高效短时DFT压扩器的实现

压扩技术作为提高伟输信号信噪比的有效手段，在通信系统中得到了广泛应用。短时DFT压扩器根据瞬时谱直接在频域对信号压扩而无需峰值检测，对降低衰落噪声、提高信号传输质量比传统压扩器更为有效，但短时DFT压扩器运算量大，计算效率低。本文通过对传输信号的序号模运算和引人循环相关，构筑了高速化短时DFT压扩器，在保证提高信噪比的前提下，有效减少了运算量和提高了计算效率，具有较大的理论意义和实用价值。

基于电流有效值实时算法的限流器快速故障辨识方法

故障限流器(FCL)能够有效限制电网短路电流,成为提高电网运行可靠性的重要方法之一。本文在分析电网短路电流特征和一种含有分裂电抗器的经济型限流器限流性能的基础上,根据电抗器的瞬时电流-电压关系和有效值概念,建立线路电流有效值实时算法。基于10kV/300A电网实例,研究故障发生后电流、电压变化特征,采用电流瞬时值、电流变化率、常规有效值算法、有效值实时算法等进行快速故障辨识时间的研究和对比分析。最后设计短路故障限流实验,对所提算法进行验证。研究结果表明,有效值实时算法在各种故障相位下均能可靠实现快速故障辨识,实现限流器快速投入电网,提高了经济型限流器的限流性能和运行可靠性。

基于DTW-FCBF-LSTM模型的超短期风速预测

为了实时调整电网调度计划、提高电网消纳风电的能力,提出了一种基于动态时间规整(DTW)进行相似数据分析、快速相关过滤方法(FCBF)进行输入属性特征选择、以及基于长短期记忆神经网络(LSTM)的超短期风速预测方法。利用DTW方法筛选出与待预测数据相似性高的训练样本;运用FCBF算法得到优选的输入特征集;构建LSTM模型进行超短期风速预测。以风电场实测数据为算例,将文中方法与现有算法的预测精度进行了对比,验证了所提方法的有效性和先进性。