一种基于核空间局部离群因子的离群点挖掘方法

提出了一种基于核空间局部离群因子（KLOF）的离群点挖掘方法。该方法通过核函数将数据集映射到特征空间,然后在特征空间计算每个模式的局部离群因子。该方法继承了基于密度的局部离群因子（LOF）的优点,可以定量地描述每个模式的离群程度;同时又克服了LOF的不足,对线性不可分的数据,可以取得比较好的分析结果。通过两个仿真的和两个真实的数据集对KLOF及LOF方法进行了比较,结果表明,KLOF具有适应的数据集范围宽,识别率高等优点。     

基于离群点检测的动力电池一致性快速辨识方法

动力电池成组后在使用过程中,由于初始生产工艺和环境因素等不可抗因素,逐渐产生不一致性并发展。面向动力电池组一致性的辨识需求,提出一种动力电池一致性快速辨识方法。所提方法基于统计分布的离群点检测方法对整组电池的单体电压数据进行计算分析,辨识出电池组一致性状态、较极端单体及其异常原因与极端程度。方法涉及测试过程简单、计算量小,适用于日常性快速检测,经算例分析验证了辨识方法的可行性和有效性。     

基于离群点算法的反窃电研究

传统的反窃电措施已很难迅速、有效地发现窃电用户。鉴于此,提出一种基于统计分布的离群点检测方法,同时结合实例进行分析,验证了该检测方法的有效性。     

基于支持向量数据描述的变压器故障检测方法

在变压器故障诊断领域中,针对传统分类算法在没有故障样本信息的情况下无法有效实现故障检测不足的问题,提出了一种基于支持向量数据描述的变压器故障检测算法.该算法只需要目标样本,即正常样本进行训练,无需故障样本信息,最终得到描述正常样本空间结构信息的超球体,决策阶段利用与超球体中心的距离进行判断.通过实验表明,笔者提出的方法在故障样本不均衡的情况下能有效实现变压器的故障检测.     

基于集合论估计的电网状态辨识 (四)离群点识别

首先从相容性的角度,对离群点的性质进行分析,提出不相容离群点和相容离群点的概念,并指出可能的离群点集合应包含不相容离群点和相容离群点两类离群点。进一步,提出状态辨识中离群点识别的两步法,即先识别出所有可能的不相容离群点集合,而后对可能的相容离群点进行筛分。对于不相容离群点,结合电力系统多层多级的网架结构,提出分层分级的不相容离群点搜索算法,使得搜索过程局部化,从而减小搜索空间,提高搜索效率。对于相容离群点,提出基于灵敏度的识别方法,可有效识别对解集影响最大的相容离群点,避免搜索起作用测点带来的组合爆炸问题。     

一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正方法

为了解决在线油色谱受外界环境和设备误差影响导致数据失真的问题,笔者提出了一种基于萤火虫支持向量机的油色谱在线数据校正的方法。首先将支持向量机中的一组错误惩罚因子,不敏感参数和核参数作为萤火虫个体,通过萤火虫算法对影响支持向量机性能的重要参数进行优化。然后计算油色谱离线数据间的分段函数,当在线数据超出分段函数误差允许的范围时,认为在线数据异常。利用少数准确的油色谱离线数据对支持向量机回归模型进行训练,当在线数据出现异常时,通过支持向量机回归模型对异常的在线数据进行校正。最后通过某台变压器油色谱的在线和离线数据对文中提出的方法进行验证,结果证明了该方法的可行性和有效性。     

基于离群点算法的在线监测传感器的设计与研究

为解决现有用电异常大数据计算模型由于原始数据不准确导致存在漏报、误报、数据处理复杂等问题,研制了一种用于 分布安装在一次侧的线路的节点的在线监测传感器,通过对硬件的设计确保数据采集的可靠性;建立传感器采样误差数学模 型,分析传感器铁芯引入气隙后测量后误差形成的机理,并对其进行仿真优化。 引入采集电流信号波动指标及变异系数,选择 数据样本质心,并根据质心及离群点算法筛选处离群点,大大降低了数据计算复杂程度,提高了用电异常判别的可靠性。 功能 性测试表明,该传感器采集的电流数据准确度高度,相对误差值小于 0. 2%,数据同步误差不大于 5 μs,为计算模型提供可靠的 采集数据。     

