基于多层感知器的低压电力线时变信道非线性均衡方法

通过添加适当的循环前缀(CP)的正交频分复用(OFDM)技术是一种去除高速通信中符号间干扰的有效方法，但低压电力线作为载波通信通道使用时是一种时变多径信道，采用OFDM技术进行高速载波通信时信号的正交性会因此而受到一定程度的破坏，产生子载波间干扰（ICI）。该文采用基于多层感知器（MLP）的均方差(MSE)准则实现了一种时变信道的非线性均衡。为了验证所提出的非线性均衡方法的有效性，选取具有宽带耦合放大器的实际低压电力线通信(PLC)信道作为实验用非线性信道模型。对比了基于MSE准则的线性和非线性均衡器对系统性能的影响，表明该文采用的非线性均衡方法可以更有效地补偿信道的多径性和时变性造成的影响和改善电力线载波通信系统的性能。     

基于油中溶解气体分析的电力变压器绝缘故障诊断方法

电力变压器是电力系统的枢纽设备,其运行可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定,油中溶解气体分析方法作为一种有铲的充油电力设备异常监测手段,在电力系统得到广泛的应用,本文述述了基于油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断技术的产生背景、研究现状和发展方向。     

变压器油中溶解气体分析中的模糊模式多层聚类故障诊断方法的研究

基于当前对电力变压器故障识别中的模型空间划分缺乏研究的情况,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上,通过多次分析绝缘故障,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。     

基于主分量灰色关联分析的凝汽器故障诊断

凝汽器的故障往往是由多种原因引起的,不同故障表现出的征兆又具有相似的特征,多种征兆的相关性造成了分析数据的困难.文中采用主分量分析法(PCA)对影响凝汽器故障的多种参数进行综合优化,将多个诊断用特征参数的信息融合到几个主分量上,各主分量之间没有明确的映射关系和明确的作用原理.提出了凝汽器灰色故障诊断系统,运用灰色关联度对诊断样本进行诊断.最后将主分量分析和BP神经网络相结合进行凝汽器的故障诊断,与所提方法进行了比较,仿真实例表明将主分量灰色关联分析法引入凝汽器故障诊断中是可行的,诊断结果可靠.     

油中溶解气体分析的变压器故障诊断新方法

为克服电气分析应用中BP网络算法遇到的困难,改进基本遗传算法并将其与BP算法相结合构成混合算法应用到基于油中溶解气体分析的变压器故障诊断的小波神经网络的训练中。混合算法先利用改进后的遗传算法优化小波神经网络的4个初始值,再利用梯度下降算法训练小波神经网络。针对实际情况,对所采用的遗传算法运用实数编码,采用通过自适应调整的交叉和变异概率,使遗传算法在广泛的空间搜索,向解的方向尽快收敛。仿真结果表明,该算法有效解决了小波网络若初值设置不合理,极易进入局部极小的区域使网络振荡增大、不收敛及GA算法独立训练神经网络速度缓慢等缺点。用训练过的该小波神经网络模型对456台次的变压器故障进行验证和诊断的仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较高的计算精度,证实了该算法应用于电力变压器故障诊断的有效性。     

基于小波网络及油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断方法

小波网络是近年来发展起来的一种高效非线性信号处理新模型。该文将适于电力变压器故障诊断的小波网络分为第一、第二类小波网络,提出了基于自适应算法小波网络的变压器故障诊断方法,该方法继承了人工神经网络的学习能力和小波变换的局部化特征,具有良好的收敛性和鲁棒性。选择经模糊预处理的250组油中溶解气体作为采用不同小波基的2类小波网络训练与识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析。大量诊断实例表明,文中提出的2类小波网络均适于变压器故障诊断,其性能优于单独使用传统BP神经网络的方法。     

基于灰色马尔可夫模型的变压器油中溶解气体体积分数预测

准确预测变压器油中溶解故障特征气体的体积分数对发现变压器早期潜伏性故障,实现电力系统安全经济运行具有重要意义。将灰色多变量预测方法和马尔可夫链理论有机结合,提出了一种适合变压器故障特征气体体积分数预测的灰色马尔可夫组合预测模型。利用优化的背景值构造公式建立灰色多变量模型对变压器故障特征气体时间序列的宏观发展规律进行动态预测,在此基础上,建立故障特征气体时间序列的状态转移概率矩阵,以归一化的各阶自相关系数作为权重值,通过加权马尔可夫链模型修正灰色多变量模型预测值,实现变压器故障特征气体体积分数的预测,预测精度较高。实际算例分析验证了该模型的实用性和有效性。     

用灰色多变量模型预测变压器油中溶解的气体浓度

目前变压器油中气体浓度预测普遍采用GM(1,1)模型及其改进形式,针对其在建模时只单独考虑某种气体发展变化的不足,介绍了灰色多变量预测模型MGM(1,n),它可以综合考虑从同一信号中提取的多个诊断指标,因而预测更科学、有效。对变压器油中溶解的7种特征气体即氢气、甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、一氧化碳和二氧化碳进行了灰色关联分析,建立了相应的MGM(1,7)模型,预测实例分析证明,与传统GM(1,1)模型及其改进形式相比,用灰色多变量模型预测的效果更好。     

油中溶解气体电力变压器故障诊断专家系统

保证电力变压器可靠运行是电力系统安全稳定的重要研究课题,现有的油中溶解气体分析方法存在编码涵盖范围小、不可扩展等不足,影响了其在实际工程中的应用。为此,提出了一种可扩展的油中溶解气体成分的电力变压器故障诊断专家系统,通过将传统三比值法、统计学习方法及实际经验法获得的故障判别规则进行整合,建立了可增扩新规则的专家系统。为验证该方法的有效性,采用3类典型算例、42条故障记录作为进行判别,研究结果表明,建立的专家系统较现有方法具有更好的操作性和判别准确率。     

