新算法可有效提高多载波调制系统的同步性能。     

基于链码的分水岭和区域合并算法

为了对图像进行快速准确地分割,提出了一种新算法,以链码的形式实现分水岭算法及解决其分割后的过度分割问题。首先,根据传统链码的思想提出了指出链码和指入链码的思想。在灰度图像中,规定链码的指向规则进行区域分割,接着对分割后出现的小区域规定链码合并规则进行区域合并。最后,先用新算法和VS算法进行图像分割对比实验,再用新算法和NGG算法进行区域合并对比实验,并对新算法的实现效果和实现速度进行了分析。结果表明,新算法具有快速分割及合并的效果,且具有一定的准确性和可行性。     

频率相关转换矩阵的一种平滑算法

使用传统算法得到的转换矩阵中的元素存在突变点,会给有理函数近似带来很大困难。为此提出了一种新算法能够使转换矩阵成为频率的光滑函数;新算法先使用传统的算法计算出每个频率点的转换矩阵,然后再通过一个平滑算法消除转换矩阵中由传统算法产生的突变点。在实现新算法的基础上,通过一个双回三相不换位输电线路的算例将新算法与Newton-Raphson算法进行了比较。实验结果和理论分析表明新算法具有更高的效率和更好的追踪能力。     

基于Agent行为和范例学习的遗传算法在城网规划中的应用

城市配电网优化规划(简称城网规划)目前还缺乏高效、实用的算法。传统遗传算法由于受确定编码形式的制约而缺乏对复杂问题的表述能力。文中通过吸收有关文献提出的“行为遗传”思想,进一步提出了一种基于Agent行为和范例学习的新型遗传算法。该算法由Agent基于知识的一系列决策行为,生成待优化问题的一个可行解的非编码方式,取代了传统遗传算法基于编码的可行解生成方式;用基于“范例学习”的进化寻优机制,取代了传统遗传算法基于模仿基因遗传和变异的进化寻优机制。最后,分别采用新型遗传算法和传统遗传算法对同一算例网络进行优化规划,对比的结果证明了新型遗传算法具有更好的复杂问题表述能力、计算效率、收敛稳定性以及可扩展性。     

解无约束优化问题的MBFGS过滤器算法

构造了一个求解无约束优化问题的新算法.该算法结合了修正BFGS(MBFGS)算法的思想和多维过滤器算法策略.一方面,搜索方向的产生类似于MBFGS算法;另一方面,在接受新的迭代点时,采用多维过滤器算法的策略.新算法是全局收敛的.     

解微分方程算法的改进及应用研究

对解微分方程算法做了改进,通过数字仿真计算验证了改进后算法的优良估计性能,并且把它与递推最小二乘法、全周傅立叶算法作了比较,并根据各算法的估计性能特点,提出了一种具有反时限特性的距离保护算法的实现方案。     

交流电参数测量中同步采样的软件定时补偿算法

提出一种基于同步采样测量的软件定时补偿算法，该算法能有效地解决软件同步采样难以达到的精密同步采样问题。本文给出了该算法的数学模型。计算机仿真结果表明，与传统的同步算法相比，本算法在交流电参量测量上能达到更高的测量准确度。     

基于切比雪夫多项式的HRWS星载SAR成像算法

提出了一种新的适用于高分辨率宽测绘带的chirp scaling(CS)成像算法。该算法通过引入切比雪夫多项式插值代替了传统CS算法中的泰勒级数展开,得到了新的二维频谱信号的近似,并在此基础上推导出了完整的成像流程。详细分析了切比雪夫多项式插值得到的二维频谱近似和传统形式的区别,比较了两者在相同展开阶次下的残余误差大小和空变性,并分析了新的二维频谱近似带来的成像质量和距离向分块数方面的性能差异。分析表明该算法具有精度高、误差小、误差空变性弱等特点,能提升成像质量同时减少距离向分块数,适用于高分辨率宽测绘带应用场景。最后,通过仿真实验结果验证了算法的有效性。     

改进约束的传输线频率相关转换矩阵平滑算法

提出了一种新算法能够得到依频率连续变化的转换矩阵,先使用传统算法计算出每个频率点的转换矩阵,然后通过一个平滑算法消除转换矩阵中由传统算法产生的突变点。通过一个双回三相不换相输电线路的算例将新算法与Newton-Raphson算法进行比较,实验结果和理论分析表明,新算法具有更高的效率和更好的追踪能力,且更加灵活,可以适应更多约束条件,实验表明可以通过改进约束得到光滑性更好的转换矩阵。     

基于RBF神经网络的热工过程在线自适应建模算法研究

传统的各种神经网络建模方法由于自身的局限性不能很好地应用于复杂的热工过程建模。该文提出了一种新型的基于RBF网络的热工过程在线自适应建模算法：近似相关性网络(ACN）建模和阶层补偿式网络结构（HCN）建模。文中与资源分配网络（RAN)进行了详细的算例比较，并进一步计算了实际的热工非线性模型。计算结果表明：该文提出的建模算法不仅能提高模型的输出精度，而且也可有效地减小网络的规模，较好地解决了神经网络超界空间的自适应构造问题，为热工过程全局非线性模型的建立提供了一个新的解决方法。