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随着多源交直流配电网的发展,其直流故障检测技术已成为直流保护的关键。针对直流部分发生配电线路故障时故障电流大且上升迅速以及故障特征不易提取的特点,文中提出一种结合时域和频域特征提取的基于深度置信网络(deep belief network, DBN)的交直流配电网故障检测技术。通过对故障等效回路进行特征分析,分别利用傅里叶变换和相模变换提取故障电流、电压信号的频域和时域特征作为DBN的输入,并使用Softmax分类器输出故障选极和故障区域识别结果。在PSCAD上搭建交直流配电网模型对算法进行测试,仿真结果表明,所提检测方法在线路分布电容和控制策略的影响下依然具有很高的准确性,且有很强的耐受噪声能力,同时进一步的算法对比实验说明故障特征提取和深度学习模型训练相结合能够完成交直流配电网复杂直流故障的检测。 相似文献
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提出了一种应用于宽带混沌信号发生器的Cascode结构微波混沌振荡器。利用微波晶体管BFG520对混沌振荡电路进行了设计和验证,通过在振荡电路与输出端口之间增加射极跟随器实现输出隔离并降低负载牵引的影响。基于晶体管Gummel Poon模型对电路进行了PSpice仿真,结果证明新结构在很宽的参数变化范围内具有混沌特性。数值计算和实验测试结果表明:相比经典Colpitts混沌振荡器,新结构的李亚谱诺夫指数的维度提升了20%,达到2.5;测试频谱的基本频率提升了33%,达到1.41 GHz。 相似文献
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摘要: 含分布式能源的大规模接入,通常依靠灵活的网络结构和较大的容量裕度来应对配电网的不确定性,以保证电力系统的安全可靠性。采用传统方法对配电网可接入容量估算时,难以处理各类不确定因素,存在估算误差大的问题。提出一种基于模糊层次分析的含分布式能源的含分布式能源的配电网极端可接入容量估算方法。该方法先结合增量法对含分布式能源的配电网极端可接入容量估算进行评价,对影响可接入容量估算的各种不确定性因素进行分析,组建含分布式能源的配电网分析模型和配电网最大准入容量模型,并依据其物理意义组建概率分布函数,求解不确定性因素的期望值和方差,在此基础上组建配电网极端可接入容量估算的指标体系,结合层次分析与灰色理论构造含分布式能源的配电网极端可接入容量估算模型。实验结果表明,所提方法能够有效提升含分布式能源的配电网极端可接入容量估算精度,且估算效率较优。 相似文献
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含分布式能源的大规模接入,通常依靠灵活的网络结构和较大的容量裕度来应对配电网的不确定性,以保证电力系统的安全可靠性。采用传统方法对配电网可接入容量估算时,难以处理各类不确定因素,存在估算误差大的问题。提出一种基于模糊层次分析的含分布式能源的含分布式能源的配电网极端可接入容量估算方法。该方法先结合增量法对含分布式能源的配电网极端可接入容量估算进行评价,对影响可接入容量估算的各种不确定性因素进行分析,组建含分布式能源的配电网分析模型和配电网最大准入容量模型,并依据其物理意义组建概率分布函数,求解不确定性因素的期望值和方差,在此基础上组建配电网极端可接入容量估算的指标体系,结合层次分析与灰色理论构造含分布式能源的配电网极端可接入容量估算模型。实验结果表明,所提方法能够有效提升含分布式能源的配电网极端可接入容量估算精度,且估算效率较优。 相似文献
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