一种无功优化快速求解方法

针对县级电网配网线路的功率因数偏低现状,在传统的无功优化模型中引入功率因数约束,并在等式约束中增加了线路传输功率约束,由此在直角坐标系中建立了一种新的无功优化模型,该模型能有效降低网损。在模型求解过程中,简化了不等式约束,减少了非零元的个数和内存资源的占用,降低了编程难度,提高了程序的运算效率。对IEEE30节点系统和某县级电网系统进行了仿真计算,结果验证了所建模型的正确性与有效性。     

基于离群点算法和用电信息采集系统的反窃电研究

为了解决以往依靠用户每月电量变化、台区线损异常确定窃电嫌疑户等传统方法时效性差、准确率低,现场排查发现窃电行为又效率不高的问题,利用当前远程集抄海量数据为传统反窃电理论研究和高效反窃电的实现尝试探索一种新方法。全面分析窃电手段及原理,绘制实施窃电手段的鱼骨图,由实际案例统计分析确定研究重点为欠压、欠流窃电法。根据高供高计和高供低计用户计量装置接线特点、电压电流值的规律以及离群点理论确定窃电判定算法,并做出基于距离的离群点检测法判定窃电的流程图。通过实例验证提出的算法和窃电户筛选流程能够完全甄别出窃电用户,为监控人员利用用电信息采集系统的海量数据精确及时地进行有效反窃电分析提供了新思路。     

基于离群值检测的铅酸电池故障诊断方法

单体电池故障是导致铅酸电池组在运行过程中突发失效的主要原因,传统的识别方法需要依靠高精度的测试设备和复杂的电池机理模型,部署成本高、使用范围有限。考虑到故障电池和正常电池之间的等效电阻、等效电容等内部参数的差异,会由于浮充电流在时间尺度上通过电压凸显出来,本文设计了一种基于离群值检测的故障诊断方法,该方法采用时间序列聚类分析技术,对各个单体电池运行过程中产生的电压时间序列进行相似性分析,通过判断相异度较高离群值对故障电池进行定位。为了减小长跨度的时间序列造成的计算爆炸风险,采用分段聚合近似表示方法对时间序列进行降维处理,加快了计算速度。该方法可直接应用于微控制器,有较强的实用性。     

一种自适应线性预报的数据检择方法

为剔除动态测量过程中实时观测数据中出现的野值,以提高后续处理精度,在充分分析实时观测数据特性和野值特征的基础上,提出了一种自适应门限的五点线性预报数据检择方法。经仿真数据和实测数据检测,并与α-β预报和固定门限方法进行比较,所提出的方法不但大大降低了检择虚警率,而且使成片野值检择正确率提高30%以上。证明提出的方法无论在可靠性上还是有效性上都优于原有方法,具有较强的工程稳定性,能有效剔除孤立野值和连续成片野值。     

Study on outlier robustness of minimum variance control performance assessment

Minimum variance (MinVar) method for control performance assessment constitutes one of the most common approaches to the control quality estimation. There are dozens of versions, enriched with numerous reported industrial implementations. MinVar methodology uses the idea of minimum variance, which has been introduced by Kalman. Therefore, it should be remembered that MinVar concept relies on the same assumptions as an idea of the minimum variance control. Among other assumptions, it is essential that the modeled disturbance is an independent random sequence. This article addresses scenarios, when loop noise exhibits non-Gaussian properties and is characterized by outliers having fat-tailed distribution. Sensitivity analysis of minimum variance method against such disturbances is evaluated using commonly used PID SISO control benchmarks. It is shown that MinVar method may be significantly biased in such non-Gaussian situations, which are very frequent in the industrial reality. Reasons of the biased performance are traced and respective solutions are proposed.     

