基于相电压图像生成的配电网故障类型辨识方法

1

作者 蒋涛 刘刚 +2 位作者 吕东飞 郭赢 李子浩 《制造业自动化》 2025年第8期90-98,共9页

为了有效地解决配电网故障类型辨识困难的问题,提出了一种基于相电压图像生成的配电网故障类型辨识方法。首先,提取故障前与故障后一个周期的三相电压信号,并通过模变换矩阵将获取的三相电压信号转换为线模分量;其次,利用格拉姆角和场... 为了有效地解决配电网故障类型辨识困难的问题,提出了一种基于相电压图像生成的配电网故障类型辨识方法。首先,提取故障前与故障后一个周期的三相电压信号,并通过模变换矩阵将获取的三相电压信号转换为线模分量;其次,利用格拉姆角和场以及格拉姆角差场将电压信号的线模分量转换为含有丰富故障特征的图像,并将这两种特征图进行空间域图像融合,融合后图像的点线面等信息可以充分反映当前系统的运行工况;最后,将融合后的图像输入到卷积神经网络中,通过Softmax函数输出配电网故障类型。实验结果表明,所提方法在高阻接故障时,依然能够准确地诊断出配电网故障类型,且诊断方法具有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 故障类型辨识 格拉姆角场 卷积神经网络 图像融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

光伏系统直流侧故障电弧类型辨识及电路保护 被引量：24

2

作者 吴春华 徐文新 +1 位作者 李智华 徐立娟 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第17期5028-5036,共9页

光伏阵列中故障电弧类型分为串联型和并联型,针对不同类型的故障电弧需要采用不同的电路保护策略,研究光伏系统故障电弧特性、检测方法及故障电弧类型辨识方案对保证光伏系统运行的可靠性具有重要意义。为了能准确检测电弧信号,首先采... 光伏阵列中故障电弧类型分为串联型和并联型,针对不同类型的故障电弧需要采用不同的电路保护策略,研究光伏系统故障电弧特性、检测方法及故障电弧类型辨识方案对保证光伏系统运行的可靠性具有重要意义。为了能准确检测电弧信号,首先采集光伏系统直流母线电流信号,随后通过标准差提取信号时域特征、小波包分析提取信号频域特征,构建特征平面,根据信号在特征平面内的位置进行故障电弧检测;提出后断前检法(断开光伏系统直流母线,在断点前采集光伏阵列电压信号进行故障电弧再检测)进行串并联故障电弧区分。理论分析和实验结果验证了所提方法的可行性和正确性。 展开更多

关键词 光伏系统 故障电弧 小波包 特征平面 类型辨识

原文传递

大数据条件下城市用地类型辨识研究——基于出租车GPS数据的动态感知 被引量：11

3

作者 梁军辉 林坚 杜洋 《上海国土资源》 2016年第1期28-32,共5页

随着大数据的广泛应用以及城市规划管理的智慧化、精细化转变,土地管理需要丰富城市探查视角,开拓用地分类方式。传统遥感影像分类具有时效性低、不能反映真实用地功能的弊端,而基于价值密度低、时效性高的GPS数据进行土地分类可以有效... 随着大数据的广泛应用以及城市规划管理的智慧化、精细化转变,土地管理需要丰富城市探查视角,开拓用地分类方式。传统遥感影像分类具有时效性低、不能反映真实用地功能的弊端,而基于价值密度低、时效性高的GPS数据进行土地分类可以有效克服这一不足。本文以深圳市福田区为案例,通过海量出租车GPS数据的时空挖掘,在验证居民活动、出租车上下车活动与城市用地类型之间相关关系的基础上,利用SVM监督分类算法和粒子群优化方法得出的最优参数对出租车GPS数据进行分类和准确率验证。结果显示:出租车GPS数据的分类结果与福田实际的土地利用类别匹配精确度高达97.16%,可以证明出租车GPS数据能够实现对城市土地利用类型实时、精确的动态感知。 展开更多

