郝红艳
- 作品数：7 被引量：15H指数：3
- 供职机构：东北电力大学电气工程学院更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于粗糙集的量子神经网络在变压器故障诊断中的应用被引量：1
- 2009年
- 为了准确有效识别变压器故障模式,将粗糙集和量子神经网络结合进行变压器故障诊断。采用量子神经网络在宏观上收集数据信息,在微观上通过修正量子间隔将模糊交叉的数据按一定的比例合理分配到相关联的模式中,从而提高模式识别的准确性;利用粗糙集的约简去除冗余的属性、规则,提高量子神经网络的速率。与同输入下BP神经网络的诊断结果进行比较,可知本文方法在变压器故障模式识别方面具有更高的准确性。
- 刘宁郑玲峰郝红艳张智
- 关键词：粗糙集量子神经网络故障诊断
- 基于灵敏度矩阵的分布式状态估计被引量：2
- 2009年
- 针对分布式状态估计问题,采用基于相量测量单元(PMU)和灵敏度矩阵修正的方法。利用PMU量测量来协调子系统参考节点,并通过修正子系统独立状态估计联络线上的状态量,得到联络线上支路功率变化量,利用支路功率变化量对节点状态量的灵敏度矩阵来修正子系统状态估计结果。以IEEE14节点为例进行仿真,结果验证了该算法的有效性。
- 兰华邓颖郝红艳温林昌张智
- 关键词：相量测量单元分布式状态估计子系统
- 一种改进的分布式电力系统状态估计
- 针对分布式状态估计问题,采用了基于电压灵敏度矩阵的修正方法,充分利用了各节点间电压变化的相互联系。首先采用基于快速解耦的分布式并行过程协调边界点,根据边界点的误差和其相应的灵敏度系数修正其余节点的状态量,提高整体估计精度...
- 兰华邓颖郝红艳
- 关键词：电力系统状态估计快速解耦
- 文献传递
- 计及PMU的搭接式分布状态估计被引量：3
- 2010年
- 针对多区域互联电力系统的状态估计问题,采用基于相量测量单元(PMU)和灵敏度矩阵修正的方法。该方法利用PMU量测量来协调子系统参考节点,将互联系统联络线的两端子系统分别进行独立的状态估计,用两系统状态量的平均值修正联络线状态量,把修正前后联络线支路功率变化量作为虚拟节点变化量测,基于支路功率变化量对节点状态量的灵敏度矩阵来修正子系统状态估计结果。以IEEE14节点为例进行仿真,结果验证了该算法的有效性。
- 邓颖兰华郝红艳
- 关键词：相量测量单元分布式状态估计子系统
- 考虑测量冗余度最大的电力系统PMU最优配置被引量：6
- 2010年
- 目前,电力系统PMU的优化配置问题,主要以系统状态完全可观测为约束条件。本文在此基础上,以系统状态完全可观测和测量冗余度最大为约束条件,对PMU优化配置问题进行了研究。采用改进的自适应遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合算法进行寻优。在混合算法中采用了精英个体保留策略以保证整个算法的全局收敛性。在整个优化配置过程中,充分考虑了测量冗余度最大这一约束条件。最后在IEEE18、IEEE39和IEEE118节点系统中进行了验证。
- 郭佩英郝红艳邓颖刘宁张智
- 关键词：电力系统PMU
- 基于发电机同调性的相量测量单元优化配置被引量：3
- 2009年
- 采用发电机同调性辨识的方法实现相量测量单元(PMU)最优布点以实现电力系统动态监控。首先将模糊聚类原理中的基于模糊图论的最大树法应用到发电机同调识别中,将发电机进行同调分群;然后用中国电力科学研究院的《电力系统分析综合程序》PSASP中EPRI_36节点纯交流系统进行仿真验证,结果证明了方法的有效性及可行性;最后在每一同调群中配置一个PMU以实现对全网稳定性的监测和控制。
- 兰华郝红艳邓颖刘宁张智
- 关键词：相量测量单元模糊聚类
- 基于混合算法的电力系统PMU优化配置的研究
- 以电力系统状态完全可观测和PMU配置数目最小及测量冗余度最大为目标,对PMU 优化配置问题进行了研究。采用改进的自适应遗传算法与禁忌搜索算法相结合的混合算法进行寻优。在混合算法中采用了精英个体保留策略以保证了整个算法的全...
- 郝红艳刘宁
- 关键词：电力系统优化配置混合算法自适应遗传算法禁忌搜索算法
- 文献传递
