检索结果-内蒙古大学图书馆

电测与仪表 2019年第24期56卷 59-66页

作者：蒋利民孟珺遐张静董云霞尹忠东中国电力科学研究院有限公司北京100192 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206

配电网在复合电能质量扰动下的损耗计算是分析线损构成、制定降损措施,实现电网经济运行的基础。目前我国配电网电能损耗中一半以上的损耗是在低压配电网中产生的。文章理论推导了复合电能质量扰动下低压配电网中关键设备的附加损耗,通... 详细信息

配电网在复合电能质量扰动下的损耗计算是分析线损构成、制定降损措施,实现电网经济运行的基础。目前我国配电网电能损耗中一半以上的损耗是在低压配电网中产生的。文章理论推导了复合电能质量扰动下低压配电网中关键设备的附加损耗,通过Matlab/Simulink对其进行了仿真验证。在此基础上提出了一种复合电能质量扰动的解耦方法,将复合电能质量扰动下低压配电网中关键设备的附加损耗进行解耦分析,为建立单一电能质量指标与电网附加损耗的映射关系奠定了理论基础。

关键词：复合电能质量扰动低压配电网关键设备附加损耗解耦 Matlab/Simulink

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复合电能质量扰动下配电网关键设备附加损耗的研究

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电气应用 2019年第3期38卷 12-20页

作者：尹忠东张静新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

随着冲击性、非线性负荷的广泛应用以及低压配电网中大量单相用户的涌现,谐波、三相不平衡等电能质量问题日益突出。配电网损耗是综合反映电力网规划设计、生产运行和经营管理水平的主要经济技术指标,因此研究低压配电网中关键设备在复... 详细信息

随着冲击性、非线性负荷的广泛应用以及低压配电网中大量单相用户的涌现,谐波、三相不平衡等电能质量问题日益突出。配电网损耗是综合反映电力网规划设计、生产运行和经营管理水平的主要经济技术指标,因此研究低压配电网中关键设备在复合电能质量扰动下的附加损耗具有重要的意义。首先理论推导了关键设备在谐波及三相不平衡扰动共同存在时的附加损耗,并在Matlab/Simulink仿真平台中验证了理论推导的准确性。在此基础上,综合分析了这两种电能质量问题同时存在时与单独存在时附加损耗的仿真数据,得到复合电能质量扰动下的附加损耗不满足叠加定理,且谐波及三相不平衡共同存在时关键设备的附加损耗小于各自单独存在造成的附加损耗之和。

关键词：谐波三相不平衡复合电能质量扰动附加损耗

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基于可视化轨迹圆和ISVMD-HT的复合电能质量扰动分类和参数辨识研究

基于可视化轨迹圆和ISVMD-HT的复合电能质量扰动分类和参数辨识研...

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作者：兰名扬福州大学

学位级别：硕士

为了缓解能源需求剧增引起的生态环境问题以及响应国家提出的“双碳”目标,电网力争逐步实现以新能源为主体的新型电力系统。随着以风力发电和光伏发电为主力军的新能源发电比例逐年提高,大量电力电子装置被投入电网使用。然而在其给电... 详细信息

为了缓解能源需求剧增引起的生态环境问题以及响应国家提出的“双碳”目标,电网力争逐步实现以新能源为主体的新型电力系统。随着以风力发电和光伏发电为主力军的新能源发电比例逐年提高,大量电力电子装置被投入电网使用。然而在其给电网带来诸多便利的背后是电能质量扰动问题的日益严峻。这些电能质量扰动的恶化不仅会影响到终端用户的用电体验,还会危害到电网的运行稳定性,如大范围分布式微源离网等。因此对复合电能质量扰动进行检测分类和参数辨识,及时识别扰动类型和了解扰动严重程度,对于电网安全稳定的运行、调控具有重大意义。首先,本文对复合电能质量扰动时频域特征进行分析,提出一种基于电能质量扰动信号包络线的可视化轨迹圆变换技术。通过研究各扰动信号的包络线特征,建立可视化轨迹圆数学模型。然后通过仿真生成了各类扰动波形及其对应可视化轨迹圆,分析总结了各电能质量扰动轨迹圆图像特征信息,为后续结合深度残差神经网络完成扰动类型识别奠定了理论基础。然后,针对复合电能质量扰动分类困难问题,本文提出了一种基于可视化轨迹圆和深度残差网络的复合电能质量扰动分类方法。首先结合可视化原理将一维扰动信号转换为具有明显形状特征的二维轨迹圆图像;然后通过对深度残差网络参数研究以获取最佳深度残差网络模型;最后利用最优模型框架进行自主特征学习进而完成对复合电能质量扰动的高精度分类识别。仿真和实验表明,所提分类算法即便在强噪声环境下依然能够准确有效识别复合电能质量扰动类型,对比分析也表明本文所提分类模型框架的优越性。最后,为了进一步探究复合电能质量扰动的信号参数,本文提出一种基于改进连续变分模态分解和希尔伯特变换的参数辨识方法。首先通过最佳匹配延拓方法改进连续变分模态分解算法,随之利用其完成扰动信号分解。然后对各模态分量分别进行希尔伯特变换得到其对应的瞬时幅频谱。最后通过对双谱研究分析,完成对复合电能质量扰动参数的正确辨识。仿真和实验分析表明,所提算法不仅能够实现对复合电能质量扰动测试信号的高精度参数辨识,而且能够有效辨识实际配网模型中的电能质量扰动信号参数。