关键词 城市用地 类型辨识 大数据分析 SVM算法 动态感知

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度残差学习和三线激光结构光的复杂交叉焊缝类型辨识 被引量：3

4

作者 张弛 陈荣涛 +2 位作者 王皖勇 卢军国 张轲 《热加工工艺》 北大核心 2023年第21期49-54,共6页

为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使... 为实现船壁大拼接焊缝的自动化除锈,提出了一种基于人工智能深度学习结合三线激光结构光的复杂交叉焊接接头类型辨识方法。基于三线激光在不同类型交叉焊缝上的激光条纹特征区别,采用ResNet深度残差学习模型对其特征进行提取和学习,使用迁移学习方式对模型进行训练,得到一个训练准确率接近100%的识别模型。实验验证表明,该模型能有效识别直线、十字、T字、左L、右L、左T和右T等7种交叉焊缝类型,可实现爬壁除锈机器人运行中交叉焊缝类型的实时预测,为爬壁除锈机器人的全自主除锈的路径跟踪、定位和导航奠定了良好基础。 展开更多

关键词 深度学习 三线激光结构光 除锈爬壁机器人 焊缝交叉类型辨识

原文传递

基于计算机大数据的船舶视频图像类型辨识分析

5

作者 高洁 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第2期82-84,共3页

传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神... 传统船舶视频图像类型识别算法在图像类型识别计算过程中,存在视频图像高频尺度空间像素子带系数计算精度较低,导致图像画面差异辨识度降低,无法高精度对比图像特征参量的问题。因此,提出计算机大数据船舶视频图像类型辩识分析。通过神经网络算法,建立视频图像特征的神经网络模型;根据特征模型推导建立辨识模型。在辨识模型的基础上,通过导入大数据高频子带尺度算法,对图像特征尺度空间内的高频子带系数进行优化计算,从而提升视频图像类型的辨识精度。通过实验数据对比表明:提出的视频图像辨识算法,能够有效改善图像类型识别环境,提升图像类型辨识精度,解决了传统辨识算法辨识精度低的问题。 展开更多

关键词 大数据 船舶 视频图像 类型辨识

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进生成对抗网络的电压暂降事件类型辨识研究 被引量：12

6

作者 沙浩源 梅飞 +4 位作者 李丹奇 李轩 张宸宇 史明明 郑建勇 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第22期7648-7659,共12页

为缓解特征自提取模型对电压暂降样本数据量的依赖,提高模型的特征抓取能力,该文提出基于改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的暂降事件类型辨识算法。首先,将暂降三相电压数据转... 为缓解特征自提取模型对电压暂降样本数据量的依赖,提高模型的特征抓取能力,该文提出基于改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的暂降事件类型辨识算法。首先,将暂降三相电压数据转换为基于空间矢量(space phasor model,SPM)的二维轨迹曲线,以此作为智能模型的输入。然后,对AC-GAN进行改进,通过在判别器内融合卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)来改善判断模型的特征自提取能力,从而提高整个AC-GAN网络的性能。利用所生成的与真实样本特性及分布一致的数据,来实现数据增强,以解决非平衡样本条件下特征学习不充分的问题。最后,利用江苏地区实际数据场景验证了所提算法在不同数据条件下准确而稳定的暂降类型辨识能力。 展开更多

关键词 辅助分类生成对抗网络 空间矢量 卷积注意力机制 暂降事件 类型辨识

原文传递

基于快速独立分量分析算法的气体绝缘开关设备局部放电混合信号分离与缺陷类型辨识 被引量：10

7

作者 云玉新 赵笑笑 +2 位作者 李世鹏 李可军 张晓星 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期853-860,共8页

