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21.
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:5,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
22.
具有冗余神经元神经网络模型系统的输电线路故障测距的研究 总被引:8,自引:2,他引:6
提出了一个层次化与模块化相结合的具有冗余神经元的神经网络(NN)系统,该系统充分利用了神经网络在模式识别、非线性拟合及联想记忆等方面的优势,其模块化结构与生物神经网络功能区域结构相一致,信息处理机制符合生物神经网络分类和逐步推理的规律。该系统可实现高压(超高压)架空输电线路故障测距所需的复杂信息处理要求,可避免常规测距方法中出现伪根,迭代不收敛,及消除对端系统运行方式和助增电流影响导致测距误差大等 相似文献
23.
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
24.
小波变换理论在时域和频域的局部化性质 ,使之能有效地检测信号的奇异性。文章分析了电力系统故障暂态信号的奇异性 ,得出其奇异的特殊性 ,即具有不确定的奇异度 ,从而提出用小波变换进行奇异检测时对所用小波函数的要求 ,确保奇异性的准确检出 ,并给出了计算的方法 相似文献
25.
26.
27.
在实际的故障分析中通常不是利用故障暂态信号的全部频带信息,而是利用其部分频带信息来解决问题,因此提出了针对电力系统故障信号压缩的特殊要求,即对于所要解决问题有重要价值的频带信息无损压缩,对不重要的频带信息可以失真压缩,即保频带压缩。在此基础上提出了基于小波包变换、Huffman编码方法和矢量量化相结合的故障数据压缩算法,首先利用小波包变换将故障信号分解成各个频带的信息,选择有重要信息的频带采用自适应Huffman无损压缩算法,而对于其他频带数据信息,采用矢量量化压缩算法。通过仿真测试,该算法较好地满足了故障暂态信号的压缩要求,具有较大的应用潜力。 相似文献
28.
29.
基于平衡多小波的改进的盲水印算法 总被引:2,自引:0,他引:2
利用图像经过CARDBAL平衡多小波变换(BMWT)后,能量汇聚且平均分摊在最低分辨率子图像4个分量上的特点,提出了一种基于BMWT和DCT的改进的盲水印算法.在彩色图像的饱和度分量上嵌入一幅二值水印图像,水印嵌入前进行Arnold置乱和混沌加密预处理,保证了算法的安全性.实验结果表明,改进后的算法具有良好的鲁棒性,而且在抵抗JPEG压缩性能方面有明显的提高. 相似文献
30.
本文对内蒙古化肥厂气化炉所使用的谢尔共环式烧嘴性能和结构进行了简单介绍了,并根据实际运行情况,对谢尔烧嘴损坏原因进行分析探讨。 相似文献