基于Hilbert模量与改进BP神经网络的电机转子断条故障诊断

为了更加快速准确识别感应电机转子断条故障,文中提出一种基于定子电流Hilbert模量与混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization,CPSO)优化BP神经网络的感应电机转子断条故障诊断方法。该方法首先通过定子电流Hilbert模量进行故障特征提取,然后采用CPSO-BP神经网络进行故障状态的自动识别。Hilbert模量可以将定子电流中的基波信号转化为直流分量,降低其对特征提取的干扰,从而凸显故障特征。而CPSO-BP神经网络方法相比BP神经网络具有更好的权值系数,可以进一步提高故障识别率。经实例验证,基于Hilbert模量与改进BP神经网络的电机故障诊断方法性能良好。     

基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法研究

在电机故障诊断技术中,电机振动信号最能全面反映电机的运行状态.由于电机振动信号属于非平稳随机信号,传统的傅里叶变换从频域角度进行信号分析,只能说明信号中某频率成分幅值的大小和频率密度,不能检测奇异信号点的时域信息,而且还可能将含有丰富故障信息的微弱信号作为噪声滤去.因此,不能完全满足故障信号特征提取的要求.为解决这一问题,提出一种基于小波分析和神经网络的电机故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对电机故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,应用BP神经网络进行故障识别,并采用Matlab仿真软件予以实现.结果表明,该方法不需要建立电机的故障诊断模型,能有效提高电机故障诊断的准确性.     

基于改进粒子群优化神经网络的电机故障诊断

为了更加准确快速地诊断出三相异步电动机运行过程中发生的各类故障,在采用小波包分析提取异步电机故障特征向量的基础上,提出了一种混沌动态权重粒子群算法(CDW-PSO)优化BP神经网络的故障诊断方法,构建电机的神经网络故障诊断模型,采用混沌动态权重粒子群算法优化神经网络的结构参数。实验分析表明,采用该方法用于电机故障诊断,诊断速度快、准确性高、可靠性好。     

三相电压型PWM整流器的二自由度内模控制

为了能够准确地判断出充放电机故障类型,找出其故障原因,提出利用BP神经网络识别故障类型的思路,并对此进行了分析和研究。获取故障类型所对应的特征参数;对特征参数归一化处理,并用BP网络对其进行训练。运用MATLAB软件进行仿真。实验结果表明,建立的BP神经网络对检测的效果准确可靠,可以用来模拟人工对充放电机故障做出正确的判断,同时也验证了BP网络的优越性和可行性。     

一种电机故障的智能诊断方法研究

提出了一种基于改进遗传算法（IGA）和误差反向传播（BP）算法相结合的IGA—BP混合算法在电机故障诊断中的应用,首先提取电机转子振动频谱分量作为神经网络的训练样本,将代表故障信息的数据作为输入量代入已训练好的神经网络后,通过输出结果即可诊断故障类型。仿真实验表明,该方法可以有效地识别电机常见故障,诊断准确率高、速度快。     

GA-BP神经网络在光伏阵列故障检测中的应用研究

BP神经网络在进行光伏阵列故障检测时,故障诊断性能易受局部极值影响,且收敛速度过慢.针对这一问题,利用遗传算法(GA)的全局搜索能力,找到BP神经网络初始权值阈值的最优解,可以有效克服BP神经网络上述缺陷,并高效完成对光伏阵列的故障诊断.对比光伏阵列正常状态与不同故障状态下的输出特性,选定电压电流作为输入,故障状态为输出,建立GA-BP故障诊断模型,将经过遗传算法优化后的BP神经网络与经典的BP神经网络相比较,通过仿真验证,GA-BP神经网络不仅可以更快速地进行故障诊断,还提高了故障诊断的准确率.     

