敏感设备电压凹陷敏感度综合评估方法的研究

实际电力系统中,系统电压凹陷特征及设备电压凹陷耐受能力具有不确定性的特点,给敏感设备电压凹陷敏感度评估带来了困难。在深入分析现有评估方法及不确定性影响因素的基础上,综合考虑系统侧和设备侧两方面的不确定性,提出一种基于模糊变量与随机变量组合的不确定性综合评估方法。将供电系统产生的电压凹陷特征和待评估敏感设备对电压扰动的耐受能力分别处理为模糊变量和随机变量,直接利用样本数据估计模型参数。最后通过仿真实例验证了所提出评估模型及算法的合理性和准确性,该方法具有一定的理论价值和明显的工程应用价值。     

反舰导弹实船打靶试验的毁伤参数测量技术

为了获取反舰导弹命中目标产生的毁伤参数,实现对反舰导弹爆炸威力和毁伤效果的分析评估,介绍了毁伤效果测量需要获取的主要参数,分析了舰船目标易损性和结构强度特征。从毁伤参数测点布设、测量系统的防护回收、同步触发以及数据采集处理方法等方面进行研究,设计了毁伤参数测量的技术解决方案,能够为建立实船打靶试验测量技术体系和毁伤效果测量评估系统提供有力的支持。     

基于动态模糊神经网络的机炉协调系统建模

火电厂机炉协调控制系统是一个复杂的多变量系统,针对其强耦合的动态特性和难以建模的特点,提出一种网络结构动态变化的动态模糊神经网络算法对超临界机组机炉协调系统进行建模。该算法具有模糊推理能力和学习功能等优点,并且模糊规则是在训练的时候依据系统误差和可容纳边界来逐条产生的,同时也采用了分级学习的方法来提高了网络的学习速度。在分析了机炉协调系统的特性以后,对某电厂超临界机组协调系统现场数据进行预处理,应用该算法进行模型的训练和测试。经过MATLAB仿真验证表明,动态模糊神经网络有很好的泛化能力,且建立的协调系统无参数模型具有很高的精度,该模型可以用于协调系统控制算法的设计。     

冷轧机压下系统无模型控制器的设计与仿真分析

针对板带冷轧机压下系统高阶非线性的特点,且在轧制过程中存在不确定性,为提高压下系统的位置精度,对传统的模糊PID控制器进行了算法改进,根据现场设备参数,建立了压下系统各部件的数学模型,采用无模型自适应算法进行控制器设计.仿真结果显示,无模型控制器在此系统下响应速度快,控制精度高,具有一定的噪声抑制能力,性能优于改造前的控制器,具有一定的推广价值.     

基于预测模型的多PID控制器模糊加权控制

充分考虑大多数复杂热工控制对象非线性特性与运行工况密切相关的实际特点，模仿人的决策过程，对多模型对象提出一种新的模糊加权控制算法。文中搭建了一个单回路控制系统实验台，通过系统辨识建立起对象的有限个局部模型，对每个局部模型设计对应的控制器，该算法通过在线计算模型可信度和控制权重来适应对象模型参数的突变。对实验对象采用模糊加权控制与传统PID控制进行控制效果比较。实际控制结果表明算法对被控对象模型的变化具有较强的鲁棒性，并且跟踪迅速，具有较强的实用性。     

基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类与评估∗

目前大多数电能质量扰动分类方法都是基于对扰动数学表达式的分析,分析结果不能反映电力系统参数,如果电力系统有任何变化,结果也不能说明变化的好坏.对此提出了一种基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类评估方法.该算法应用机器学习算法SVM支持向量机对基于时域特性分析的扰动分类方法(TDCA法)提取的扰动特征量进行分类,在建立的IEEE 9节点标准模型中模拟所有常见的单一和复杂的电力系统干扰.这些干扰都是用TDCA法精确分类和评估的.仿真结果表明,该方法也可用于基于电力系统参数的电力扰动分类,并可以反映系统的参数,对后续系统参数调整具有很大的参考意义.     

无刷直流电机的模型参考模糊自适应方法及实验研究

将模糊控制器植入模型参考自适应控制系统构架中,主模糊控制器用于取代传统模型参考自适应控制中的反馈控制器,模糊逆模型结合自适应调整算法取代复杂的常规自适应规则,形成了模型参考模糊自适应控制方法.将此方法应用于无刷直流电机(BLDCM)调速系统,设计模型参考模糊自适应速度控制器,仿真及基于dSPACE的实验结果表明:控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有良好的动、静态特性.     