一种新的分布式发电孤岛检测方法

分布式发电系统的孤岛运行可能会给系统、用电设备、维修人员等造成伤害,必须采取一定的措施监控分布式发电系统的运行状态,迅速检测出孤岛的产生并将其切离主电网。在传统被动式孤岛检测方法ROCOF法和VS法的基础上,结合两者的优势,通过适当的整定及其配合,提出了一种新的孤岛检测新方法,并利用PSCAD/EMTDC进行了建模仿真验证。结果表明,该方法在孤岛发生时可以有效地做出判断,并且分析了它在各种可能情况下的准确性和可靠性。     

一种新的分布式发电孤岛检测方法

分布式发电系统的孤岛运行可能会给系统、用电设备、维修人员等造成伤害,必须采取一定的措施监控分布式发电系统的运行状态,迅速检测出孤岛的产生并将其切离主电网.在传统被动式孤岛检测方法ROCOF法和VS法的基础上,结合两者的优势,通过适当的整定及其配合,提出了一种新的孤岛检测新方法,并利用PSCAD/EMTDC进行了建模仿真验证.结果表明,该方法在孤岛发生时可以有效地做出判断,并且分析了它在各种可能情况下的准确性和可靠性.     

基于小波变换抗混叠谐波检测的一种新方法

通过分析小波混叠本质,推导出基于小波变换的谐波检测算法,该算法改善了谐波检测过程中的混叠现象。通过Matlab仿真实验表明本文方法有较好的抗混叠效果,有利于进行电力系统谐波信号精确分析。该算法实现比较简单,是一种新的快速抗混叠方法,具有一定的实用价值。     

基于小波变换抗混叠谐波检测的一种新方法

通过分析小波混叠本质,推导出基于小波变换的谐波检测算法,该算法改善了谐波检测过程中的混叠现象.通过Matlab仿真实验表明本文方法有较好的抗混叠效果,有利于进行电力系统谐波信号精确分析.该算法实现比较简单,是一种新的快速抗混叠方法,具有一定的实用价值.     

鱼眼图像的目标物体角点检测方法

为实现宽视场角图像中目标物体的定位,提出了一种鱼眼图像的目标物体角点检测方法。首先对含有目标物体的鱼眼图像进行等面积切分,利用目标物体即网格图像灰度直方图的明显特征确定目标区域;然后根据实际应用对Harris算法进行改进,并将其应用至目标物体的角点检测中,确定目标物体位置。实验结果表明,能有效确定目标区域,视觉冗余度由90.3%下降到47.8%,目标物体角点检测准确率为83.8%,可以为实现宽视野范围目标的位置与距离同时测量奠定基础。     

基于FBD法的新型谐波电流检测方法研究

为提高有源电力滤波器(Active Power Filter,APF)中谐波电流检测方法的性能,提出了一种基于FBD算法的新型谐波电流检测方法,该方法利用平均值电流计算环节取代传统FBD法中的低通滤波器,有效避免了谐波电流检测方法中存在的检测精度及动态响应和复杂计算等问题,并且在电网电压不对称情况下,该方法同样适用。给出了在稳态及突加负载的情况下,该算法的仿真测试结果,结果表明该算法具有动态响应速度快、检测精度高和实现简单的特点,具有很好的工程实用价值。     

A novel fault detection method for VSC-HVDC transmission system of offshore wind farm

VSC-HVDC transmission system is going to become the most economical way of power delivery for large and remote offshore wind farms. An accurate and fast fault detection method is necessary to protect sensitive devices of these systems and maintain uninterrupted power delivery. This paper investigates an innovative technique for recognizing DC zone faults including HVDC cable faults and unbalancing of DC capacitor bank. Sheath voltage is presented as a novel criterion for detecting abnormal situations in the system. Transient voltage of cable sheath and Wavelet transform are used to identify different types of DC faults. Extensive simulation examples are performed on EMTDC–PSCAD platform and post-processed using MATLAB. The results illustrate that the proposed technique gives a robust performance and can be applied to protection scheme of offshore wind farms.