基于权重修正D-S理论多判据融合的含新能源低压配网中性线断线判别方法

中性线断线故障的识别与定位对低压配电网的故障诊断有重要作用。但传统基于电流或电压故障特征量的断线检测方法会因负载的波动和其不平衡度的大小而导致漏判误判,并且随着大规模分布式新能源的接入,故障特征随着低压配电网拓扑结构的改变而改变,传统故障识别判据不再精确有效。为此,在考虑新能源接入的情况下提出了一种基于权重修正D-S理论多判据融合的中性线断线检测方法。根据中性线断线故障特性的分析结果,分别对基于中性线电流和三次谐波电流变化的电流故障特征判据以及基于中性点偏移电压的电压故障特征判据进行改进,修正新能源接入对多种判据带来的影响。最后基于动态临近历史数据的判断结果,采用权重修正D-S证据理论将改进电流、电压多个判据信息进行融合,形成中性线断线故障综合判据。该方法能够提高对不同场景的适应度,并解决传统检测带来的误判问题。仿真结果验证了该方案的有效性。

基于改进D-S证据理论的变电站继电保护二次回路故障诊断方法研究

改进D-S证据理论基础上的智能变电站继电保护二次回路故障诊断方法,对故障元件集合中的各元件故障引发概率进行判断,从而进一步完成二次回路整体的故障判断。同时,基于D-S证据理论,能够有效解决证据冲突问题,保证计算结果符合逻辑。具体来说,基于D-S理论开展继电保护二次回路故障诊断工作时,需完成SCD文件的初始化解析,有效检测继电保护故障,应用虚回路通信状态和举证表获得故障元件集合信息,进一步判定可疑故障元件集合中的故障可信度,完成整个故障诊断过程。基于此,分析改进D-S证据理论应用的各项优势,进一步研究改进D-S的证据理论变电站继电保护二次回路故障诊断步骤。

基于D-S证据理论多源信息融合与配电网故障行波分析

多源信息融合与单一信息源故障定位相比,故障定位能够充分利用电力系统自动化设备,例如将更多的卡尔曼滤波、贝叶斯理论、D-S证据理论、聚类分析、人工神经网络、专家知识系统、模糊集理论、粗糙集理论等信息汇集到一起,大幅提升故障定位的准确性。结合多源信息融合技术相关理论与D-S证据理论,在故障发生后行波的各种特性进行分析,对于故障定位与行波装置配置研究提供相应的参考理论支持。

基于D-S证据理论的变电站通信系统信息安全评估

量化各种安全威胁对变电站通信系统信息安全的影响程度是制定信息安全策略的前提。在分析变电站通信系统信息安全需求的基础上,根据信息安全的4个性质将影响其安全的各种威胁进行分类。根据该分类建立变电站通信系统信息安全评估指标以及层次关系,利用标度法计算各个安全威胁的联合权重。进一步运用D-S证据理论将专家对各种安全威胁的评估进行量化和集成,最终依据信任区间将各个安全威胁进行大小排序。算例表明,该方法能直观地量化各种安全威胁的影响程度,能为变电站信息安全策略的制定提供可量化的理论依据。

结合D-S证据推理的贝叶斯网络法在配电网可靠性评估中的应用

D-S证据理论的不确定推理方法,能够很好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题。本文针对配电网可靠性评估中原始参数的不完整或者主观性参数对评估结果的影响,将D-S证据推理方法与传统的贝叶斯网络法相结合,进行配电系统的可靠性评估。通过构造信任函数、似然函数和多状态的节点模型,建立改进的贝叶斯网络模型。该方法很好地解决了由于信息的不完整和不确定对可靠性评估结果造成的影响,减少了传统可靠性评估方法对设备原始参数的依赖性,更加客观地反映了系统的可靠性。通过实例分析,验证了该方法的有效性。

基于DSP多轴运动控制系统的研究实现

运动控制技术及系统是影响智能装备功能及性能的关键技术之一。本文介绍了研究实现高速高精度DSP多轴运动控制系统的策略及技术。该运动控制系统实现3个运动轴的位置控制、各种较为复杂的控制算法,以及大量传感器信息的快速处理,并具有开放性功能、高速高性能和模块化等特点,适用于各种先进智能装备的系统控制。

