基于多特征组合的电能质量扰动识别方法

为解决电力系统电能质量复合扰动识别困难的问题,同时为电网无功功率补偿提供依据,提出了一种基于多特征组合的电能质量复合扰动识别方法。应用小波包变换和S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,提取信号的幅值特征和频率特征,构建电能质量扰动的多特征组合。然后利用概率神经网络构建多特征组合分类器实现电能质量扰动的分类识别。仿真实验证明,该方法能够识别包括两种复合扰动在内的7种电能质量扰动信号,并且具有较高的分类准确度和抗干扰能力,具有工程应用价值。     

基于分段改进S变换的复合电能质量扰动识别

针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进S变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法。首先对离散S变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进S变换得到的模时频矩阵,绘制了能够反映扰动信号不同突变参数的特性曲线。其次利用统计方法优化计算提取了10种用于模式识别的特征量,并用局部逼近的RBF神经网络设计了分类器对提取的特征样本进行训练和分类,最后在不同噪声环境下对5种单一扰动及谐波+电压暂降、电压暂降+闪变等6类复合电能质量扰动的分类识别进行了仿真验证。仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于普通改进S变换+全局逼近网络的方法,且鲁棒性强,能准确识别多种单一扰动及两种扰动同时存在的复合电能质量扰动。     

基于S变换与特征优选的电能质量扰动识别

针对S变换提取电能质量扰动信号的时频特征存在冗余,影响识别的精度和实时性的问题,提出了一种基于S变换与特征优选的电能质量扰动识别方法,使用S变换对11种电能质量扰动信号进行分析后提取时-频域特征,与原始扰动信号的幅值特征构成原始特征向量。然后提出了一种基于二进制粒子群优化算法和K近邻的扰动信号特征选择和分类方法。仿真结果表明该方法对单一扰动、复合扰动及叠加噪声的情况均有较好的分类性能。     

基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别

新型电力系统中电能质量扰动问题愈加复杂和严重,多种电能质量扰动同时出现,导致传统算法识别准确率降低。 提出一种基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别算法。采用马尔可夫变迁场将电能质量扰动信号可视化映射为二维特征图像;通过EfficientNet卷积神经网络处理图像数据,实现扰动信号的特征提取;利用神经架构搜索自动调节卷积神经网络超参数进行网络训练,建立电能质量扰动分类识别模型。仿真结果表明,所提方法能够准确高效地提取扰动信号特征,对复合电能质量扰动分类效果好且抗噪声能力强。     

ITD算法在电能质量扰动信号特征量提取中的应用

针对电能质量扰动信号非线性特点,采用固有时间尺度分解算法(Intrinsic Time-scale Decomposition, ITD)准确快速地提取电能质量扰动信号的幅值、频率、相位、衰减因子、扰动起止时刻等特征量。首先利用固有时间尺度分解算法提取电压扰动信号的固有旋转分量(Proper Rotation Component, PRC)。然后对PRC分量进行Hilbert变换求取相位和瞬时频率,根据高频突变点得到扰动起止时刻;由包络函数得到扰动信号的幅值,并计算衰减因子。运用Matlab对单一和复合扰动信号进行仿真计算,结果表明该方法能准确地识别电能质量扰动信号的特征量,具有抗噪能力,验证了所提方法的实时性和可行性。     

基于小波变换和支持向量机的电能质量扰动识别

电能质量扰动识别时,采用小波变换提取能量分布特征时小波分解层数通常缺乏理论依据,且采用支持向量机( SVM)分类时训练样本通常只含某一种信噪比(SNR)的噪声.针对以上两个问题,利用小波变换对电能质量扰动信号进行多分辨率分析时,根据扰动信号的采样率来确定小波分解层数,提取小波能量分布差特征作为SVM的输入向量,减少了计算量和特征维数;采用信噪比在较大范围内分布较均匀的训练样本来训练SVM,增强了SVM的范化能力.仿真实验表明,该方法提高了电能质量扰动识别准确率;在20dB噪声条件下,该方法对6种电能质量扰动的识别准确率仍达到95.20％.     

