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公开(公告)号:CN112084709A
公开(公告)日:2020-12-15
申请号:CN202010922999.0
申请日:2020-09-04
Applicant: 西安交通大学 , 东方电气集团东方电机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法和径向基神经网络的大型发电机绝缘状态评估方法,包括以下步骤:1)测量与大型汽轮发电机定子线棒绝缘老化状态相关的参量;2)对步骤1)测量得到的参量进行分类筛选,然后利用分类筛选后的参量构建数据集;3)建立RBF神经网络;4)利用遗传算法对RBF神经网络中隐藏层的个数、径向基函数的中心及宽度进行优化;5)利用数据集对优化后的RBF神经网络进行训练,然后利用负梯度下降法更新迭代权值;6)利用经步骤5)得到的RBF神经网络评估大型发电机的绝缘状态,该方法能够较为准确评估大型发电机的绝缘状态。
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公开(公告)号:CN110646707A
公开(公告)日:2020-01-03
申请号:CN201910872297.3
申请日:2019-09-16
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于微量处理法与粒子群算法的接地网故障诊断方法,对接地网全部支路及节点进行编号,确定可及节点组合并排序;推算腐蚀前每组的端口电阻以及支路电流值,并测量腐蚀后每组的端口电阻;运用特勒根定理建立故障诊断模型,并运用线性化思想将模型进行微量处理,而后运用模型的解析性质求得问题的初始解;根据初始解可确定粒子群位置上下界,利用初始解可引导粒子群算法在此区域内进行深入优化。此算法可应用于故障支路多、腐蚀严重的大型接地网,其所求得的解可稳定收敛于真实解附近并获得较高精度。
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公开(公告)号:CN106849793B
公开(公告)日:2019-03-01
申请号:CN201710118558.3
申请日:2017-03-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02P21/00
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车用永磁同步电机模糊神经网络控制系统,涉及电气传动与控制技术领域,提出了一种基于模糊数学和神经网络理论的速度控制器和基于跟踪微分器的新型滑模观测器。该系统包括模糊神经网络控制单元、无传感器单元、磁链及电流计算单元、双电流环矢量控制单元和控制对象单元,可实现永磁同步电机控制器参数自整定和在无机械速度传感器下的高精度调速并应用在以永磁同步电机为动力装置的电动汽车上,结构简单,运行可靠。与传统PID速度控制器和滑模观测器相比,本发明跟踪精度更高、鲁棒性更强、反电动势抖振更小;当控制器参数摄动或者负载扰动时,仍能在线调整控制器参数并准确估算电机转子位置和速度。
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公开(公告)号:CN107063349A
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201710247637.4
申请日:2017-04-17
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 西安交通大学
Abstract: 本申请公开了一种诊断变压器故障的方法及装置,涉及电力系统技术领域,尤为解决变压器故障诊断准确率低的问题而发明。采用的方法主要包括:获取变压器的绝缘油中溶解的气体浓度,所述变压器是存在确定故障类型的变压器;建立所述变压器的故障类型和所述气体浓度的故障对照表;将所述故障对照表中的数据作为训练样本和测试样本,构建并训练神经网络;将待诊断变压器绝缘油中溶解的待检测气体浓度输入到所述神经网络,诊断所述待诊断变压器的故障类型。本发明主要应用于诊断变压器故障。
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公开(公告)号:CN106841905A
公开(公告)日:2017-06-13
申请号:CN201710242712.8
申请日:2017-04-14
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 西安交通大学
Abstract: 本申请公开了一种变压器短路故障的识别方法及装置,涉及电力系统技术领域,为解决短路故障诊断正确率低的问题而发明。主要方法包括:获取变压器的局部放电图谱,所述变压器是存在短路故障的变压器;根据预置傅里叶算法,提取所述局部放电图谱的多尺度信号;计算所述多尺度信号的统计特征量,所述统计特征量是指所述多尺度信号的统计信息;整合所述统计特征量,构建故障特征库;将所述故障特征库中的统计特征量作为训练样本和测试样本,构建并训练径向基函数RBF神经网络;将待识别统计特征量输入到所述RBF神经网络,识别所述待识别统计特征量所对应的待识别变压器的短路故障类型。本发明主要应用于识别变压器短路故障。
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公开(公告)号:CN105958515A
公开(公告)日:2016-09-21
申请号:CN201610423717.6
申请日:2016-06-15
