基于滑动数据窗的电压暂降检测方法与装置

基于电压暂降的有效性检测方法,该文提出了一种基于滑动数据窗的电压暂态检测方法。该方法采用差值电压检测电压暂态发生时刻和持续时间,采用有效值计算电压暂降深度;基于所述方法开发了电压暂降检测装置,进行多种情况下电压暂降检测试验。试验结果表明,文中所述方法能对电压暂降的特征量进行准确检测,且检测速度快、精度高。

基于数据流的非侵入式负荷识别与分类

为了配合非侵入式系统对于负荷的监测、识别和分类,提高识别功能的可靠性和准确度,提出了新的典型负荷投切检测方法。该方法基于改进滑动双边窗法对于暂态过程的起始和终点确定,运用相关函数法和暂态能量算法。对比运用暂态能量法确定最具区分度的计算结束点,引入基于信息融合理论的判定结果作为判据,确定数据融合误差率阈值进行判定。应用相关函数法进行校验。算例中通过MATLAB仿真验证了该系统对于区分不同负荷投切事件的有效性。

变压器励磁涌流仿真建模优化及应用测试

研究针对单相变压器内部结构进行仿真建模、并对该数据信息进行识别和抑制,在变压器内磁通比变化和合闸时动态过程,建立单相变压器仿真模型,设计出变压器励磁涌流抑制系统。通过使用TMS320F2812主控制器,采样模块中应用TV31B02电压互感器和TA21A11电流互感器,将变压器电流、电压转换为合适的信号。结果表明:励磁涌流识别方法的识别误差最小;使用抑制系统后产生的励磁涌流的最大值为15.2A,仅为额定电流的2倍。

一种新模式常规采样GOOSE跳闸变压器保护的设计及应用

为解决智能变电站复杂数字采样回路环节引起的采样数据异常,提出一种新模式的常规采样GOOSE跳闸变压器保护设计方法。利用NPI插件实现模拟量双AD直接采样的新采样回路并兼容GOOSE信息传输,同时配合基于滑动数据窗的双AD实时采样数据互校验判据,用于监测采样数据的有效性。另外,针对特高压变压器涌流特性,提出了一种分相差流谐波或闭锁、非间断点开放的综合励磁涌流识别判据。仿真结果表明,综合励磁涌流识别判据可以应用于新模式的变压器保护。

一种基于机电波理论的电网扰动在线定位方法

扰动位置的及时获得对于进行电网安全稳定控制具有重要价值。根据扰动后发电机频率在稳态时的短周期波动特性以及机电波到达后的单调特性,提出了基于滑动数据窗的机电波到达时间在线辨识方法,能够在线快速建立待检时间向量。针对电网的框架结构模型对应的无向赋权图,采用全局最短路径搜索的Floyd算法构建了由不同故障点机电波在整个电网中传播时间组成的参考时间矩阵。最终借助最小距离分类器原理实现扰动位置的辨识。仿真结果验证了本算法的正确性。

高压直流输电系统短路比在线估计

高压直流输电系统中,获得实时短路比具有重要意义,其关键是实时取得交流系统的短路容量。基于戴维南等值电路,提出一种利用独立随机矢量协方差特性求解戴维南等值参数来计算短路容量,从而获得短路比的方法。为避免传统方法中戴维南等值参数的漂移问题,根据交流侧电气量测量值,求取其均值和偏差,利用独立随机矢量协方差特性对阻抗解析式进行简化,采用滑动数据窗在线计算得到等值阻抗。用等值阻抗计算得到交流系统短路容量,从而计算实时短路比,实现高压直流输电系统短路比的在线估计。通过理论仿真和对德阳-宝鸡±500 kV高压直流输电工程实测数据的分析,验证了方法的准确性和实时性。

实时在线桥梁模态参数自动识别

为系统实现桥梁实时在线模态参数自动识别,从数据分析和系统搭建两方面解决桥梁模态参数自动识别问题。首先,引入改进的模糊C均值聚类(fuzzy C⁃means,简称FCM)算法,通过设定最大聚类数目,得到不同聚类数目下的累积邻接矩阵,并引入图切分算法,自动确定最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;其次,提出集数据采集、传输和分析一体化的模态参数自动识别系统框架,通过建立数据解析过程,保证实时在线模态识别的数据获取,并提出动态可变滑动数据窗,保证在线自动识别的实时性;最后,将提出的算法和系统框架运用于拱桥模型来验证所提方法和系统的可行性。结果表明:改进的模糊C均值聚类算法不需要任何人工干预,在默认参数下就可以自动获得最佳聚类数目,实现稳定图自动识别;提出的自动识别系统框架和动态可变滑动数据窗能够实现模态参数自动识别,并保证识别的实时性;提出的桥梁模态参数自动识别方法和自动识别系统能够用于桥梁结构实时在线模态参数的自动识别。

