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作者：张丞鸣西南大学

学位级别：硕士

变压器作为农村电网的枢纽设备,其安全稳定运行是保障农村居民生活及生产正常运作的必要基础。因此,进一步研究变压器故障诊断技术,提高变压器运行的可靠性,对保障农村经济社会发展具有十分重要的意义。油中溶解气体分析(Dissolved Gas ... 详细信息

变压器作为农村电网的枢纽设备,其安全稳定运行是保障农村居民生活及生产正常运作的必要基础。因此,进一步研究变压器故障诊断技术,提高变压器运行的可靠性,对保障农村经济社会发展具有十分重要的意义。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)作为应用最为广泛的变压器故障诊断手段之一,可有效识别变压器故障模式以及故障严重程度。然而,传统DGA诊断方法在对变压器故障模式进行判别时,忽略了不同油中溶解气体组分之间的能量差异,并且存在边界过于绝对化的局限性,这直接影响了模型的诊断性能;另外,由于变压器故障机理复杂,导致仅凭单一诊断方法难以获得精准、可靠的诊断结论。为了解决上述问题,本文在现有变压器故障诊断方法的基础上,从能量表征与信息融合两个角度,对变压器故障诊断技术进行了研究,具体研究成果如下:(1)基于热力学理论与热力学焓变理论对矿物绝缘油裂解产气规律进行分析,依据矿物油裂解产气模型与热焓分析计算油中溶解气体的生成能,用于量化表征不同油中溶解气体组分之间的能量差异。在此基础上,应用相关性分析法评估能量加权特征参量与变压器故障模式的相关性,验证了能量加权特征参量的有效性。相关性分析结果表明,与传统DGA的特征参量相比,能量加权特征参量与变压器故障模式之间存在更强的相关性。(2)以热力学理论与热力学焓变理论为基础,应用空间分析理论构造了能量加权五边形(Energy Weighted Pentagon,EW Pentagon)模型,用于实现变压故障模式判别,并通过实例分析验证了模型的有效性。实例分析结果表明:与现行标准推荐的Duval triangle1法、IEC比值法、Duval Pentagon1法以及Mansour Pentagon法相比,EW Pentagon法的诊断准确率分别提升了26.08%、27.25%、14.51%、16.47%。(3)基于信息融合基本思想,将非对称卷积、注意力机制以及人工神经网络技术相结合,构造了AACM-ANN信息融合模型,用于实现变压器多源决策信息融合,并通过多次仿真实验,验证了模型的可行性与有效性。仿真实验结果表明,与EW Pentagon、SVM、ELM初级诊断模型相比,AACM-ANN的诊断准确率均值分别提升了10.02%、7.95%、8.78%;与DS、DSmT信息融合模型相比,AACM-ANN的诊断准确率均值分别提升了6.57%、5.95%。

关键词：变压器故障诊断能量加权油中溶解气体分析相关性分析空间分析理论信息融合理论

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基于信息融合的动态神经网络光伏功率预测

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电力科学与技术学报 2020年第3期35卷 68-73页

作者：张旻李天喆张容进王苏英毛晓红广东省工业技术成果转化推广中心广东广州510000 广州粤有研冠雅电器科技有限公司广东广州510000

光伏发电由于受到外界环境的制约,发电波动较大,很难保证高比率的接入,精准预测光伏功率能在提高光伏使用率的同时保障电网的安全运行和调度。在此背景下,提出一种新型光伏功率预测方法,以动态神经网络模型为构架,充分考虑各种制约光伏... 详细信息

光伏发电由于受到外界环境的制约,发电波动较大,很难保证高比率的接入,精准预测光伏功率能在提高光伏使用率的同时保障电网的安全运行和调度。在此背景下,提出一种新型光伏功率预测方法,以动态神经网络模型为构架,充分考虑各种制约光伏发电的影响因子,将其进行加权融合成一个综合影响因子λ,并用改进的共轭梯度算法对运算进行优化,针对功率波动较大的时刻,通过缩短预测时间间隔、增加隐含层层数提高预测精度。最后在岳阳临湘县民禹光伏电站进行实际验证。经验证预测方法可行有效,且精度较高。

关键词：光伏功率预测信息融合理论动态神经网络共轭梯度算法

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电力系统故障信号处理及分析方法研究

电力系统故障信号处理及分析方法研究

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作者：杜泽民湖南大学

学位级别：硕士

电力系统发生故障时,会出现复杂的电气量暂态信号,其含有非常丰富的故障特征信息,如何正确处理此类暂态信号,对于电力系统故障检测、故障识别以及继电保护等的研究具有重大意义。故障暂态信号处理的首要问题是如何从故障信号中提取出故... 详细信息

