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基于相空间重构和卷积神经网络的电能质量扰动分类

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电力系统保护与控制 2018年第14期46卷 87-93页

作者：陈伟何家欢裴喜平兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

为了提高电能质量扰动信号分类的准确率,首先利用相空间重构将一维时间序列电能质量扰动信号重构到多维相空间,获得扰动信号轨迹并投影到二维相平面,形成二维轨迹图像。然后对该图像进行二值化处理,减少信号的数据量,凸显轨迹轮廓。最... 详细信息

为了提高电能质量扰动信号分类的准确率,首先利用相空间重构将一维时间序列电能质量扰动信号重构到多维相空间,获得扰动信号轨迹并投影到二维相平面,形成二维轨迹图像。然后对该图像进行二值化处理,减少信号的数据量,凸显轨迹轮廓。最后通过卷积神经网络对处理后的轨迹图像进行特征提取,并对相应的扰动信号进行分类识别。在卷积神经网络框架Caffe下进行仿真实验,仿真结果表明该方法具有很高的识别准确率和良好的抗噪能力。

关键词：电能质量扰动分类相空间重构深度学习卷积神经网络

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地震模拟振动台的模糊控制研究

地震模拟振动台的模糊控制研究

作者：裴喜平武汉理工大学

学位级别：硕士

电液伺服控制系统是地震模拟振动台的核心组成部分。电液振动台以其优良的性价比在实际的工业应用中获得了广泛的应用，一直是应用研究领域关注的一个重点，而伺服控制器作为其控制核心尤显重要。电液伺服系统是非线性系统，用传统的工... 详细信息

电液伺服控制系统是地震模拟振动台的核心组成部分。电液振动台以其优良的性价比在实际的工业应用中获得了广泛的应用，一直是应用研究领域关注的一个重点，而伺服控制器作为其控制核心尤显重要。电液伺服系统是非线性系统，用传统的工作点线性化方法设计控制器时，控制效果依赖于线性化精度和所在的工作点。如果工作点发生变化，就必须重新设计控制器参数，甚至调整控制器结构。鉴于此，从智能控制的角度出发进行了控制器的设计，这样可以使控制器的工作区域得到较大程度的扩展。提出了本文选题的背景和意义，归纳总结了地震模拟振动台、电液伺服控制技术的研究和发展及国内外现状，阐述了模糊控制的形成、发展历程及其特点和主要应用领域。建立了电液振动台的线性化数学模型，对电液伺服控制系统的动态特性进行了分析，得出了其非线性本质的特点。研究了基于Ziegler-Nichols参数整定经验公式的PID控制策略，并且着重讨论了模糊控制策略。设计了两类控制器，即基于Ziegler-Nichols参数整定经验公式的PID控制器和模糊控制器。利用Matlab／Simulink仿真工具对控制系统的波形再现控制、PID控制器和模糊控制器的控制效果进行了仿真实验，并做了比较。振动台智能控制方法的研究是一个崭新的课题，其研究成果必将全面推进振动台控制技术的发展。根据电液振动台中电液伺服控制的需要，提出了一些解决的方法，但要建立一套完整的伺服控制器设计方法，还需进行大量的工作。

关键词：电液振动台伺服控制器模糊控制

深度信念网络在电能质量复合扰动识别中的应用

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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电力系统及其自动化学报 2018年第9期30卷 75-82页

作者：陈伟何家欢裴喜平兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

针对电能质量复合扰动信号数据量大、识别效率低的问题,提出一种基于压缩感知理论和深度信念网络的电能质量复合扰动识别方法。首先通过压缩感知理论得到原始扰动信号的测量值,并基于正交匹配追踪算法求得稀疏向量;其次构建深度信念网... 详细信息

针对电能质量复合扰动信号数据量大、识别效率低的问题,提出一种基于压缩感知理论和深度信念网络的电能质量复合扰动识别方法。首先通过压缩感知理论得到原始扰动信号的测量值,并基于正交匹配追踪算法求得稀疏向量;其次构建深度信念网络分类模型,将稀疏向量作为网络的输入,通过对比散度学习算法训练网络,实现扰动信号的分类;最后对14种常见扰动信号进行仿真验证,仿真结果表明,该方法有效地减少了所需处理的扰动数据量,并且对单一扰动和复合扰动都有效且具有很高的识别效率。

