教育部“新世纪优秀人才支持计划”(NCET-06-0799)
- 作品数：43 被引量：876H指数：18
- 相关作者：何正友钱清泉赵静张钧杨健维更多>>
- 相关机构：西南交通大学国网安徽省电力公司华北电力大学更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金四川省杰出青年科技基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>
- 基于量子神经网络和证据融合的小电流接地选线方法被引量：31
- 2009年
- 在研究基于集成量子神经网络和Dempster-Shafer(DS)证据理论故障诊断模型的基础上,提出将该模型应用到小电流接地选线中。利用快速傅里叶变换和小波包变换从零序电流信号中提取故障特征量来训练多个量子神经网络,再用DS证据理论对各个神经网络的输出结果进行全局融合,得到综合选线结果。仿真结果表明该模型对小电流接地选线具有很强的适应性,且不受系统接地方式、合闸角、过渡电阻等因素的影响,解决了单一判据选线准确率低和高维输入神经网络训练收敛速度慢、诊断时间长等问题。
- 张海平何正友张钧
- 关键词：量子神经网络DS证据理论信息融合小电流接地选线
- 基于泰勒展开模型的同步相量估计新算法被引量：10
- 2008年
- 经典的离散傅里叶变换(DFT)算法在静态条件下具有较好的相量估计性能,但在动态条件下其估计精度往往达不到实际应用要求。文中分析了DFT算法在动态条件下产生估计误差的原因,在此基础上利用一阶泰勒模型对DFT算法进行修正,设计了满足动态要求的同步相量估计新算法。该算法利用一阶泰勒展开式对动态电力信号进行建模,然后引入相邻数据窗之间的相量变化率来表征相量一阶导数,通过相量一阶导数修正DFT算法的估计结果;最后将得到的中心时刻相量估计值相移到报告时刻,从而实现准确的相量估计。仿真分析及对实际采样数据的分析表明,该算法在频率偏移、低频振荡等动态情况下均优于DFT算法,具有一定的应用潜力。
- 麦瑞坤何正友薄志谦
- 铁路自闭贯通线架空线-电缆混合线路行波测距被引量：10
- 2007年
- 为解决铁路自闭贯通线架空线-电缆混合线路波速度不一致难以精确测距的问题,在分析混合线路连接点处行波传播特点的基础上,提出了基于时间差搜索的双端行波测距方法.利用连接点处行波到达线路两端时间差的不同来确定故障发生在线路中的区段和相应的波速度,再进行精确测距.基于PSCAD/EMTDC对自闭贯通线混合线路建模,并利用小波变换及模极大值检测理论提取行波波头进行分析.仿真结果表明,该方法对于架空线-电缆的混合线路是可行的.
- 何正友杨建维周超罗国敏
- 关键词：行波故障测距
- 基于数学形态学的电能质量扰动检测和定位被引量：37
- 2008年
- 数学形态学因其在保留信号突变点信息方面有很好的效果,因此常用于短时电能质量扰动的检测和定位,但基于数学形态学的部分方法仍存在对某些过零点扰动检测失效的缺点,文章分析了3种基于数学形态学的扰动检测和定位方法,即基于1阶求导和形态梯度的方法、基于形态梯度和软阈值处理的方法、基于dq分解和高帽变换的方法,通过仿真比较了3种方法在分析电压暂降、电压暂升、电磁暂态振荡等信号方面的适应性,结果发现基于dq分解和高帽变换的方法在检测过零点扰动时具有很好的效果,因此选取这种方法对实测扰动数据进行了检测和定位分析。结果表明,基于dq分解和高帽变换的方法能正确检测与定位出任一时刻发生的扰动,具有较好的适应性与可行性。
- 王丽霞何正友赵静
- 关键词：电能质量数学形态学扰动检测扰动定位
- 一种基于D-S证据理论和稳态量的配电网故障选相方法研究被引量：8
- 2011年
- 以中性点不接地系统发生故障为例,分析了正、负和零序电压、电流故障分量之间的幅值和相位关系,在此基础上,定义了标识故障相别的特征量,建立了故障选相的决策树。定义了每个特征量的基本可信度指派函数,通过D-S证据理论对各个特征量的值进行融合得到故障选相结果。通过在PSCAD/EMTDC环境下建立仿真模型,对提出的选相方法进行了验证,并且研究了方法在中性点谐振接地系统、不同信噪比以及电弧故障下的适应性。仿真结果表明,该方法选相正确率高,抗噪性能强,不受中性点接地方式变化和电弧故障引起的非线性过渡电阻的影响。
- 张钧何正友臧天磊
- 关键词：故障选相中性点非有效接地系统D-S证据理论
- 利用广义形态滤波与差分熵的电能质量扰动检测被引量：32
- 2009年
- 数学形态学是一种非线性信号处理方法,在电力信号的分析上具有独特的优势,而信息熵是一种典型的无序性测量指标,在电力系统中也具有巨大的应用潜力。在研究数学形态学算法及信息熵基础理论的基础上,提出一种基于广义形态滤波与差分熵的电能质量扰动信号检测方案,该算法利用广义形态滤波器作为前置滤波单元对信号进行预处理,再利用差分熵度量信号的复杂程度,获取扰动信号的特征量,从而实现扰动的定位。对6种理想信号进行了仿真,结果表明,该算法对非过零时刻发生扰动的信号具有较好的适应性,受噪声强度及信号幅值突变幅度影响较小。
- 赵静何正友钱清泉
- 关键词：形态滤波信息熵电能质量
- 基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位被引量：71
- 2009年
- 粒子群算法是一种群体智能优化算法,具有简单易行、容易实现、收敛性好等优点。通过建立适当的优化模型,提出了基于二进制粒子群算法的辐射状配电网故障定位算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性。结果表明该算法收敛速度快,能够对辐射状配电网中单点和多点故障进行准确定位,并在部分故障信息畸变的情况下,能得出正确结果,容错性能好。
- 李超文何正友张海平高辉
- 关键词：配电网故障定位粒子群算法容错性能
- 电力系统频率的自适应跟踪算法被引量：19
- 2010年
- 在高噪声及动态条件下,传统算法的跟踪性能受到一定的影响,并可能出现振荡现象。为此,设计一种利用在线估计信号的噪声含量和动态特性来调节跟踪特性的算法,以提高频率跟踪性能。该算法通过克拉克变换将三相电压信号转化成一个相量,并利用有限冲击响应(finite impulse response,FIR)前置滤波器来抑制噪声影响。利用递归最小二乘滤波器来获得信号的相量估计值,此滤波器能够在动态状态下通过减小遗忘因子来得到快速跟踪性能,而在高噪声下通过增大遗忘因子来提高抗噪声性能。根据相邻两采样点的相角差来计算新的采样间隔。仿真结果表明,该算法能在动态和静态条件下都具有比传统算法更为优越的估计性能。
- 麦瑞坤何正友何文符玲薄志谦钱清泉
- 关键词：自适应滤波遗忘因子相量测量电力系统递归算法
- 量子神经网络的电网故障诊断方法
- 本文研究了量子神经网络在电网故障诊断中的应用,以改善故障诊断的容错性。首先利用分辨矩阵的属性约简算法,对决策表进行约简预处理。并设计了量子神经网络训练算法,采用误差反向传播,通过动量梯度下降法更新权值和最小化类方差更新量...
- 高玮何正友杨建维刘超
- 关键词：粗糙集量子神经网络故障诊断容错性
- 文献传递
- 基于粗神经网络的输电线路故障分类方法被引量：34
- 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
