基于小波消噪法的电动汽车直流充电电能计量算法优化

在常规直流电能计量算法的基础上,针对目前非线性负荷对直流计量准确度影响显著的问题,提出了电动汽车直流充电时的改进计量算法,将离散小波消噪法和梯形积分法引入电动汽车直流充电电能计量;利用离散小波消噪法对采样电压和采样电流信号进行滤波处理,进而得到功率,再利用梯形积分法对功率积分从而实现电能计量。与传统的直流计量法相比,所提改进算法的结构简单、计量精度更高,适合电动汽车的直流充电电能计量。     

电动汽车充电纹波对直流电能计量影响分析

现有电动汽车直流充电桩的输出电压高、电流大且带有纹波,传统直流电能计量方式并未考虑大功率工作条件下纹波对其计量准确性的影响。为此,结合充电桩直流产生原理,根据直流充电机输出纹波特点和充电桩用直流电能表、直流电能计量模块的工作原理,重点研究和分析直流电能计量不同算法对带有纹波的高功率直流计量时存在的误差影响。分析了纹波影响规律,借助标准源和标准表进行验证,并在此基础上定量确定高功率状态下直流纹波对直流计量影响,为直流充电电能的准确计量、优化直流计量算法等提供依据。     

直流电能表计量信号自适应降噪方法

直流配电网包含DC/DC变换器等电力电子器件,非线性特性显著,导致直流输出端电压、电流信号存在大量纹波,需通过滤波降噪处理提升直流电能计量的准确性。针对现有的滤波降噪方法参数设置缺乏优化、滤波降噪效果尚待提升问题,本文提出基于自适应变分模态分解与小波阈值去噪相结合的直流电能计量数据降噪方法。建立输出端直流电压、电流信号变分模态分解的参数最优化模型,并联合互信息分析,实现原始信号的有效模态分量与噪声模态分量的自适应区分。在此基础上,建立以信噪比、均方根误差、平滑度、相关系数复合评价指标最优的小波阈值去噪参数最优化模型,实现噪声模态分量的最优滤波降噪。通过实测数据计算分析,验证所提方法的有效性。     

复杂工况下直流电能计量的算法影响及误差分析

现有直流电能表多针对直流稳态电能进行计量,对充电过程中电压、电流变化适应性较差,且忽略功率脉动及高频纹波产生的功率。为此,通过研究整流性负载、开关充电设备以及快速动态变化负荷的直流电能产生原理,结合电能表计量算法和实验阐述了计量过程中存在的误差影响,提出了不同计量场合下减少计量误差的算法参数优化方法。为电能计量精度的提高提供参考,为直流计量算法的优化提供思路,明确改进方向。     

小波去噪与压缩在电厂设备中的应用

为解决600 MW发电机组辅机设备噪音振动数据占用大量存储空间及缓解其数据传送压力问题,针对噪音振动数据的特点提出了一种基于小波阈值去噪和最优小波包压缩的压缩算法。新算法针对小波软硬阈值函数的不足,提出了新的阈值函数对噪音振动数据进行去噪;新算法使用相关系数法获取最优的小波基。仿真表明,改进阈值函数相对原阈值函数在保留高频原始信号的能力和去噪能力方面都有增强;使用改进阈值函数去噪后,小波包压缩能完整的重构信号。最优小波包压缩与改进阈值去噪算法已初步应用于岳阳电厂辅机设备的数据压缩,算法对节省硬盘容量、保护硬盘及高效的数据传送有着重要的作用。     

改进的小波阈值去噪法在省级电网低频振荡分析中的应用

Prony分析的精度受信号噪声影响很大,为此,一个有效的去噪算法就成为应用Prony方法的关键。本文引入新的阈值选取和阈值函数对传统的小波阈值去噪算法进行改进,利用改进的小波阈值去噪算法对采样信号进行预处理。新的阈值选取能够保证小波系数随尺度的分布而变化,同时贴合不同类型信号中噪声在各层的实际分布情况,进而确保充分的去噪能力而不使重构的信号失真。新的阈值函数相比于常用的软阈值函数减小了其中存在的固定偏差,而相比常用的硬阈值函数确保了函数的连续性,从而消除了重构信号可能出现的振荡。并构造信号仿真实验,通过Matlab仿真实验与软阈值法、硬阈值法等方法去噪效果及辨识结果的对比,验证了利用本文提出的改进算法的有效性。     

用于电动汽车直流充电桩的能效计量方案研究

为计量及评估直流充电桩的能效水平,文中设计了一种用于电动汽车直流充电桩的能效计量方案。该方案通过结合经济性、准确性等因素设置能效计量点,选择性能适用的电能表,达到对充电过程中各部分电能损耗及总体能效的实时计量,且量值可溯源。依照方案进行充电桩模型仿真并实际测试直流充电桩,得到相关波形及数据,可对其能耗进行计算分析。将理论损耗分析结果与仿真及实测结果进行对照,可研究检验计量方案的准确性,并为电动汽车充电的节能降损工作提供依据。     

