基于IAO-VMD中心频率的电弧故障诊断系统及方法

    公开(公告)号:CN116383700A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310366165.X

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 基于IAO‑VMD中心频率的电弧故障诊断系统及方法,包括数据获取模块、最优参数获取模块、分解分量获取模块、频段划分模块、信号重构频段、故障特征提取模块和集成学习处理模块;各个模块依次进行连接。使用改进天鹰算法优化VMD分解的最佳参数组合,且将最终优化结果进行输出;并对处于相同频段的IMF分量进行叠加合并,提取多域故障特征,重构低维故障特征集;对不同频段的低维特征集选择不同的基学习器进行集成学习输出最终故障诊断结果。本发明采用改进天鹰算法优化VMD参数,采用数据降维方法降低计算复杂程度,并选择多个角度的电流信号参数提取电弧故障特征,避免单一特征提取的故障信息不全面,能够准确反应故障信息,提高诊断效率。

    一种智能用热管理系统及其管理方法

    公开(公告)号:CN106839083A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710027417.0

    申请日:2017-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种智能用热管理系统,包括设置在总进水管上的进水端总阀门和设置在总回水管上的回水端总阀门,总进水管和总回水管之间设置有若干个供热支路,每个供热支路上分别设置有进水端分阀门和回水管分阀门,在总进水管、总回水管和各供热支路上设置有水温传感器、水压传感器和流量传感器,进水端总阀门、回水端总阀门、进水端分阀门和回水管分阀门上分别设置有控制阀门开度的电动执行机构,水温传感器、水压传感器和流量传感器与控制器的输入端通讯连接,电动执行机构与控制器的输出端通讯连接,控制器还连接有若干个分布在房屋内的室温传感器。本发明能够改进现有技术的不足,简化了用热系统的管理复杂度。

    一种风电场机群划分方法

    公开(公告)号:CN103955521B

    公开(公告)日:2017-04-12

    申请号:CN201410193280.2

    申请日:2014-05-08

    CPC classification number: Y02D10/45 Y02E60/76 Y04S40/22

    Abstract: 本发明属于电力系统仿真领域,尤其涉及一种风电场机群划分方法,该方法基于风电场实测运行数据对场内机组进行机群划分。在数据的采集过程中,由于测量系统的缺陷或执行错误等因素,实测数据可能会含有噪声数据,为减小噪声数据的干扰,本发明首先基于样本点处的势值对风电场实测运行数据进行孤立点数据处理。在机群划分时,当两个机群中心初始位置较近时,其包含的冗余信息较多,划分结果容易陷入局部最优,本发明针对此将欧氏距离最小的样本组向均值点移动,并用移动后的样本组的均值替换原来的样本组,通过该方法获得具有多样性的初始机群中心的位置,提高了全局搜索能力。采用本发明提出的风电场机群划分方法能够将具有相近运行点的风电机组划分为同一机群,优化了风电场等值建模方法。

    一种特高压增容后变电站设备安全性分析的仿真方法

    公开(公告)号:CN103823143B

    公开(公告)日:2016-09-21

    申请号:CN201410089979.4

    申请日:2014-03-12

    Abstract: 本发明涉及一种特高压增容后变电站设备安全性分析的仿真方法,包括下述步骤:步骤1:根据实际电网的潮流数据采用PSCAD搭建等值网络模型,等值网络模型包括负荷模型,交流输电线路模型,发电机模型以及变压器模型;步骤2:对PSCAD等值网络模型进行稳态情况和故障情况下的仿真,得到稳态电压电流数据以及过电压、过电流数据,分析稳态下和故障下主设备的运行状态;步骤3:使用MATLAB软件读入PSCAD输出的各种故障情况下的过电压、过电流数据,编程分析二次设备的运行状态。该方法针对特高压环境对变电站一二次设备的影响进行研究,保证主设备的安全运行和二次设备的正确控制,保证特高压电网安全稳定运行。

    基于信息熵的凝聚型层次聚类算法的风电场机群聚合方法

    公开(公告)号:CN103870923B

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201410075215.X

    申请日:2014-03-03

    Abstract: 本发明公开了电力系统仿真领域的一种基于信息熵的凝聚型层次聚类算法的风电场机群聚合方法。其技术方案是,首先,根据风电场的实测运行数据,采用谱聚类算法将风电场内的风电机组划分为k个风电机群;其次,建立基于信息熵的相似性矩阵;然后,基于凝聚型层次聚类算法Cure算法的机群合并;直到将所有的机群合并为指定的等值风电机组个数。该方法面向风电场动态建模,在机群聚合过程中,借用信息论中熵的定义和性质,对数据库中关系属性之间的规则进行挖掘,引入信息熵作为合并前后聚类质量的评价指标,并向上层反馈,通过一个特定的收缩因子将样本组向聚类中心收缩,从而达到合并机群的目的,且机群聚合前后风电场的动态响应特性较接近。

    基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场动态等值方法

    公开(公告)号:CN103400009A

    公开(公告)日:2013-11-20

    申请号:CN201310341919.2

    申请日:2013-08-07

    Abstract: 本发明公开了风力发电领域的一种基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场动态等值方法。该方法根据风电场内所有风电机组的实测风速数据,构造一个可以体现原始风速数据空间结构且能为聚类提供更多有效信息的特征向量空间。在对该空间中的样本组进行聚类划分时,利用少量样本组的先验信息,采用自顶向下的簇分裂策略,对样本组进行半监督聚类划分,得到风电机组的机群划分结果。分别用一台风电机组对同群内的风电机组进行等值,按容量加权法计算等值风电机组的参数,进而建立风电场动态等值的多机表征模型。本方法提高了聚类效果,建立的风电场动态等值模型能较准确地反映风电场的动态响应特性。

    基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法

    公开(公告)号:CN116383630A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310365153.5

    申请日:2023-04-07

    Abstract: 基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法,包括获取家庭用电线路中的正常运行和电弧故障两种情况下的不同负载组合的电流信号数据集,对数据集进行预处理,基于改进的灰狼优化算法,通过对灰狼算法的控制因子进行设置以实现对狼群中灰狼的位置参数进行优化,利用参数优化结果搭建概率神经网络模型;获取实时电流信号数据,对其进行预处理后输入概率神经网络模型计算得到故障诊断的分类结果。本发明通过对灰狼算法的控制因子进行改进并设置动态的自适应步长权重和带领权重,使得算法的收敛速度和寻优结果大大改进,以优化结果作为交流电弧故障检测模型的平滑因子参数避免了初始参数选取的随机性,电弧检测模型的准确度和检测效率大大提升。

    一种利用光伏发电的LNG空温式气化装置及其方法

    公开(公告)号:CN105650463B

    公开(公告)日:2017-12-19

    申请号:CN201610083981.X

    申请日:2016-02-05

    Abstract: 本发明涉及一种利用光伏发电的LNG空温式气化装置及其方法。光伏发电装置的衬板为双曲线外形,不封顶,北向开口,开口间连接电线,薄膜太阳能电池板敷设在衬板的外表面;LNG空温式气化器支撑在光伏发电装置内部,气化器入口管道和气化器出口管道上分别缠绕有MI加热电缆,MI加热电缆分别与电线连接;气化器入口管道上的MI加热电缆将光伏发电装置产生的电能转变为热能加热入口LNG,当出口天然气温度低于5℃时,由气化器出口管道上MI加热电缆加热出口天然气温度,以免除或节省后续利用水浴式气化器再热的能耗;本发明充分利用太阳能,保证LNG空温式气化器的气化能力,减轻或消除LNG空温式气化器外表面的结霜结冰现象。

Patent Agency Ranking