为解决气体绝缘开关设备(GIS)内多种绝缘缺陷并存时的混合局部放电(简称局放)的信号分离和缺陷类型辨识问题,提出了基于快速独立分量分析(FastICA)算法的GIS局放混合信号分离与模式识别方法。该方法具体包括:采用FastICA算法从局放混合... 为解决气体绝缘开关设备(GIS)内多种绝缘缺陷并存时的混合局部放电(简称局放)的信号分离和缺陷类型辨识问题,提出了基于快速独立分量分析(FastICA)算法的GIS局放混合信号分离与模式识别方法。该方法具体包括:采用FastICA算法从局放混合信号中分离出单一局放信号,针对各单一局放信号,提出的模式识别策略是通过增添相反符号和幅值归一化的单一局放信号用于分类器训练或者使用对信号符号不敏感的特征(如分形特征等)作为分类特征。算例分析结果表明,提出的方法能够实现GIS多绝缘缺陷局放信号的有效分离,并能对分离出的单一局放信号进行准确缺陷类型辨识,且具有抗噪能力强、计算速度快、robust性好等优点。 展开更多

关键词 气体绝缘开关设备 局部放电 快速独立分量分析 多绝缘缺陷 混合信号分离 缺陷类型辨识

原文传递

基于深度置信网络的电网故障类型辨识 被引量：13

8

作者 杨雯 尹康涌 +2 位作者 鲍奕宇 尹项根 徐彪 《电力工程技术》 北大核心 2021年第2期169-177,共9页

高效可靠的电网故障分类有利于指导调控人员快速排查和消除故障、恢复系统供电,对保障系统安全可靠运行具有重要意义。为了克服浅层智能方法对信号处理技术和人工经验的依赖以及对复杂电力系统特征提取和表达的不足,文中基于故障录波信... 高效可靠的电网故障分类有利于指导调控人员快速排查和消除故障、恢复系统供电,对保障系统安全可靠运行具有重要意义。为了克服浅层智能方法对信号处理技术和人工经验的依赖以及对复杂电力系统特征提取和表达的不足,文中基于故障录波信息,提出一种基于深度置信网络的电网故障类型辨识方法。直接以故障发生后的各相电流/电压以及零序电流/电压作为网络输入,从原始时域信号中自动学习和提取故障状态特征,从而实现故障类型的辨识。IEEE 39节点仿真系统案例和电网实际故障案例均表明该方法具有良好的故障特征提取能力,在数据降维过程中能保持数据原本的特征,且辨识结果不受过渡电阻、故障时刻、故障位置、负荷大小等因素的影响,与传统人工神经网络模型相比其识别准确率更高。 展开更多

关键词 电力系统 深度学习 故障录波 深度置信网络 故障类型辨识

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于证据推理规则的船舶柴油机磨损类型辨识研究 被引量：6

9

作者 徐晓健 严新平 +1 位作者 盛晨兴 袁成清 《摩擦学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期814-822,共9页

为了利用不确定、不完整信息对船舶柴油机磨损故障进行诊断,以磨粒的二维和三维特征作为诊断信息,提出了基于证据推理(ER)规则的船舶柴油机磨粒类型辨识模型,并以此作为识别柴油机磨损类型的依据.在船舶柴油机油底壳附近安装油液监测系... 为了利用不确定、不完整信息对船舶柴油机磨损故障进行诊断,以磨粒的二维和三维特征作为诊断信息,提出了基于证据推理(ER)规则的船舶柴油机磨粒类型辨识模型,并以此作为识别柴油机磨损类型的依据.在船舶柴油机油底壳附近安装油液监测系统以采集油液样本,提取油液中磨粒的二维和三维特征.对每一磨粒特征进行k均值聚类确定其参考值,对磨粒样本与参考值的相似性进行似然归一化,获得了证据的置信度分布.考虑辨识证据的可靠性和重要性,利用ER融合规则对多条辨识证据进行融合,辨识磨粒类型,进而确定柴油机磨损类型.通过5折交叉验证以及不同模型对比分析表明:该模型能够利用不确定、不完整信息识别磨粒类型,确定柴油机磨损类型,并且模型结构简单,辨识准确性高,辨识结果客观、可靠. 展开更多