关键词：电能质量扰动识别压缩感知稀疏向量深度信念网络

基于2n+1点估计法的含分布式电源配电网的电压质量概率评估

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电网与清洁能源 2016年第7期32卷 23-29页

作者：陈伟郭秋池裴喜平兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

为准确评估分布式电源及负荷功率的随机特性对配电网电压质量的影响,在已有的点估计法的基础上,提出一种2n+1点估计法,求解分布式电源配电网概率潮流。该方法考虑了风速,光照强度以及负荷随机特性对配电网的影响,通过得到电压概率统计值... 详细信息

为准确评估分布式电源及负荷功率的随机特性对配电网电压质量的影响,在已有的点估计法的基础上,提出一种2n+1点估计法,求解分布式电源配电网概率潮流。该方法考虑了风速,光照强度以及负荷随机特性对配电网的影响,通过得到电压概率统计值,然后结合半不变量理论与GramCharlier级数展开得到相应的概率密度函数以及含分布式电源节点的电压越限概率,对含分布式电源的配电网电压质量进行概率评估。以含有分布式电源的IEEE-30节点系统作为算例,通过2n+1点估计法进行概率潮流计算,分析了分布式电源接入前后对系统节点电压的影响。

关键词：分布式电源电压质量概率潮流 2n+1点估计法概率密度函数

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动态电压恢复器的模型预测控制

电力系统保护与控制 2013年第9期41卷 47-53页

作者：裴喜平郝晓弘陈伟肖骏王维洲兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 甘肃电力科学研究院甘肃兰州730050

为了提高动态电压恢复器的响应速度和稳态精度,提出了基于模型预测控制的控制策略,详细分析了控制器参数设计方法。在分析动态电压恢复器主电路模型的基础上,采用内环电流控制器对模型进行改进,得出模型预测控制所需的被控对象一步预测... 详细信息

为了提高动态电压恢复器的响应速度和稳态精度,提出了基于模型预测控制的控制策略,详细分析了控制器参数设计方法。在分析动态电压恢复器主电路模型的基础上,采用内环电流控制器对模型进行改进,得出模型预测控制所需的被控对象一步预测模型,设计了模型预测控制器。所提控制算法克服了基于非参数预测模型的模型预测控制由于算法复杂、参数调整困难,计算量大,很难直接应用到电力系统这样的快速实时系统中的问题,同时实现了预测控制滚动优化、反馈校正的优点。在满意的稳定精度下,明显提高了系统的动态响应速度。与经典控制策略的实验对比分析,证明了所提方法的正确性和有效性。

关键词：模型预测控制(MPC) 动态电压恢复器电能质量

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风电机组异常数据预处理的分类多模型算法

电力系统及其自动化学报 2018年第4期30卷 137-143页

作者：陈伟吴布托裴喜平兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

针对风电机组异常风速-功率数据的产生原因和分布特点进行分析,提出一种异常数据分类多模型算法。对不同类别异常数据建立弃风、4分位和模糊C均值数据处理模型,识别弃风产生数据、离群孤立点数据、偏差簇数据,并利用3次样条方法修正异... 详细信息

针对风电机组异常风速-功率数据的产生原因和分布特点进行分析,提出一种异常数据分类多模型算法。对不同类别异常数据建立弃风、4分位和模糊C均值数据处理模型,识别弃风产生数据、离群孤立点数据、偏差簇数据,并利用3次样条方法修正异常风速点。运用该方法对甘肃酒泉风电场和美国Wisconsin州Butler Ridge风电场历史数据进行数据预处理,采用RBF网络对处理前后的数据进行风速预测。预测结果表明,经过识别并剔除异常风电机组数据后风速预测精度可提高1%~3%,说明该方法有效剔除了风电场异常数据,对风电场风速预测有一定的应用价值。

