输电线路单端行波法故障测距的分析

输电线路是电力系统的重要组成部分.单端法是利用电压及电流行波进行线路故障测距的方法,通过测量故障产生的行波在故障点及母线之间往返一趟的时间来计算故障距离,并对单端行波法各种计算方法的理论基础和应用条件逐类进行了分析、对比和讨论.对输电线路故障测距的研究及应用前景进行了展望.     

单端行波法在输电线路故障测距中的应用

输电线路是电力系统的重要组成部分,单端法是利用电压及电流行波进行线路故障测距的方法,通过测量故障产生的行波在故障点及母线之间往返一趟的时间来计算故障距离,并对单端行波法各种计算方法的理论基础和应用条件逐类进行了分析、对比和讨论及对输电线路故障测距的研究及应用前景进行了展望.     

关于输电线路单端行波法故障测距的分析

作者通过测量故障产生的行波在故障点及母线之间往返一趟的时间来计算故障距离,并对单端行波法各种计算方法的理论基础和应用条件逐类进行了分析、对比和讨论。对输电线路故障测距的研究及应用前景进行了展望。     

利用双端电气量的高压长线故障测距算法

输电线路故障定位一直是电力系统急需解决的难题。传统的测距方法都是基于线路一侧电压电流的单端测距方法 ,测距精度受过渡电阻的影响很大。提出的故障定位算法利用故障后线路两端同步的电压电流量 ,完全克服了过渡电阻的影响。算法推导采用了分布参数的线路模型和基于行波的传播规律 ,克服了一些算法由于忽略线路电容而给测距带来的误差 ,对高压长距离输电线路完全适用。数值仿真结果的最大定位误差小于 1 %。     

关联维数分析法在高压输电线故障分类与测距中的应用

基于关联维数分析方法对输电线路故障检测、分类与测距进行研究.通过计算和分析比较输电线路正常和各类故障下电压行波的关联维数,得到用于故障检测的关联维数阈值Dth,为进一步判断故障是否接地,引入接地评价指标(Index)th,实现对高压输电线路故障的初步分类;进而基于变步长关联维数突变时刻搜索算法捕捉故障发生时行波到达线路两端的时间差Δt,并以双端行波测距法进行故障测距.最后以仿真验证关联维分析法在高压输电线路故障检测、分类和测距中的有效性.     

高压输电线路故障测距技术探讨

高压输电线路的准确故障测距是从技术上保证电网安全、稳定和经济运行的重要措施之一,具有巨大的社会经济效益。根据各测距算法采用的原理不同,将其分为阻抗法、故障分析法和行波法三类。     

考虑输电线路阻抗频率特性的高精度行波定位方法

从理论上推导出了考虑集肤效应的三相输电线路的正序阻抗和零序阻抗随频率变化的公式,分析了输电线路的阻抗频率特性及输电线路阻抗的依频特性对行波定位和保护的影响,并提出了应用小波包分析对行波信号进行分解,分频段进行行波速度的计算并记录行波波头到达的时间来进行故障定位的方法.通过ATP仿真分析表明,该故障定位方法能有效消除行波色散特性的影响,提高故障定位的精度.     

基于FastICA的高压直流输电线路故障测距方法

提出了采用快速独立分量分析(FastICA)的高压直流输电线路(HVDC)单端行波故障测距方法。利用FastICA算法对故障后的直流输电线路电流信号进行处理,分离出电流行波特征信号,检测初始行波波头与第二个行波波头到达测量点的时间,并判断这两个波头的极性关系,实现了故障测距。应用Matlab软件,建立了HVDC系统模型,对多种故障类型进行了故障测距仿真。结果表明,该方法可准确区分中点内外故障,正确有效。     