基于M-LS-SVR的变压器油中溶解气体浓度预测

为预测变压器油中溶解气体的浓度,提出了混合最小二乘支持向量机回归(Mixed Least Square Support Vector Regression,M-LS-SVR)算法。该算法使用线性和非线性核函数的组合作为预测函数,利用真实数据自适应选择其混合比例因子。实验结果表明,与目前比较流行的BP神经网络方法、SVR方法和LS-SVR方法的预测结果相比,该方法具有更小的预测误差,更低的复杂性以及更好的泛化能力。     

CP组合神经网络在基于DGA的变压器绝缘故障诊断中的应用

对向传播(CP)算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。     

基于核Fisher判别分析技术的电力变压器DGA故障诊断模型研究

鉴于核Fisher判别分析技术(KFDA)在模式识别问题中表现出的良好性能,提出了基于KFDA的变压器故障诊断模型,该模型首先提出了区分放电及过热两大类故障的特征量,并用KFDA分类器来识别类内故障的具体类别。采用基于网格搜索的交叉验证法来选择模型参数,避免了参数选择的盲目性和随意性。实例分析表明,该模型具有训练时间短、不存在局部极小等优点,与IEC三比值及改良电协研法相比,具有更好的故障识别效果。     

基于信息融合技术的变压器多层次故障诊断

鉴于电力变压器自身结构复杂,运行环境多变的特性,传统的单一信息来源确定变压器故障类型存在较大的局限性。因此将信息融合技术引入变压器故障诊断中,将变压器故障诊断分为两个融合层次,第一层利用DGA数据确定过热故障和放电故障,第二层利用电气数据确定具体故障位置或原因,两个融合层次所用智能算法均为改进后的BP神经网络算法。最后通过实例分析,证明该方法的有效性。     

基于D-S证据理论的油浸式电力变压器故障诊断

当前对变压器进行故障诊断,主要是利用从分散的传感器收集到的检测信息,但使用单独的传感器采集数据进行判别,由于缺乏对数据的融合分析,易造成诊断中的误判或漏判。提出了一种基于D-S证据理论的油浸式电力变压器故障诊断方法,该方法通过融合数据来处理故障诊断中的不确定度。建立了故障诊断的融合模型,给出了方法的具体实现步骤并应用实例进行计算。结果表明,本方法可以减少诊断中的不确定性,提高故障诊断的准确性。     

用多元统计分析识别变压器过热及放电性故障

针对将神经网络应用于电力变压器故障诊断时输入矢量的选择问题,提出了一种基于多元统计分析技术的输入矢量选择方法,利用聚类分析和因子分析技术对油中溶解气体的结果进行了处理,并对输入矢量处理前、后的反向传播神经网络的分类能力进行了比较,结果表明该方法有效。     

基于物元分析原理的变压器故障诊断

针对油中溶解气体新导则在变压器故障诊断中存在的问题,分析了变压器故障诊断的物元分析决策方法.电力变压器故障诊断具有复杂性,各种因素的识别和故障类型的划分之间具有不相容性,应用物元分析理论,构建物元矩阵,根据计算出的关联度大小对故障类型进行可拓识别.实际算例分析,验证了本模型的有效性和可行性.     

基于支持向量机和DGA的变压器状态评估方法

针对电力变压器结构、老化、故障机理复杂,具有不确定性,难以进行准确的状态评估的问题,将变压器健康状态分为良好、一般、注意、较差4种状态,提出了一种基于支持向量机的二叉树多级分类器变压器健康状态评估方法。该模型以变压器油中溶解气体的产气量和产气速率为评价指标,利用支持向量机挖掘评价指标与变压器健康状况之间的关系。     

使用多参量的变压器故障综合诊断技术

为全面综合诊断电力变压器故障,参考已有变压器故障综合诊断方法,结合变压器油中溶解气体数据和电力试验数据,利用自适应遗传算法优化小波神经网络和证据理论融合技术,提出了一种基于多参量的电力变压器故障综合诊断模型。通过故障特征参数的划分分别构建神经网络从不同侧面反映变压器的故障,同时结合证据的重要性、神经网络的输出改进证据体的基本概率分配赋值,充分体现证据体对单个故障模式识别的可信度。诊断结果表明,基于信息融合技术的变压器多参量故障综合诊断比基于单参量故障诊断的诊断性能较好。     

信息融合技术在电力变压器故障诊断中的应用

根据变压器运行原理和结构特点,将信息融合思想引入到变压器的故障诊断中,建立基于信息融合技术的故障诊断模式,即通过曲面拟合算法和证据推理技术从不同侧面,充分利用各种特征信息对变压器的故障进行诊断,来有效地提高确诊率。     

脉冲电网用500kV三绕组降压变压器短路阻抗的优化

中国聚变工程实验堆为磁体系统和加热及电流驱动系统供电的配电网为脉冲电网,它选择500 kV高压交流输电节点,经三绕组降压变压器变为66/22 kV。为了实现三绕组降压变压器的性能优化以及安全可靠运行,基于三绕组变压器的等效电路模型就短路阻抗对变压器电压调整率、无功损耗、短路电流、动稳定性、制造成本及附加损耗6个方面的影响进行了分析。从高、低短路阻抗的对比分析结果得到:低短路阻抗的电压调整率较小,无功损耗减为一半左右,制造成本要少,附加损耗降为1/4左右,短路电流升高一倍,动稳定性能也随之下降。因此在开关设备开断短路电流能力允许的情况下,选择低短路阻抗的三绕组降压变压器将使系统性能更优。