改进BP网络算法在配电网故障诊断中的应用研究

针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练.该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高.将这种改进的BP网络算法应用于配电网诊断实例,用这种改进的网络算法进行分类,采用VB语言作为开发工具调用神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,验证了该算法的有效性、正确性.     

基于遗传算法的配电网故障定位

将一个多变量等式约束条件隐含于开关函数中，基于遗传算法建立了改进的配电网故障定位数学模型。根据故障诊断理论中最小集的概念建立了环网开环运行配电网的故障定位统一数学模型，并运用广义分级的处理思想提高了运用该模型进行配电网故障定位时的效率。仿真实验验证了上述模型的正确性和有效性及该故障定位算法在配电网故障定位中的准确性和高容错性。     

基于MapXtreme的WebGIS电能质量监测系统的研究

计算机网络技术和地理信息技术的发展,为同一供电系统不同地点或不同供电系统的电能质量监测提供了便利的工具。本文提出了一种基于MapX treme的W ebGIS电能质量监测系统,它能把地理信息和电能质量信息结合起来提供给用户和电网管理人员,使他们及时掌握各地区的电能质量状况,并进行处理,为电力系统的安全运行提供了可靠的保证。文章还详细介绍了该系统的设计和实现过程。     

改进BP网络算法在配电网故障诊断中的应用研究

针对BP网络学习收敛速度慢和易陷入局部最小点的不足,提出利用一种自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法对BP神经网络进行训练。该算法使BP神经网络学习速率和稳定性得到提高。将这种改进的BP网络算法应用于配电网诊断实例,用这种改进的网络算法进行分类,采用VB语言作为开发工具调用神经网络工具箱建立了一个简化的故障诊断系统,验证了该算法的有效性、正确性。     

潜在等式约束的配电网遗传算法故障定位

如何建立遗传算法故障诊断数学模型,是提高配电网故障定位准确性和算法容错性能的基本前提。通过将一个由设备状态信息确定的多变量等式约束条件,经不同的等价变换,隐含于开关函数中,建立一个新的故障诊断数学模型。由于潜在等式约束条件的存在,避免了寻求最优解存在一值多解的可能性,能够实现配电网在有无信息畸变情况下单一故障的精确定位,具有很高的容错性。仿真结果证明了该算法的有效性。     

浅谈地下变电站防汛事故照明系统的研发

随着城市地下变电站的快速发展,防汛事故照明成为了亟待解决的问题。现研究开发了一套防汛事故照明系统,用于地下变电站容易浸水的区域,能可靠保障地下变电站的事故照明。