关键词 船舶柴油机 磨损类型辨识 证据推理规则 证据可靠性 证据重要性

原文传递

考虑样本不平衡的并行化用户负荷类型辨识方法 被引量：19

10

作者 刘洋 高丽霞 刘璐 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期4310-4317,共8页

电力物联网背景下的态势感知技术,是以电力系统运行数据为驱动,通过对数据信息的获取、理解、分析预测,实现正确的决策与行动。该文针对此背景下对于海量用户负荷类型辨识和用电行为态势感知,提出一种基于MapReduce的并行化长短期记忆网... 电力物联网背景下的态势感知技术,是以电力系统运行数据为驱动,通过对数据信息的获取、理解、分析预测,实现正确的决策与行动。该文针对此背景下对于海量用户负荷类型辨识和用电行为态势感知,提出一种基于MapReduce的并行化长短期记忆网络(parallel long short-term memory,Par-LSTM)的负荷分类方法,该方法通过将负荷数据分割交给多个LSTM并行处理以提高分类速度。并且采用一种考虑样本合成倍率的改进Borderline-SMOTE方法(BorderlineSMOTE considering synthetic multiple,SMB-SMOTE)处理负荷训练样本类别不平衡现象。算例表明,对SMB-SMOTE方法处理样本不平衡后的负荷数据进行Par-LSTM分类,能够有效提高小类负荷样本的分类精度。 展开更多

关键词 电力物联网 负荷类型辨识 并行化 Par-LSTM SMB-SMOTE

原文传递

基于支持向量机的高新技术企业与传统企业的类型辨识模型研究 被引量：1

11

作者 郑佳 潘建欣 张瑞稳 《中国科技论坛》 CSSCI 北大核心 2012年第8期94-99,共6页

基于支持向量机神经网络理论,首创性地建立了一个由业绩产出财务指标辨识高新技术企业与传统企业类型的支持向量机模型。模型以企业的业绩产出财务指标数据为基础,以径向基函数作为核函数,使用网格寻优方法调节模型参数,得到优化后的模... 基于支持向量机神经网络理论,首创性地建立了一个由业绩产出财务指标辨识高新技术企业与传统企业类型的支持向量机模型。模型以企业的业绩产出财务指标数据为基础,以径向基函数作为核函数,使用网格寻优方法调节模型参数,得到优化后的模回去型,并使用测试集数据验证了模型。对结果进行二元分类决策分析,结果表明:该模型的准确率和决策率等主要评价指标都达到了85%以上,具有较高的辨识能力和可信度,为高新技术企业和传统企业的类型辨识提供了一种可靠的、简单方便的方法,可以直接量化地判别企业是否属于高新技术企业。 展开更多

关键词 高新技术企业 类型辨识模型 支持向量机 神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于融合模型的单相接地故障类型辨识方法 被引量：3

12

作者 李宗峰 郭祥富 +2 位作者 范敏 夏嘉璐 董轩 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期61-72,共12页

在中国6~66 kV的中低压配电网中,单相接地故障约占配电网故障总数的80%。由于发生单相接地故障时仅由系统的对地电容引起很小的接地故障电流,故障特征不明显,并且不同类型的单相接地故障之间的特征区分度不高,造成了对其类型辨识的难度... 在中国6~66 kV的中低压配电网中,单相接地故障约占配电网故障总数的80%。由于发生单相接地故障时仅由系统的对地电容引起很小的接地故障电流,故障特征不明显,并且不同类型的单相接地故障之间的特征区分度不高,造成了对其类型辨识的难度增大。对此,提出了一种融合特征分解和深度学习思想的单相接地故障类型辨识方法。首先,基于希尔伯特黄变换(HHT,hilbert-huang transform)对配电网采集到的故障录波数据进行初步处理,使不同故障类型间的区分度更高;其次设计深度学习模型ResNet18学习故障事件的复杂非线性特征,从而辨识出故障类型结果。通过国内某真型试验场采集到的录波数据进行验证,证明了本文提出的综合辨识方法能准确识别出多种单相接地故障类型,可为后续制定有针对性的故障处理措施提供可靠依据。 展开更多

