国家自然科学基金(50877068)
- 作品数：45 被引量：796H指数：17
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- 相关机构：西南交通大学华北电力大学中铁第四勘察设计院集团有限公司更多>>
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- 基于人工免疫算法的输电线路故障类型识别新方法被引量：17
- 2011年
- 根据人体免疫系统阴性选择机理,提出一种改进的阴性选择算法,能准确地识别'自我'与'非我',还能识别出不同的故障类型,并克服了传统阴性选择算法知识表达能力差、无法设定匹配阈值、抗噪能力差和搜索效率低等缺点。在分析输电线路故障特征的基础上,首次将阴性选择算法应用于输电线路故障类型识别中,并提出了一种基于故障暂态电流能量的故障类型识别新方案。基于PSCAD/EMTDC的仿真试验结果表明:该故障类型识别方案能快速准确地识别各类故障,并且不易受到故障时刻、过渡电阻、故障位置、系统容量等因素的影响,具有较好的适应性。
- 林圣何正友钱清泉
- 关键词：人工免疫算法阴性选择算法故障类型识别输电线路
- 同杆双回输电线路的固有频率测距算法被引量：14
- 2011年
- 提出一种基于行波固有频率的同杆双回线路单端故障测距方法。针对不同的故障类型,通过推导故障点反射系数矩阵,判断模混杂情况,选择恰当的模量,对其进行频谱估计,并提取固有频率主成分。利用故障距离、固有频率和边界条件三者的数学关系求取测距结果。考虑到双回线路不能忽略分布电容对测距结果的影响和该测距算法的特点,采用对频率敏感的频率相关分布参数线路模型,在PSCAD/EMTDC平台上建立仿真系统进行仿真研究。不同故障条件下的仿真结果表明,所提出的方法具有良好的测距精度和适应性。
- 李小鹏何正友夏璐璐
- 关键词：同杆双回线路单端测距固有频率
- 基于粗神经网络的输电线路故障分类方法被引量：35
- 2010年
- 提出了一种基于粗神经网络(rough membership neural network,RMNN)的高压输电线路故障分类方法,用10个独立的粗神经网络来分类识别输电线路的10种故障类型。粗神经网络利用粗神经元和模糊神经元代替普通神经元,有效地提高了神经网络的训练速度,并能减少网络的训练样本。基于对大量故障数据的分析,综合利用故障发生后5ms内故障电流时域和时频域的13种不同特征量作为故障分类的依据,以提高故障分类的正确率。PSCAD/EMTDC仿真实验结果表明:该故障分类方法能快速准确地分类识别各类故障,并且不易受故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,具有较好的适应性。
- 林圣何正友臧天磊钱清泉
- 关键词：电力系统粗神经网络特征提取输电线路
- 一种基于ANFIS的配电网故障分类方法及其适应性分析被引量：11
- 2011年
- 基于自适应神经模糊推理系统,利用配电网系统故障后产生的丰富的暂态信号,设计了一种用于谐振接地配电系统故障分类方法。在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,分别仿真研究了该方法在不同信噪比、电弧故障、不同负荷水平以及不同系统等效阻抗四种工况下的适应性。通过仿真结果得出,在电弧故障和不同系统等效阻抗两种工况下,分类方法具有较强的适应性;而在信噪比较低以及负荷加重工况下,分类的准确性和过渡电阻的大小相关。提出应增加滤波器环节和增加重负荷工况下的训练样本以提高分类方法的准确性。
- 张钧何正友谭熙静
- 关键词：配电网自适应神经模糊推理系统电弧故障适应性
- 基于时间约束Petri网的电网警报处理及故障诊断被引量：15
- 2012年
- 充分利用警报信息的时序属性和保护断路器动作的逻辑规则,提出了一种基于时间约束Petri网的电网警报处理及故障诊断方法。介绍了电力系统警报信息间的时序关系,以及常见警报差错信息的分类。提出了时间约束Petri网方法,引入时间约束通路的概念,直观地表达了警报信息之间的时序属性。提出了警报差错信息的识别算法,有效地识别警报信息中的误报、丢失以及时序不一致等情况。对不考虑时间约束与考虑时间约束两种情况下的故障诊断结果进行比较分析。结果表明所提出的警报处理方法,更加精确地描述了故障警报信息间的逻辑关系,使故障诊断结果更加准确。
