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基于改进Hilbert-Huang变换的电网故障诊断
被引量:
21
1
作者
蒋海峰
张曼
+2 位作者
赵斌炎
王宝华
黄萌
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第A01期336-342,351,共8页
电网发生故障时,相对于开关量信息,首先产生变化的电流、电压等电气量具有更好的实时性、准确性和完备性。针对Hilbert-Huang变换(HHT)对电流信号进行故障特征提取时存在的过包络与欠包络现象,结合三点Binary细分法对HHT进行改进。通过...
电网发生故障时,相对于开关量信息,首先产生变化的电流、电压等电气量具有更好的实时性、准确性和完备性。针对Hilbert-Huang变换(HHT)对电流信号进行故障特征提取时存在的过包络与欠包络现象,结合三点Binary细分法对HHT进行改进。通过比较经改进HHT和HHT处理得到的边际谱及幅值畸变度和频率畸变度的结果,说明经改进HHT处理得到的故障元件诊断结果有更高的准确度和可靠性,避免了利用开关量信息带来的不确定性。实验证明:所提出的局部细分三次样条插值法能改善Hilbert-Huang变换出现的过包络和欠包络现象,可提高电网故障诊断结果的准确性。
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关键词
电网故障诊断
HHT
三点Binary细分
经验模态分解(EMD)
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职称材料
基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法
被引量:
19
2
作者
姜建
刘海琼
+3 位作者
李衡
赵斌炎
鲍威
郑梦娜
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第16期119-127,共9页
为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1~2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑。提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法。该方法综合考虑气象因素、时...
为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1~2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑。提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法。该方法综合考虑气象因素、时间因素、春季基础负荷因素,分析各类因素与夏季负荷高峰的相关性,确定预测样本特征值。通过K-means算法对线路负荷增长趋势进行聚类分析,筛选出未来可能负荷较重的目标线路,进而使用XGBoost算法进行线路峰值负荷预测。使用所提方法对某实际城区局部配网进行预测,算例结果验证了该算法的预测准确性。与其他算法的对比结果体现了该算法计算规模小、预测速度快的优点。
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关键词
负荷预测
电力峰值负荷
XGBoost
K-MEANS聚类
配电网
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职称材料
题名
基于改进Hilbert-Huang变换的电网故障诊断
被引量:
21
1
作者
蒋海峰
张曼
赵斌炎
王宝华
黄萌
机构
南京理工大学自动化学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第A01期336-342,351,共8页
文摘
电网发生故障时,相对于开关量信息,首先产生变化的电流、电压等电气量具有更好的实时性、准确性和完备性。针对Hilbert-Huang变换(HHT)对电流信号进行故障特征提取时存在的过包络与欠包络现象,结合三点Binary细分法对HHT进行改进。通过比较经改进HHT和HHT处理得到的边际谱及幅值畸变度和频率畸变度的结果,说明经改进HHT处理得到的故障元件诊断结果有更高的准确度和可靠性,避免了利用开关量信息带来的不确定性。实验证明:所提出的局部细分三次样条插值法能改善Hilbert-Huang变换出现的过包络和欠包络现象,可提高电网故障诊断结果的准确性。
关键词
电网故障诊断
HHT
三点Binary细分
经验模态分解(EMD)
Keywords
Power grid fault diagnosis
Hilbert-Huang transform (HHT)
3-point Binary Subdivision
empirical mode decomposition (EMD)
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法
被引量:
19
2
作者
姜建
刘海琼
李衡
赵斌炎
鲍威
郑梦娜
机构
国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
杭州沃瑞电力科技有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第16期119-127,共9页
基金
国家电网公司科技项目资助“基于泛在电力物联网与大数据分析应用的负荷预测及配网供电能力挖潜提升”(5211HZ19014P)。
文摘
为实现电网平稳迎峰度夏,需要在夏季负荷高峰前提前1~2个月对配电网线路进行峰值负荷预测,为设备部门有计划地制订和实施增容和改扩建方案提供数据支撑。提出一种基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法。该方法综合考虑气象因素、时间因素、春季基础负荷因素,分析各类因素与夏季负荷高峰的相关性,确定预测样本特征值。通过K-means算法对线路负荷增长趋势进行聚类分析,筛选出未来可能负荷较重的目标线路,进而使用XGBoost算法进行线路峰值负荷预测。使用所提方法对某实际城区局部配网进行预测,算例结果验证了该算法的预测准确性。与其他算法的对比结果体现了该算法计算规模小、预测速度快的优点。
关键词
负荷预测
电力峰值负荷
XGBoost
K-MEANS聚类
配电网
Keywords
load forecasting
electrical peak load
XGBoost
K-means clustering
distribution network
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Hilbert-Huang变换的电网故障诊断
蒋海峰
张曼
赵斌炎
王宝华
黄萌
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
21
下载PDF
职称材料
2
基于XGBoost的配电网线路峰值负荷预测方法
姜建
刘海琼
李衡
赵斌炎
鲍威
郑梦娜
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
19
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职称材料
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