基于小波变换和行波测距的单相短路电压暂降源定位方法

配电网中发生单相接地短路故障的概率占总故障的70％左右,因此,有必要对单相接地短路故障引起的电压暂降进行定位.鉴于行波测距技术在输电线路中的成功应用,给电压暂降扰动源定位的方法提供了一个全新的思路,不仅可以判断出电压暂降扰动源发生在电能质量监测装置的上游或下游方向,还可以精确定位到发生线路故障的具体位置,这更加有利于解...     

基于VMD和IAO-SVM的电压暂降源识别方法

针对支持向量机(support vector machine, SVM)的惩罚因子、核函数参数选择困难和天鹰优化(aquila optimizer, AO)算法在寻优时容易陷入局部最优解的问题，利用改进的天鹰优化(improved aquila optimizer, IAO)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优，构建IAO-SVM分类器，利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)提取电压暂降源信号三相电压的特征向量，并进行归一化处理之后输入到构造好的IAO-SVM分类器中对样本进行训练与识别，并与K近邻、极限学习机、SVM和AO-SVM这4种分类器进行对比。仿真结果表明，在对8种电压暂降源信号分别加入0 dB、10 dB、20 dB、30 dB、40 dB、50 dB和60 dB的高斯白噪声情况下，IAO-SVM分类器识别的准确率分别为99.5%、94%、99.25%、100%、99.25%、98.5%和97.25%,其识别准确率最高，验证了在对信号加入不同的高斯白噪声时，IAO-SVM分类器均具有较高的识别准确率和抗噪声能力，有助...     

基于支持向量机的新能源台区相户关系辨识方法

提出一种基于随机模糊模拟理论的改进T型关联度和支持向量机的用户相户辨识方法.针对风、光不确定性,采用随机模糊模拟理论构建风电与光电的随机模型,确定电动汽车离并网时刻、日行程数的概率密度函数,利用拉丁超立方抽样技术对概率密度函数进行抽样,采用频谱聚类统一管理的方法获得聚类相似的电车用户,对聚类相似的电车用户采用不同的充放...     

基于EMD和IABC-SVM算法的复合电压暂降源辨识方法

针对配电网中线路短路故障、大型感应电动机启动以及变压器投切等单一电压暂降源和由单一电压暂降源组合而成的复合电压暂降源导致的电压暂降现象,在MATLAB/Simulink中搭建改进的IEEE 33节点配电网系统模型进行仿真分析和验证,提出一种先对电压暂降信号进行经验模态分解(empirical mode decompos...     

基于COOT-SVM的短期光伏发电功率预测

为了提高短期光伏发电功率预测的精度,提出了一种基于白冠鸡优化算法(COOT)优化支持向量机(SVM)的短期光伏发电功率预测模型。首先,分别选取某光伏电站在2017年4月和7月的前21天数据进行仿真分析,计算光伏输出功率和每一个气象因素之间的皮尔逊相关系数;然后,依据皮尔逊相关系数选择太阳总辐射强度、太阳散射辐射强度、太阳直射辐射强度、组件温度和环境温度5个气象因素作为预测模型的输入数据,光伏电站的发电功率作为输出数据。通过与BP和SVM预测模型进行仿真对比可知,对于4月和7月的数据来说,COOT-SVM预测模型的均方根误差、均方误差和平均绝对误差均比BP和SVM预测模型小。因此,所提COOT-SVM预测模型可有效提高短期光伏发电功率的预测精度,具有较高的工程应用价值。