数据融合在变压器油击穿电压测试仪中的应用

为提高变压器油击穿电压测试仪的测量准确性和测试结果的可靠性,采用了基于单传感器重复采样的不要求测量数据任何先验知识的数据处理方法,仅依据有限次测量数据的测量精度确定不同数据的相应权数以计算出误差最小的击穿电压测定结果。介绍了单片机控制的击穿电压测试仪的硬件组成和工作原理;论述了具有最小均方误差的自适应加权数据融合方法;给出了计算击穿电压融合值的流程。试验表明,这种融合算法能有效提高击穿电压测试仪的抗干扰能力,提高测量的准确性和重复性。     

基于信息融合的模拟电路故障诊断方法分析

采用2种基于信息融合故障诊断方法,说明用于模拟电路故障诊断的特点.首先利用指定频率下可测点电压、不同测试频率下输出端电压和测试元件的温度3组测试数据,分别用一个改进的BP网络对电路状态进行预处理,得到每个传感器对各待诊断元件的隶属度函数分配,再分别用模糊融合和D-S融和算法进行决策层信息融合并进行故障定位.仿真结果表明:信息融合方法能够克服基于单一信息诊断的不足,提高电路故障诊断的正确率,对单、多软、硬故障均可识别,D-S融合算法在解决电路故障诊断中的不确定性问题方面优于模糊融合.     

改进粒子群优化算法在电力系统多目标无功优化中应用

采用自适应聚焦粒子群优化(AFPSO)算法对电力系统进行无功优化.以最优控制原理为基础,引入静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、电压水平最好以及静态电压稳定裕度最大的多目标无功优化模型,并采用模糊集理论将此多目标优化问题转化为单目标优化问题.通过最小化各目标的隶属度最大值(指标差的隶属度值大),从而只提升差的指标,使系统整体性能提高.同时,采用罚函数的形式处理负荷节点电压和无功发电功率2个状态变量不等式约束.在IEEE 57节点系统上进行测试,通过仿真测试及不同算法优化结果的对比,表明AFPSO算法在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定,同时证明了AFPSO算法的有效性和优越性.     

三相高功率因数PWM整流器的研究

提出了一种简单的电压空间矢量算法,该算法根据参考电压矢量在αβ坐标系上的分量直接计算电压空间矢量在各个扇区内的作用时间,简化了运算过程.并以DSP为核心,设计了系统的硬件和软件结构,用Matlab对系统进行了仿真,仿真结果验证了本文所提出的电压空间矢量算法的有效性.     

Gauss-Newton算法在谐波功率测量中的应用

介绍了一种可用于非正弦情况下功率测量的数字算法,并研究了在虚拟仪器中的应用.目前,传统FFT算法受频率变化的影响较大,而Gauss-Newton法先把频率设定为一个初始值,用迭代的方法来确定电压电流信号及功率分量.本文给出了在计算机上模拟测试的结果,采用虚拟仪器语言LabVIEW编写算法程序,对该算法和FFT算法进行对比分析.仿真证明:该算法具有收敛较快且测试结果不受频率变化影响的优点,结合虚拟仪器平台,可得到较快的处理速度,可以满足实时测量的需要.     

一种求解最小负荷裕度的混合算法

提出一种求解静态电压稳定约束条件下最小负荷裕度的混合算法.针对连续潮流算法,提出一种快速有效的极限诱导型分岔识别方法,计及无功补偿设备的投切对负荷裕度的影响,利用负荷增量功率因数约束负荷增长方向,计及发电机无功约束改进自适应步长控制策略.针对粒子群优化算法,采用变权重系数和变学习因子策略,提出一种早熟判据在一定的概率条件下对粒子进行变异,结合模拟退火过程避免算法陷入局部最优.测试算例结果验证了算法的有效性.     

配电网新型一二次融合成套设备测试方法研究

配电网一二次设备融合是近年来配电设备标准化、集成化发展的趋势。本文在分析配电网新型一二次融合成套设备的类型、基本结构及特点的基础上,针对一二次融合设备的测试方法进行了研究,提出了电流采样、电压采样、电量记录等关键功能的测试方法,并针对测试结果及发现的问题进行了深入分析。本文的研究对于开展配电网新型一二次融合成套设备的性能测试及评估具有重要参考价值,也为解决一二次融合设备推广应用过程中的问题提供了有益指导。     

基于傅氏系数自适应组合估计算法的谐波功率实时高精度计算

由于常规电量计量装置是基于正弦波设计的,因此在非正弦条件下进行测量必然带来一定的误差.采用改进的傅氏系数自适应组合估计算法进行谐波检测与功率计算,该方法对非同步采样及初始值不敏感,并能实时跟踪电压与电流的变化.实验表明一般经过约1个周期便能对受噪声和衰减直流分量污染的非正弦信号进行实时跟踪.从而精确估计出电压与电流各次谐波的幅值及相位,实现功率的实时高精度计算,并且根据输出误差采用变步长的递推最小均方差LMS(Least Mearl Square)自适应算法来改善跟踪性能.最后,给出了在计算机上的仿真测试结果,并将该算法和FFT算法进行了对比分析.仿真证明该算法具有精度高、收敛快且测试结果不受频率变化影响的优点.     

基于K-Medians谱聚类的无功电压分区方法研究

为满足无功功率就地平衡要求,电力系统电压控制一般采用分区控制原则进行就地平衡,但由于电网结构愈趋复杂,电压分区过程受网架结构影响也愈发呈现高维特征,高维拉普拉斯矩阵的线性化求解为电压分区带来了巨大困难,为此提出了一种基于K-Medians谱聚类方法的无功电压分区方法。通过构建低维度特征矩阵实现对拉普拉斯矩阵的降维处理,并引入区域连接性条件、静态无功平衡条件、无功备用裕度条件等约束条件,实现分区结果量化评价。通过IEEE-39节点标准测试系统对算法进行仿真,结果验证了该算法的可行性与优越性。     

电压暂降分类算法及应用分析

电压暂降类型是暂降事件的重要特征,为电网侧故障类型识别、用户侧敏感设备耐受能力测试及电压暂降治理方案的制定等,提供决策信息。本文分析了计算电压暂降类型的5种典型方法,并将不同算法应用于仿真数据和216组实测数据。基于计算结果提出了算法存在的问题。仿真和实测数据的计算结果表明,相位跳变较大和跌落深度较浅是影响算法结果的重...