关联故障的预测方法和系统

    公开(公告)号:CN106021062A

    公开(公告)日:2016-10-12

    申请号:CN201610298092.5

    申请日:2016-05-06

    CPC classification number: G06F11/3006 G06K9/6223

    Abstract: 本发明涉及一种关联故障的预测方法和系统,其中关联故障的预测方法包括以下步骤:获取分布式计算系统的历史故障信息,并根据历史故障信息得到故障信息样本库;获取故障信息样本库中的有效故障信息,并对有效故障信息进行时间离散化处理,得到样本数据矩阵;根据样本数据矩阵,得到分布式计算系统的当前概率共享风险组结构;获取实时采集到的分布式计算系统的当前故障样本信息;根据当前概率共享风险组结构和当前故障样本信息,对分布式计算系统进行故障预测。本发明可以全面准确的描述关联故障的多样性和传播性特征,提升预测精度,有效提高预测方法执行效率,方便在线故障的部署和实施,对于提升分布式计算系统的可用性和可靠性具有重要意义。

    一种基于填充函数算法的新型逆变器参数优化方法

    公开(公告)号:CN110311408A

    公开(公告)日:2019-10-08

    申请号:CN201910543508.9

    申请日:2019-06-21

    Abstract: 一种基于填充函数算法的新型逆变器参数优化方法,该新型逆变器包括依次设置的光伏阵列(PV)、boost电路、DC/AC逆变桥、LCL滤波器及控制电路,并网时通过PCC接入带有线性及非线性负荷的三相电网中,包括如下步骤:S1.建立新型逆变器数学模型,包括电路模型和控制模型,并应用simulink建立新型逆变器并网仿真模型;S2.以待优化的谐波失真率和电路成本函数为目标函数,以LCL滤波器单元中的电阻R、电感L1、L2和电容C与控制电路中PI控制器的Kp、Ki和谐波电导Kh为决策变量建立逆变器优化模型;S3.应用填充函数法对逆变器优化模型进行求解,确定能达到最优谐波抑制和控制电路成本的参数设置方案。本发明能有效防止优化过程限于局部最优解,保证参数设置能得到全局最优解。

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