基于径向基函数神经网络的配电网参数估计

配电网的线路参数会受温度、周围环境、集肤效应等因素的影响而发生变化,导致在进行配电网常规分析应用时降低计算结果的精度。本文提出一种基于径向基函数神经网络的三相不平衡配电网线路参数估计方法,通过对配电网三相不平衡线路等效模型的数学推导建立参数估计模型,利用径向基函数神经网络去拟合线路两端支路功率、节点电压和线路参数之间的非线性关系。对于训练完成的径向基函数神经网络,只需要知道线路两端测量值便可以获得准确的线路参数,可以有效地解决线路参数,估计数学模型中的病态矩阵问题。     

计及线路阻抗及负荷影响的配电网柔性电压消弧法

现有电压消弧方法存在因未计及配电网线路阻抗和负荷电流对消弧效果的影响,导致低阻接地故障时,故障点残流较大,而无法可靠消弧的问题.分析三相对地参数不对称配电网发生单相接地故障时的三序网络,研究线路阻抗和负荷电流对已有电压消弧法效果的影响,提出了一种计及线路阻抗及负荷影响的柔性电压消弧法.该方法通过二次调整零序电压,计算抑...     

采用HHT振动分析的低压断路器合闸同期辨识

利用振动信号辨识三相合闸不同期故障,应解决有效的振动信号消噪及其故障特征提取方法.提出一种希尔伯特-黄变换(HHT)的低压断路器振动信号分析方法,采用经验模态分解(EMD)有效地提取反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF)分量,以前5阶IMF分量表征振动信号特性且起到信号消噪作用.通过时域特征分析,得出振动信号的峭度和均方值可作为判别机械特性的辅助特征指标.提出前5阶IMF分量能量比及峭度、均方值为特征向量,建立粒子群优化径向基(PSO-RBF)神经网络的低压断路器合闸不同期故障识别模型.实验与仿真结果表明,基于单个传感器振动特性,综合采用时域分析、EMD分解、粒子群优化神经网络等人工智能的合闸同期性故障识别效果良好,为断路器故障尤其是三相合闸同期性振动分析提供了一种新的诊断方法.     

谐振接地系统单相接地故障暂态仿真与分析

在谐振接地系统时域、频域特征分析的基础上,通过Matlab软件建立以分布参数为基础的高精度谐振接地系统单相接地故障仿真模型,分析了几种极端故障情况下的线路零序电流波形的特征。通过分析可得:谐振接地系统单相故障暂态接地电流中含有暂态电感电流与电容电流,其比例随故障时刻的不同而变化;在选定频带内,故障线路和非故障线路暂态零序电流极性相反;故障初相角为零附近(0～30°)经小电阻接地故障情况下,故障线路零序电流出现倒相,且倒相程度随故障初相角的变化而不同;在大电阻接地故障的情况下,故障与非故障线路零序电流在稳态时出现一定的相位移。     

基于DTCWT-DBN的配电网内部过电压类型识别

提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)-深度信念网络(DBN)的配电网内部过电压识别方法。将10 kV母线三相过电压信号进行双树复小波变换,再通过奇异值分解降维,将所得奇异值作为特征值输入训练好的深度信念网络分类器,实现对7种典型的内部过电压的类型识别。利用ATP/EMTP仿真数据和物理实验平台上的故障波形对所提算法进行训练和测试,并将之与其他分类算法进行对比。结果表明,相较于所列举的其他方法,所提算法具有更强的特征提取能力和更高的识别准确率。     

基于CEBus协议的铁路站场智能化照明系统

用扩频电力线载波通信技术设计了铁路站场智能化照明系统.系统采用CEBus协议,由上位工业计算机、通信转换器和子站三大部分组成,通信转换器可以单独运行,也可由上位IPC控制.介绍了系统的构成、通信协议及软硬件设计方法.系统提高了铁路站场照明自动化水平.也可用于其它场合的照明控制.     

分布式微机监控系统的软件容错设计

容错技术是提高计算机控制系统可靠性的一种重要方法。以若干工程实例作为背景材料,讨论分布式微机监控系统的软件容错设计技术,探讨人工智能技术在容错设计中的应用。     

基于分形理论的低压断路器三相合闸同期性振动信号特征分析

在综述现有断路器机械故障振动信号研究方法的基础上,提出了一种经验模态分解(EMD)和分形理论相结合的方法用于提取低压断路器振动信号的特征量,并以典型的三相合闸不同期性低压断路器故障为对象,研究了EMD结合分形维数的故障振动信号特征分析,且给出以分形维数均方根作为故障特征量的实验仿真数据结果。首先,利用EMD方法对低压断路器的振动信号进行分解,得到若干个本征模态函数(IMF);其次,对振动信号以及各IMF分量求分形维数及其均方根,作为低压断路器振动信号的特征量。通过对低压断路器三相合闸不同期性模拟故障振动信号处理,对比其不同状态下的分形维数及其均方根的变化规律,表明该方法不仅可作为低压断路器三相同期性故障诊断的判据,且可应用于断路器其他各类机械故障的振动信号特征的提取分析。     

采用仿射不变矩的谐振接地系统故障选线方法研究

对谐振接地系统单相接地故障特征的分析表明,单相接地初始阶段故障线路与健全线路间的零序电流波形相似度低于各健全线路间的零序电流波形相似度,且故障初始时刻故障线路与健全线路的零序电流极性相反,高阻接地时该结论仍成立。仿射不变矩恰能反映各零序电流波形的整体形状特征和极性关系,且不受波形平移、旋转和缩放等仿射变换的影响,抗干扰能力强。对从各故障暂态零序电流波形图中提取的仿射不变矩特征量进行谱系聚类分析,并计算聚类有效性指标,选取聚类有效性最高的聚类树实现故障选线。各种故障工况的大量仿真表明,该选线方法适应性好,可靠性高。     

基于BP神经网络的低压配电网生命体触电识别方法研究

现有剩余电流保护器多以总剩余电流有效值作为动作判据,阈值固定,且无法识别触电类型,因而提出基于自适应阈值和BP神经网络的低压配电网生命体触电识别方法。总剩余电流信号经Mallat算法消噪处理,由得到的低频分量构造出自适应阈值,用于确定触电发生时刻,提取能表征生命体特性的统计量特征,对BP神经网络进行训练,建立触电类型识别模型。物理仿真实验表明,该方法能够满足剩余电流保护器所要求的速动性和可靠性,触电类型识别准确率达99.93%,对于开发新一代剩余电流保护器具有参考价值。