基于线性神经网络的谐波检测方法研究

在比较了当今多种谐波检测方法的优缺点基础上,提出了基于线性神经网络的谐波检测方法。构造了谐波检测的网络模型,对利用该方法进行谐波检测的原理做了简单的介绍。文中运用最小均方差算法(LMS)调节网络权值W,使得误差指标达到最小值。最后构造含有奇次谐波的负载电流函数,利用MATLAB软件分别运用加汉宁窗的快速傅里叶变换(FFT)方法和构造的自适应线性神经网络方法进行仿真实验。通过实验结果表明,基于自适应线性神经网络方法的谐波检测技术具有更好的检测精度。     

基于ANN-dropout的配电网可靠性预测方法

随着配电网的高速发展,大量自动化设备不断接入使用给配电网的可靠运行带来了巨大的挑战。本文针对配电网动态规律和可靠性指标特征,提出了两种机器学习算法来预测配电网可靠性。通过对配电网数据进行数据变换,让预测区间从[0,1]变成[0,+∞),对变换后的数据进行归一化再输入预测模型。配电网实例验证结果表明,数据变换后机器的学习预测效果提升明显,经过dropout技术优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)具有最佳的预测性能。本文提出的预测模型能准确地预测配电网的可靠性,为配电网的建设投资和优化运行提供有效的指导。     

全新防误闭锁系统电子锁的研发

目前电子锁是各发电厂．变电站广泛使用的电气倒闸防误系统中的关键部件。本文阚述了用1-Wire器件制作的电子锁新法，解决了现存锁存在的一些问题，能较好的应用于生产实际。     

一种基于偏差最大相校正的电力有源滤波器

给出了一种基于偏差最大相校正的电力有源滤波器的实现方法。根据检测部分生成的指令电流控制变流器的模式,产生相应的跟随电流。通过偏差最大相校正的滞环比较PWM方法,在对变流器各种工作状态分析的基础上,提出了主电路的控制策略、随机PWM的产生方法及对直流侧电压的要求。仿真结果表明,该方法可准确地跟踪指令电流,原理清晰,控制简单,可实现动态补偿。     

基于锁相环的故障选线综合比较法研究

针对配电网发生单相接地故障时,一般的滤波器直接提取五次谐波会附带产生其他频次谐波,严重影响五次谐波选线准确率的问题,利用锁相环对故障电流的频率和相位进行跟踪,而后进行五次谐波选线分析;同时,为了提高五次谐波选线的灵敏性,采用数据幅值极性综合比较法。通过对仿真波形及数据的分析,得出锁相环提取出的故障电流中五次谐波含量远多于其他次谐波含量,检测到的故障线路电流恰好为其他非故障线路电流之和,并且相位相反,有效地提高了故障选线的准确率。     

一种基于偏差最大相校正的电力有源滤波器

给出了一种基于偏差最大相校正的电力有源滤波器的实现方法.根据检测部分生成的指令电流控制变流器的模式,产生相应的跟随电流.通过偏差最大相校正的滞环比较PWM方法,在对变流器各种工作状态分析的基础上,提出了主电路的控制策略、随机PWM的产生方法及对直流侧电压的要求.仿真结果表明,该方法可准确地跟踪指令电流,原理清晰,控制简单,可实现动态补偿.     

三相四线电能表失压退补电量的误差研究

为了研究"电压替代法"在三相电网不对称时退补电量的误差范围,采用"对称分量法"对"电压替代法"退补电量的更正功率误差进行了分析计算,导出三相四线电能表失压退补电量的更正功率在电网三相电压、电流不平衡状态下的误差表达式.根据误差表达式分析实际运行的功率因数及三相电压、电流不平衡度在一定范围变化时更正电量误差变化情况,并计算在电网相关约束条件下的误差、样机实测不平衡度的误差及某实际电网95%的三相电压幅值不平衡时的误差,结果显示其误差小于±3%.最后比较了C相电流取不同电流时,"电压替代法"和"更正系数法"的更正功率的计算误差,说明在三相不平衡负荷下"电压替代法"计算的退补电量误差远小于"更正系数法"的误差,得到的结果验证了该方法的可行性和实用性.     

基于ARM7的激光寻迹小车设计

文章介绍基于ARM7TDMI-S的NXP LPC2138集激光自动循迹和扫雷为一体的多功能小车.该小车能够实现自动循迹、扫除前方障碍并到达指定目的地的功能.     

基于遗传算法的机器学习方法赋值理论研究

主要论述将遗传算子与两个机器学习方法—Michigan法和基于Pitt法的一个演化程序相结合,对某个输入信息通过其预先的属性和属性值,经过分级系统中分级规则,得出有意义的输出结果。并将这一理论应用到归纳推理代数中进行验证。