为了更迅速、准确地识别出高压电缆的局部放电故障,本文提出一种基于卷积长短期注意力(convolutional long short-term attention,CNN-LSTM-Attention)神经网络的高压电缆局部放电预测方法.首先,对高压电缆局部放电信号进行实时监测,并...为了更迅速、准确地识别出高压电缆的局部放电故障,本文提出一种基于卷积长短期注意力(convolutional long short-term attention,CNN-LSTM-Attention)神经网络的高压电缆局部放电预测方法.首先,对高压电缆局部放电信号进行实时监测,并用小波分析将其离散,把长信号切分成多段信号且提取每段信号的统计特征量;其次,根据特征量构建神经网络分类模型,其由能够提取轮廓特征的卷积层、提取信号时序特征的长短期记忆层以及具有时序重要部分捕捉能力的注意力层构成;最后,通过实际数据进行仿真.结果表明:所提方法能准确识别较高采样率的异常放电信号,且相比传统神经网络,CNN-LSTM-Attention神经网络的故障识别准确率有明显提高,其马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient,MCC)为0.87103.展开更多
模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converters,MMC)具有维护方便,易扩容等优点,在柔性直流输电(High Voltage Direct Current,HVDC)、电网谐波治理等领域得到广泛应用。但其子模块中的分散电容,在实际使用中会产生谐波环流,影响...模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converters,MMC)具有维护方便,易扩容等优点,在柔性直流输电(High Voltage Direct Current,HVDC)、电网谐波治理等领域得到广泛应用。但其子模块中的分散电容,在实际使用中会产生谐波环流,影响了模块电容电压波动,降低换流器的安全裕度和经济性。文章首先介绍了MMC组成结构;然后通过建立桥臂瞬时功率方程,分析环流产生机理,并得出桥臂环流中存在二次谐波分量的结论,通过控制直流侧电压与桥臂等效输出电压之间的差值,调节环流中的谐波分量,进而将现阶段国内、外环流抑制方法分为间接环流抑制方法与直接环流抑制方法,并对环流的利用也做了相关阐述。最后对环流抑制存在的问题进行总结与展望。展开更多
文摘模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converters,MMC)具有维护方便,易扩容等优点,在柔性直流输电(High Voltage Direct Current,HVDC)、电网谐波治理等领域得到广泛应用。但其子模块中的分散电容,在实际使用中会产生谐波环流,影响了模块电容电压波动,降低换流器的安全裕度和经济性。文章首先介绍了MMC组成结构;然后通过建立桥臂瞬时功率方程,分析环流产生机理,并得出桥臂环流中存在二次谐波分量的结论,通过控制直流侧电压与桥臂等效输出电压之间的差值,调节环流中的谐波分量,进而将现阶段国内、外环流抑制方法分为间接环流抑制方法与直接环流抑制方法,并对环流的利用也做了相关阐述。最后对环流抑制存在的问题进行总结与展望。
