任意函数波形的数字化生成方法

分析了时变参数和非时变参数的函数波形数字化生成过程的异同,结合调频信号的示例,给出了任意函数波形的一种普遍适用的数字化生成方法,可用于生成仿真波形数据和作为任意波发生器的波形数据。     

大容量实验室电流波形参数计算机提取算法的研究

提出了一种基于最小二乘法原理的计算大容量实验室电流波形参数的方法,对于电流波形不同的参数采用不同的基函数进行局部或全局拟合计算。使用该方法对STL-TDG 参考波形的计算结果表明此方法具有较高的准确度。     

电力设备现场耐压试验用振荡冲击波产生的仿真研究

根据IEC 60060-3振荡冲击电压波形(OIV)的物理特性,提出了一种通过数值等效电路模型获得OIV波形的方法。通过对模型的理论分析,得到波形几个重要参数的解析表达式;讨论了负荷取值范围对波形参数的影响。仿真结果表明,通过调节电路元件参数值,可以得到适用于不同负荷情况下OIV波形,满足工程设计要求;在模型参数确定的情况下,根据波形参数表达式求得的解析解与模型数值解之间误差较小,为现场试验用振荡冲击发生器设计提供了理论依据。     

基于最小二乘法原理与FFT的改进型谐波分析方法

提出了基于最小二乘法原理与FFT相结合的改进型谐波分析方法.基本原理是:提供一组采集信号,利用FFT先计算出谐波的初始参数,然后把初始参数代入模型波形成为其初始参数,计算模型波形和实际波形之间的均方差,如若均方差不满足条件,则进行参数的修正.当均方差最小时,模型波形的参数可以代表实际波形的参数.为避免分析出的谐波次数不准确而出现无效参数,把实际采样数据分成训练组和测试组.在训练组中用最快下降梯度查询学习策略的迭代循环修正参数,在测试组中检测谐波次数的正确性,获得准确的分析结果,实现对次谐波和频率相隔很小的谐波的同步跟踪与分析.通过仿真实验证明了该方法的有效性和准确性.     

基于快速傅里叶变换与误差最小原理的谐波分析方法

提出了基于快速傅里叶变换与误差最小原理的电力系统谐波分析方法。该方法设定了畸变波形模型和修正参数,当模型波形与实际波形之间的均方差最小时,模型参数可以代表实际波形的参数。为避免分析出的谐波次数不准确而出现无效参数,把实际采样数据分成训练组和测试组。在训练组中通过最陡下降梯度查询学习策略的迭代循环修正参数。在测试组中检测谐波次数的正确性,获得有效的谐波分析结果,实现对次谐波和频率相隔很小的谐波的同步跟踪。仿真实验验证了该方法的有效性与易实现性。     

含阀电阻的冲击电流发生器回路参数及波形计算

本文分析了含阀型非线性电阻的冲击电流发生器回路参数同电流波形的关系。提出应按减幅振荡条件不应按临界阻尼条件来选择回路参数的原则,并推荐用简化阀电阻伏安特性的方法计算冲击电流波形,最后给出了适用于常见标准波形的回路参数诺模图。     

基于卷积神经网络的高压输电线路故障定位时域法

受仿真模型参数与实际参数差异的影响,现有基于深度学习的故障定位方法所构建的模型对线路参数较为敏感,制约了该类方法的推广应用。为此,将输电线路的Bergeron模型和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法相结合,建立基于CNN的沿线补偿电压波形相似度评估模型,进而提出一种输电线路双端故障定位时域法。首先对线路两端电压、电流量进行相模变换,利用输电线路Bergeron模型从线路两端推算沿线补偿电压波形,利用多组补偿电压波形训练样本对CNN模型进行训练;然后,采用训练好的CNN模型评估线路沿线各观测点补偿电压波形相似度,以故障点波形相似度最高为依据进行故障定位;最后,应用PSCAD进行故障仿真,对所提方法进行验证。仿真结果表明:所构建的波形相似度CNN模型对线路参数不敏感;对于不同参数的线路,所提方法无需重新对CNN模型进行训练就可以准确定位故障,有利于该方法的实际应用。     

