基于粗糙集的配电系统连续信号故障诊断方法

提出了一种基于断点重要性的配电网连续属性离散化方法,证明了该方法的有效性。综合考虑了线路的选择系数、灵敏系数和支持权值,应用属性离散指标作为离散化的评价标准,证明该指标可以作为离散化彻底的充分条件。与同类算法的比较可以发现算法在基本不损失分类信息的基础上有效降低了时间复杂度和空间复杂度。首次在配电系统故障诊断中将连续和离散信号统一的应用粗糙集进行约简, 使电压、电流等配电系统的重要模拟量可以参与到故障诊断系统中,提高了故障辨识的精度。同时,也使对于配电系统的临界稳态运行情况的判定提供了一个可能的解决办法。     

一种零电压零电流转移斩波电路

为实现一种结构简单,高效,高频,低电压应力,简单控制的软开关升压变换器,提出一种零电压零电流转移斩波电路,并以其在Boost变换器的应用为例分析了其工作原理、软开关实现条件以及该电路的设计方法。仿真和实验结果表明:通过采用两条辅助谐振网络实现了主、辅开关管的软开关;主开关管实现了零电压关断,开关管电压电流应力小;辅助开关管实现了零电流通断,特别适用于以IGBT作为开关器件的高电压大功率场合。该软开关设计思想可以推广到其它的基本斩波电路中。     

多区域互联电力系统的PI滑模负荷频率控制

提出了一种用于多区域互联电力系统的负荷频率综合PI滑模控制方法,该方法同时发挥了基于新区域控制偏差的比例积分控制和滑模控制的优点,选用带积分的滑模超面方程使系统从一开始就进入滑模状态,当系统进入滑模状态后,转化为基于新区域控制偏差的比例积分控制。在考虑发电机变化率约束和具体控有控制死区条件下,所提出的综合控制方法仍能使系统取得较好的性能,而且克服各自单一控制的不足,仿真结果显示该方法是简单的、有效的、并且能够保证整个系统是渐进稳定的。     

面向对象的电力系统图形编辑器及其在SCADA中的应用

本文介绍了一种基于WINDOWS平台的面向对象的电力系统图形生成子系统。文中论述了其设计技术、思想、方法、结构及软件功能 ,阐述了其可扩充性、模块独立性等特点及其在SCADA系统中的应用。     

遗传算法优化的BP神经网络PID控制器

神经网络的初始权值的选取影响控制器的性能，本文提出了一种新的改进遗传算法优化的BP神经网络PID控制器。该方法设计了组合交叉操作，交叉、变异并行结构及引入移民的遗传算法。将该方法用于控制器设计，仿真结果说明了该方法的有效性。     

三相电压型PWM整流器功率控制方法

针对三相电压型PWM整流器,提出了一种改进的功率控制方法.以三相整流器在d-q同步旋转坐标系中的数学模型为基础,建立了系统功率关系模型,并通过对系统功率关系的分析,提出了改进的功率控制方法.分别控制瞬时有功功率跟踪动态参考有功功率和控制瞬时无功功率收敛于零,实现了输出电压稳定和高功率因数的目标.根据整流器交直流两侧功率关系,基于系统稳定性分析,设计负载电流补偿,构造出了动态参考有功功率.理论分析表明改进的功率控制方法能够消除直接功率控制策略中构造参考有功功率方法所引入的稳态误差.仿真结果验证了所提出的方法的有效性和实用性.     

电力线通信中信道估计和模糊滤波技术研究

信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM) 技术中数据解调与均衡的基础。文章在分析电力线信道特性的基础上,针对电力线信道的非线性畸变对数据传输准确率的影响,提出采用基于模糊模型的滤波器来估计信道模型。仿真结果表明,所设计的H∞ 滤波器与OFDM 通信技术相结合能够有效消除或降低电力线信道中存在的噪声干扰、码间干扰和信道间干扰。     

同步发电机励磁和ASVG哈密顿系统建模与协调控制

针对单机无穷大系统,建立了包含先进无功发生器(ASVG)的三阶状态空间模型.采用广义Hamilton能量函数理论,考虑电力系统的非线性特性,设计了ASVG安装点电压与同步发电机励磁非线性控制器,该控制可以同时满足同步发电机励磁控制的功角稳定性与ASVG装设处电压的稳定性.单机-无穷大系统数字仿真结果验证了该控制律的有效性.     

基于Lyapunov指数的电力系统短期负荷预测

采用非线性系统理论对电力系统历史负荷数据序列进行了特征分析,计算出Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数,并利用该Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数模式进行短期负荷预测,进而提出短期负荷预测的时间尺度的概念,这种方法不复气候和气温等数据,只利用电力系统一维峰值负荷历史数据计算出过去的变动模式进行负荷预测,就可以得到较高的预测精度,对东北电网实际负荷数据进行了预测,结果令人满意,从而为电力系统短期负荷预测提供了一种新的预测方法。     

一类时变时滞模糊细胞神经网络的 时滞依赖指数稳定性判据

 针对一类带有时变时滞的模糊细胞神经网络,通过适当的构造Lyapunov-Krasovskii泛函,以线性矩阵不等式的形式提出了一种新颖的依赖于时滞的全局指数稳定性判据.与之前结果相比,所提出的判据针对模糊时滞项进行了变换,从而首次考虑了模糊细胞神经网络中非模糊项的连接权矩阵中元素的符号问题,降低了判据的保守性.并且时滞变化率的限制将被放松.仿真结果进一步证明了判据的有效性.