盲信号分离在电压闪变分析中的应用

基于盲信号分离(BSS)能快速准确地实现源信号分离和恢复,提出将盲信号分离运用于电压闪变分析.首先对检出的包络信号进行延时处理,构建一个嵌入矩阵作为信号处理的多通道输入信号;再进行鲁棒预白化处理,可以将数据分解到信号子空间以减小噪声对分离结果精度的影响;再运用二阶盲辨识(SOBI)算法进行盲源分离,得到闪变信号的频率估计.在此基础上求解一超定方程组估算出闪变幅值.仿真结果表明,该算法对闪变信号的频率和幅值检测的有效性.     

静止式中频电源谐波分析及抑制方法

对静止式中频电源的谐波分析和抑制方法进行研究,分析了静止式中频电源拓扑结构,在推导了多电平PWM输出电压波形解析表达式的基础上,总结出输出电压边频带谐波分布规律和谐波总畸变率变化规律。分别针对高次谐波和低次谐波采用不同抑制手段的特点,给出了LC滤波器的参数设计方法,并提出利用双闭环多重比例谐振控制器抑制低次谐波的方法,即负载电流内环和负载电压外环均采用多重比例谐振控制器。最后在研制的300 kV.A样机上进行了实验验证,证明了理论分析的正确性和谐波抑制方法的有效性。     

一种用于静止式中频电源的比例谐振控制策略

针对静止式中频电源基波频率高,传统的控制方法谐波抑制困难且难以实现无静差输出等问题,依据变压器等效理论,建立了静止式中频电源数学模型。在详细分析了比例谐振控制策略的原理和特性的基础上,提出了一种双闭环比例谐振控制策略,即负载电流内环和负载电压外环均采用比例谐振控制的算法,并结合系统稳定性判据给出了各主要控制参数的设计方法。仿真和实验结果表明,双闭环比例谐振控制策略可以有效地抑制负载扰动影响,控制器参数的调节性强,带宽调节裕度大,且对低次谐波具有选择性补偿功能,满足非线性负载要求,保证输出电压总谐波含量小于2%。     

基于ICA的水轮发电机组振动信号分离算法的研究与应用

针对水轮发电机组的振动信号复杂、耦合相关的特点,采用ICA盲分离算法完成对振动信号的分离.文中对ICA典型算法的理论进行了论述,给出了算法的应用特点;选定FastICA算法应用于水轮发电机组振动信号的分离试验中,通过实例验证,该算法能有效地将水轮发电机组振动信号中的独立振源成功分离.     

模糊PIC控制器在中频电源中的应用

将模糊控制技术与常规PID控制技术相结合，设计了开关电源调压系统PID控制器，该控制器以微处理器80C196KC为核心，采用SPWM专用芯片SA828，实现了开关电源调压系统的电压、电流双闭环控制。试验表明，该模糊控制器控制效果良好，不仅使被控系统具有较小的超调量，而且系统的响应时间和稳态误差均较小，从而使所设计的中频电源具有较高的供电品质。     

80C196MC在中频感应电源中的应用

针对晶闸管中频电源，提出了一种基于80C196MC的逆变控制电路，给出了该构思的硬件和软件设计。通过对试验结果进行了分析，证明该电路很好地实现了电源的扫频式零电压软启动和正常工作时槽路谐振频率的跟踪，而且简单实用，启动成功率高，可靠性和通用性得到改善。     

数字锁相环在中频电源启动电路中的应用

针对晶闸管中频电源启动问题,设计了一种由数字锁相环构成的启动电路,它具有自动扫频启动、自动重新启动和自动跟踪负载频率的功能.经现场应用证明该电路性能稳定可靠,启动成功率高,有效地解决了其它启动电路的不足.     

晶闸管中频电源起动电路的研究

针对晶闸管中频电源研制中起动问题这一难点 ,提出了一种由锁相环构成逆变触发电路、采用扫频式零压软起动方式的中频电源控制电路 ,并给出了一台试验样机的试验结果。试验证明 ,该电路简单实用 ,起动成功率高     

ICL8038在中频电源满功率输出启动控制中的应用

为了实现并联逆变晶闸管中频电源满功率输出,提高其启动性能,提出了应用精密波形发生器ICL8038解决这一问题的新方法。对其工作原理、电路结构及应用问题作了详细描述,给出了实验结果。     

KGPS中频电源在铸造中的应用

结合安钢第四轧钢厂的生产实际,对高频电源和中频电源在铸造生产中的应用进行了比较、分析.实践证明,中频电源在铸造中的应用可取得显著的经济效益.     

基于盲源分离技术的电力用户负荷曲线估计

盲源分离技术可以在不知道网络参数或拓扑结构的情况下,仅用部分支路有功潮流估计出各节点负荷.本文采用了核独立分量分析算法进行负荷曲线估计,使用再生核希尔伯特空间上的典型相关性分析作为目标函数.实验基于IEEE-14母线系统,估计出了8个负荷节点的有功功率.结果表明,同独立分量分析方法得到的仿真结果相比,核独立分量分析算法估计的结果误差更小,相关系数更大.     

