采用BP神经网络的基波高精度检测方法

提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的电网基波频率和幅值的高精度检测方法。正弦信号过零点两侧对称两点连线与时间轴的交点和频率满足单调关系,但并非严格的线性关系,而且与幅值无关,据此用BP神经网络建立该交点与频率的映射关系,并提出了对称点优化选取方法。仿真表明,提出的算法对频率的检测精度达到10-4,幅值的检测精度高达10-5,远远高于普通傅里叶变换(Fast Fourier Transfromation, FFT)算法和FFT加Hanning窗算法;随机噪声和谐波对该方法测量精度的影响很小,具有较强的抗干扰能力。     

基于径向基函数法的特高压直流输电线路地面标称电场计算

输电线路地面标称电场强度的大小是输电线路设计需要考虑的重要参数.针对有限元法在计算中面临的网格剖分和计算时间较长问题,将基于径向基函数(RBF)的无网格法引入到直流输电线地面标称电场的计算中,阐述了RBF的定义和此法的原理、实施步骤,通过编制程序,进行仿真计算,并讨论了不同输电线参数对地面标称电场强度的影响.算例分析表明:运用此法计算的地面标称电场结果和已有文献值较为接近,并与具有解析解的电缆模型电场强度值吻合得很好,说明该方法具有较高的准确性和有效性;导线对地高度和极间距离对地面标称电场强度的影响较大,次导线半径和分裂根数对地面标称电场强度的影响较小.     

特高压直流双极分裂输电线路电晕损耗的计算

为了准确计算特高压直流双极分裂输电线的电晕损耗,针对分裂子导线之间相互影响,子导线表面电场分布不均导致起晕电压的不同以及子导线位置不同引起的电晕损耗的差异,从电晕机理出发,根据气体自持放电条件判断起晕电压,提出了一种计算特高压直流双极分裂输电线的电晕损耗的较准确方法.利用本方法计算士800 kV合成电场,验证其有效性.研究表明,子导线表面在其所分布的圆的外侧电晕损耗最严重,内侧较轻甚至不起晕;每一极的损耗主要集中在线路内侧的三个子导线上.最后分析了线路参数对电晕损耗的影响,结果表明,子导线半径和极间距是影响电晕损耗的主要因素,工程设计时应该优先考虑.     

基于趋势组合的知期电力负荷预测模型

在运用神经网络进行短期电力负荷预测中，天气是影响负荷的重要因素。为了更好地捕捉天气对负荷的影响，文中提出了一种基于神经网络的趋势组合短期负荷预测思想和模型，将短期负荷与天气变量的内在关系分解为3个不同的趋势分量，即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量，每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获，趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合，从而得到最终的预测值，分别用改进的和传统的模型预测一周的小时负荷，结果表明，这种神经网络模型能取得更好的预测精度。     

基于负频率频谱干扰消除的高精度低频间谐波检测算法

采用离散频谱分析的快速检测电网信号中存在的间谐波时,离散傅里叶变换(DFT)后的负频率频谱泄露干扰会降低检测精度。为有效消除负频率频谱泄露干扰,建立了含有负频率分量的频谱解析表达式,推导出基于最大旁瓣衰减窗的改进三谱线插值DFT,以实现间谐波的快速高精度检测。对新算法进行系统误差和噪声灵敏度分析,仿真结果表明新算法不仅能够有效消除负频率频谱泄露干扰,对加性白噪声也具有很强的鲁棒性;而且在被测间谐波低于1个频率分辨率时,新算法也能够达到很高的检测精度。     

基于BP网络的视电阻率快速计算

为避开复杂的电磁场数值计算,判断地下异常,用于现场指导,提出了神经网络的方法。讨论了实际发射机电流的非阶跃下降,并结合所用发射机对响应公式进行了关断延时校正。分析了常规的数值计算方法,由核函数的特点选用三层反向传播(back propagation,BP)网络结构,通过训练确定隐含层单元数和收敛较好的算法。用2种常规的数值算法与文中方法做仿真实验的对比,实验表明,用BP网络计算能快速实现瞬变电磁数据的处理,指导瞬变电磁探测。