m序列伪随机动态测试信号建模与压缩检测方法

针对智能电网中动态负荷对电能计量的影响问题,建立了m序列伪随机动态测试信号的参数模型,并分析了该测试信号的统计特性;证明了该动态测试信号的频域稀疏性,采用压缩感知理论建立了伪随机动态测试信号的压缩感知检测系统模型,采用稳态优化方法构建了压缩感知测量矩阵;在此基础上,针对m序列伪随机动态测试信号,提出了电能量值的压缩感知测量方法;仿真分析了长度为255位、511位、1023位单周期和多周期m序列动态测试信号的相对误差,误差均小于10~(-12),可忽略不计,表明所提压缩感知测量方法能够准确测量伪随机动态测试信号的电能量值。     

m序列调制的正弦离散伪随机动态测试信号的完备性分析

针对电能表动态误差测试问题,该文首先定义动态测试信号模型应具备的特性,提出动态测试信号的完备性定理,为衡量动态测试信号是否能够全面合理地测试得出电能表动态误差提供了理论依据;其次,建立智能电能表结构化测量模型和m序列调制的正弦离散(m sequence modulatingsine discrete,m SD)伪随机动态测试信号数学模型,基于广义循环平稳随机过程理论与新提出的m SD伪随机信号相关辨识法,证明该测试信号具有完备性;最后,通过建立电能表动态误差测试系统,对不同类型电能表进行动态误差实验,验证m SD伪随机动态测试信号完备性理论的正确性。     

关口电能表动态误差实验室测试方法

提出了电能表动态性能测试技术的研究状况和存在的问题,从电能表内部的计量工作原理和外部动态负荷运行工况的影响两个方面,分析了影响电能表测量误差的因素;给出了OOK动态负荷测试激励信号模型,基于此模型,提出了关口电能表实验室动态误差测试实验方法和测试系统的构建方案,建立了电能表动态误差测试系统,采用该系统对不同型号关口电能表进行动态误差测试;最后分析了动态误差测试数据,指出了关口电能表动态误差存在的问题。     

关口电能表动态误差实验室测试方法北大核心

提出了电能表动态性能测试技术的研究状况和存在的问题,从电能表内部的计量工作原理和外部动态负荷运行工况的影响两个方面,分析了影响电能表测量误差的因素;给出了OOK动态负荷测试激励信号模型,基于此模型,提出了关口电能表实验室动态误差测试实验方法和测试系统的构建方案,建立了电能表动态误差测试系统,采用该系统对不同型号关口电能表进行动态误差测试;最后分析了动态误差测试数据,指出了关口电能表动态误差存在的问题。     

智能电能表动态特性测试相关问题分析

首先给出了动态测量的概念,概括了动态特性测试涉及的科学问题;据此,提出了动态电能测量和稳态电能测量的概念,给出了动态负荷、动态负荷特性、冲击负荷、动态电流的定义。进而,提出了动态测试激励信号建模的要求、电能表动态特性测试的相关要求、以及电能表的系统动态建模要求。其次,论述了电能表动态测试信号与系统建模的研究现况。然后,通过对比控制系统、测量系统、传感器的动态建模研究现状,指出了电能表的系统建模和测试信号建模的不足与存在问题,以及电能表的系统建模与测试信号建模的复杂性和差异性。最后,在分析控制系统与传感器的动态特性指标的基础上,提出了电能表的动态特性指标。论述的内容旨在为智能电能表动态特性的研究方面提供系统的研究思路,明确了电能表动态测试信号的建模要求和电能表系统建模要求。     

智能电能表动态误差的OOK激励测试方法

首先建立了一种OOK动态负荷电流信号的数学模型,提出了动态负荷电能序列的数学模型,并定义了动态负荷功率模式,即暂态动态负荷模式、短时动态负荷模式和长时动态负荷模式,基于此推导得出了一种电能表动态误差测量的算法。最后建立了智能电能表动态误差测试系统,对3种电能表进行了测试,结果表明电能表的动态误差与激励的动态负荷功率模式紧密相关,不同电能表的动态误差特性差异较大。     