多谐振最优伺服控制器在中频电源中的应用

针对标准线性二次型调节器(LQR)不能无静差跟踪参考以及比例谐振(PR)控制器带非线性负载时输出电压总谐波畸变率过高的问题,提出一种多谐振最优伺服控制算法并应用到中频电源设计中。该方法能够实现闭环系统稳定和渐进跟踪,同时还具有动态响应快、抑制谐波能力强的优点。建立中频电源系统模型,并对最优控制和多谐振伺服控制进行理论分析,通过系统矩阵维数增广的方法将最优跟踪问题转化为最优调节问题,利用Matlab软件的lqr函数求解出状态反馈增益矩阵。通过仿真软件和实验样机对整个系统进行了仿真和实验验证,结果表明:所设计的控制器使闭环系统具有良好的稳态性能和动态性能,稳态电压稳定在114.8~115.2V,动态响应恢复时间在10ms以内,对非线性负载具有较强的谐波抑制能力,输出电压总谐波远少于PR控制和鲁棒控制等方法。     

Extracting Low-Frequency Spatio-Temporal Patterns in Ambient Power System Data Using Blind Source Separation

Wide-area techniques provide a powerful tool to extract spatio-temporal patterns from high-dimensional datasets and can be used for event detection and visualization, data fusion, stability assessment, and coherency analysis. In this paper, a novel blind source separation-based approach for extracting low-frequency spatio-temporal patterns from measured ambient power system data is proposed and a spatio-temporal visualization index is also suggested. This methodology combines a nonlinear hierarchical neural network with a Blind Source Separation (BSS) technique. The neural network allows reducing noise and removing the nonlinear relations among data (preserve dynamic features of interest), while the BSS technique permits extracting spatial and temporal patterns. In addition, the proposed approach takes advantage of the latest techniques in nonlinear estimation of non-stationary time series. Finally, application examples of the proposed framework on real test cases recorded from an actual power system by Phasor Measurement Units (PMUs) are presented. The obtained results show that the temporal patterns can be used for extracting and identifying the low-frequency oscillation modes and the spatial patterns can be used for identifying modes with the most contribution in original data. Compared to other BSS approaches, the proposed method has shown to be better for the analysis of real ambient data.     

基于PCA-SVM模型的中长期电力负荷预测

电力系统负荷预测模型可以分为单一指标模型和信息集(多指标)模型,为客观准确地对中长期负荷预测进行研究,就要避免重要信息的遗漏,尽可能多的考虑与其有关联的信息。针对信息集模型中的大量信息,通过主成分分析法把综合信息集简化为少数几个主成分,降低了数据的维数;引入核函数和对偶技巧对支持向量机算法进行改进,有效避免了维数灾难和目标函数不可微的问题。通过标准SVM和PCA-SVM模型仿真对比,验证PCA-SVM模型预测结果更为准确,所提方法具有一定的实用性和有效性。     

基于频域分离解调的复合信源无线电能与信号并行传输技术

提出了一种并联LC隔离型电场耦合式无线电能与信号并行传输电路拓扑。该拓扑依靠自身阻抗特性实现了绝大部分电能串扰的隔离。同时,该拓扑具有较宽的信道通频带宽,克服了目前已有电能与信号并行传输系统中信道通频带宽窄的问题。充分利用该带宽,以多路复合信源作为信道输入,采用快速傅里叶变换算法对信道输出信号进行频谱分析,在频域中实现了低频串扰与多路复合高频信号的分离和电能串扰频谱干扰下的多路复合信号解调,从而提升了信号传输速率与抗干扰能力。通过仿真与实验验证了该方法的正确性与有效性。     

多元统计理论在整流电路故障诊断中的应用

在研究三相晶闸管整流电路模型特点的基础上,提出了一种基于主元分析法和决策树理论的整流电路故障诊断方法。首先对整流电路的输出波形采样,并对其进行快速傅里叶变换,提取关键频率点的功率谱值组成特征向量,再应用主元分析法提取特征分量的主元,得到降维的特征空间,最后建立决策树对本例中的故障进行准确分类,最终实现了若干典型故障的分离。仿真实验及结果分析证明,此方法可以提高识别速度和测试速度,且不会改变样本的分布特性,保持样本的分类信息。     

大功率中压变频技术及其对电机的影响

本文对中压大功率电动机变频调速的技术特点和电路结构进行了分析,阐述了多电平变频器的工作原理.针对变频设备的特殊使用环境,提出变频设备对电动机运行的影响,计算结果与实验测试结果相符合.证明多电平结构的控制方法具有广阔的应用前景.     

基于主成分分析法的电力系统同调机群识别

提出了一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的电力系统同调机群分群识别方法。利用PCA可以保留源数据中的主要信息,采用发电机角速度作为源数据,可以获取协方差矩阵及协方差矩阵的特征根和特征相量,由此确定发电机角速度的主成分,然后通过比较各发电机对主成分的载荷系数实现对发电机的同调分群。中国电力科学研究院36节点纯交流系统算例表明,该方法计算简单,易于实现,避免了模型参数对分群的影响。     

基于独立分量分析的工频通信中的谐波干扰消除

双向工频通信系统是一种基于配电网络的通信系统。通信信号在配电网中传输时,其背景信号中必然含有大量的谐波成分,这会给通信信号的检测带来极大的困难。该文根据双向工频通信的信号特征,提出了基于独立分量分析的谐波消除方法。该方法在消除谐波干扰的同时,有用信号成分几乎不被破坏。通过Matlab对此方法进行了验证,取得了良好的效果。