基于GPRS的箱式变电站监控器设计

箱式变电站作为电力系统输配电的末端环节有着很广泛的应用性,鉴于通信的局限性,提出一种采用GPRS无线通讯方式的箱式变电站监控器。监控器以TMS320F2812 DSP为控制核心,并结合无线网络技术,应用SIM300模块作为通信模块,实现对箱式变电站电力参数的采集和传输、运行状况的监测和控制。监控器采用模块化思想,结构简单,功能实用,可靠性高,符合现代配电自动化的需要。

基于SIMULINK的锅炉汽包液位控制研究

以寻求一种最佳的对锅炉汽包液位控制方案为目的,对已有被控对象分别进行P ID控制与模糊控制的仿真。通过比较两者优缺点,提出模糊增益自调整P ID控制。仿真结果表明,新方案对系统控制有明显改善。

基于五点三次平滑和ARMA的次同步振荡参数辨识

为了准确辨识电力系统次同步振荡模态参数,文章提出一种五点三次平滑和自回归滑动平均(auto-regressive moving average,ARMA)算法相结合的次同步振荡模态辨识方法。首先使用五点三次平滑算法对次同步振荡信号进行去噪预处理,然后对去噪后的信号建立ARMA模型进行次同步振荡模态参数辨识。算例分析结果表明,与希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)算法和ARMA算法相比,该方法去噪性能更好,辨识精度较高。进一步对仿真系统信号进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT),其结果也验证了所提辨识方法的正确性和实用性。

基于电流—振动信号联合分析的高压断路器操动机构故障诊断方法

高压断路器分合闸操作伴随的电流、振动信号特征与电气和机械状态息息相关。提出一种线圈电流和振动信号联合分析的断路器操动机构故障诊断方法,针对线圈电流“双峰状”特点,提取关键时序特征和刻画波形畸变的波形特征。为捕捉振动信号细节变化,对振动信号进行自适应噪声集合经验模态分解CEEMDAN后,进一步计算各分量的时频分布,得到时间、频率边缘特征。将电流和振动特征组成的高维特征由因子分析进行降维处理,作为支持向量机SVM的输入进行故障诊断。实验表明,该方法能够有效提升断路器典型故障诊断准确率,且时间开销较少,为断路器机械故障诊断提供了新思路。

电力系统继电保护不稳定原因分析及解决措施

在信息、通信、网络技术高度发展的今天，电力系统也顺应社会发展趋势和要求，逐渐向着自动化、智能化方向发展，继电保护就是实现电力系统智能化、自动化的基础，起到维护电力系统功能、保护电力系统安全运行的作用。但不论是智能电力系统，还是继电保护设备，都有着较为复杂的结构，在电网规模日渐扩大的同时，继电保护系统极易受到外部因素的干扰和影响，出现继电保护不稳定或是继电保护故障问题。基于此，十分有必要对引发继电保护不稳定的原因进行分析，了解事故发生后采取何种事故处理措施。

基于数据均衡化与改进鲸鱼算法优化核极限学习机的变压器故障诊断方法

针对不平衡数据对变压器故障诊断模型辨识精度的影响,提出一种基于自适应综合过采样(ADAptive SYNthetic,ADASYN)与改进鲸鱼算法优化核极限学习机的变压器故障诊断模型。首先,利用ADASYN算法优化变压器故障数据均衡化处理,解决变压器故障数据集类间不平衡给模型带来的偏倚问题。其次,通过多策略组合改进了鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)的搜索速度、收敛能力和局部极值的逃逸能力。最后,改进鲸鱼算法对核极限学习机(kernel based extreme learning machine,KELM)正则化系数和核函数参数寻优,构建改进鲸鱼算法优化核极限学习机(IWOA-KELM)故障诊断模型。将模型应用于变压器故障诊断领域,用该模型与粒子群算法核极限学习机模型(PSO-KELM)、灰狼算法优化核极限学习机模型(GWO-KELM)和鲸鱼算法核极限学习机模型(WOA-KELM)的诊断精度对比,分别提升14.17%、12.5%和8.34%,这证明了所提故障诊断模型具有更高的精度和泛化能力。