一种改进的罗兰C信号联合去噪方法

模拟滤波器精度低,去噪能力较差。为了能够有效去噪,提出了多尺度阈值与FIR滤波联合去噪的方法。利用该方法,在改进阈值算法下对实际采集的罗兰C信号进行了仿真分析与比较。结果表明,改进的阈值算法能够更好的反映小波分解系数细节部分的动态变化,提出的联合去噪方法能够有效滤除噪声,对罗兰C接收机的数字化设计具有重要参考价值。     

适用于光伏发电系统的直流电能计量算法

在分析常规交流电能计量的基础上,针对光伏直流发电系统中直流母线存在谐波干扰以及直流侧电流电压波形的非周期性特点,对光伏直流电能计量提出了改进方案,将递推求和算法和梯形求积法引入光伏直流电能计量;利用递推求和算法对采样电压信号和采样电流信号进行滤波处理,进而得到功率,并利用梯形积分法对功率积分来实现电能计量.与传统的电能计量法相比本文采用的算法的结构简单、计量精度更高,适合光伏直流电能的准确计量.     

基于Romberg积分算法的直流配网电能计量方法

针对直流配电系统中直流母线存在谐波干扰的问题以及直流侧电流电压波形的非周期性特点,论文在深入研究影响传统电能计量算法计量精度因素基础上,深入分析直流电能中含有大量谐波时对计量结果的影响,对直流电能计量算法提出了改进方案。将复化Newton-Cotes算法和Romberg求积法引入直流配网电能计量当中,利用高阶积分法对功率积分来实现高精度电能计量,且不增加计量算法的计算量。与传统的电能计量法相比文中采用的算法结构简单、计量精度更高,适合直流配电系统电能的准确计量。     

基于改进经验模态分解和支持向量机的风电功率预测研究

风电大规模接入给电网安全运行带来了较大的挑战,风电预测是主要的解决措施之一.针对风电功率信号的非线性和非平稳性特征,提出了一种基于改进经验模态分解(IEMD)和支持向量机(SVM)的风电信号组合预测方法.首先,阐述了EMD的基本原理和优缺点,针对其分解非线性非平稳信号时的采样率问题,提出了一种消减欠冲现象的改进方法.其次,以辽宁某风电场提供的风电数据为研究实例,利用IEMD将风电信号分解为一组较为平稳的子序列分量;然后,运用SVM理论分别构建风电信号低频和中频分量的EMD-SVM和IEMD-SVM组合预测模型,并在MATLAB中仿真对比了两种模型的预测结果.研究结果表明,IEMD-SVM的组合预测模型在分解风电信号时能够有效减少欠冲点数目,较好地表现原信号的整体趋势,与EMD-SVM预测方法相比具有更高的精度和准确度.     

基于自适应权重FAHP的电能表运行状态评价

智能电能表作为电能计量装置的核心设备,其运行状态直接影响着电能计量的准确性和公平性,因此对电能表运行状态进行准确评价至关重要。针对现有的电能表状态评价方式存在的问题,提出了一种新型电能表运行状态评价方法。以电能表现场试验、基本信息和运行监测指标为基础建立了运行状态评价体系;针对评价体系指标众多,各项指标重要性横向比较困难、缺乏客观性的问题,建立了基于模糊层次分析法(FAHP)的运行状态评价模型;考虑到异常状态值的淹没问题,提出了通过权重自适应调整对运行状态评价模型的改进,动态反映各个指标对电能表的影响。算例分析证明了FAHP可得到合理的评价权重系数,权重自适应调整算法避免了单个子指标异常越限的淹没,评价结果更加准确、合理。     

基于ESMD-PE和ADBN的短期电力负荷预测

为了改善短期电力负荷预测性能,提出了一种基于极点对称经验模式分解（ESMD）-排列熵（PE）和自适应深度信念网络（ADBN）的组合预测新方法。为了提高预测精度以及降低原始负荷序列复杂度简化预测模型输入,首先运用ESMD方法将原始负荷序列分解成为一系列复杂度互异的模态函数,然后运用排列熵计算各模态函数的熵值并对复杂度相近的模态进行重构得到新的子序列;在综合考虑各影响因素的基础上,对新序列分别构造不同的DBN预测模型,最后叠加预测结果;由于DBN模型中无监督训练阶段学习率通常采用全局统一的常数型参数,将自适应学习率引入到对比差度（CD）算法中,通过自动调整学习率改善模型的收敛速度,同时预测精度也有提高。通过算例分析,文章提出的ESMD-PE-ADBN模型的MAPE值与RMSE值分别为1.03%和90.91MW,预测效果最佳。     

基于改进优化隶属度函数的便携式电量计量装置综合评估方法

便携式电量计量装置可以在保证电力用户正常用电的情况下,对电能表更换过程中用户实际使用的电量进行计量和监测.文中提出了一种基于改进优化隶属度函数的便携式电量计量装置综合评估方法.从商务和技术两方面建立了便携式电量计量装置的综合评估指标体系;为了避免现有隶属度函数选择和指标权重确定方法中存在的单一性和主观性问题,提出了一种改进隶属度函数优化构造方法,提高了评价结果可信度;进而结合序关系法和均方差法确定各指标的权重向量,并给出了便携式电量计量装置综合评估的算法步骤.研究结果表明,文中所提出的综合评估方法能对便携式电量计量装置做出有效评价,具有较高的可信度.     

