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变压器是电力系统中的重要设备,其安全与稳定直接影响着国民经济的健康发展。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是分析变压器故障类别的重要手段。卷积神经网络是深度学习的一种模型,广泛应用于图像识别、语音处理等领域,具有非常好的分类能力。文章选取了变压器的五种油中溶解气体含量作为模型输入量,在借鉴传统浅层BP神经网络油中气体分析方法的基础上,针对BP神经网络表达能力不足以及容易过拟合的缺点,将卷积神经网络应用于变压器故障诊断,并与BP神经网络的分类效果进行了对比,通过算例研究证明了卷积神经网络的效果更优。文章也对卷积神经网络的卷积核个数、卷积核大小以及采样宽度对分类效果的影响进行了探讨。 相似文献
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产消者之间进行能量交易对促进分布式资源就地消纳具有重要意义。为此,在充分考虑产消者利益诉求的基础上,提出了一种无协调主体的多产消者完全端到端交易机制,以实现社会福利最大化。以微网为例,对产消者内部资源进行建模,并引入物理网络约束,提出多产消者能量交易集中式优化模型。通过支路撕裂法及拉格朗日对偶分解,将问题转化为分布式优化问题,并利用交替方向乘子法求解。可证明此机制无需第三方主体协调,仅需在交易主体间进行信息传递,通过各主体内部进行资源调配即可完成优化,实现完全分布式求解。此外,所得价格更符合实际市场的运作规律。最后,以4个微网为例进行分析,验证了所提交易机制的可靠性以及有效性。 相似文献
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针对大规模电动汽车(EV)接入电网后,各充电聚合商(EVA)的独立优化目标存在冲突而导致优化调度存在困难的问题,提出了考虑多个EVA各方利益的基于动态非合作博弈的大规模EV实时调度模型。首先构建了大规模EV的集群等效模型并分析了动态电价下各EVA的利益关系,接着利用完全势博弈理论证明了博弈模型存在唯一的纳什均衡解并推导出求解方法,最后提出基于交替方向乘子法的实时分布式算法实现各EVA实时策略的求解。通过算例仿真验证了所提模型可有效实现削峰填谷、降低EVA充电成本。同时,在优化结果、计算时间、保护用户隐私方面更适用于大规模EV实时充电优化调度。 相似文献
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在拓扑结构相似性概念的基础上,提出了网架拓扑与配电网供电可靠性直接相关的理论,解决了可靠性评估中缺乏对网架拓扑合理性分析的问题,同时提升了配电网规划的合理性与针对性。首先将实际配电网进行抽象化处理,用带权邻接矩阵及故障度矩阵综合表示配电网;其次提出了基于拓扑共享度特征指标的相似性函数,借助聚类分析的方法对配电网可靠性进行初步分析与评估;最后提炼出关键支路的故障率水平、网架结构、分布式电源接入位置等3个辅助分析指标,并通过指标的提升实现对配电网规划的优化。在工程实例分析中对实际配电网提出了具体的优化策略,验证了该方法的有效性。 相似文献
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利用各省电网详细的BPA电网数据,及Matlab中的重要组件包Matpower,可进行快速准确的潮流计算和电力系统分析。基于此,运用Matpower在Matlab平台进行快速潮流计算,针对计算过程中BPA数据与Matpower的不兼容问题,设计了基于BPA-Matpower的数据接口。分析了BPA数据结构和Matpower数据结构,基于数据结构,讨论了BPA-Matpower数据接口的转换原理,包括BPA与Matpower数据结构的对应关系及BPAMatpoewr的数据接口转换流程,以某市电网的BPA数据为基础,进行精细算例分析,表明所设计BPA-Matpower数据接口,能够实现BPA数据到Matpower数据的转换,解决BPA与Matpower数据不兼容的问题。 相似文献
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