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: Y02E40/16 , Y02E40/34 , H02J3/24 , H02J3/16 , H02J2003/002 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开一种电力系统混沌振荡的固定时动态面高阶滑模控制方法,包括:(1)确定需要补偿的电力系统无功功率;(2)建立电流源型静止同步补偿控制器的数学模型,确定电流源型静止同步补偿控制器的输出及参考值;(3)确定控制目标值:输出能在有限时间内到达其参考值任意小的邻域内,而且该收敛时间的上界不依赖于初值;(4)设计固定时动态面高阶滑模面及控制律,实现控制目标;(5)根据李雅普诺夫函数稳定性分析,确定所设计的控制律的控制参数。本发明方法能够使系统在任何初始运行条件下,均能在预定的时间内实现系统稳定,并且克服了抖振现象,获得更好的暂态响应,加快了收敛速度,提高电力系统的稳定性。
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公开(公告)号:CN113740666B
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202110997274.2
申请日:2021-08-27
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种数据中心电力系统告警风暴根源故障的定位方法,对于配电网络大环境中的故障,首先确定园区内配电系统的设备连接方式,对各个节点设备进行排序标号,再根据连接方式和设备标号构建配电网络的关联矩阵,然后根据告警设备发出的告警信息建立故障信息向量,最后利用拓扑矩阵与故障向量进行矩阵乘法运算,得到故障判断矩阵,最后依据故障判断矩阵的特点进行故障根因的定位。
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公开(公告)号:CN109782168A
公开(公告)日:2019-05-21
申请号:CN201811637863.4
申请日:2018-12-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01R31/34
Abstract: 一种基于小波包支持向量机的感应电机转子断条故障诊断方法,包括:对检测到的感应电机转子断条故障定子电流进行预处理,滤除故障定子电流中夹杂的噪声分量;对消噪后的电流信号进行小波包分解,得到各子频带故障电流信号分量;对小波包分解系数进行重构并计算各频段内信号能量总和;对各频段内的信号能量进行归一化处理并构造特征向量;构建支持向量机模型,将特征向量划分为训练样本和预测样本,利用训练样本对支持向量机模型进行训练,利用预测样本对训练后的模型进行测试,判断特征向量对应信号所属的故障类型,并获得测试集的诊断准确率作为对模型的验证结果。本发明避免了信号采样时间过长、负荷波动干扰以及无法检测轻微故障的局限性。
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公开(公告)号:CN106645860B
公开(公告)日:2019-04-02
申请号:CN201710019069.2
申请日:2017-01-11
Applicant: 国家电网公司 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 上海大帆电气设备有限公司 , 西安交通大学
Inventor: 成林 , 王森 , 刘健 , 郭安祥 , 邵健康 , 吴经锋 , 齐卫东 , 白晓春 , 蒲路 , 薛军 , 刘子瑞 , 李志忠 , 吴子豪 , 周艺环 , 刘凌 , 李娟绒 , 李晋 , 杨传凯 , 张小平 , 李培娜 , 薛菲 , 于钦学 , 杨航 , 张诚
Abstract: 本发明公开一种变电站接地装置特性参数检测校验系统,包括接地阻抗测试回路;回路中包括端子C2、P2、P1、C1;C2通过串联的阻抗测试总开关K1中第一路、电流极电阻切换开K2和电流极模拟电阻连接标准电阻切换开关K3的一端;P2通过串联的K1中第二路连接工频干扰开关K4的一端,K4的另一端有两个触点,第一触点通过隔离变压器T连接电压极电阻切换开关K5的一端,第二触点直接连接K5的一端,K5的另一端通过电压极模拟电阻连接标K3的一端,K3的另一端连接标准电阻Re的一端,Re的另一端连接面板接线端子P1、C1。本发明能够对目前市场上的接地测量仪器的多项测试性能进行检测,进而可判断检测仪器的各项测试性能指标,保障接地网性能测量的准确性和安全性。
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公开(公告)号:CN107070337A
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201710118553.0
申请日:2017-03-01
Applicant: 西安交通大学
CPC classification number: H02P21/0007
Abstract: 本发明公开了一种永磁同步电机无传感器滑模控制系统及方法,采用新型滑模观测器对永磁同步电机的转子位置和速度进行估算,在转速控制器部分采用基于新型趋近律的滑模控制器。滑模控制具有较好的鲁棒性,且结构简单,易于工程实现。基于新型趋近律的滑模控制器缩短了系统趋近滑模面的时间,提高了系统响应速度和动态性能。同时滑模观测器取代转子位置传感器进行转子位置和速度信号的估算,大大降低了成本,提高了系统稳定性。新型滑模观测器利用一种幂级数型饱和函数取代滑模控制律中的符号函数,有效减小传统滑模观测器中存在的系统抖振。
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