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为解决传统方法识别主网电流失流故障准确率低的问题,本文提出了一种基于反向传播神经网络的失流故障智能识别方法。本文利用反向传播的神经网络算法,通过梯度下降的方式反向修正各层权值,使网络输出误差达到可以接受的程度,从而达到对失流故障识别具有很好的自学习自适应能力的目的。首先根据对主网失流故障特征的研究,将失流故障分为持续失流与断续失流两种,构造对应指标,综合所有指标构建失流故障特征提取体系,最后建立反向神经网络来拟合失流故障提取体系。对数据进行识别,建立专家样本库,利用反向神经网络进行离线训练,训练完成后固定权值用于失流故障识别,从而准确输出失流故障事件。经实例验证,所提方法在识别准确率和识别效率优于一般分类识别方法,可实现失流故障的就地识别。 相似文献
92.
针对车辆同步发电机中旋转整流桥发生故障时电源系统处于"带病"工作状态,直接检测相对困难的问题,通过MATLAB/Simulink建立同步发电机中旋转整流桥的仿真模型,分析各种故障状态下对定子绕组电流波形的影响,将定子绕组产生的谐波次数及幅值作为特征向量,采用支持向量机进行模式分类,通过组合网格法选择各模式分类的参数,构成"一对多"的多分类支持向量机.通过与BP神经网络的分类对比,结果表明支持向量机用少量样本就能获得较好的诊断效果. 相似文献
93.
平衡的三相四线制或五线制低压配电网能夠显著增加对分布式电源、电动汽车的接纳能力。大量光伏发电、电动汽车接入低压配电网可能导致网损大幅增加,三相不平衡加剧,配变过载,电压越限,威胁配电网的安全、经济运行。针对已有的负荷平衡方法代价高、适应性低的不足,从将重载相负荷转移至轻载相的基本原理出发,提出了在配电网中配置多副公共直流母线,设计了两种将位置相近、从不同相接入的光伏逆变器、充电桩直流侧连接至此共同直流母线的具有不同结构与造价的方案。构建了光伏逆变器、充电桩协调优化控制的线性约束混合整数二次规划的模型。模型的目标函数能够兼顾降损与平衡负荷。采用实际71节点低压配电系统仿真计算,与无序充电及经典方法进行了对比,验证了所提方法计算速度快,能夠满足在线运行的要求,具有完全平衡三相负荷,降低网损,削峰填谷,改善供电电压质量等优越性能。#$NL关键词: 光伏发电;电动汽车;配电网;协调优化控制;三相不平衡 相似文献
94.
95.
96.
基于同步发电机可控硅励磁系统经常发生故障,提出一种基于粗糙集—神经网络(Roughset-NeuralNetwork)相结合的故障诊断方法。以励磁系统中三相桥式可控硅整流回路为核心进行故障诊断研究,对整流回路故障波形的采样数据样本信息进行预处理,通过运用粗糙集理论的知识约简方法形成故障诊断的确定性规则,从而实现故障分类;然后将其结果与故障信息中的输出样本值作为神经网络的输入,实现故障元的定位。通过计算机仿真,结果表明:该方法对三相桥式可控硅整流回路故障诊断简便准确,诊断速度快。 相似文献
97.
针对传统滑模变结构控制在三相电压型PWM整流器中应用时参数摄动所引起的抖动现象,提出一种改进PID神经网络的滑模变结构在线控制方法,将PID三个参数作为神经网络隐藏层的神经元,利用PID算法响应快、无静差的特点以及神经网络的在线自学习能力,实时对滑模趋近律参数进行修改,从而缩短系统状态进入滑模面的时间并减小抖动。对选取的价值函数进行改进,使算法不会陷入局部最优而逼近全局最优解,并对系统的全局稳定性进行分析。通过仿真和实验验证,结果表明该方法能使系统全局稳定,抖动有明显削弱且具有更好的动态响应。 相似文献
98.
三相半桥电压源型逆变器存在三相开关控制相互干扰的问题,要实现定频滞环控制,必须对三相开关控制进行解耦。如果采用基于相电流的解耦控制方法,电流误差准确度过分依赖于逆变器交流侧的电感参数。提出基于线电流的解耦控制方法,保持某相开关状态不变,实现另外两相线电流控制的解耦,有效改善光伏逆变器输出性能;并通过采用基于积分法的定频滞环电流控制算法,提高系统控制精度。Matlab仿真结果证明,基于线电流解耦的解耦控制方法,能准确实现电流跟踪;积分滞环电流控制算法在实现定频控制的同时,能有效降低输出电流低次谐波含量,减少稳态误差。 相似文献
99.
100.
为了减少在三相电压型逆变器系统中应用精确线性化时选择反馈增益矩阵参数的随机性,提出将精确线性化方法和反步法结合起来应用于此系统中.首先根据非线性微分几何理论,验证了该系统仿射非线性模型满足2输入2输出系统精确线性化的条件.经过非线性坐标变换得到系统的参数严格反馈形式模型,再根据反步法的设计步骤,逐步设计虚拟控制相量和中间控制相量,使系统的状态分量具有渐近稳定性,从而得到原非线性系统的控制模型.最后通过实验验证了该复合控制策略的可行性. 相似文献