针对基于双二阶广义积分器锁相环(Daul Second-Order General Integrator PLL,DSOGI-PLL)无法滤除直流分量和对低次谐波分量衰减能力较弱的问题,对DSOGI-PLL进行改进。通过在基于SOGI单元的移相电路中引入求差节点的方法来滤除直流分量...针对基于双二阶广义积分器锁相环(Daul Second-Order General Integrator PLL,DSOGI-PLL)无法滤除直流分量和对低次谐波分量衰减能力较弱的问题,对DSOGI-PLL进行改进。通过在基于SOGI单元的移相电路中引入求差节点的方法来滤除直流分量;通过分析不同次数的谐波经过dq变换后的特点,采取平均滑动滤波(Moving Average Filtering,MAF)对谐波进行滤除。利用MATLAB 2019b软件搭建仿真模型,仿真结果表明,改进后的DSOGI-PLL能有效滤除电压中的直流分量和谐波分量,在电网电压受到扰动的情况下能快速准确地提取电网电压同步信息。展开更多
[目的]供电部门记录的正确的拓扑信息有助于工作人员监测电网信息,分析故障,优化电网运行以满足低压配电台区精益化、智能化管理的需要。目前,各式新型用电设备及用户的加入使低压配电网络结构呈现出持续变化的特征,线路维护成本被大大...[目的]供电部门记录的正确的拓扑信息有助于工作人员监测电网信息,分析故障,优化电网运行以满足低压配电台区精益化、智能化管理的需要。目前,各式新型用电设备及用户的加入使低压配电网络结构呈现出持续变化的特征,线路维护成本被大大提高。[方法]为此,提出基于密度聚类的低压台区归属关系识别方法。首先,提取智能电表有效电压数据生成高维时序电压矩阵;其次,采用t分布随机近邻嵌入方法(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)对高维时序电压数据进行特征提取与降维;然后,应用基于数据密度的噪声应用空间聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)对降维后的数据进行聚类分析,实现低压用户台区归属信息的识别;最后,对海南省三亚市某台区实际数据进行分析,并将所提方法与其他主流的拓扑识别算法进行对比。[结果]分析结果表明所提方法能够达到95%以上的台区识别准确率,高于目前其他主流的拓扑信息识别方法。[结论]文章中的方法在解决此类问题上具有有效性与优势性,可以为实际工程应用提供参考,为低压台区拓扑信息识别领域提供不一样的研究思路。展开更多
文摘针对基于双二阶广义积分器锁相环(Daul Second-Order General Integrator PLL,DSOGI-PLL)无法滤除直流分量和对低次谐波分量衰减能力较弱的问题,对DSOGI-PLL进行改进。通过在基于SOGI单元的移相电路中引入求差节点的方法来滤除直流分量;通过分析不同次数的谐波经过dq变换后的特点,采取平均滑动滤波(Moving Average Filtering,MAF)对谐波进行滤除。利用MATLAB 2019b软件搭建仿真模型,仿真结果表明,改进后的DSOGI-PLL能有效滤除电压中的直流分量和谐波分量,在电网电压受到扰动的情况下能快速准确地提取电网电压同步信息。
文摘[目的]供电部门记录的正确的拓扑信息有助于工作人员监测电网信息,分析故障,优化电网运行以满足低压配电台区精益化、智能化管理的需要。目前,各式新型用电设备及用户的加入使低压配电网络结构呈现出持续变化的特征,线路维护成本被大大提高。[方法]为此,提出基于密度聚类的低压台区归属关系识别方法。首先,提取智能电表有效电压数据生成高维时序电压矩阵;其次,采用t分布随机近邻嵌入方法(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)对高维时序电压数据进行特征提取与降维;然后,应用基于数据密度的噪声应用空间聚类方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)对降维后的数据进行聚类分析,实现低压用户台区归属信息的识别;最后,对海南省三亚市某台区实际数据进行分析,并将所提方法与其他主流的拓扑识别算法进行对比。[结果]分析结果表明所提方法能够达到95%以上的台区识别准确率,高于目前其他主流的拓扑信息识别方法。[结论]文章中的方法在解决此类问题上具有有效性与优势性,可以为实际工程应用提供参考,为低压台区拓扑信息识别领域提供不一样的研究思路。