射频干扰对消技术在大型舰船平台的应用

针对大型舰船平台中电磁环境复杂,不同设备之间互相干扰的问题,研究了射频干扰对消技术.分析了射频干扰对消的数学原理、系统模型,并对对消性能与幅度误差、相位误差的关系进行分析.通过分析自适应滤波器的原理,结合大型舰船平台X波段雷达的特点,提出了一种射频干扰对消技术.该方案采用最小均方误差(LMS)算法,通过仿真验证了该对消方案算法实现的可行性.仿真结果表明,该射频对消系统的对消比可达40 db左右,能够实现高对消比.     

基于模型参考模糊自适应控制的永磁同步电机控制器设计

基于模型参考模糊自适应控制(MRFAC)方法设计永磁同步电机(PMSM)速度控制器.该控制器具有传统模型参考自适应控制构架.传统模型参考自适应控制系统中的反馈控制器和常规自适应机构分别由主模糊控制器、模糊自适应机构替代,模糊逆模型结合自适应调整算法构成的模糊自适应机构对主控制器参数进行实时调整,以达到快速适应对象参数和状态变化的目的.利用模块化建模工具Matlab/SimuIink建立PMSM控制系统模型.仿真结果表明了所设计控制器运行平稳,具有良好的动、静态特性.     

光伏系统储能设备状态评估技术研究

针对光伏系统储能设备缺乏状态评估理论和方法的问题,提出了基于直接和间接观测量的光伏系统储能设备状态评估方法和评分原则。首先,建立状态评估基本模型;其次,对光伏系统储能设备间接观测量求解,针对应用BP神经网络算法估计锂电池健康状态(state of health,SOH)时,常会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题,采用了基于自适应遗传禁忌算法优化的模糊神经网络算法解决该问题;最后依据评分标准对直接和间接观测量打分,采用层次分析法算出准则层权重后,通过状态评估方法得出设备当前健康指数及状态。实例计算表明,该方法行之有效,评估结果可为下一步的风险评估和维修决策提供科学依据。     

基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的正确率,提出了一种基于BP网络算法优化模糊Petri网的电力变压器故障诊断方法。利用具有自学习、自适应能力的BP网络算法,在确定模糊Petri网的权值、阈值、可信度等网络参数初始值的前提下,实现模糊Petri网网络参数的优化。在模糊Petri网网络结构上,运用BP网络算法,对电力变压器DGA样本进行学习训练,使模糊Petri网网络参数逐步向真实值逼近。实例分析结果表明,该方法能够有效地诊断电力变压器中的单一故障和多重故障,提高故障诊断正确率,证明了方法的正确性和有效性。     

具有冗余保护的变电站模糊Petri网故障诊断

针对750kV变电站的双网双重保护配置特点及保护装置、断路器存在的误动和拒动等不确定性情况,提出一种基于冗余保护的变电站模糊Petri网故障诊断方法。在该方法中利用双重保护装置的信息对元件诊断模型进行冗余知识表示,依据电网拓扑结构和保护配置等形成规则约束,在此基础上建立了故障元件的模糊Petri网冗余诊断模型,并将其分为主网和冗余网两个子网模型。在模型中采用信息熵确定初始信息的可信度,通过模糊推理获得最小故障诊断结果集。仿真结果表明了该方法的有效性。     

A learning Fuzzy Petri net model

Fuzzy Petri net (FPN) is a powerful modeling tool for the construction of knowledge systems. In this paper, we propose a new learning model tool—learning fuzzy Petri net (LFPN). In contrast with the existing FPN, there are three extensions in the new model: (i) the place can possess different tokens which represent different propositions; (ii) these propositions have different degrees of truth toward different transitions; and (iii) the truth degree of the proposition can be learned by adjusting the arc's weight function. The LFPN model obtains the capability of learning fuzzy production rules through truth degree updating. The LFPN learning algorithm which introduces network learning method into Petri net update is proposed and the convergence of algorithm is analyzed. Finally, for the purpose of certification of the effectiveness of the proposed model, LFPN is used to model the Web service discovery. The result of the simulation shows that the proposed LFPN is useful and effective. © 2012 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