配电管理系统(DMS)及其应用功能

结合我国地区电网调度管理体制，将地区电网调度自动化功能以 １０ ｋ Ｖ 为界分为地区调度和配电控制管理两部分，前者采用部分能量管理系统（ Ｅ Ｍ Ｓ）功能，后者采用配电管理系统（ Ｄ Ｍ Ｓ）功能；介绍了 Ｄ Ｍ Ｓ的适用范围、特点、结构及与其他系统的集成关系；叙述了 Ｄ Ｍ Ｓ应用软件的功能和特点；讨论在配电系统中引入地理信息系统（ Ｇ Ｉ Ｓ）的必要性以及 Ｇ Ｉ Ｓ与 Ｄ Ｍ Ｓ的结合方式、 Ｇ Ｉ Ｓ与 Ｄ Ｍ Ｓ的动态数据交换、 Ｇ Ｉ Ｓ在线和离线应用功能；最后强调了在 Ｄ Ｍ Ｓ开发与实施中需要重视的几个问题。

一种针对LDoS攻击的分布式协同检测方法

针对近年来提出的一类新型攻击——低速率拒绝服务攻击(LDoS:Low-rate Denial of Service),提出一种位于中间网络的分布式协同检测方法DCLD(Distributed Collaborative Ldos Detection).该方法运用小波分析从多角度对LDoS攻击进行特征提取,并根据D-S证据理论,组合各种特征证据对攻击进行综合判决.各检测节点之间采用分布式协同算法实现信息交互.模拟实验结果表明,DCLD能够以较高精确度检测LDoS攻击及其分布式形式,并于靠近攻击源处对其进行响应,有效减小了攻击及防范机制本身对合法流量的影响.

基于D-S证据理论的分布式入侵检测方法研究

入侵检测系统是信息安全的一种重要手段,该文提出了一种基于D-S证据理论的分布式入侵检测系统模型,讨论了其实现方法,并进行了仿真实验,仿真实验表明经过多传感器数据融合后得到的结果优于单传感器得到的结果。

基于网络树状图和改进D-S证据理论的配电网故障定位方法

针对配电网故障信息出现异常尤其是不可识别异常而导致误判的问题,提出了一种基于网络树状图和改进D-S证据理论的配电网故障定位新方法。该方法的突出优点在于使用多源信息进行故障定位,可避免因单源信息发生异常导致的误判。首先提出了一种新的基于网络树状图的搜索算法,该算法利用配电网故障时产生的故障指示器信息、配变报警信息和电话投诉信息建立相应的网络树状图,并通过搜索网络树状图进行故障初步定位。然后利用改进D-S证据理论将每种故障信息的定位结果进行信息融合,得到最终的定位结果。实例结果表明所提方法有效、可行,可以解决故障信息出现不可识别异常时的定位问题。

D-S证据理论改进方法的应用

拟合优度的χ2检验,对于中小样本来说,方法并不理想,有时甚至会得到矛盾的检验结果.而利用D-S证据理论合成方法,当k→1,会得到有悖常理的结果.提出了一种新的检验方法,应用D-S证据理论改进的方法进行于分布假设检验.新的方法不仅适用于中小样本的检验,而且提高了检验结果的可靠性.

基于D-S证据理论的配电终端状态诊断

为满足配电系统精益化运维对二次设备状态检修的要求,提出了一种多源信息融合的配电终端状态诊断方法。通过分析配电终端的运行监测信息,提炼出三种方便采集的状态特征量,从而建立了配电终端状态诊断的证据体系。提出了基于相关系数的基本概率分配函数构造方法,为避免故障终端样本数量不足导致的训练偏差,利用基于专家经验的加权平均模糊隶属度代替相关系数完成实际计算。利用D-S证据理论合成规则实现多元信息融合,并根据基本概率分配决策准则来判断配电终端的状态。最后,对配电终端的状态诊断进行了实例分析,相关结果验证了所提方案的有效性。

基于最优k值k-means聚类分析的湖相沉积土层岩土参数分布研究

对岩土参数进行传统的k-means聚类分析时,因无法确定k值,而导致无法有效剔除误差数据。为得到岩土参数可靠取值范围,基于最优k值的k-means算法进行研究,通过量化样本内距离和聚类紧密性来确定聚类数目k值,避免了传统k值的随机选取。对粉土的三个基本物理力学指标:黏聚力c、内摩擦角φ、压缩模量E_(s)进行空间聚类分析。通过比较不同k值时的E_(E)值,确定最优k值为5。聚类完成后,原样本被划分为5类子样本。样本数量最多的一类为最优子样本,这类子样本与原样本分布一致,且数量偏离程度及变异性较小。对除最优类外的其他四类子样本进行分布检验,可知A-D检验法适用于小样本,而K-S检验法适用于大样本。根据偏度系数c值,调整合适的区间长度,进一步优化参数取值范围,并与工程实际采用值对比,检验方法的可行性。该分析方法实现由小样本代替大样本进行参数统计分析求取可靠的取值区间,简化计算,提高工作效率。