关键词 类型辨识 深度学习 希尔伯特-黄变换 单相接地故障

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于黑洞粒子群和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识 被引量：1

13

作者 郭冰云 黄炳华 +3 位作者 张美锋 陈荣全 缪希仁 李文院 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第5期627-634,共8页

针对低压交流系统的短路故障诊断问题,提出一种基于黑洞粒子群优化算法(BHPSO)和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识方法.首先,对故障前后0.5 ms电流信号进行小波变换分解,采用小波细节分量标准差构建故障特征向量.其次,以黑洞粒... 针对低压交流系统的短路故障诊断问题,提出一种基于黑洞粒子群优化算法(BHPSO)和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识方法.首先,对故障前后0.5 ms电流信号进行小波变换分解,采用小波细节分量标准差构建故障特征向量.其次,以黑洞粒子群算法对SVM的核参数和惩罚因子进行参数优化来构建多层级SVM分类器,实现低压交流系统短路故障类型辨识.最后,采用TMS320F28335 DSP硬件化技术实现故障类型辨识决策模型,通过低压交流系统短路实验证实本方法准确率高,且在噪声干扰、负荷电流变化等工况下均有较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 低压交流系统 短路故障类型辨识 黑洞粒子群 多层级SVM

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多波段比亮度特征的火箭发动机类型辨识研究

14

作者 孙一强 牛青林 +1 位作者 贺志宏 董士奎 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期31-32,共2页

针对天基红外预警分类识别问题,从典型火箭发动机喷焰光谱结构分析入手,以燃烧产物分子H_(2)O、CO_(2)、CO、HCl特征波段辐射亮度比构造分类特征向量,提出以HCl和H_(2)O特征波段亮度比作为固、液类型大类的特征量,再以CO_(2)、CO分别与H... 针对天基红外预警分类识别问题,从典型火箭发动机喷焰光谱结构分析入手,以燃烧产物分子H_(2)O、CO_(2)、CO、HCl特征波段辐射亮度比构造分类特征向量,提出以HCl和H_(2)O特征波段亮度比作为固、液类型大类的特征量,再以CO_(2)、CO分别与H_(2)O特征波段亮度比为特征量进行固、液发动机子类进行分类的总体分类策略。采用粒子群优化的支持向量机分类算法对所提出的分类策略进行了数值实验验证,并探究了分类策略的抗噪性能。结果表明在该数值实验条件下,无噪声时平均分类正确率度达到100%,加入5%和10%的高斯噪声后,分类准确率在92%以上。 展开更多

关键词 发动机喷焰红外光谱 多波段比亮度特征 类型辨识

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于双边特征融合语义分割的输电线路覆冰类型精细辨识方法 被引量：2

15

作者 马富齐 李佳乐 +2 位作者 贾嵘 王波 马恒瑞 《智慧电力》 北大核心 2025年第10期17-25,共9页

在分析不同覆冰类型视觉形态特征基础上,提出了一种基于双边特征融合语义分割的覆冰类型精细辨识方法。首先,通过多尺度语义分割网络提取覆冰图像特征,并利用双边特征融合模块同时捕获覆冰图像的语义特征和空间特征;随后,引入基于级联... 在分析不同覆冰类型视觉形态特征基础上,提出了一种基于双边特征融合语义分割的覆冰类型精细辨识方法。首先,通过多尺度语义分割网络提取覆冰图像特征,并利用双边特征融合模块同时捕获覆冰图像的语义特征和空间特征;随后,引入基于级联融合策略的深度聚合池化模块,以增强网络对全局特征的感知能力,进而建立基于预设颜色像素构成分析的覆冰类型决策机制,实现类型判定;最后,利用实际输电线路覆冰图像进行实例验证。试验结果表明,所提方法对于雨凇、雾凇、雪凇等典型输电线路覆冰类型具有较高的辨识精度,对覆冰重量计算及严重程度评估具有一定的理论支撑及工程应用价值。 展开更多

