基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法

针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法,难以满足精度要求这一不足,从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发,提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统（ANFIS）的负荷密度指标求取新方法。该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理,运用Fletcher-Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法,建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度,克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点。通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性。     

基于遗传优化支持向量机的变压器绕组热点温度预测模型

油浸式电力变压器的运行寿命及负载能力与绕组热点温度密切相关。精确预测变压器绕组的热点温度,是有效预防变压器热故障、准确预测变压器运行寿命和优化变压器设计的关键技术之一。论文研究了绕组热点温度支持向量机建模。为提高模型预测的精确度,选用径向基核函数优化模型结构;利用遗传算法对参数进行寻优。结合实验室模拟温升变压器绕组温度实测数据,提取输入和输出的特征量,并划分训练集和预测集,建立了基于遗传优化支持向量机的变压器绕组热点温度预测模型。实验表明:应用本文模型预测结果与实测值基本一致,优于BP神经网络以及Elman神经网络的预测结果。     

电力变压器运行状态可拓层次评估

电力变压器运行状态评估是指导变压器状态检修及提高电力系统运行可靠性的重要手段.由于影响变压器状态信息因素众多,针对多指标评估中易出现指标不相容而导致评估错误的难题,建立了变压器运行状态评估层次指标体系,提出了基于可拓学的变压器运行状态层次评估模型,将影响变压器状态的多指标评估转换为单目标评估,通过定性和定量相结合的分析...     

SF6局部放电分解组分光声检测信号交叉响应处理技术

SF6局部放电(PD)时,某些特征分解组分气体的红外吸收频带存在重叠部分,利用光声检测法检测其成分时会有严重的交叉响应,影响检测准确度。为此,将主成分分析(PCA)与径向基函数(RBF)神经网络相结合,构建了一种能降低交叉响应的PCA-RBF神经网络,应用于光声检测法输出信号阵列的处理,以解决传统RBF神经网络在输入空间严重自相关时检测准确度的下降,实现对SO2、CO2、CF4混合气体中各组分气体体积分数的准确检测。结果表明:PCA-RBF神经网络有效地消除了样本之间的相关性,提高了神经网络对混合气体中各组分气体体积分数的检测准确度(平均相对误差<3%),为将光声检测法应用于SF6局部放电分解组分气体的检测提供了有效的数据处理手段。     

变压器油中溶解气体分析中的模糊模式多层聚类故障诊断方法的研究

基于当前对电力变压器故障识别中的模型空间划分缺乏研究的情况,将模糊聚类技术引入了电力变压器油中溶解气体分析DGA。在对所收集的183组电力变压器绝缘故障样本进行了多层树形聚类的基础上,通过多次分析绝缘故障,得到了一种准确程度较高的故障诊断方法。     

基于自适应小波网络的汽轮发电机组振动故障诊断方法的研究

基于自适应小波网络理论,构造了一个应用于汽轮发电机组振动故障诊断与识别的自适应小波网络分类器。仿真结果表明,该方法具有良好的诊断性能,且收敛速度快,是一种有效的诊断方法。同时对该网络的分类性能进行了分析,得出了一些具有实际价值的结论。     

抑制局部放电在线监测中周期性干扰的级联式IIR陷波滤波器的研究

在分析用IIR陷波滤波器来抑制局部放电在线监测中周期性干扰的基础上 ,提出和论述了级联式IIR陷波滤波器基本原理及简明设计方法。模拟仿真和现场实验证明这种滤波器能有效的抑制局部放电在线监测系统中的周期性干扰。对于采样频率低的窄带系统 ,采用该滤波方法能在滤波同时 ,得到一个周波里的放电波形。     

油纸绝缘电-热联合老化寿命模型的比较与分析

绝缘材料的寿命模型一直是国内外学者研究热点之一.本文对油纸绝缘进行电热联合加速老化,利用Weibull分布对多次试验得到的击穿寿命进行统计分析,求出平均寿命.并对国际上几种主要电-热联合老化寿命模型进行多元回归分析,估计出各模型的参数,计算理论预测寿命.最后比较各模型的理论预测寿命与用Weibull分布求出的平均寿命的误差,深入分析各数学模型产生不同误差的原因,得出FALLOU寿命模型是最适合本文所述油纸绝缘分析的寿命模型.     

一种用混沌振子去除局部放电信号中窄带干扰的新方法

如何有效地从现场大量的干扰中真实地提取局部放电信号,至今仍是提高在线监测系统的灵敏度和监测可靠性的难题.本文从非线性理论出发,提出用混沌振子去除局部放电信号中窄带干扰的新思路.讨论了用于判断混沌振子状态变化的Lyapunov指数的计算方法,仿真实验表明混沌振子对局部放电信号中的窄带干扰具有较强的敏感性,对局部放电信号和白噪声具有免疫力,能在保证原始局部放电信号失真较小的同时有效地去除窄带干扰.     

基于稳定参数控制的改进遗传算法在配电网络规划中的应用

提出一种基于稳定参数控制的改进遗传算法.该算法不仅保持了种群多样性,而且通过突变算子引入了新的搜索空间,使算法更容易找到全局最优区域,缩短了传统遗传算法要跳出局部最优区域所消耗的迭代时间.将该算法应用于重庆某10kV辐射状配电网络规划,结果表明该算法在收敛性能和搜索能力上比其他遗传算法有较大提高,在全局寻优性能上也优于其它遗传算法.