基于行波时差矩阵算法的10kV电缆网络故障定位

城市电缆网络产生故障时,故障线路的精确辨识及故障点的准确定位有利于快速恢复供电。针对城市电缆多埋于地下、结构复杂、分支多、传统定位算法较为繁琐等问题,在有效分析电缆线路结构与行波传播路径的基础上,提出了一种基于行波时差矩阵算法的多分支电缆线路故障定位方法。该方法首先划分线路的各个区段,然后根据线路网络拓扑结构与行波传播路径构建故障判定矩阵,最终依据故障判定矩阵与双端行波定位原理准确定位故障点。PSCAD仿真结果表明,该方法能快速精确地判定故障分支并定位故障点。     

基于优化小波神经网络的输电线路行波故障测距

针对单端行波故障测距方法中故障点反射波与对端母线反射波的识别问题,提出了一种改进粒子群算法优化的小波神经网络的故障测距模型。提取保护安装处检测到的行波波头时间值与反向行波线模分量的李氏指数作为行波特征值,利用小波神经网络拟合行波特征值与输电线路故障距离之间的关系,构建小波神经网络故障测距模型,利用该模型可以直接得到输电线路的故障距离。在标准粒子群算法中引入遗传算法变异因子,利用改进后的粒子群算法作为小波神经网络的训练算法,优化小波神经网络的权值与阈值参数,加快了小波神经网络故障测距模型的收敛速度,并提高了输出结果的精度。仿真结果证明,该方法有效且可行。     

基于化学计量学的多花黄精多糖部分酸水解产物PMP-HPLC指纹图谱构建

本文通过构建多花黄精HPLC指纹图谱,结合多种化学计量学方法探讨不同产地多花黄精药材多糖的差异。采用1-苯基-3-甲基-5-吡唑啉酮柱前衍生化-HPLC法,建立多花黄精多糖类成分的指纹图谱,对其单糖组成、总多糖含量进行分析,并采用相似度评价（SA）、聚类分析（HCA）和主成分分析（PCA）方法,对多花黄精指纹图谱进行模式识别研究。结果显示,不同产地多花黄精均含有半乳糖醛酸,葡萄糖醛酸,半乳糖,葡萄糖和木糖;13批多花黄精药材相似度在0.781~0.945之间,总多糖含量为7.18%~16.27%,HCA和PCA将不同产地的多花黄精分为2类,采集于湖南省慈利县的样本单独为一支。以上研究结果表明多花黄精药材多糖指纹差异较大,为保障黄精药材临床用药的有效和安全,有必要建立多花黄精的规范化栽培技术体系。