基于权值改进D-S理论的对空目标识别融合

针对传统证据理论证据高冲突性问题,提出了一种基于权值改进型Dempster-Shafer(DS)理论的对空目标识别方法。在研究D-S证据理论数学模型基础上,依据泛函距离空间理论,更新计算各个传感器的信度函数可靠性权值,对各个传感器的基本概率赋值函数进行修正,最后利用D-S合成公式对各个传感器进行融合判决。仿真结果证明了该方法的有效性。

基于云模型和D-S证据理论的配电变压器健康状态评估

针对配电变压器健康状态评估中各评估状态量存在模糊性和随机性的问题,提出一种基于云模型和D-S证据理论的配电变压器健康状态评估方法。首先,建立配电变压器健康状态评估指标体系,确定评估指标的权重,并划分评估结果的等级;其次,利用云模型将不确定性概念中的模糊性和随机性有机结合在一起,得到了各指标的隶属度,将各指标的隶属度作为D-S证据理论具体应用中各证据的初始概率分布,并对其进行修正;最后,将修正后的概率分布按照融合规则进行融合,得到配电变压器健康状态的评估结果。通过实例分析,验证了该健康状态评估方法的有效性及可行性,评估结果更符合实际情况。研究成果可为配电变压器的状态检修提供依据。

基于D-S证据理论对超市消费者购物分析

介绍了D-S证据理论的基本原理,结合超市消费者需求情况,给出了一个利用D-S证据理论来对消费者购买商品不确定性的确定性计算算法。

基于DFOS的排灌水条件下土体变形响应模型试验研究

黏土层和砂土层交替变化的多层土体在强烈开采地下水作用下极易产生压密固结而引发地面沉降灾害。本文针对含水层释水引起地面沉降问题,研制了地面沉降试验装置,进行了排灌水条件下含水层系统的沉降及回弹试验。采用分布式光纤感测技术对土体内部应变分布及含水率变化进行耦合监测,并分析了各分层对水位变化的响应特征。结果表明:黏土层和砂土层均表现出了排水压缩和灌水回弹特点,黏土层变形较砂土层明显。各层变形与含水率变化具有良好的对应关系,表现为砂土层变形和含水率变化基本同步,而黏土层变形略微滞后于含水率变化。黏性土压缩曲线具有明显的分段特征,排水时当含水率低于液限后迅速减小,黏土层压缩速率明显加快;回灌时当含水率高于液限后,回弹速率明显加快。试验结果对研究地面沉降机理、评价地面沉降潜力及地下水利用具有重要意义。

基于改进D-S证据理论的数据融合目标分类

首先采用分类算法对MSTAR数据集进行十类目标分类识别、三类目标的变体分类识别,然后根据分类调参过程中的先验知识修正证据即分类器输出,构造基本置信函数,并采用改进的合成规则即基于冲突系数K和Pignistic概率距离相结合的冲突度量方法,对冲突证据采用按比例分配冲突度的合成规则进行合成。未融合时,三类目标的变体分类准确率最高为93.553%,融合后三类目标变体分类识别率为95.092%,提升幅度约是理想状态的37%。

基于HDFS优化传统信息化架构的数据存储模式

首先,分析了企业传统信息化架构下数据存储现状;然后,结合Hadoop技术特点,提出了运用Hadoop分布式文件系统(HDFS)提升企业数据存储能力的思路和系统架构;最后,通过经济、效率和可靠性等方面的分析,说明其可行性。

改进的D-S证据推理地图匹配算法

随着中国的高速发展,城市道路拓扑结构越来越复杂,一些常用的地图匹配算法难以适应当今各种复杂的道路类型,尤其是道路交叉口.针对道路交叉口易出错、稳定性差等问题,文中提出了一种改进的D-S证据推理地图匹配算法.该算法对原有算法加以改进,简化证据公式,重新确定基本概率分配函数,并引人第三个证据一历史匹配程度,利用分布式融合模型对证据加以融合,将距离和角度两个基本证据融合后的结果与历史匹配程度证据再加以融合,比较二次融合后的基本概率分配函数值来确定最佳匹配路段.对改进算法执行模拟测试,与其他三种算法相比的结果表明,在错综相连的道路交叉口区域内改进算法拥有更高的匹配准确率且单点匹配耗时更少.