- 杨健维何正友
- 关键词：警报PETRI网电力系统故障诊断
- 基于混合模糊Petri网的电力系统故障暂态识别方法被引量：6
- 2012年
- 提出一种基于混合模糊Petri网(hybrid fuzzy Petrinets,HFPN)的电力系统故障暂态信号识别新方法。该方法将小波变换特征提取、模糊逻辑和模糊Petri网相结合构成混合模糊Petri网,有效解决了单一的模糊Petri网无法识别故障暂态信号的缺陷,也改善了原有识别方法推理过程不容易被人理解的不足。对故障发生后1/4个周期内的三相电流和零序电流,应用小波变换提取小波能量,再经过模糊推理系统得到模糊值作为特征量,最后应用模糊Petri网进行识别。大量PSCAD/EMTDC仿真试验结果表明:该故障识别方法能快速准确地识别各类故障暂态信号,识别速度快,并且以概率的形式给出发生各种故障的可能性;基于HFPN的图形化表示方法清晰直观,不受故障时刻、过渡电阻、故障位置等因素的影响,对噪声信号和不同线路都具有较好的适应性。
- 杨健维何正友
- 关键词：小波变换模糊逻辑特征提取电力系统
- 基于方向性加权模糊Petri网的电网故障诊断方法被引量：80
- 2010年
- 针对复杂电网故障诊断的模糊Petri网模型不能适应网络拓扑变化且未考虑保护和断路器信息对故障影响程度等问题,提出了基于方向性加权模糊Petri网的电网故障诊断方法。首先通过电力网络拓扑分析确定停电区域;其次,分别在每个故障蔓延方向上对停电区域内的元件建模进行推理计算;最后分析该算法在网络拓扑变化时的通用性以及信息不完备情况下的容错性。对14节点电力系统的仿真结果表明:该算法可以有效地降低输入输出矩阵的维数,减小计算量,能够自动适应网络拓扑结构的变化,在信息不完备的情况下给出正确的诊断结果,具有较好的通用性和容错性。
- 杨健维何正友臧天磊
- 关键词：加权模糊PETRI网故障诊断电力系统
- 基于高阶累积量的暂态电能质量扰动分类研究被引量：11
- 2011年
- 为提高暂态电能质量扰动分类识别的精度,提出了一种基于高阶累积量与支持向量机的暂态电能质量扰动信号的分类识别算法。该算法利用高阶累积量提取脉冲暂态与振荡暂态2类扰动的3阶与4阶统计特征,并选取各阶统计结果中的极大值个数、极小值个数以及最大值、最小值共8个特征量作为支持向量机的输入。利用Matlab产生仿真数据对此方法进行了仿真验证,结果表明,高阶累积量可以有效表征暂态扰动特征,且受噪声影响小;结合支持向量机可有效分类识别这2类暂态扰动,在训练样本为50组,核函数选择为线性核函数时,识别率可达到99%;当混合有其他扰动分量时,该方法也有效。
- 赵静何正友贾勇钱清泉
- 关键词：暂态电能质量高阶累积量支持向量机
- 采用自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法被引量：22
- 2010年
- 配电网故障分类对配电网故障诊断、事故后分析具有重要作用。提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)的中性点非有效接地系统的故障分类方法。利用小波变换提取故障特征频带内的暂态信号,基于统计量构造了用于故障分类的特征向量,研究了所构造的特征量在不同类型故障下的规律。利用自适应神经模糊推理系统,设计了一种用于小电流接地系统故障分类的方法。在PSCAD/EMTDC中建立了仿真模型,利用仿真样本对系统进行训练,测试样本的验证结果表明该方法具有较高的分类准确性。在中性点接地方式变化以及系统拓扑结构变化的情况下,研究了该方法的适应性,结果表明该方法的适应性良好。
- 张钧李小鹏何正友
- 关键词：配电网小电流接地系统自适应神经模糊推理系统
- 基于S变换的故障选线新方法被引量：71
- 2011年
- 在研究采用S变换提取的信号的幅频特性和相频特性基础上,提出了一种基于S变换的故障选线方法。利用S变换后电气量在各频率点的模值和相角信息,通过模值比较,找出特征频率点;通过相角比较,制定选线投票机制。利用特征频率点的模值来表征其相角信息的可靠性,定义了投票信心度。通过对多个采样点的投票机制,形成了投票统计图。利用仙农模糊熵定义选线信心度,通过选线信心度对投票统计图进行融合,在选出故障馈线的同时,给出选线信心度。仿真结果表明,提出的方法选线正确率高,选线信心度的定义合理。
- 张钧何正友贾勇
- 关键词：电力系统小电流接地系统故障选线S变换
