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在低压台区中,由于分支线路复杂,节点多,量测点少,台账数据不完整,理论线损率计算困难。提出了一种基于聚类划分与双向LSTM网络的台区线损率计算方法。首先,基于城农网标识、户均容量、运行年限等影响线损率的台区静态参数特征,采用K-medoids聚类算法将台区划分为不同类别;接着,基于台区静态参数特征以及负载率、三相不平衡度、环境温度等台区运行参数特征,采用双向LSTM网络构建每一类台区的线损率计算模型;最后,基于该模型开展台区线损率理论值计算。以某公司28167个台区样本数据进行仿真计算,结果验证了所提算法的准确性明显优于支持向量机与回归树算法的准确性。 相似文献
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新型电力系统背景下,分布式电源和用户侧行为的多样性使母线负荷稳定性不足,对负荷短期预测提出了新的挑战。为此,提出一种基于序列分解的母线负荷降噪预测方法,将变分模态分解方法的构造与分解规则应用到母线负荷序列分解中,针对序列分解后的余项,利用局部加权回归方法进行平滑处理,实现母线负荷降噪预测。基于某地区母线负荷有功功率实测数据,构建循环神经网络对降噪后的母线负荷进行预测,结果表明该方法能够去除母线负荷序列噪声,序列趋于光滑且保留了原始母线负荷序列的特征,具有优良的预测曲线和精确的预测结果。 相似文献
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针对传统电缆卷筒减速器故障诊断技术存在不同状态下的电缆卷筒减速器故障诊断误判率高的问题,提出基于巡检机器人的电缆卷筒减速器故障诊断技术。基于巡检机器人构建一个数据采集系统,利用该系统采集电缆卷筒减速器发出的振动信号数据;采用 KPCA 方法提取采集数据的特征,获得电缆卷筒减速器特征向量;将特征向量用作输入量输入到故障诊断模型中进行训练,训练期间对特征向量数据进行简化,以此提升故障诊断效率,依据输出的故障类型实现电缆卷筒减速器的故障诊断。实验结果表明,通过对该方法进行不同状态下的故障诊断误判率测试,验证了该方法的准确率高、实用性强。 相似文献
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为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于 FRSNPS 的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以 IEEE14 节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。 相似文献
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针对目前线路电流差动保护普遍使用的基于内部时钟同步方法,分析了基于乒乓原理测量通道时延的内部时钟同步方法在出现通道路由不一致时,会造成差动保护不正确动作的可能性。提出了一种自适应的异常差流监视手段,同时结合线路两侧的电气量同步判据,能够可靠识别出线路电流差动保护同步异常的情况。在内部时钟同步的基础上,提出了一种结合电气量判据及外部时钟的自校正同步策略,该策略能够自动完成同步状态辨识,提高了差动保护抗通道收发路由不一致的能力。实验验证表明,所提出的基于多维度相互校验的电流差动保护自校正同步策略能够提高线路电流差动保护抗通道扰动的能力。 相似文献
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针对智能变电站二次系统架构改变,现有继电保护调试方式已不适用,调试效率大幅降低的问题,研制了继电保护调试仪分布式接口装置,并加入安全告警系统,提高了调试的安全性。 相似文献
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