基于双定律分析的配电网电能分项计量误差测试研究

为在消费者与电力部门之间建立一个公平公正的电能交易桥梁,该文提出了一种基于双定律分析的配电网电能分项计量误差测试研究方法。通过热能与电能转换过程,确定双定律分析策略,挖掘配电网中电能计量分项的误差形成原因;根据伪随机分项序列与测试时间间隔,分别得到稳态电能分项量值、m序列伪随机动态电能分项序列以及正交伪随机动态测试电能分项序列;根据不同伪随机动态功率测试信号,结合动态参考电能量值与累计电能量值,得到电能分项计量误差。通过检验谐波次数、电能表丢帧模式与丢帧率对测试结果的影响,实验结果表明,所提测试研究能够自如地应对谐波次数变化与电能表不同丢帧率下的各类丢帧模式,其有效性与实践价值较高。     

智能电能表动态误差确定型测试激励信号的讨论

针对智能电能表动态误差特性测试问题,分析了确定型测试激励信号的时域和频域特征,包括变幅值动态负荷激励信号、变频率动态负荷激励信号和变相位动态负荷激励信号。分别从激励信号的幅值变化速率、激励电流和瞬时功率包含的频率成分,动态负荷下的激励模式,以及激励信号控制产生的难易程度四个方面对这几类信号进行了分析比较,结果表明梯形包络激励电流信号用于测试智能电能表的动态误差比其它激励测试信号优点更多。     

数字化电能表动态误差特性测试装置的设计

针对目前智能变电站用数字化电能表缺乏动态误差实验室测试手段的问题,文中采用OOK动态误差测试信号模型,研发了数字化电能表动态误差测试装置。首先引入了OOK离散化动态信号测试模型,其次,提出了装置总体硬件设计方案,并基于该方案提出了OOK数字化动态测试信号生成、IEC 61850-9协议SMV组包方法。最后的试验给出了装置生成的信号波形,满足OOK模型的要求,并对国内某厂家数字化电能表进行试验,验证了该装置用于测试数字化电能表动态误差的有效性。     

畸变波形动态测试信号模型及电能表动态误差分析

首先分析了智能电能表动态误差的来源,给出了引起电能表动态误差的影响因素,其后,建立了畸变波形确定型动态测试信号模型,推到给出了该信号模型的电能理论值,以此理论值作为仿真分析的参考电能量值,然后,仿真分析了正弦包络和梯形包络下各影响因素导致的动态误差,最后,研究给出了各影响因素对电能表动态误差影响的程度,其中量程切换影响最大.     

动态压缩感知理论研究综述

动态压缩感知是静态传统压缩感知向动态信号的拓展,广泛应用于医学上的磁感应成像和目标追踪等领域。 由于工程 中的动态信号在某一转换基下具有随时间缓慢变化的稀疏特性,因而可以运用欠定的测量矩阵对其进行压缩。 动态压缩感知 理论主要包括动态信号的稀疏表示、动态压缩测量过程和动态信号的重构 3 个方面的研究内容。 全面综述动态压缩感知的基 本概念,归纳总结现有动态压缩感知理论中对动态信号的建模方法;对已有的动态信号重构算法进行了归类,并详述了各类算 法的计算思路;最后介绍了动态压缩感知的典型应用,并对动态压缩感知信号重构算法的研究前景进行了探讨。     