基于坐标系转换的TRV波形包络线与标准值参数计算方法研究

暂态恢复电压(TRV)标准值参数是考核高压交流断路器在大容量试验站进行短路开断试验时的一项重要指标。文中提出了一种基于坐标系转换的TRV波形包络线与标准值参数计算方法,通过对TRV波形数据经过数学运算由笛卡尔坐标系转换到极坐标系下,进一步对极坐标系下的TRV波形数据计算可以得出与TRV波形相切的3条直线(两参数TRV)或4条包直线(四参数TRV)所组成的包络线以及TRV的标准值参数。应用该计算方法所获得TRV标准值参数,为大容量试验站进行短路开断试验时,预期TRV调试时试验回路R、L、C元件参数的调整以及试验后TRV参数的读取与评定提供了理论依据。     

瞬态恢复电压波形参数提取算法的研究

采用一种基于最小二乘原理和牛顿迭代原理的方法计算了一种瞬态恢复电压波形参数,对于电压波形中不同的参数采用不同的多项式进行了局部拟合计算。结果表明,此方法具有较好的精确度。     

基于采样序列自相关的小电流接地波形预处理方法

小电流接地故障发生时刻前的配电线路波形形态,直接影响到小电流接地检测算法的准确性和适应性,提出了一种基于采样序列自相关的小电流接地波形预处理方法,可以在接地算法启动后快速分析故障前的零序电压、零序电流波形形态,为接地算法滤波参数及配置参数的自适应提供数据支撑,现场故障录波回放试验结果表明,所研究的波形预处理方法可快速有...     

结合粗调和细调的电力系统谐波分析算法

为了解决FFT(快速傅里叶变换)在频率波动时存在误差的问题,提出结合粗调和细调两步调整的电力系统谐波分析法.该算法根据采样时间长度决定使用FFT或加汉宁窗插值谐波分析法快速获得信号较为准确的谐波分析结果,作为算法中的粗调部分;并通过Levenberg-Marquardt算法对所得谐波分析结果进行细调.该算法精度高,对采样时间长度要求低,根据采样时间长度选择FFT或加汉宁窗插值和Levenberg-Marquardt算法提高了收敛速度,是电力系统谐波分析的有效算法.对该算法受白噪声影响的仿真分析表明,算法受白噪声影响大,随信噪比增加误差减少,到80dB左右算法精度有保证.     

蚁群K-medoids融合的聚类算法

蚁群算法能够在没有任何先验知识和人为干预的情况下实现自主聚类,并且鲁棒性较强,易于与其他算法相结合。但蚁群算法消耗时间成本较大,效率较低。而K-medoids聚类是一个基于划分的经典聚类算法,该算法聚类速度快、聚类效果好而被广泛应用于各种聚类处理中。但需要人为确定簇数目,并对初始簇中心的依赖性较强。针对以上问题,提出了结合蚁群算法和K-medoids的聚类算法（AKCA）,该算法融合了蚁群算法和K-medoids算法各自在聚类上的优点。实验结果表明,该算法对于小型数据集具有运行效率高、聚类质量好和自适用性强等优点。     

配电网最佳抢修路径算法研究

配电网最佳抢修路径问题实际上属于城市交通网络中的最短路径问题。针对3种常用最短路径算法——一类是Dijstra算法;二类是Floyd算法;三类是A~*算法,概括分析了各类算法的优缺点以及适用的类型,并分析了交通管制条件下的算法。用改进的Dijkstra算法进行了一个算例分析,证实了这种算法的可行性。在此基础上阐述了目前配电网最佳抢修路径算法存在的问题。最后提出了配电网最佳抢修路径算法的研究方向和发展前景。     

一种小样本情况下的盲源分离算法

本文首次提出了一种小样本情况下的盲源分离算法,这种方法是在常用的自然梯度串行更新算法基础上,通过均匀递减步长并经重复迭代实现.这种算法充分利用了已有的数据,不断变换初始矩阵,达到小样本收敛的结果.这种算法不同于其他自适应步长调整算法的是不需要计算每一步迭代后信号的分离度,不需要在线调整参数,不需要经验参数.仿真结果表明:在采样点较少的情况下,该算法对于已有算法能够更快速的收敛而且算法精度较高.     

