基于改进FC-IRKM的电力用户负荷分类研究

为了提升电力用户负荷分类精度,从而为电力企业有效掌握用户用电规律,制定电价,合理评估用电需求,进行了基于改进的FC-IRKM的电力用户负荷分类研究。首先,模糊聚类综合了模糊思想与聚类方法,粗糙集则解决了数据分类不清晰的情况,将两种方法的优点进行结合,提出了模糊粗糙K均值算法;其次,对IRKM算法记进行了理论分析,结合模糊粗糙算法,提出了一种FC-IRKM算法,并通过遗传算法对其参数进行优化,获得改进后的FC-IRKM算法;然后通过仿真对比实验,验证了在处理相同数据的时候,改进的FC-IRKM算法比其他常见传统算法的分类精度更高,适用性更广;最后将改进的FC-IRKM算法应用于电力用户负荷分类上,分类结果与预期结果相互印证,验证了该方法的适用性。该研究为电力企业把握电力用户的用电规律、合理规划供电计划提供了可靠的理论支持。     

不平衡输入下间接矩阵变换器电流预测

为解决间接矩阵变换器输入不平衡时,网侧电流含大量低次谐波的问题,提出了基于正负序分离技术、抑制有功波 动和平均无功为零的思想,计算网侧参考电流,并将网侧电流作为输入侧直接控制目标,相较于传统基于网侧无功控制的模型预测,实现了对网侧电流的直接控制,改善网侧波形质量的同时并未牺牲输出特性,相较于传统基于调制的闭环控制方法,省去了多个调节器的设计,降低了系统复杂度。实验结果表明了所提方法有效。     

基于改进FC-IRKM的电力用户负荷分类研究

为了提升电力用户负荷分类精度,从而为电力企业有效掌握用户用电规律,制定电价,合理评估用电需求,进行了基于改进的FC-IRKM的电力用户负荷分类研究。首先,模糊聚类综合了模糊思想与聚类方法,粗糙集则解决了数据分类不清晰的情况,将两种方法的优点进行结合,提出了模糊粗糙K均值算法;其次,对IRKM算法记进行了理论分析,结合模糊粗糙算法,提出了一种FC-IRKM算法,并通过遗传算法对其参数进行优化,获得改进后的FC-IRKM算法;然后通过仿真对比实验,验证了在处理相同数据的时候,改进的FC-IRKM算法比其他常见传统算法的分类精度更高,适用性更广;最后将改进的FC-IRKM算法应用于电力用户负荷分类上,分类结果与预期结果相互印证,验证了该方法的适用性。该研究为电力企业把握电力用户的用电规律、合理规划供电计划提供了可靠的理论支持。     

关于配电线路接地故障与处理技术的分析

高压输电是维持远程供电的最基本方式,为人们的日常生活电力供应提供着重要的作用,但在高压输电的过程中,配电线路的接地对于保护人们防电击伤害,以及供电设备的防雷击有着十分重要的意义。但在日常生活中,配电线路接地故障是较为常见的,对于这种情况,如何及早发现故障以及做出正确的处理方法是我们必须重点研究的课题。     

考虑多元因素态势演变的配电变压器 迁移学习故障诊断模型

针对配电变压器故障数据有限及数据过期的问题,提出一种考虑多元因素态势演变的配电变压器迁移学习故障诊断模型。首先,构建了配变运行状态评价指标体系,对指标状态量进行模糊二元量化,利用模糊Apriori算法挖掘其与故障之间的关联关系,提取诱导变压器故障的关键状态量。针对配变故障数据有限,引入Tanimoto系数,将有效的辅助故障数据迁移至目标配变,建立了基于信息迁移的配变故障诊断模型;针对配变故障数据过期,引入健康指数描述配变状态,将不同健康等级的辅助故障数据进行迁移,建立了针对数据过期的配变故障诊断模型。在此基础上,利用迁移学习算法TrAdaBoost对上述模型中目标与辅助故障数据的权重进行迭代求解,进而输出配变故障强诊断器。最后,根据配变故障数据进行算例分析,仿真结果表明,该文所建模型故障诊断精度高,具有比传统诊断器更强的泛化能力。     

基于电子集成电路的智能电表技术探讨

智能电表技术是一种新兴的电表技术,采用了电子集成电路技术,由于该技术较为先进,因此电力企业中具有很大的优势。本文首先介绍了智能电表技术理论,然后分析了智能电表技术中电子集成电路技术的应用。