真空有载分接开关动力学建模及仿真分析EI北大核心CSCD

真空有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)具有熄弧能力强、无油碳化污染等优点,已被广泛应用于换流变压器有载调压。真空OLTC机械结构复杂,切换开关动作有严格的先后顺序与时间要求,频繁动作时需承受巨大的机械与电流冲击,机械失效的情况时有发生,影响变压器和换流站的安全运行。为深入研究真空OLTC动作时的机械特性,该文以一台三相真空OLTC切换开关为研究对象,介绍真空OLTC切换开关机械结构与动作特性,提出一种真空OLTC切换开关多体动力学的仿真建模方法,计算出真空OLTC切换开关关键部件的动力学特性,结果表明切换开关动作顺序合理,触头切换准确,但是快速机构对部件的冲击力较大。基于此,该文探究配重块和缓冲机构对切换开关动力学特性的影响,并重新设计切换开关的缓冲机构,结果表明新的缓冲机构能够有效降低切换开关切换冲击力。该研究方法可为真空有载分接开关的机械结构设计与优化提供有益参考。     

基于双端行波原理的输电线路故障定位研究

针对故障行波法受波速和线路弧垂影响而产生的定位精度问题,提出一种排除波速和不受线路实际长度变化影响的故障定位算法,该方法仅需检测初始行波到达线路两端的时间,原理简单。针对噪声情况下行波信号的提取问题,可先对故障行波进行变分模态分解(VMD)去噪,再利用小波变换提取故障行波突变点得到初始波头的时间。仿真结果表明,该方法具有较高的精确度。     

断路器共铁芯叠装双绕组分闸线圈防拒动隐患分析研究

对断路器共铁芯叠装双绕组分闸线圈进行了结构剖解、动作原理分析,结合设备在实际运行中的案例,对共铁芯叠装双绕组分闸线圈造成开关拒动的隐患进行分析,提出了相应的防范措施,为设备检修人员提供了参考,保证了断路器的安全稳定运行。     

基于VMD-Informer-BiLSTM模型的超短期光伏功率预测

由于光伏出力的波动性和随机性给电网的规划和运行带来了挑战,因此提高光伏功率预测的精度对提升新能源系统的稳定性具有重要意义。为此提出了一种结合模态分解、多维特征建模、Informer、双向长短期神经网络(bidirectional long short-term memory network,BiLSTM)的超短期光伏组合预测模型。首先通过变分模态分解将光伏功率序列分解成不同频率的本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),降低光伏功率信号的非平稳性与复杂度;随后使用离散小波变换提取天气因素中的细节分量,实现不同分解算法的优势互补,并用随机森林算法为每个IMF筛选冗余特征,然后将特征矩阵送入Informer进行建模,提取不同时间步中关键时刻的信息,提高对长时间序列的预测效率;最后为进一步提高模型预测精度,分析误差序列特性,利用BiLSTM进行误差校正。采用实际光伏数据进行算例分析,结果表明所提方法提高了超短期光伏功率预测精度。     

基于特征因素选取的IVMD-GLSSVM光伏出力短期预测

针对短期光伏发电功率预测输入特征数据冗余,抗干扰能力差,预测精度受限等问题,提出了基于特征因素选取的IVMD-GLSSVM短期光伏出力预测模型。首先利用GRA-KCC对影响特征因素进行分析,提取影响光伏发电功率的极相关特征因素,随后采用IVMD对光伏发电数据进行分解,降低数据非线性和波动性对预测精度的影响。然后将各模态分量分别输入GLSSVM预测模型进行预测,求得的各子序列预测结果叠加即为最终预测结果。最后在 MATLAB中对该预测模型及其他模型进行算例验证和误差分析,结果表明采用所提预测模型抗干扰能力强,预测精度高。     

耦合时序特征分解筛选的大坝变形分析模型

高精度的变形预测对大坝安全运行和长期维护具有重要意义。针对当下方法预测精度低、数据信息挖掘不充分的问题,通过将变形序列进行变分模态分解,构建大坝变形影响因子与分量之间的关系,进而搭建不同结构参数的长短期记忆神经网络,最终提出了一种大坝变形分析模型。该模型综合灰狼算法、最小能量误差标准、最小冗余最大相关性方法等策略,从前端分解、信息提取和时序预测三方面对模型进行了改进,实现了最优化建模。实例分析表明,相较于常规监控模型,所提出的变形分析模型能够准确模拟坝体形变过程,具有较高的预测精度和泛化性能,可以为大坝变形安全分析提供参考。     

测量噪声方差未知的多传感器组合导航集中融合算法

目前,多传感器组合导航系统的信息融合方法是建立在测量噪声方差已知的基础上,然而测量噪声方差会随着内部及外部的干扰而发生变化。为此,本文首先将基于变分贝叶斯逼近的自适应卡尔曼滤波(variational Bayesian approximation based adaptive Kalman filter, VB-AKF)从单一组合导航系统扩展到多传感器组合导航系统;然后,提出了多传感器组合导航系统的两种集中融合算法,即基于VB-AKF的增广式集中融合算法及基于VB-AKF的序贯式集中融合算法,以解决测量噪声方差未知情况下的多传感器组合导航的信息融合问题;最后,通过SINS/GNSS/CNS/ADS多传感器组合导航系统对上述算法进行了仿真验证。实验结果表明,本文所提两种算法滤波精度相同、且接近于测量噪声方差已知情况下的理想集中融合算法(ICKF)。在整个仿真时段内,相对于传统集中式卡尔曼滤波器(TCKF)及具有容错功能的联邦卡尔曼滤波算法(FT-FKF),本文算法可提高位置精度分别为32%和90%、提高速度精度分别为38%和71%。     

视觉传达约束下模糊人脸图像多尺度特征重建模型

模糊人脸图像细节不清,导致相关领域人脸识别过程中出现错误识别或无法识别的问题。为提高人脸识别的准确性,文中在视觉传达约束下构建模糊人脸图像多尺度特征重建模型。首先,对模糊人脸图像进行灰度处理和去噪处理,并利用高斯金字塔将人脸图像分解为三个尺度;然后分别提取三个尺度图像的人脸特征,利用自编码超分网络建立模糊图像和高分辨率图像之间的对应关系,构建重建模型;最后,将多尺度特征作为模型的输入,通过求解模型实现模糊人脸图像多尺度特征重建。结果表明,重建模型的平均峰值信噪比和平均结构相似性达到相对极大值,分别为9和0.87,说明所构建模型重建的人脸图像质量较高。     

变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。     

基于VMD模态分量的高压断路器分合闸线圈电流特征值提取

高压断路器分合闸线圈电流波形中包含着丰富的断路器操动机构和控制回路的状态信息,分析分合闸线圈电流的特性对断路器的状态监测、故障诊断具有重要意义。文中提出一种基于变分模态分解（VMD）模态分量的高压断路器分合闸线圈电流特征值提取方法;通过变分模态分解算法对分合闸线圈电流进行分解,并确定有效反映线圈电流关键信息的模态分量;随后采用削波方式处理模态分量以提取线圈电流波形关键时间点及对应电流特征值。基于断路器实验平台采集的数据样本的实验验证结果表明,该方法能够准确有效地提取分合闸线圈电流关键特征值。