柔性直流馈入下交流输电线路单端故障测距分析

柔性直流输电具有不同于交流输电和常规直流输电的运行原理和特性,随着柔性直流输电技术的应用,交流电力系统的故障特征可能发生显著变化,基于传统交流系统暂态故障特征量的故障测距面临挑战。为此,基于柔性直流输电的运行原理,分析了柔直交流侧故障时换流器的运行特性,推导了在换流器保护未启动、限流以及闭锁条件下柔直交流侧短路电流解析式,分析比较了柔直不同暂态运行状态下对输电线路单端故障测距的影响规律。结果表明,柔直馈入下交流输电线路单端故障测距受换流器交流侧电压跌落系数和换流器无功功率指令的影响,通过PSCAD/EMTDC仿真验证了理论分析的正确性。     

基于双端电压故障分量的输电线路故障测距实用算法研究

在输电线路的双端故障测距中,为避免测距结果受系统阻抗、过渡电阻和TA饱和等因素的影响而引起误差,本文介绍了一种仅依靠双端电压故障分量来实现输电线路故障测距的新方法.在仅给定故障前后电压相量的基础上,运用叠加原理和对称分量法建立故障后的附加网络,推导出测距公式,通过故障分量电压,实时地求出系统阻抗,从而提高测距精度.在PSASP与Matlab中进行仿真实验,分别得到了在不同的故障类型和过渡电阻下的测距结果,通过仿真结果看出,测距结果几乎不受以上因素的影响,能够精确地进行故障测距,并且不需解长线方程,易于实现,符合现场测距快速准确的要求.     

立体视觉神经网络定位方法

为了解决计算机视觉中摄摄像机标定存在的若干问题，根据立体视觉原理，提出了基于神经网络的测避方法，利用神经网络建立空间点世界坐标与图像坐标非线性映射关系，使系统不经过复杂的摄摄像机内外参数标定，就能将二维像坐标（输入）与三维物坐标（输出）一一对应起来，并与传统的定位方法进行了比较．实验表明，该方法有效可行，简化了视觉系统的标定和定位计算，较之传统方法更具科学性，在定位精度上达到了良好效果。     

基于语义分割的车辆行驶车道定位方法

提出一种基于语义分割的车辆行驶车道定位方法. 首先采用“编码器-解码器”网络架构实现多车道语义分割,通过最大池化计算的池化索引来进行非线性上采样,消除上采样的学习需要;然后结合目标检测YOLO v2算法,判断行驶车辆所属车道的位置,从而进行车道定位. 利用卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院公布的数据集(KITTI)中城市道路(UM)的数据制作训练和测试数据库,并将其公开发布. 该算法可以实现端到端训练,网络结构简单、速度快、内存需求低,每帧图像的执行速度在60ms以内.     

WLAN indoor location method based on artificial neural network

WLAN indoor location method based on artificial neural network (ANN) is analyzed.A three layer feed-forward ANN model offers the benefits of reducing time cost of the layout of an indoor location system, saving storage cost of the radio map establishment and enhancing real-time capacity in the on-line phase.According to the analysis of SNR distributions of recorded beacon signal samples and discussion about the multi-mode phenomenon, the one map method is proposed for the purpose of simplifying ANN input values and increasing location performances.Based on the simulations and comparison analysis with other two typical indoor location methods, K-nearest neighbor (KNN) and probability, the feasibility and effectiveness of ANN-based indoor location method are verified with average location error of 2.37m and location accuracy of 78.6% in 3m.     

基于扩展集员估计的气体源定位方法

提出一种基于扩展集员滤波框架的室内气体源分布式定位方法。相对于基于随机模型的统计估计方法(扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波),此方法只需要知道未知噪声的边界,不考虑噪声的随机性。利用静态湍流模型迭代计算定位误差边界,将位置状态真实值有效地包含在估计范围内,从而能达到的定位可信度。同时引入最小二乘法进行初步定位,以克服扩展集员滤波的初始点选取问题。最后通过基于无线电子鼻的室内定位仿真实验,证明算法的可行性和有效性。     

一种基于Adaboost的车牌定位算法

针对成像过程的光照影响以及车辆的污损对车牌定位影响较大的情况，提出了一种基于Adaboost的车牌定位算法.该算法首先将车牌彩色图像进行预处理，然后使用Adaboost算法进行车牌定位，最后使用车牌颜色模型对车牌定位结果进行校验.相对于目前用于车牌定位的方法，该算法具有较快的定位速度和较高的准确率.实验证明，采用该算法能获得较好的车牌定位效果，鲁棒性强，具有较大的实用价值.     