基于循环神经网络的电能质量扰动识别

针对电能质量扰动信号识别算法复杂、识别率低等问题,提出一种将长短时记忆神经网络应用于电能质量扰动信号识别分类的新方法。首先在 Tensorflow中搭建长短时记忆神经网络,建立电能质量扰动信号分类模型。其次利用分类模型对电能质量扰动信号原始数据进行有监督学习,提取扰动信号的深层次特征,并将其连接到Softmax分类器输出各扰动信号的识别率。最后将电能质量扰动信号通过递归图生成的二维轨迹图像作为分类模型的输入,通过训练模型实现扰动信号的分类。仿真结果表明,该分类模型对电能质量扰动信号的一维和二维表示均有较好的分类准确率,可以有效识别7种单一扰动和6种复合扰动信号。     

基于深度学习的复合电能质量扰动识别方法

精准的电能质量扰动识别是对电能质量扰动事件发生后需要解决的主要问题之一,这对划分责任和加快电力市场化进程均具有重要意义,而海量的电能质量监测数据则为电能质量扰动识别提供了条件与机遇。不同的电能质量扰动类型,其电气特征上也存在区别,故可利用不同电能质量扰动波形之间的差异来区分电能质量扰动类型。结合深度学习理论,建立一种基于双向独立循环神经网络的复合电能质量扰动识别方法,通过提取电能质量扰动信号的本质特征量,建立输入序列与输出序列之间的内在对应关系,克服了分析结果对物理特征量的依赖性,提升了电能质量扰动识别准确率。实验结果表明,所提方法可以有效应对复合电能质量扰动的多样性问题,可以直接从原始的底层数据中自主学习复合电能质量扰动信号中所隐藏的本质特征量,识别准确率高。     

基于dq变换和ANN的电能质量扰动辨识

提出了一种利用dq变换提取信号特征,并结合神经网络来识别电能质量扰动信号类型的方法,该方法通过对测量的某一相电压由单相延迟构造三相,进行dq变换提取扰动的特征时,作为人工神经网络（ANN）的输入,从而对电能质量扰动信号类型进行识别,所提出的方法可用于电能质量扰动的实时监测与统计分析。仿真分析验证了该方法的有效性。     

基于S&TT变换与PSO-SVMs的电能质量混合扰动识别

针对电能质量混合扰动复杂,扰动特征间存在交叉、难以识别的问题,文章提出一种电能质量混合扰动快速识别方法。建立了15种电能质量扰动信号数学模型,并运用S变换和TT变换提取扰动信号的60个特征量,经过PCA降维处理获得特征集主元;引入PSO算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数参数,构造一对多支持向量机分类器以识别电能质量暂态扰动的类型;最后,基于Matlab生成扰动信号数据并建立PSO-SVMs分类器,仿真实验结果证明了该方法的可靠性和鲁棒性。     

规则法和混合法相结合的遥信错误辨识方法

针对遥信错误辨识问题,提出了一种基于规则和混合法的遥信错误辨识方法。首先制定规则剔除简单的遥信错误;对于无法通过简单规则辨识的遥信,提出采用转移潮流法和新息图法相结合的拓扑错误混合辨识方法进行辨识,该混合辨识方法具有如下特点:以前一断面的状态估计结果作为基态,避免转移潮流法在实际工程中基态选择的困难;通过新息图法中的修正预估比判断拓扑可疑支路,避免转移潮流法中用转移潮流判定拓扑可疑支路可能导致的误判;引入转移潮流法中注入功率对转移潮流的影响量,避免采用新息图法出现较大负荷预测误差产生负荷突变问题。最后,以算例证明了所述方法的有效性。     

双振子差分混沌特性判别方法

利用混沌振子检测微弱信号具有灵敏度高、抗噪性好等优点,其检测的关键在于对混沌特性的判别。该文在对Duffing振子混沌特性研究的基础上,提出了一种利用双振子差分来进行混沌特性判别的新方法。该方法具有直观、计算量小、抗噪性好和易于实现等优点。文中阐述了该方法的原理,提出混沌牵引的概念,给出相应的判别程序流程,最后对该方法进行了数字仿真,并应用该方法处理小电流接地故障保护现场数据,仿真试验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

