输电线路单相自适应重合闸的双SVM实现方案

实现输电线路自适应重合闸的关键是正确区分永久性故障和瞬时性故障以及快速确定瞬时性故障二次电弧熄灭时刻。提出了基于双支持向量机的自适应重合闸实现方案。首先,分析二次电弧阶段的故障相端电压的频谱分布和高频能量在瞬时性故障和永久性故障下的不同特征,利用离散傅里叶变换获得电压谐波总畸变率和高频能量二维特征向量,设计支持向量机SVM1区分故障性质。其次,基于瞬时性故障二次电弧熄灭前后故障相电压谐波和电压幅值的变化特性,以电压谐波总畸变率和幅值为输入量,利用支持向量机SVM2判断二次电弧是否熄灭。仿真结果表明,所提方法能可靠区分瞬时性故障与永久性故障,快速捕捉瞬时性故障熄弧时刻,抗噪声能力较强。     

基于混合储能技术电动汽车驱动性能研究

纯蓄电池组汽车在起步、上坡和加速时输出功率较小;下坡及减速时电机回馈的能量不能及时回收,造成能量浪费。文章以永磁同步电机为电动机载体,提出了一种基于混合储能技术的能量管理控制策略,根据电动汽车负载实时功率、超级电容组端电压、蓄电池组荷电状态和蓄电池组最大充放电功率实时调节蓄电池组和超级电容组充放电功率的大小,在保护混合储能系统的同时,尽可能满足电动汽车在起步、上坡、加速时输出大功率,在下坡、减速时及时吸收电机回馈的能量。通过Matlab/Simulink搭建模型仿真,验证了该控制策略的可行性及实操性。     

采用快速原子分解的电能质量扰动信号参数辨识

采用原子分解能够准确提取电能质量扰动信号的幅值、频率、相位以及扰动起止时刻等特征量。但在原子分解过程中需要作大量的计算,计算速度缓慢。针对这一问题,根据信号的特点采用快速原子分解方法将Gabor原子库分为5层,简化每一层的索引参数。首先利用快速傅里叶变换测出信号的主要频率点和通过小波变换粗提取扰动起止采样点序列,然后将信号依次通过Gabor原子库每一层,从每一层中搜索到对应的最佳匹配原子,并采用伪牛顿法对最佳匹配原子进行优化,最后转化为衰减正弦量原子,以残余正弦信号的能量作为判断终止条件。算例仿真结果表明,该方法能够准确对电能质量参数进行辨识,并且运算速度有较大提高,验证了所提方法的有效性和实时性。     

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。     

基于FOA和LS-SVM的风电场风速预测研究

针对目前最小二乘支持向量机选取核参数和惩罚因子的各种方法尚存在着一定的局限性,文章采用果蝇优化算法对参数进行优化选择,提出了基于果蝇优化算法与最小二乘支持向量机结合的风速混合预测方法。对新疆某风电场为期5天的240个(采样间隔0.5 h)实测风速值进行了仿真测试,利用建立的预测模型,对第5天的风速值进行预测,预测结果的平均绝对百分比误差仅为8.32%。将其与单纯的LS-SVM模型和基于网格搜索优化的LS-SVM模型的预测结果作了对比,仿真结果验证了基于果蝇优化算法和最小二乘支持向量机混合预测模型的可行性和果蝇算法对最小二乘支持向量机参数优化的有效性。