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1.
为了实现具有高度灵活性的智能控制策略,以提高多能源系统的稳定性、安全性和自愈能力,文中提出了基于分布式能源运行模式切换的分层混合智能控制。对应于系统的混合动态行为,分层混合控制由上层的离散控制策略、下层的本地连续控制器和它们之间的相互作用组成。上层离散控制策略主要负责切换操作模式,以增强遭遇重大干扰时的安全性和自愈能力。下层连续控制的目的是调节各被控单元的动态稳定性,以获得满意的性能。通过仿真实例验证了该混合控制方法的有效性。  相似文献   
2.
为实现基于语义网的面向交-直流智能变电站运维专家系统的可扩展建模,介绍了语义网的基本概念与功能,基于C语言集成产生式系统(CLIPS)平台建立了智能变电站运维专家系统模型,以及包括专家系统交-直流稳控层、开关智能与电压合并单元层、电压合并单元层和开关智能单元层的多层规则及隔离策略,实现了从交流变电站内监控到系统稳控的立体化辅助决策.同时,以某500kV智能变电站为例,对所建变电站运维专家系统模型及其可扩展性进行说明,并验证所提运维专家系统规则与隔离策略的有效性.结果表明:基于语义网的变电站运维专家系统知识库结构更加紧凑,从而提高了知识库中不同概念之间的逻辑性和统一性;所建规则与故障隔离策略提高了运维专家系统知识库的可扩展性和实用性.  相似文献   
3.
针对GIS的在线诊断,文中给出了一种基于识别的系统设计,在此基础上,还给出了一种基于统计对比分析的异常情况定位算法,通过实验证明了文中方案及算法的实效性,有力推动开关站在线监测的发展。  相似文献   
4.
在工业场景中,因为设备异常现象的罕见性的和高度多样化,以及机器的操作条件或环境噪声在训练和测试阶段的不同,会改变训练和测试数据之间的声学特性。为解决上述问题,提出一种基于联合深度学习和变分贝叶斯高斯混合模型的无监督异常声音检测算法。通过两种神经网络联合训练进行信息提取,并利用变分贝叶斯高斯混合模型对其所获得的嵌入进行聚类分析;引入一种新的混合示例数据增强方法,用多种方式相结合的替代方法来生成示例,以对齐不同域之间的分布;应用了一种改进的子集群AdaCos损失函数,以排除潜在的异常值。实验结果表明,该方法在3种工业机器类型的数据集上目标域的平均曲线下面积达到了79.03%,平均F1分数达到了67.23%;对比基线模型,谐波平均值提升约20%,在工业设备无监督异常声音检测中表现良好。  相似文献   
5.
自愈式电容器具有无油、低噪声和体积小等优点,尤其适合于城市和清洁能源应用场合。在Fluent 15.0中建立并求解了自愈式电力电容器在400 V交流电压下,环境温度为35℃时的温度场仿真模型。着重分析了外壳和芯子的温度分布,在此基础上分析了环境温度在-25~55℃和承受电压在0.9~1.3倍范围内二者对电容器温度场分布和温升的影响。计算结果表明:不同情况下外壳最高温度均在大侧面,大侧面温度均高于小侧面。随着环境温度的升高电容器最大温升显著减少,随着承受电压值的增加电容器最大温升成快于线性而慢于二次方的速度增大。2种变化范围内电容器最大温升分别在6.86~11.00℃和5.84~10.58℃范围内变化。研究为电容器的运行维护提供了参考。  相似文献   
6.
7.
针对已有研究中关于用电量、电价、响应函数的不合理假设以及缺少参数控制和反馈调节过程的现状,提出了基于控制参数和反馈调节的分时电价定价策略.以满足各时段电价比与电量比、供电收入与总用电量等控制参数要求为目标,将1天分为多个时段,根据电价理论和价格需求响应矩阵计算控制参数的实际值,并对控制参数的目标值进行反馈调节,使得各参数的目标值与实际值的总体差距最小.数值实验结果表明,所提出的分时电价定价策略既可以满足各时段电价与电量比例关系的要求,也能够有效增加供电收入、减少总用电量并缩小峰谷时段的负荷差距.  相似文献   
8.
本文结合山火的行为特性、Rothermel山火蔓延模型,并结合相关地理位置信息,建立了一套改进的输电线路山火蔓延模型,应用到实际的监测系统中,提供火警预警信息并保障输电线路运行。  相似文献   
9.
城市配电网的高电缆化率,光伏系统接入时易引发谐波谐振问题;光伏系统并网运行时会向电网注入谐波,造成谐波污染。提出了一种基于相关向量机回归的光伏系统谐波发射水平计算方法,首先建立光伏电站诺顿等效电路;将公共连接点测量数据作为输入向量,利用相关向量机回归模型得到系统谐波阻抗,进而计算光伏系统谐波发射水平。克服了支持向量机方法,其核函数必须满足Mercer条件、参数难以确定等问题。仿真分析和实测数据计算验证了所提方法的有效性。  相似文献   
10.
设计了应用于1000k V特高压变电站的现场车载试验平台,通过研制车载集成的升压与试验设备,运输车辆改装和设备合理布局,实现500~000k V电力互感器车载集成化现场校验。  相似文献   
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