二次设备的通用多因素风险评估模型与求解

为了有效地实现电网二次设备的风险评估,设计了一套设备类型可靠性指标、供电区可靠性指标和设备厂家可靠性指标,以及基于设备全寿命理论的时限风险指标,建立了一种计及时限失效水平的电力系统二次设备多因素风险评估模型。利用模糊隶属函数的抽象评判能力和层次分析法对该模型进行求解。基于某省电网2011年二次设备运行统计数据,对这些二次设备按所述模型进行了多因素风险评估,结果验证了所提模型与求解方法的实用性和可操作性。     

基于模糊综合评判的电力通信设备状态评价方法

电力通信设备的状态评价通常通过对影响通信设备状态的各因素进行定性与定量相结合的方式来进行。由于评价因素众多,对大量通信设备进行评价时工作量较大。而且,由于评价过程中涉及众多的主观判断,容易导致评判结果有较大的不一致性。以电力通信设备的风险情况、备品情况、供应情况与历史运行情况等多个方面构造状态评价体系,采用模糊综合评判法对设备状态进行评价。通过研究准则层(指标层)与方案层(或状态层)的模糊映射关系,分析了模糊综合评判的数学模型,提出了电力通信设备模糊综合评判算法。最后通过具体应用算例采用该算法对设备状态进行了评价。该算法不仅大大减少了工作量,而且评判结果有较好的一致性,对电力系统通信设备的状态评估具有较大的推广价值。     

一种基于最小二乘法的FPN与规则权值优化新方法

如何确定模糊产生式规则的各项参数对模糊Petri网的建立具有非常重要的意义,也是目前研究的难点和热点。针对模糊产生式规则中的与规则,提出了一种基于最小二乘法求解最优权系数的训练方法,把权值优化问题演变成通过最小二乘算法求解带约束条件的线性超定方程组的问题。仿真结果表明,该算法的训练精度对样本数的依赖较小,训练模型的预测精度较高。与同类模糊Petri网权值优化算法相比,使用该算法得到的最优权系数计算的输出库所对应命题的可信度能够更准确的逼近真实值。     

基于粗糙集理论与模糊Petri网络的油浸电力变压器综合故障诊断

电力变压器故障诊断因果关系的复杂性与模糊性，采用单一智能方法难以准确描述。文中基于智能互补融合的思想，将粗糙集理论与模糊Petri网络有机结合在一起进行油浸电力变压器故障诊断。利用粗糙集信息表简化技术来实现对专家知识的简化与故障特征的压缩，获得最小诊断规则，基于最小诊断规则的Petri网络模型可以有效降低网络结构的复杂性与故障特征获取的难度。同时利用模糊Petri网络实现并行模糊推理，便于描述故障特征的变化及对变压器运行特性的快速分析。故障实例分析表明，文中所提出的智能方法可以有效地进行模糊推理，减小诊断信息的冗余性，诊断效率高，计算快速、准确，结果易于被人理解。     

考虑安全性和经济性的连锁故障预防控制策略

为阻止源头性故障引发连锁故障的安全问题,文章提出一种考虑安全性和经济性的连锁故障预防控制策略.首先,根据继电保护的动作特性给出一种判别连锁故障的数学形式.其次,以电网安全裕度和发电运行成本分别评价系统的安全性和经济性,以支路脆弱性评估方法选取初始故障,构建了针对不同初始故障作用下的连锁故障预防控制模型.该模型是一种双层...     

基于DBSCAN-FPN的输电线路螺栓缺销检测方法

螺栓作为输电线路上数量最大的紧固件,其缺陷检测是输电线路巡检工作中的一项重要内容.针对螺栓缺销为小目标,其定位困难、特征难提取的问题,提出一种基于DBSCAN算法与FPN模型相结合的螺栓缺销检测方法.首先,利用FPN模型定位螺栓缺销目标区域,同时基于DBSCAN聚类算法对具有相同形态结构的区域进行聚类;然后,改进FPN...     

基于小世界拓扑模型的大型电网脆弱性评估算法

应用小世界网络理论研究电网中大规模连锁故障传播的内在机理,对寻找电网本身固有的脆弱性并提出有针对性的增强措施具有重要意义.文中提出了基于小世界拓扑模型的大型电网脆弱性评估的综合算法,并对电网的拓扑建模、基本特征参数的统计以及故障模拟与脆弱性评估等各部分的独立算法进行了设计,从而形成了具有良好扩展性、便于对大型电网自身结构脆弱性及大规模连锁故障机理进行深入研究的综合算法.将该算法应用在多个实际电网中,取得了较好效果,从而证实了该算法的有效性.