关键词 覆冰监测 电力影像解译 覆冰类型辨识 双边特征融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的机器人铣削加工颤振类型辨识 被引量：9

16

作者 孙朝阳 彭芳瑜 +3 位作者 唐小卫 闫蓉 辛世豪 吴嘉伟 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期90-100,共11页

机器人铣削加工存在模态耦合颤振和再生颤振现象,有效地进行机器人铣削加工颤振类型的辨识是进行颤振精准抑制和保证加工质量的基础。为此,提出一种基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的颤振类型辨识(AVMD-ΔPSE)方法。通过分析机器人... 机器人铣削加工存在模态耦合颤振和再生颤振现象,有效地进行机器人铣削加工颤振类型的辨识是进行颤振精准抑制和保证加工质量的基础。为此,提出一种基于自适应变分模态分解与功率谱熵差的颤振类型辨识(AVMD-ΔPSE)方法。通过分析机器人铣削加工颤振特性和主导模态,将机器人铣削颤振分为机器人结构模态主导的模态耦合颤振和刀具-主轴结构模态主导的再生颤振两种类型。为了提取颤振敏感子信号,利用自适应变分模态分解方法对原始信号进行分解,根据功率谱熵和频率消除算法设计功率谱熵差颤振类型辨识指标,结合多组试验数据采用高斯混合模型自适应地确定辨识指标最佳分类阈值。颤振辨识试验表明机床铣削加工颤振辨识方法运用于机器人铣削加工中仅能识别颤振却无法区分不同的颤振类型,而AVMD-ΔPSE方法能准确有效地辨识和区分机器人铣削加工中的模态耦合颤振和再生颤振,为机器人铣削颤振的针对性抑制提供理论指导。 展开更多

关键词 机器人铣削颤振 颤振类型辨识 自适应变分模态分解 功率谱熵差

原文传递

基于电压变化特征的配电网故障类型及铁磁谐振辨识方法 被引量：9

17

作者 张驰 张慧芬 +2 位作者 孙刚 马骁雨 王植 《广东电力》 2022年第6期50-59,共10页

针对以往配电网故障类型辨识方法所能区分出的故障类型较少的缺陷,提出一种基于电压变化特征的配电网故障类型及铁磁谐振的辨识方法。通过对系统三相电压和零序电压进行小波变换,利用零序电压第1层低频能量值对相间故障、接地故障及铁... 针对以往配电网故障类型辨识方法所能区分出的故障类型较少的缺陷,提出一种基于电压变化特征的配电网故障类型及铁磁谐振的辨识方法。通过对系统三相电压和零序电压进行小波变换,利用零序电压第1层低频能量值对相间故障、接地故障及铁磁谐振进行区分;利用三相电压的小波奇异熵值区分接地故障和相间故障的故障相;利用小波能量权重系数最大频带故障前后的小波能量比值区分单相接地故障和工频铁磁谐振;将故障相电压的峰值作为判据,区分单相断线故障(single-phase disconnection fault,SDF)与单相接地故障、工频铁磁谐振;利用零序电压和故障相电压的小波能量值区间区分单相断线兼电源侧接地复故障(single-phase disconnection and power side grounding fault,SDPSGF)和单相断线兼负荷侧接地复故障(single-phase disconnection and load side grounding fault,SDLSGF)。MATLAB/Simulink仿真验证了所提方法的有效性,故障类型辨识准确率较高且不受过渡电阻等条件的影响。 展开更多

