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持续时间是电压暂降的重要特征量,在进行电压暂降频次评估时需要对其进行有效预测。传统方法在对电压暂降持续时间进行估计时通常以获取保护动作信息作为先验条件,然而实际评估过程中保护信息可能未知,其应用范围受限。提出了一种基于深度置信网络和高斯混合模型的电压暂降频次评估算法。在保护动作信息未知的条件下,基于电压暂降监测数据和线路故障运维检修记录,通过高斯混合模型拟合线路故障概率分布,利用深度置信网络推测电网不同位置发生短路故障时电压暂降持续时间。结合故障点法,估计了目标节点发生相应幅值和持续时间电压暂降的频次。IEEE-30节点系统的仿真结果验证了所提方法的有效性和实用性。 相似文献
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并网电流反馈有源阻尼(grid-current-feedback-active-damping,GCFAD)策略可以在不增加额外传感器的前提下,有效抑制LCL型并网逆变器的谐振尖峰。在电网电压畸变的工况下,GCFAD策略往往与电网电压前馈策略同时使用以改善并网电流质量。然而,通过研究发现,传统GCFAD策略等效虚拟阻抗在中低频段的正阻特性会导致并网逆变器输出阻抗在中频段产生一定的相位滞后,从而降低了系统在电网电压畸变且附加电网电压前馈策略的情况下,对电网阻抗变化的鲁棒性。为了解决这一问题,提出了一种高鲁棒性并网电流反馈有源阻尼(high robustness grid-current-feedback-active-damping,HR-GCFAD)策略,使虚拟阻抗在高频处呈现正阻特性以抑制LCL谐振尖峰,增强了系统的稳定性;在中低频段呈现负阻特性以提高系统中频段输出阻抗相位,进而提高了系统在附加电网电压前馈策略时对电网阻抗变化的鲁棒性。理论分析和实验结果充分验证了所提策略的有效性。 相似文献
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1 前言
GSM网络在我国经过10多年的发展,目前已进入成熟期,技术日趋完善。激烈的市场竞争使得运营商越来越重视低成本建设的运作能力,随着3G的到来,GSM网络更需要不断深挖潜力,降低成本。 相似文献
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针对传统电能质量扰动分类方法中人工选取特征困难、步骤繁琐和分类准确率低等问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的扰动分类方法。首先,利用reshape函数将各电能质量扰动信号的一维时间序列分别转成行列相等的二维矩阵,并对这些二维矩阵进行适当划分,形成训练数据集和测试数据集;其次,基于CNN构建电能质量扰动的分类模型;再次,采用PSO算法对该分类模型的参数进行优化,使用训练数据集对优化后的电能质量扰动分类模型进行训练;最后,使用测试数据集对经过训练的电能质量扰动分类模型进行测试,根据输出标签得到各类电能质量扰动的分类结果。仿真结果表明:该分类模型可以自行提取电能质量扰动数据的特征,相较于其他电能质量扰动分类模型,其对电能质量扰动信号的分类准确率更高。 相似文献
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现代企业管理强调重在执行、赢在执行。公司在发展过程中战略与决策固然重要,但只有执行力才能使其体现出实质的价值;只有通过执行才能有效地联系和整合,把方针、目标、政策、措施不折不扣地落实到具体工作中,这是企业在日益激烈的竞争中取胜的根本保证。所以,公司着力强化执行、打造高效执行力不但必要,而且必须。 相似文献
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