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71.
潮流计算、稳定分析,尤其是配电系统无功/电压控制系统中,配电网节点优化编号可有效提高计算效率,增强控制的实时性.从地区配电网AVC系统的实际需要和网络结构特点出发,提出一种基于Y-△变换的节点优化编号新方法.在节点优化编号过程中,由于当节点支路数为1时,迭代计算过程中不会产生注入元素,因此提出一种称之为消一法的节点优化编号新方法.该方法对辐射型网络,通过Y-△变换使各节点的支路数始终为1,从而保证在迭代过程中不会产生注入元素,达到理想的优化编号效果,且该方法的工作量小、程序编写简单,具有较强的实用性. 相似文献
72.
分析了不同暂降扰动源产生的电压暂降的幅值、相位和谐波特征,提出一种基于电压空间矢量的电压暂降扰动源辨识方法。该方法先对三相电压信号进行αβ变换构造出电压空间矢量和零序分量,利用离散傅里叶变换(DFT)将电压空间矢量分解成正、负序两个旋转分量,构造出幅值、相位和谐波特征量,将三者相结合可对造成电压暂降的扰动源进行辨识。时变电压空间矢量在复平面轨迹的三维可视化的描述可以对电压暂降全过程进行全面表征。利用Matlab/Simulink建立简单配电网的仿真模型,结果验证了所提出方法的有效性和正确性。 相似文献
73.
74.
近年来,风电等可再生能源的大规模接入使得次同步振荡事故频发.鉴于现有监测系统难以满足对次同步振荡的监测需求,中国多地正积极开展新型振荡监测系统的构建工作.考虑到时间和成本的限制,明确系统关键监测节点、经济合理地选取配置数量是构建新型振荡监测系统的首要问题.从振荡监测和溯源两个角度定义各节点在振荡监测系统中的关键度,提出了一种考虑节点关键度的振荡监测装置最优配置方法.该方法通过综合节点可观性和阻尼影响程度建立节点关键度指标,并计及系统N-1故障概率和零注入节点构建最优配置模型,最后利用整数线性规划得到配置方案.通过对美国得克萨斯州ERCOT风电系统、改进的New England 39节点系统和中国河北沽源实际风电并网系统的不同配置方案进行分析对比,验证了文中算法的可行性和经济性. 相似文献
75.
敏感设备电压暂降失效事件不确定性的最大混合熵评估 总被引:1,自引:0,他引:1
敏感设备电压暂降失效事件是混合不确定事件,对其评估需考虑混合不确定性。以混合熵作为评价测度,建立敏感设备电压暂降失效事件不确定性的最大混合熵评估模型,并用以逆积法为基础的多阶段改进近似规划法进行模型求解。在评估过程中,将混合不确定性分解为随机性、模糊性和两者的交叉不确定性,并用随机商、模糊熵和交叉熵进行量化。以计算机(personal computer,PC)为例,考虑到PC机在电压暂降发生前可能处于全速、空载和正常等运行状态,电压暂降发生后可能出现完全死机、运算出错和"假死"等不同严重程度的失效状态,对实测样本进行评估,并与概率法、模糊法比较,结果证明,该方法所得结果客观、可行,克服了现有方法过估计或欠估计等不足,结果更符合实际。 相似文献
76.
基于改进S变换的电压暂降起止时刻检测 总被引:1,自引:0,他引:1
电压暂降起止时刻是重要的暂降特征量,在分析改进S变换基础上提出一种改进S变换基频幅值向量和基频差分平方向量相结合的暂降检测方法。首先通过改进S变换基频幅值向量判断信号是否发生暂降,再利用改进S变换基频差分平方向量检测暂降信号起止时刻,最后依据基频幅值向量和暂降起止时刻的检测误差曲线来确定改进S变换高斯窗宽调节因子,达到更优时频分辨率。所提方法能更准确地检测发生在不同持续时间、不同波形点和不同幅值深度的暂降所对应的起止时刻。仿真和实测结果验证了方法的有效性。 相似文献
77.
基于云模型的电压暂降设备敏感度评估 总被引:2,自引:0,他引:2
设备电压暂降敏感度评估的难点在于不确定性,包括随机性和模糊性,利用云模型将两者结合起来,综合描述设备电压耐受曲线的综合不确定性,通过云滴将定性的不确定性有效地转换为定量的不确定性,实现了对复杂不确定性的定量刻画.用复化Simpson数值积分法求云滴分布的数值解,再定量计算设备敏感度.对个人计算机的评估结果与现有模糊评估法比较,结果证明了该方法的正确性和准确性,并能更好地揭示设备敏感度的不确定性,有一定的理论价值和应用前景. 相似文献
78.
为了有效减少人身触电事故的发生,针对低压系统,给出一种基于近似熵的触电特征快速检测方法。利用滑动时间窗计算单通道测量所得总剩余电流的近似熵值。根据近似熵变化规律识别触电事故特征。并针对近似熵算法存在的计算冗余问题,提出一种改进近似熵算法,以此减少触电特征检测时间。对IEC人体电阻抗模型、实验用兔和小树枝进行低压实验,并利用数据验证该方法。结果证明,触电特征近似熵检测方法具有噪声鲁棒性、不受总剩余电流幅值和触电方式影响的特点,采用改进近似熵算法缩短了触电特征检测时间,能满足工程应用需要。 相似文献
79.
随着电网中非线性负荷大量接入及电力电子化率的逐步提升,谐波问题日渐严重,开展电力系统谐波污染区域化治理,是一种有效解决思路。谐波污染分区的意义在于,同一分区内的谐波畸变主要由该分区内的谐波源导致,而受其他分区谐波源影响较小。为此,提出了一种抗时移聚类算法kDBA++。首先,考虑到电能质量监测数据具有高维度、含噪声等特点,采用分段聚合近似(Picesise Aggregate Approximation,PAA)算法对数据进行压缩降噪预处理,降低后续计算复杂度。其次,采用kmeans++算法作为逻辑框架,考虑非同步测量下数据间存在时移现象,难以直接利用kmeans++开展聚类,从而引入动态时间弯曲(Dynamic Time Wraping,DTW)距离对算法进行优化。进而,考虑到DTW距离下聚类质心难以获取,采用DTW质心平均算法(DTW Barycenter Averaging,DBA)克服这一局限性,并最终得到所提kDBA++算法。采用IEEE123节点仿真系统及实际工程案例开展算法对比分析,结果显示所提kDBA++算法聚类精度优于现有算法,可准确进行谐波污染分区。此外,利用谐波污染分区转移阻抗矩阵及谐波贡献度对求得分区加以验证,分析结果表明,各谐波源对其所在分区内节点的谐波畸变影响较大,而对非同一分区节点的影响较小,从而论证了所提方法的实用性和有效性。 相似文献
80.