考虑用户需求的配电网规划对象选优分析方法

针对目前配网规划中过于追求电网侧可靠性指标,但用户需求考虑、投资优先次序难以量化等问题,本文提出一种考虑用户需求的配电网规划对象选优分析方法。首先,从供电可靠性水平、用户需求和电网经济因素三个层面建立了一套配电网规划综合评价指标体系,在可靠性方面关注与期望水平的差距,用户需求方面关注用电体验,电网经济因素方面关注停电缺供电量;其次,通过改进型“拉开档次”法计算各配网综合评价值,并据此排序,在年度总投资一定时,以方案总体综合评价值最大为目标函数来实现配电网对象选优,以有效安排多个配网规划的优先顺序;最后,以韶关地区配网为例,验证了本文提出的配电网规划对象选优分析方法具有实际应用价值。     

基于时间序列压缩动态时间弯曲距离故障区段定位

针对基于暂态零模电流相关系数法的配电网故障区段定位方法存在数据处理量大且需要时间同步问题,提出一种基于时间序列压缩的动态时间弯曲(DTW)距离的小电流接地故障区段定位方法。先对终端控制单元(FTU)采集的故障录波数据预先处理,只提取故障发生后一个工频周波内的初始值、极值以及两极值点之间数据变化差值最大的两点,再将新的时间序列上传至主站,最后由主站采用动态时间弯曲距离算法求取两相邻FTU零模电流的相似性来进行故障区段定位。通过算法对比分析可得,在抗同步误差能力和信号幅值反应能力上,DTW算法较强于相关系数法;在直流分量表达能力上,两算法效果基本一致。此外,数据压缩后的新时间序列在DTW距离上的相似度表达能力基本与原时间序列相同,但数据处理量减少了至少一半以上。大量ATP/EMTP仿真说明文中所提方法能在不同故障角、接地电阻、故障位置下准确判出故障区段。     

风机异常及缺失数据的填补方法研究

风机异常数据和缺失数据的识别和填补对于风机运行状态的评估和未来风速的预测具有重要意义。本文考虑到SCADA数据中某些风机可能存在异常数据和大量缺失数据的情况,首先对数据进行错误数据的识别剔除,再对缺失数据进行分类,对于个别不连续点缺失的情况进行均值填补;对于连续缺失并有旁侧风机数据参考的情况下,基于同时间段临近风机数据,先建立风向填补模型,绘制连续完整的风向数据,再分风向区间分别使用SVM方法建立风速填补模型;对于无旁侧风机参考状态下的缺失数据,使用NAR神经网络进行逐点填补。本文采用某风场实测数据进行数据验证,并与其他几种传统神经网络填补方法进行比较,测试结果表明本文提出的方法性能优于其他模型。     

基于主从博弈理论的社区微电网-配网能量交易模型研究

随着全球环境污染问题及化石能源短缺问题日趋突出,分布式光伏大量接入配电侧导致微电网环境下的能量管理愈发困难.为实现微电网能源高效消纳及资源合理配置,提出了一种基于主从博弈的能量交易优化模型.针对光伏产消型社区微电网建立一种新型区域电力市场模型,并根据电网分时电价模型及内部交易电价模型提出市场交易模式选择方案.提出基于数据驱动的产消者负荷模型,并搭建用户经济模型.基于主从博弈理论提出售电用户(主导方)与购电用户(随从方)的博弈模型,并结合微分进化算法提出该模型的求解流程.算例验证了该优化模型对于提升社区收益、促进能量消纳的有效性.     

基于阻抗变化的主动式无线充电系统金属异物检测方案

金属异物混入无线充电系统中时,不仅会影响系统的传输效率,严重时甚至会导致火灾等安全事故的发生。文中提出了一种基于阻抗变化的主动式金属异物检测方案,通过在无线电能传输系统发射线圈表面添加一层检测线圈阵列并给检测线圈施加激励源,解决了被动式检测方案无法实现掉电情况下检测的难题;对检测线圈的结构进行设计,与传统的检测线圈方案进行了对比,解决了传统检测方案的检测盲区问题;对检测线圈回路的谐振频率选取原则进行了探讨,选取偏离谐振点的频率,提高了检测灵敏度。通过搭建有限元仿真模型,研究了检测线圈方案对不同类型金属异物的检测效果。实验结果表明,不同类型金属异物混入无线电能传输系统中时,所设计的检测方案能有效地检测出金属异物的存在。     

西门子20Hz电压注入式100％定子接地保护原理及调试

介绍了西门子20Hz电压注入式100％定子接地保护原理,分析了在调试时接地电流角度补偿与传变电阻对西门子20Hz电压注入式100％定子接地保护的影响.通过软件调试,对接地电流角度补偿与传变电阻的修正,提高了20Hz接地保护测量接地电阻的精度,并给出了防止20Hz电源及电源引出线故障误动的措施.