基于增强型象限信息的线性测距定位方法

为克服基于 Taylor级数展开的局部线性化方法因忽略高阶项而引入定位误差的缺点 ,该文提出了一种新的象限线性化测距定位方法。利用面积坐标系比直角坐标系具有更多象限信息的特点 ,推导了 3站和一般情况下非线性测距方程的精确线性化方法 ,解决了最佳线性测距定位估计问题。仿真实验表明 ,与常规的几何测距定位方法相比 ,基于面积坐标系增强型象限信息的线性测距定位方法具有更高的定位估计精度。在蜂窝移动通信手机自动定位问题中 ,该方法具有一定的应用价值     

基于层次分析法的煤炭物流节点选址方法研究

为降低供应链流通成本、缩短运输路径、加快系统反应速度、促进生产和消费的协调配合,该文分别从企业、客户和区域规划角度进行综合分析,提出了基于层次分析法的煤炭物流节点选址方法。建立了以自然因素和社会因素为主要准则的煤炭节点选址层次模型,运用层次分析法对给定的三种选址方案进行分析,得出最优选址方案。煤炭物流节点选址实例应用表明,该方法具有较强的可操作性和广泛的适用性。     

一种基于圆差异算子的眼睛垂直定位方法

提出了一种新的眼睛垂直定位方法,先利用圆差异算子对原始图像作变换,并对变换后的图像作垂直方向的积分投影,搜索投影曲线上最大的三个极值点,得到眼睛的可能位置,再对每个极值点的所在区域作水平方向积分投影,利用水平投影曲线的波峰数条件过滤眼睛以外的其他点,最后利用人脸的结构特点确定出眼睛点的垂直位置．通过在Yale照片库上的实验说明该方法具有很高的定位准确性．     

一种基于位置和时间信息的兴趣点推荐方法

在社交网络中,人们往往会访问自己比较感兴趣和离自己比较近的地方,而兴趣点推荐就是根据用户的兴趣偏好能够有效地帮助用户选择自己比较感兴趣的地点。笔者提出一种基于位置和时间信息的兴趣点推荐方法。该方法从兴趣点的角度出发分为3个步骤,首先使用用户历史访问的兴趣点的位置信息计算用户历史访问兴趣点和用户未曾访问过的兴趣点的相似度;然后使用时间信息,将一天划分为不同的时间段,统计所有兴趣点在一天中不同时间段被签到的次数,计算用户历史访问兴趣点和用户未曾访问过的兴趣点的相似度;最后根据兴趣点的位置和时间信息综合计算用户历史访问兴趣点与用户未曾访问兴趣点的相似度,根据Top-N策略向用户推荐用户未曾访问过的兴趣点。在现实社会中的真实数据集上进行实验验证,实验结果表明笔者提出的方法是有效的。     

基于模糊聚类算法的多配送中心选址优化方法

为了优化二级设施物流网络中多配送中心的选址操作,提取了影响配送中心选址的主要因素,建立了一种综合评价指标体系.首先,将语言变量值用三角模糊数表示,对备选配送中心进行综合评价；然后,采用区间数优度函数法将二级准则指标集成到一级准则指标上,以集成后的方案评价指标值作为模糊聚类算法的输入进行聚类操作,并设计了聚类有效性指标以用于判断聚类结果合理性；最后,应用TOPSIS方法对各类内的备选址进行排序,以确定选址位置及数量.实例验证表明,当隶属度数值取0.740 2时,得到最小的聚类有效性指标为2.43.依据该操作可将备选配送中心分成4类进行逐类选址,选址结果合理且较其他方法更具有优越性.因此,该方法能够更有效地解决多配送中心选址问题.