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1.
提出了利用可编程赋时Petri网(PTPN)建立混杂电力系统模型的方法,分析了有载调压变压器(OLTC)的离散调节与连续动态负荷的相互作用。提出了分析混杂电力系统切换稳定的多Lyapunov函数方法,并运用多Lyapunov函数分析了混杂电力系统切换的稳定性。针对一个实例进行仿真分析,给出了多Lyapunov函数法分析的仿真结果。仿真结果表明所建立的模型是可行的。 相似文献
2.
3.
传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差。随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差。利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足。所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题。最后讨论了对该算法的评估方法。 相似文献
4.
基于Petri网技术的继电保护建模研究 总被引:10,自引:0,他引:10
提出了保护系统建模方法。分析了保护系统的混杂特性及其数学描述,利用可编程赋时Petri网(PTPN)建立线路距离保护模型。该方法将保护系统的工作特性分成离散状态逻辑层和连续动态层来描述,由逻辑层协调各连续动态系统的模式切换。继电保护装置的输入量为连续动态层状态变量,继电保护装置的动作属于系统离散状态逻辑层的变化。在建立模型时考虑了自动重合闸与继电保护的配合。数字仿真表明保护的PTPN模型的可行性。 相似文献
5.
利用混杂系统理论进行电力系统建模的研究 总被引:15,自引:7,他引:15
描述了电力系统离散事件与连续动态相互作用的混杂行为,介绍了离散事件系统的模型工具Petri网与混杂系统的模型工具可编程赋时Petri网。提出了利用可编程赋时Petri网来建立混杂电力系统模型的方法。该方法将复杂的电力系统分成离散状态逻辑层和连续动态层来描述,由逻辑层进行协调各连续动态系统的模式切换。同时,文中给出了一个利用可编程赋时Petri网对具有有载调压变压器的简单电力系统的建模实例,并利用多Lyapunov函数方法进行了系统的逻辑切换稳定性分析。仿真结果表明了在有载调压变压器能够调节的范围内,系统的模式切换是稳定的,以此证实这种建模方法的有效性。 相似文献
6.
7.
建立了以可靠性为中心的配电线路检修(reliability centered maintenance,RCM)策略优化计算模型。该模型的目标是使系统可靠性达到最高,其约束条件为总维修费用不超出预算。RCM优化计算模型是0-1规划问题,因此采用分支界限法对其进行求解,而分支界限法中松弛子问题则采用内点法进行求解。分支界限法能够得到混合优化问题的全局最优解,而内点法的突出优点是全局收敛性好。通过含有6个子系统的辐射型配电网对提出的RCM优化检修算法进行仿真研究,分析了不同检修策略对系统可靠性的影响,并计算出以可靠性为中心的最优检修方案,与其他方案进行比较表明了RCM优化计算模型的可行性。 相似文献
8.
为了实现风机齿轮箱的故障检测分析,提出一种基于风电机组齿轮箱的数据采集与监视控制(SCADA)数据和振动信号的深度自编码网络模型。该模型作为一种典型的深度学习方法,通过逐层智能学习初始样本特征,可以获取数据蕴含的规则与分布特征形成更加抽象的高层表示。首先,利用限制性玻尔兹曼机对网络参数进行预训练和反向传播算法对参数进行调优,建立深度自编码网络模型。然后,通过对齿轮箱的状态变量进行编码和解码,计算重构误差并将其作为齿轮箱的状态检测量。为了有效检测重构误差的趋势变化,选用自适应阈值作为风机齿轮箱故障检测的决策准则。最后,利用对齿轮箱故障前、后记录的数据进行仿真分析,结果验证了深度自编码网络学习方法对齿轮箱故障检测的有效性。 相似文献
9.
基于支路追加法的配电网混联线路电力线载波通信信道建模 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于支路追加法的中压配电网混联线路的电力线载波通信信道建模方法。根据配电网拓扑结构,利用支路追加法,逐一追加网络各条支路,列写该支路的伏安特性独立方程和基尔霍夫定律电流方程,生成一组具有唯一解的网络矩阵方程。通过该矩阵方程中各未知变量的比值关系,求解信号的传输函数,分析信道的传输特性。当配电网网络结构发生改变时,只需在原代数矩阵方程基础上,增减矩阵中的相关行与列即可得修改后的新矩阵方程。该建模方法原理清晰,运算量小,适用于树形网络、手拉手网络及环网等各种拓扑结构。仿真及实验测试验证了所提方法的正确性。 相似文献
10.
应用深度自编码网络和XGBoost的风电机组发电机故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对风电机组现场故障样本难获取的问题,为实现风电机组发电机部件的故障诊断,通过分析风机监控与采集(SCADA)数据,设计了基于深度自编码(DAE)网络和XGBoost的故障诊断算法。该算法包含两部分:第一部分是DAE故障检测算法,通过DAE获取SCADA数据的重构值,分析重构误差的变化趋势与其超越阈值的情况以预测风机故障和提取故障样本;第二部分是XGBoost故障识别算法,用贝叶斯优化搜索XGBoost的最优超参数,建立XGBoost多分类故障识别模型。算例结果表明,DAE算法能够捕获风电机组发电机早期故障,XGBoost比其他算法更精确地识别不同故障类型。 相似文献