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模糊神经网络在区分电力系统故障和振荡中的应用 总被引:2,自引:3,他引:2
根据电力系统发生故障和振荡时母线处获得的信号的特点,提出了用模糊神经网络来识别电力系统振荡与故障的模型和算法。经EMTP仿真表明,该方法能够很好地识别振荡与故障,而且计算和响应速度快,另外,系统正在振荡时又发生故障,本文提出的模糊神经网络的模型及算法也能正确区分出故障。缺点是需要经过大量的训练,但是由于是离线训练,不影响此方法的实时应用。 相似文献
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利用输电线路两端的故障电压、电流量 ,提出了一种基于输电线路等效序网的故障测距方法。该方法不严格要求两端数据同步采样 ,不需要故障选相 ,且所需通讯数据少。测距结果不受线路负荷、线路两端的系统运行方式、故障点过渡电阻以及故障合闸角等因素的影响。理论及大量的ATP仿真结果表明 ,该方法具有较高的故障测距精度 ,完全满足现场实际要求 相似文献
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为了研究箱梁截面尺寸对箱梁力学行为的影响,分别以梁高、顶板、腹板及底板为参数,通过建立有限元模型,分析了各参数变化对箱梁应力变化的影响及敏感性.分析结果表明,随着顶板厚度的增大,箱梁顶板横向拉应力逐渐减小,箱梁顶板适宜厚度为24~36 cm;随着腹板厚度的增加,箱梁斜截面主拉应力逐渐减小,墩顶截面腹板的适宜厚度约为跨径的1/260~1/170,支座截面腹板的适宜厚度为墩顶截面腹板厚度的1/2.0~1/1.6;随着顶板厚度的增加,墩顶截面底板压应力也呈逐渐减小趋势,墩顶截面底板的适宜厚度约为跨径1/220~1/140,跨中截面底板的适宜厚度为20~31 cm.最后,建议在箱梁结构设计时,应通过整体分析、局部分析综合考虑各因素来确定其最优设计参数,以提高箱梁的承载能力和抗裂性能. 相似文献
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为保证图像传输的实时性和在保证图像质量下获得高压缩比,对图像压缩技术提出了新的改进型算法.提出的基于快速提升(lifting)小波变换[1,2]的改进型SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)[3]图像编码算法,引入快速提升小波变换以改进变换过程,且利用量化编码后出现许多连续零这一特点,将熵编码与SPIHT编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法.仿真结果表明,图像经该方法编码后峰值信噪比和效率上都得到了提高.该方法可以应用于电力系统中远程图像监控系统的图像数据传输与存储. 相似文献
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本文以包钢炼铁厂三高炉一号热风炉“热平衡测定计算”为依据,进行的平衡计算,并分析其热工过程和耗能情况,以期找到节约能源的有效措施。为方便读者,各项计算均结合热风炉的具体情况,列出较详细的计算公式。 相似文献
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本文建立了一个步进加热炉炉内钢坯热状态在线跟踪模型。该模型能计算炉子步进节奏变化和炉温曲线改变条件下炉内钢坯的热状态,弥补了静态模型不能反映炉内钢坯热状态动态特征的不足;该模型可用于炉内钢坯热状态、钢坯在炉时间及在炉位置的在线跟踪和作为加热炉计算机控制模型群中的关键子模型。经过现场实测验证,本模型的模拟结果与实测结果相当吻合。 相似文献