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电力系统中负荷识别需要进行特征选择,而常见的人工方式特征选取比较困难。为解决负荷特征选择困难的问题,采用一种基于堆栈降噪自编码网络(SDAE)的电力负荷识别方法,能有效选取现场真实负荷波形的特征并加以识别,该方法是由一层后向传播的神经网络和多层降噪自编码器(DAE)构成。首先向数据信号中掺杂一定比例的噪声进行“破坏”,然后采用“破坏”后的信号重构原始信号,进而得到数据信号的波形特征,最后采用BP神经网络对整个数据处理网络进行有效监督和微调。经过现场实时采集的电力负荷波形数据验证,相较于BP神经网络算法,该方法的识别效果更佳。实验结果显示,采用SDAE方法在8类电力负荷的识别中辨析识别率超过96%。 相似文献
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针对电压闪变的检测,提出了一种基于Teager-Kaiser能量算子和Blackman-Harris窗三谱线插值的闪变参数测量方法。采用能量算子检测出电压波动信号,分析Blackman-Harris窗的旁瓣特性,将闪变包络进行Blackman-Harris窗三谱线插值FFT谱分析与校正,对IEC标准推荐的检波方法进行简化,实现闪变参数的检测分析。通过大量仿真实验证明,在含有单一频率调制、多频率调制、电网基波频率发生偏移、含有谐波、间谐波和白噪声干扰时,文中的检测算法性能优良,相比传统检测方法,算法简单稳定、抗干扰性强,可实现电压闪变参数的在线检测。 相似文献
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近年来,电力电子化导致供电系统的电能质量明显恶化,次同步谐振问题时有发生。实现动态谐波相量的广域同步测量,是监测供电系统谐波含量及其动态变化水平,解决上述问题的关键手段之一。然而,频率偏移较大时,现有的谐波相量测量算法难以同时满足准确度高和计算量小的工程应用要求。本文基于香农采样定理对动态谐波相量进行建模,增加频率自适应调节,按信号实际频率确定并选取谐波相量测量滤波器,还依据对模型误差的理论分析,设计各谐波相量测量滤波器的频带宽度,从而提高谐波相量测量的准确度。计算量统计分析和仿真实验结果表明,本文提出的谐波相量测量新算法,不仅计算量小,而且准确度明显高于现有的泰勒傅里叶变换算法,十分适合于工程应用。 相似文献
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针对采用采样计算工作方式的交流电能表,非同步采样会引起频谱泄露,进而影响其测量结果的准确性。为考核交流电能表的计量性能,文中构建了频率波动测试信号,研制了其试验装置。新装置输出的电压和电流信号其频率波动方式、频率范围及变化速率均可调。频率转换单元使试验装置内嵌的标准表在频率动态波动时仍能保证计量准确,解决了目前现有测量设备不能定量评价频率波动对交流电能表计量特性影响的问题。最后采用基于时分割乘法器原理的标准表对该装置进行了测试,测试结果表明:在频率变化范围为47 Hz~53 Hz,变化速率为0.75 Hz每周波的条件下,该装置的误差均在±0.1%范围内,标准偏差值均小于0.01%,满足准确度等级为0.1级的要求。 相似文献
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