目标函数优化的有源滤波器差拍控制算法

以并联型有源滤波器为例,以降低差拍控制算法的复杂度为目的,通过优化目标函数提出了3种差拍控制算法。其中一范数差拍控制算法和无穷范数差拍控制算法通过构造新目标函数对算法进行化简,更适于控制三相有源滤波器,其新目标函数与传统差拍控制的二范数目标函数等价。通过优化传统差拍控制的目标函数得到改进二范数差拍控制算法,该算法的运算量比一范数算法和无穷范数算法少,适用于控制三相及单相有源滤波器。仿真结果表明上述3种算法均具有与传统差拍算法十分接近的控制精度,对控制周期变化的适应性相同,可完全取代传统差拍算法。考虑到算法的复杂度,改进二范数差拍控制算法最具应用价值。     

A recursive least error squares algorithm for power system relayingand measurement applications

A recursive algorithm suitable for microprocessor-based power system relaying and measurement applications is described. The algorithm is designed using the least error squares (LES) curve fitting technique. The mathematical background for the nonrecursive least error squares algorithm is extended to form a recursive algorithm. A method for including decaying DC and harmonic frequencies in the algorithm is described. Sample studies are presented to demonstrate the performance of the developed algorithm. The recursive LES (RLES) algorithm is shown to be computationally efficient and does not require the time constant of decaying DC and statistical information concerning the signal. It is shown that a 12-RLES algorithm can be used for implementing transformer differential protection     

动态负荷模型多曲线拟合参数辨识

针对负荷的时变性问题，提出了应用动态负荷模型的多曲线拟合参数辨识方法，讨论了多曲线拟合参数辨识成立的前提条件，解决了负荷模型结构上的主要困难，并结合遗传算法和单纯形算法提出了一种综合参数辨识算法。多曲线拟合参数辨识方法实现了负荷建模从特定模型到一般模型的突破，同时，该方法还能够给出建立的负荷模型表征误差的估计值。文中给出了该算法在工程中的实际应用情况，并以一个具体应用实例说明了该方法的有效性。     

风力发电机组偏航优化控制方法

为提高对风精度,提出了一种新型的偏航系统控制算法——ART2-C和ART2-W控制算法。该算法的核心是:当风向角在正负15°的范围内变化时,采用改进的神经网络ART2-N与爬山算法相结合的控制算法,即ART2-C算法。而在大范围内变化时,则采用改进的神经网络ART2-N与风向标结合的控制算法,即ART2-W算法。并在MATLAB7.0中搭建了仿真平台,给出了程序流程图,仿真验证了该算法的可行性和有效性,提高了对风精度和系统的机械寿命,以及增加了系统的输出功率。     

基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化

提出一种基于改进量子遗传算法的电力系统无功优化方法。该方法借鉴量子计算的一些概念,采用量子比特对控制变量编码,这种编码方式能表示出许多可能的线性叠加态,从而更好地维持种群的多样性。同时利用搜索到的最佳个体信息更新量子门,加快了该方法的收敛速度,采用群体灾变策略防止该方法陷入“早熟”。分别采用线性规划算法、复合形算法、改进禁忌搜索算法、标准遗传算法、自适应遗传算法和该方法对IEEE 6和IEEE 30节点系统进行无功优化,实验结果表明,该方法全局寻优能力强、收敛速度快。     

解微分方程算法的改进及应用研究

对解微分方程算法做了改进,通过数字仿真计算验证了改进后算法的优良估计性能,并且把它与递推最小二乘法、全周傅立叶算法作了比较,并根据各算法的估计性能特点,提出了一种具有反时限特性的距离保护算法的实现方案。