避免内桥式接线主变差动保护误动及扩大跳闸范围措施的探讨

变电站内桥式变压器接线方式灵活,高压侧可由进线开关和桥开关供电,为了消除保护死区,两台主变差动保护交叉引入桥开关的CT电流,存在相互影响。当采用进线备投方式时,在某些情况下,存在有可能造成差动保护误动作及两台主变差动保护同时动作跳闸的可能。针对此问题进行分析,通过桥开关及两侧刀闸任一个处于断开位置时,桥开关CT不计入主变差动回路;桥开关及两侧刀闸都处于合闸位置时,桥开关CT才允许计入主变差动回路的解决思路进行分析,解决了内桥接线主变差动保护误动及扩大跳闸范围的问题。     

基于双曲正切特征和双特征融合神经网络的调制方式识别

由于调制方式识别能够在先验知识不足的情况下判断接收信号的调制类型，故而在各类无线通信系统中起到重要作用，许多学者也围绕该问题进行了深入的研究，并在高斯噪声条件下取得了诸多进展.但是，由于自然或人为因素，有时候噪声中会出现尖峰，导致其具有脉冲性.此时，就无法继续采用高斯模型对其进行描述，因为相关的方法会发生严重的性能退化或者完全失效.为了解决该问题，首先借助双曲正切函数提出了两类改进的特征；然后基于注意力机制和门控循环单元等设计了一种双特征融合的深度神经网络作为分类器；最后，在模式识别框架下提出了一种新的调制方式识别方法.实验结果表明，所提方法能够有效抑制高斯和非高斯混合噪声，同时取得良好的调制方式识别结果.