复杂电能信号谐波时频域特征分析及其对电能计量影响

为准确分析复杂电能信号谐波时频域特性对电能计量的影响,提出了一种零值搜索-短时傅里叶变换时频域电压、电流信号幅度和相位分析算法,利用信号波形过零特征,自适应调整短窗傅里叶变换的时域窗宽,解决了电网频率波动导致的相位累积效应对相位分析的影响,算法的幅值分析误差为10-3、相位分析误差小于1°;建立了复杂电能信号时频域数据表征模型和4类时频域全局化特征矩阵提取算法,解决了时频域特性表征与提取的问题;以典型非线性动态负荷中频炉为分析案例,分析给出了其4类时频域全局化特征,并建立了畸变波形动态电能测试信号特征模型,通过辅助实验验证了4个时频域全局化特征对电能表动态超差的影响,提出了对国际和国内标准修改的建议。     

电磁声发射信号的压缩与重构处理

电磁声发射是一种新型的无损检测技术,其通过对金属构件进行电磁加载,在缺陷处产生声发射信号,根据信号特征对金属构件进行缺陷检测。针对该技术在测定缺陷位置和类型时连续多次加载而产生的大量数据问题,引入信号的压缩感知理论,基于正交匹配追踪算法分别对两种不同类型的声发射信号和电磁声发射信号进行压缩重构,选取不同的测量值,研究其对信号重构效率的影响,从波形和频谱两方面分析重构效果。实验结果表明:压缩感知理论能够达到压缩电磁声发射信号的目的,并且测量值和重构误差之间呈指数衰减关系,与重构时间呈线性增长关系,综合考虑压缩重构的各方面因素,当测量值取8~10倍的信号稀疏度时,电磁声发射信号能够获得较高的重构效率。     

线性连续系统动态负荷模型的参数辨识与应用

目前在电力负荷建模中非机理负荷模型较多地采用离散系统模型或差分方程形式的模型,而电力系统数字仿真中更需要连续系统的模型。研究了作用函数不含导数项和含有导数项两种情况下的线性连续系统微分方程形式的负荷建模方法,介绍了模型参数辨识的直接优化算法,该模型对于描述线性动态负荷或小扰动下的非线性动态负荷的行为,具有一定程度的普适性。介绍了该动态负荷模型与电力系统分析综合程序PSASP的自定义连接方法。通过动模实验数据建模和仿真计算,验证了模型参数辨识算法以及模型与电力系统分析综合程序接口的有效性。     

电能表动态误差测量不确定度分析与评定

分析了动态激励信号的数学模型和动态误差计算方法,设计开发了基于幅移键控的电能表动态误差测试装置,并搭建了相应的测试系统,全面剖析了电能表动态误差测量的不确定度来源,对测量结果的不确定度进行了系统的评定,对电能表制造企业发展电能表动态计量关键技术和国家建立电能表动态电能量值传递体系具有非常重要的意义。     

基于压缩感知的智能电能表信号压缩

需求响应与功率分解等复杂任务对于高采样率功率信号的精确获取提出了更高的要求。针对这一问题,设计一种基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的智能电能表功率信号压缩方法,以支持智能电能表的窄带宽、低能耗条件下的信号传输。分析了各类负载的特性,提出了对于智能电能表功率信号的经验模型,作为信号压缩的基础。通过实验验证了经验模型的有效性,并得到了适用于压缩感知方法的最优表示矩阵与投影矩阵生成方案,说明了压缩感知方法相比基于小波变换的压缩方法在信号重建效果上的优势。     

一种进气道畸变测量动态压力采集设计

在新机型发动机科目试飞中,发动机进气道畸变特性测试至关重要,其稳定性关系到发动机能否可靠工作。传统方式中将多路进气道壁面总压进行采集,通过后期数据解析提取总压中的动态分量进行分析,此方式延迟较大且提取精度较低。因此设计了一种进气道畸变动态分量实时测量提取方案,在传感器最前端将进气道壁面总压信号中的动态分量进行分离、高增益及滤波处理后采集,与总压信号处于同步状态,保证数据实时相关性,以便评测对比,为发动机进气道畸变量测试提供新的思路。经试验与试飞测试验证,动态压力数据采集精度高达0.3%,满足试飞测试要求,目前已成功应用于某机进气道畸变试飞中。