关键词 配电网 故障类型辨识 电压 小波能量 奇异熵值

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于房间综合物性的供暖用户类型辨识研究

18

作者 索晨雨 齐承英 +2 位作者 夏国强 曹姗姗 孙春华 《建筑科学》 CSCD 北大核心 2023年第8期213-220,240,共9页

目前在用户侧加装智能平衡阀可有效解决二级管网失调问题,但由于用户的物理位置不同、邻室存在未供暖用户等因素影响,导致存在智能阀调控后供暖用户室温不一致的现象,无法满足户间平衡,因此需对热用户精细化分类进行调控。本文提出一种... 目前在用户侧加装智能平衡阀可有效解决二级管网失调问题,但由于用户的物理位置不同、邻室存在未供暖用户等因素影响,导致存在智能阀调控后供暖用户室温不一致的现象,无法满足户间平衡,因此需对热用户精细化分类进行调控。本文提出一种融合房间物性系数等多因素的热用户分类辨识方法,采用此方法对濮阳市某小区热用户辨识分类为11类。基于辨识出的用户类型进行了回水温度相对一致性平衡调控,调控后发现所有用户的室温接近目标室温,室温不均匀系数N_(c)由调控前的0.061降至0.022,很好的改善了用户的热力失调问题,实现了用户侧的户间平衡。 展开更多

关键词 房间综合物性系数 热用户类型辨识 户用智能阀 二网平衡调控 室温不均匀系数

原文传递

基于智能算法的配网单相接地故障辨识 被引量：9

19

作者 宋晓辉 高菲 +2 位作者 刘雯静 陈振宁 李勇汇 《电气自动化》 2020年第3期49-51,79,共4页

单相接地故障是配电网中最常见的故障,由于故障电流可能很小,其精确诊断存在较大难度。分析了可能对单相接地故障辨识产生影响的其他短路故障与扰动情况,提出了一种基于改进支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)的配网单相接地故障辨识... 单相接地故障是配电网中最常见的故障,由于故障电流可能很小,其精确诊断存在较大难度。分析了可能对单相接地故障辨识产生影响的其他短路故障与扰动情况,提出了一种基于改进支持向量机(SVM)与卷积神经网络(CNN)的配网单相接地故障辨识方法。利用粒子群算法对支持向量机的参数进行改进,识别出低阻接地故障与扰动;针对时域中不易区别的永久性与间歇性单相接地故障,通过希尔伯特-黄变换提取频域信息,利用卷积神经网络根据提取出的高维特征向量辨识其具体类型。在MATLAB/Simulink中搭建了一个辐射状10 kV配电网模型进行仿真,仿真结果验证了算法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 接地故障 类型辨识 改进支持向量机 卷积神经网络 配电网

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于最小二乘双支持向量机的配电网短路故障辨识方法研究 被引量：23

20

作者 卢晓强 李刚 +4 位作者 周万竣 张逸凡 李勇汇 石勇 王耀 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期401-408,共8页

配电网短路故障时有发生,若无法及时辨识和清除故障,对电网的稳定运行和用户的生产生活都将造成严重影响。为了对配电网短路故障类型进行准确辨识,对传统支持向量机算法进行了改进,搭建了基于决策树和最小二乘双支持向量机的多分类辨识... 配电网短路故障时有发生,若无法及时辨识和清除故障,对电网的稳定运行和用户的生产生活都将造成严重影响。为了对配电网短路故障类型进行准确辨识,对传统支持向量机算法进行了改进,搭建了基于决策树和最小二乘双支持向量机的多分类辨识模型,并将其应用于配电网短路故障辨识中。首先在短路故障发生后对采样后的电流暂态信号作希尔伯特-黄变换,其次分别提取变换后各电流分量的能量特征构成特征向量,最终输入多分类辨识模型,实现对配电网短路故障类型的快速准确识别,并通过仿真验证了该方法的可靠性和有效性。 展开更多

关键词 短路故障 类型辨识 希尔伯特-黄变换 最小二乘双支持向量机

原文传递