结合矩量法和边界元法的综合接地算法研究

为解决复杂土壤条件下接地系统参数计算问题,结合矩量法和边界元法,提出了一种可计算土壤中含有不同电阻率媒质模型的新型接地数值算法。该算法在分层土壤模型计算方法基础上,将土壤中不同电阻率媒质表面进行块状剖分,通过计算每块边界单元的电荷量分析其对地下电场以及接地系统泄漏电流分步的影响。该方法弥补了目前接地计算方法只能处理分层土壤模型的缺点,可对既分层又分块的土壤模型进行计算。同时通过两个接地极模型的计算,证明了该方法的可行,并通过其计算结果与经典文献中计算结果以及实测结果的比较说明该方法的正确性。     

拟共轭梯度法

本文提出了求解多维无约束非线性最优化问题的有效方法——拟共轭梯度法,推导了拟共轭梯度法的计算公式、迭代方法和收敛判据。拟共轭梯度法不仅适用于目标函数有解析表达式的优化问题,而且也适用于难以求取目标函数的梯度和目标函数只有数值解的那些优化问题,因而具有广泛的使用领域。     

一种综合应用工频法和行波法的组合故障测距法

为提高输电线路的故障测距性能,笔者综合分析了工频法和行波法二者之间的测距特点,并提出了一种综合应用工频量法和单端行波法的组合故障测距法。首先,基于输电线路的沿线电压幅值分布规律,利用切线交叉的工频测距原理,初步确定故障区域,接着,在此基础上用A型行波法精确地测出故障位置。通过引入行波测距避免工频测距后续的迭代计算,克服迭代不收敛或收敛至伪根的问题,提高测距精度;用工频初步测距,缩小行波波头辨识范围,提高行波测距可靠性。经仿真验证:所提组合法比工频法测距精度更高,比行波法的波头识别更加准确可靠。     

基于椭圆法的交流信号实时处理方法

提出一种基于椭圆法的数据处理方法。与傅立叶变换相比，本方法仅要求等时间间隔采集数据，把频率和直流分量作为未知量，有效克服了系统频率波动对处理结果的影响。采用椭圆拟合实现数字滤波，滤波效果好。采用本方法对电力系统电压、电流信号采集和处理，获得了满意的结果。本方法具有实时性好，处理结果准确、硬件结构简单等优点，具有较高实用价值。     

复杂阻抗的简单计算方法--容量加权法

对110kV及以上变压器的各种调压方式作了论述,对复杂调压方式下的阻抗进行了计算,总结出了简单的公式.     

基于电压扫描和电导增量法的局部遮荫条件下多峰MPPT方法

传统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)方法在均匀辐射条件下效率较高,但由于光伏阵列与辐射、温度之间的强非线性特性,在局部遮荫条件下阵列的多峰特性易使传统的MPPT方法陷入局部极值,无法有效追踪最大功率。建立了局部遮荫条件下的光伏阵列模型,针对局部遮荫产生的多峰情况,采用电压扫描比较的方法确定最大功率点附近的电压,并以此电压值作为变步长电导增量法的初始值进行搜索,最终确定最大功率点的位置。该方法避免了在多峰条件下最大功率点跟踪陷入局部极值,实现了有效跟踪。     

有限元方法计算电机转矩的研究

通过对变分法原理的推导分析,说明在计算力、力矩、电感、电容等与贮能有关的量时,用贮能函数导出比直接用势函数导出更为精确,并结合实验验证理论分析.在实验中进一步发现麦克斯韦张量法更加依赖于网格划分的程度,而利用能量法的计算时间明显比利用麦克斯韦张量法的计算时间长.     

结构力学中单位荷载法的教学方法设计

本文按照学生的认知规律,结合启发式教学,由浅入深,由已知的虚位移原理引出刚体系虚功原理、变形体虚功原理,并用简单例题说明虚功原理的应用,最后推导出结构位移计算的一般公式,使学生较容易地掌握和理解结构位移计算的基本原理,教学效果良好。