基于小波变换和BP网络的输电线路故障类型识别

提出了基于小波变换和BP网络的输电线路故障类型识别方法.建立了基于Matlab仿真技术的输电线路模型,根据该模型,提取故障前后的三相电流和零序电流信息,经过小波变换输入BP神经网络,BP网络的输出即为故障类型识别的结果.仿真结果表明,该故障定位方法准确可靠.     

航空发电机综合故障诊断技术研究

针对航空发电机的故障难以准确诊断的问题,提出了一种基于BP神经网络的航空发电机综合故障诊断方法,通过对BP神经网络数学原理及算法的深入分析与研究,构建基于BP神经网络的航空发电机故障诊断模型。结合某型航空发电机的真实试验数据,对所构建故障诊断模型的正确性进行了试验验证。在试验验证过程中,利用航空发电机真实试验数据的前60组对神经网络进行训练,后40组数据对神经网络进行测试,最终验证了所构建的故障诊断模型能够较好实现对航空发电机故障进行准确诊断的效能,且所采用的BP神经网络方法具有收敛速度快、识别能力强、精度高以及准确性高等优点。     

基于小波变换与BP网络的舰船磁场信号检测

针对水中兵器探测舰船磁场信号时信噪比较低的问题,提出了一种小波变换结合反向传播(backpropagation,BP)神经网络的检测方法.根据舰船磁场信号的时频特征,首先对信号进行小波分解,提取最后一层的低频分量,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取舰船目标特征信号.将此算法应用于船模实测实验,结果...     

基于BP神经网络的充放电机故障诊断

为了能够准确地判断出充放电机故障类型,找出其故障原因,提出利用BP神经网络识别故障类型的思路,并对此进行了分析和研究。获取故障类型所对应的特征参数;对特征参数归一化处理,并用BP网络对其进行训练。运用MATLAB软件进行仿真。实验结果表明,建立的BP神经网络对检测的效果准确可靠,可以用来模拟人工对充放电机故障做出正确的判断,同时也验证了BP网络的优越性和可行性。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

1 000 kV特高压南阳站3/2主接线不平衡环流分析

特高压变电站1 000 kV系统采用3/2主接线,由于导电主回路电阻不平衡度较大及特高压变电站输送容量大,导致3/2主接线系统存在较大幅值的不平衡环流,极端情况下个别断路器相电流有过零甚至反相现象。结合特高压南阳站,从理论上分析不平衡环流中零序分量及其产生原因;论述了大负荷运行期间零序环流给站内二次系统带来的显著问题和严重后果;提出保护装置采用两断路器合流、单断路器最小相电流制动零序电流元件和两断路器合流制动单断路器零序电流元件的几种解决方案。以期后续交流特高压工程对此有足够的重视,供设计、施工和运行维护借鉴。     

基于改进动态灵敏度的配电网无功优化规划

目前配电网无功优化规划多采用网损灵敏度分析等方法来确定配电网候选无功补偿点,可能选择虚假高灵敏度节点,选点分布较集中。提出一种基于改进动态灵敏度选点的配电网无功优化方法,对灵敏度和负荷阻抗矩进行修正结合并进行层次聚类,避免选择虚假高灵敏度节点,使得选点分布均匀。通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性,并对几种灵敏度选点方法进行了比较研究,得出了一些有益的结论。     

智能变电站电缆局部放电在线监测系统的研究

介绍了一种遵从于IEC 61850通信规约的智能变电站电缆局部放电在线监测系统。首先分析了电缆局部放电的检测原理及检测方法;然后设计了基于光纤同步触发和组网的监测硬件系统,以及基于用户数据报协议（user datagram protocol,UDP）和生产者/消费者模式的高速采集,并经过专家系统判别分析后能将监测结果通过IEC 61850规约实现共享的软件系统。最后用2种不同电极结构的局部放电类型,通过模拟实验对监测系统进行了检验。结果显示设备运行良好,监控平台能够准确地监视局部放电信号,能够识别出放电类型,并能通过IEC 61850通信规约将监测结果共享。