用数字信号处理技术实现电源频率的无噪声检测

常规的测量电源系统工作频率的方法易受噪声和谐波的影响。该文介绍一种用来测量电源系统工作频率的新方法。该方法基于数字信号处理技术 ,采用滑动数据窗算法 ,能对电源频率附近 4 0Hz范围内频率信号进行正确地无噪声检测 ,并易于用现有技术实现。文中详细介绍了该测量系统的设计、算法以及采用数字信号处理技术的实现方法。

永磁同步交流牵引系统准实时小波降噪应用研究

电流传感器信号是永磁同步电机矢量控制的重要参数,也是永磁同步电机矢量控制能否成功的关键因素。提出一种基于滑动数据窗的准实时小波降噪算法,应用于永磁同步牵引系统中。仿真结果表明,当系统电流传感器信号受到污染时,该降噪算法能有效去除传感器噪声对系统性能的影响,提高系统稳定性,并满足实时性要求。在永磁同步交流牵引控制系统中,利用DSP处理器构建准实时降噪子模块,试验结果表明该方法可以提高控制系统在传感器信号污染下的稳定性。

基于Hoeffding Tree的电能质量在线扰动分类

为满足电能质量扰动事件的在线分类需求,提出了一种基于Hoeffding Tree的电能质量扰动在线分类方法。对电能质量在线扰动分类中的关键技术进行了研究,提出用小波变换和离散傅里叶变换相结合的判别方法检测电能质量扰动,该算法采用自适应滑动数据窗算法,能够根据扰动持续时间提取完整的扰动事件。以小波信号能量以及基波有效值构成特征向量,利用Hoeffding Tree算法构建增量式分类训练模型。仿真结果表明,所提方法的准确度和效率均满足电能质量扰动事件在线检测和分类的要求。

基于固定网格小波神经网络的不规则波中船舶横摇运动在线预报

船舶横摇运动预报对于船舶安全与作业非常重要。本文应用固定网格小波神经网络在线预报不规则波中的船舶横摇运动。该固定网格小波神经网络由离散的小波激活函数组成,其结构和参数可以基于滑动数据窗在线调整;在每一个滑动数据窗,误差下降比判据被用来从小波函数库中选择重要的小波函数项来构建小波神经网络模型,直到该模型可以较好地表达所研究的非线性系统,获得的模型一般比较简洁。预报结果表明,仅仅几个小波函数项就可以很好地捕捉到不规则波中船舶横摇运动的非线性动力学内在特性,这不仅展示了小波函数很强的非线性表达能力,也证实了所采用的建模方法对于预报船舶在不规则波中的横摇运动的有效性。

SWFP-Miner： an efficient algorithm for mining weighted frequent pattern over data streams

Previous weighted frequent pattern （WFP） mining algorithms are not suitable for data streams for they need multiple database scans. In this paper, we present an efficient algorithm SWFP-Miner to mine weighted frequent pattern over data streams. SWFP-Miner is based on sliding window and can discover important frequent pattern from the recent data. A new refined weight definition is proposed to keep the downward closure property, and two pruning strategies are presented to prune the weighted infrequent pattern. Experimental studies are performed to evaluate the effectiveness and efficiency of SWFP-Miner.

基于TTGNPE算法的间歇过程监控

针对间歇过程中三维数据展开为二维造成的部分信息丢失以及数据的全局和局部结构可能发生的变化,提出一种基于张量分解的时序扩展全局局部邻域保持嵌入(TTGNPE)算法.首先利用TTGNPE算法直接处理间歇过程中的三维数据,以避免因展开为二维而造成的信息丢失;然后,将近邻流形嵌入并引入数据空间的全局和局部结构保持中,充分提取数据的局部和全局特征信息;最后,结合移动数据窗技术来处理过程的动态时变性,检测到故障后用贡献图法诊断出故障变量.通过青霉素发酵过程验证了所提出的算法对间歇过程故障检测与诊断的优越性.