关键词：复合电能质量扰动可视化轨迹圆扰动分类连续变分模态分解参数辨识

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基于最优特征集与改进KELM的复合电能质量扰动辨识

基于最优特征集与改进KELM的复合电能质量扰动辨识

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作者：伊慧娟湖南大学

学位级别：硕士

随着社会电气化程度的逐渐提高、电力电子技术的快速发展与微电网建设的日益成熟,电能质量问题成为全球关注的热点。电气化轨道的运行、新型电力电子设备的接入与分布式能源并网等行为增多导致稳态与暂态扰动的出现频率及复杂度随之增加... 详细信息

随着社会电气化程度的逐渐提高、电力电子技术的快速发展与微电网建设的日益成熟,电能质量问题成为全球关注的热点。电气化轨道的运行、新型电力电子设备的接入与分布式能源并网等行为增多导致稳态与暂态扰动的出现频率及复杂度随之增加,电能质量扰动特征的混叠严重。传统针对单一扰动的识别方式无法满足复合电能质量扰动的分类要求,因此,针对复合电能质量扰动特点完成高准确性与高效率的扰动识别已是当前国内外学者进行电能质量分类的重要内容。首先简述复合电能质量扰动研究的社会背景、学术背景及深远意义,对电能质量扰动的定义及由其构建的扰动模型进行概述,阐明扰动发生的原因及其造成的危害,梳理复合电能质量扰动识别的研究重点及待解决的问题。针对传统的复合电能质量扰动特征提取时存在提取时间长,提取的特征时频分辨率不高的问题,提出改进不完全S变换实现复合扰动特征的高效准确提取。提出随分解频率自适应调节时频分辨率的窗宽因子函数,得到特征频率的窗宽调节因子,在扰动信号的特征频率点进行S变换得到时频分解矩阵,通过此矩阵构建复合扰动特征向量,最后对复合电能质量扰动经改进不完全S变换后得到的时频结果进行分析,并与传统的特征提取方法进行仿真对比,表明本文方法不仅降低了特征提取的时间,还具有更高的时频分辨率。针对复合电能质量扰动构建的部分特征向量无效性与冗余性的特点,提出PCC-Gini的特征选择方法,通过基尼重要度对构建的所有特征向量进行重要度排序,按此排序作为搜索策略逐一向最优特征集中添加满足相关性阈值的特征,最终得到高重要度且低冗余度的最优特征集,对得到的最优特征集进行可视化分析,并与常见的特征选择方法进行仿真对比,表明本文提出的方法特征选择时间成本低,可有效去除大量冗余特征,并且由于特征维度减小,分类器的计算复杂度与训练时间也随之降低,对计算复杂度较高的分类器尤其明显。针对复合电能质量扰动识别能力与学习速度无法同步提高的问题,采用留一交叉验证法优化核极限学习机的正则化参数,并通过奇异值分解法降低模型计算复杂度,提出基于LOO-KELM的复合电能质量扰动识别方法。仿真与实测结果表明,本方法对各噪声环境下的复合电能质量扰动识别具有有效性,相比常见的分类方法,本文方法可通过时间较短的模型训练,实现准确率较高的多类复杂扰动的识别,且算法的抗噪性能好,泛化能力强。最后基于本文所提的复合电能质量扰动的特征提取、特征选择及识别方法,开发基于MATLAB GUI的复合电能质量扰动识别系统,简述系统框架及其运行环境,设计用户登录模块与扰动识别模块,通过仿真数据、PXI采集数据及电网实测数据并对上述功能模块进行功能测试,验证本文方法的可行性与实用性。

关键词：复合电能质量扰动不完全S变换基尼重要度留一交叉验证 LOO-KELM

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基于IGWO-KELM的复合电能质量扰动识别

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山东电力高等专科学校学报 2024年第3期27卷 5-9,14页

作者：万文欣陈柏寒杨威何诗雨刘闯国网湖北省电力有限公司荆门供电公司湖北荆门448000

为了提高复合电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别结果的正确率,提出了一种基于改进灰狼优化(improved grey wolf optimization,IGWO)算法核极限学习机(kernel extreme leavning madine,KELM)的复合PQD识别方法。利用S变换获得复合PQD信号的特征量,以此作为复合PQD识别模型的输入量。采用精英反向学习、自适应收敛系数和柯西变异这3种策略对灰狼优化算法进行改进,得到全局搜索性能更好的IGWO算法。采用IGWO算法对KELM的核系数和惩罚参数进行优化,建立了基于IGWO-KELM的复合PQD识别模型。仿真分析结果表明,该模型识别的准确率高达98.10%,识别效果明显优于其他方法。

关键词：复合电能质量扰动识别改进灰狼优化算法核极限学习机正确率

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分形理论和高斯混合模型在复合电能质量分类中的应用

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红水河 2025年第1期44卷 89-94页

作者：于燕平方林柳州铁道职业技术学院通信信号学院广西柳州545616

针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征... 详细信息

针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征模态函数的分形特征,并分析其分布;然后,运用GMM进行训练和预测。结果表明:所提出的3种分形特征能区分大多数复合电能质量扰动信号,但对与暂降复合的扰动信号区分能力较差;GMM能较好地对复合电能扰动进行分类,分类结果与特征分布一致,甚至更优。

关键词：复合电能质量扰动分形特征经验模态分解高斯混合模型分类

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电能质量扰动信号的检测与识别分析研究

电能质量扰动信号的检测与识别分析研究

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作者：薛婷婷兰州理工大学

学位级别：硕士

本文对单一电能质量扰动信号和复合电能质量扰动信号的特征、检测算法及识别算法分别进行了分析研究。

关键词：复合电能质量扰动扰动检测 MEEMD 扰动识别时频域特征提取复合扰动分类

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