关键词：异常数据数据预处理 4分位法模糊C均值风速预测 RBF神经网络

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一种风电场风速异常数据预处理的新方法

兰州理工大学学报 2019年第5期45卷 91-96页

作者：陈伟王敏裴喜平兰州理工大学电气工程与信息工程学院

针对风电场采集到的历史风速数据中存在异常值的问题,为保证风速数据的准确性和有效性,提出了一种运用差分自回归滑动平均(auto regressive integrated moving average, ARIMA)、小波分解(wavelet decomposition,WD)和隐马尔科夫(hidden... 详细信息

针对风电场采集到的历史风速数据中存在异常值的问题,为保证风速数据的准确性和有效性,提出了一种运用差分自回归滑动平均(auto regressive integrated moving average, ARIMA)、小波分解(wavelet decomposition,WD)和隐马尔科夫(hidden Markov model,HMM)组合算法对异常风速数据进行挖掘的方法.采用ARIMA模型挖掘异常风速数据的潜在特征,得到反映风速值异常情况的残差序列;为进一步提高检测精度和降低系统误差的干扰,采用小波分解方法捕获残差序列中的粗大误差特征;借助HMM算法的双重随机过程检测异常风速值并剔除,将剔除异常值后的数据运用粒子群优化最小二乘支持向量机方法进行重构,保证风速序列的完整性.实际算例结果表明了所提方法的有效性和可行性.

关键词：异常数据识别时间序列小波分解隐马尔科夫模型

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并联有源滤波器的一种高可靠性控制策略

电力系统自动化 2015年第5期39卷 128-133页

作者：杨新华谢兴峰马建立丁海昌裴喜平兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省兰州市730050 北京京仪椿树整流器有限责任公司北京市100040

为了提高有源电力滤波器的可靠性,针对负载电流波动和负载突停等工况时导致直流侧电压波动过大而无法正常补偿谐波等问题,研究了一种基于多同步坐标旋转的直接谐波提取方法,并将d-q谐波提取方法和直接谐波提取方法对直流侧电压控制的影... 详细信息

为了提高有源电力滤波器的可靠性,针对负载电流波动和负载突停等工况时导致直流侧电压波动过大而无法正常补偿谐波等问题,研究了一种基于多同步坐标旋转的直接谐波提取方法,并将d-q谐波提取方法和直接谐波提取方法对直流侧电压控制的影响进行了分析和对比。提出了把直接谐波提取方法和复合重复控制相结合的指定次补偿控制策略,该策略不仅由于采用直接谐波提取保证了系统的可靠性,与复合重复控制结合也保证了系统的动态性能和稳态精度,而且可以指定次谐波补偿,补偿灵活。仿真和实验结果证明了研究内容的有效性。

关键词：有源电力滤波器高可靠性复合重复控制直接谐波提取指定次谐波补偿

一种基于关联集和可用度的光伏发电系统维护策略

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电力系统保护与控制 2022年第14期50卷 94-104页

作者：陈伟李旭斌纪青春裴喜平王忠飞何峰兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050 国网甘肃省电力公司兰州供电公司甘肃兰州730050

针对光伏发电系统定期维修费用较高且不能充分利用系统实时状态而动态调整维修策略的问题,在考虑设备运行状态和天气因素影响的基础上,提出了一种基于关联集和可用度的光伏发电系统动态组合维护策略。首先,从设备功能相关性出发建立关联... 详细信息

针对光伏发电系统定期维修费用较高且不能充分利用系统实时状态而动态调整维修策略的问题,在考虑设备运行状态和天气因素影响的基础上,提出了一种基于关联集和可用度的光伏发电系统动态组合维护策略。首先,从设备功能相关性出发建立关联集,以关联集为单位进行维修决策,并通过改进的马尔可夫模型预测设备和关联集状态,计算其可用度。然后,在设备维修决策阶段,以维修成本最低和可用度最高为目标,通过引入方式因子结合设备状态类型确定维修时间及方式。在关联集维修策略优化阶段,依据设备之间经济结构相关性建立共同维修决策集,从而确定系统最佳维修策略。最后,以某光伏电站为例验证了所提方法的正确性和有效性。结果表明,该方法能有效节省系统维修总费用,提高系统可用度。

关键词：相关性关联集状态预测可用度天气因素维修策略

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