电力系统发生故障时,会出现复杂的电气量暂态信号,其含有非常丰富的故障特征信息,如何正确处理此类暂态信号,对于电力系统故障检测、故障识别以及继电保护等的研究具有重大意义。故障暂态信号处理的首要问题是如何从故障信号中提取出故障的特征信息,其过程中遇到两个方面的困难,其一是故障暂态信号容易被稳态信号或噪声掩盖,不易被检测到;其二是故障暂态信号通常不能直接表征故障状态或类型。针对以上问题,本文引入信息熵测度理论和证据融合理论,并且结合小波多分辨率分解,研究了电力系统故障信号的处理及分析方法,并将其应用于励磁涌流识别和小电流接地v故障选线。本文对比分析了电力系统故障信号处理中常用的特征提取方法,简要介绍了小波信息熵测度基本理论,分析研究了信息测度理论的应用构成框架,以及主要的信息测度指标;针对单一信息测度指标的局限性,结合DS证据融合理论,建立了利用多个信息熵测度指标进行信息融合的研究模型。变压器励磁涌流是影响变压器差动保护正确动作的重要因素。本文介绍了电力系统中变压器励磁涌流和内部故障电流识别的问题,根据励磁涌流和故障电流各自的特点,将信息熵测度原理和小波分析方法相结合,提出基于时频空间的故障信息特征量提取方法,得到有效的小波信息熵测度指标,并应用于励磁涌流和内部故障电流的识别,同时利用仿真实验加以验证。小电流接地故障选线是配电网继电保护亟待解决的难题之一。本文从信息熵理论出发,结合DS证据融合理论提出了基于小波信息熵测度的信息证据融合方法,即先利用多种不同小波信息熵测度指标来提取故障信号各个角度的特征量,并且分别作为独立的证据体,然后根据DS证据理论融合所有特征证据体,得到融合后的特征量参数,最后通过融合可信度决策来达到正确、可靠识别故障的目的。利用该方法进行小电流接地故障选线,仿真实例验证其可行性和有效性。本文所作的理论探讨和应用研究表明,Tsallis小波信息熵测度及融合方法,在电力系统故障信号处理及分析识别中,具有较好的推广应用价值。

关键词：电力系统信号处理信息熵信息融合理论小波分析

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基于信息融合的恶意代码威胁性分析及判定关键技术研究

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作者：孙笛解放军信息工程大学

学位级别：硕士

随着信息技术的发展,信息系统的安全性受到了越来越多的重视,其中,信息系统的风险评估和风险应急响应是重点内容之一。然而,由于目前缺乏准确有效的恶意代码威胁性自动化评估系统,使得信息系统的风险评估和应急响应工作的效率受到了极... 详细信息

随着信息技术的发展,信息系统的安全性受到了越来越多的重视,其中,信息系统的风险评估和风险应急响应是重点内容之一。然而,由于目前缺乏准确有效的恶意代码威胁性自动化评估系统,使得信息系统的风险评估和应急响应工作的效率受到了极大的影响。在这样的背景下,如何设计和实现一款行之有效的恶意代码威胁性判定系统,成为了目前亟待解决的问题。本文提出并实现了一种基于信息融合理论的恶意代码威胁性多源分析和判定系统MTDS,该系统主要由恶意行为多源采集、判定架构训练以及信息融合判定等模块组成。其中,恶意行为多源采集模块基于课题组恶意行为多源采集平台搭建,采集内容包含了进程、服务、文件等恶意代码关键特征行为,是恶意代码威胁性判定的基础。本文在恶意行为多源采集平台的基础上,针对程序关键行为识别和进程隐藏检测功能进行了优化。针对程序关键行为识别中出现的由于IRP序列交叉、混淆等现象造成的行为识别不准确等问题,提出并实现了基于隐马尔科夫模型的程序关键行为识别架构,通过设计相对应的分析和识别算法,提高了程序关键行为识别的准确率。而针对恶意代码进程隐藏技术,本文提出并实现了基于线程调度链表的双结构进程检测框架,解决了由于恶意代码使用深层Rootkit技术而造成的进程隐藏检测困难,提高了进程隐藏检测的成功率和准确性。最后,本文提出并实现了基于信息融合理论的恶意代码威胁性判定模型MIMD,模型通过对恶意代码特征行为数据集的分析,结合层次分析模型和BP神经网络等信息融合技术,对恶意代码威胁性判定过程中涉及的分析和判定算法进行了深入研究,有效地解决了传统恶意代码威胁性评估模型存在的恶意行为分析的全面性以及威胁性判定的准确性和效率问题。本文提出的恶意代码威胁性判定系统架构在国家某基金项目的安全类原型系统中得到了初步实现和应用,在后期的测试中对该系统的功能和性能均进行了测试,测试结果反映了该系统能够在保证稳定性的基础上,极大地提高恶意代码威胁性判定的准确性和效率。实验结果验证了MTDS架构及其相关优化技术的正确性和有效性。

关键词：恶意代码威胁性判定程序行为识别进程隐藏检测信息融合理论

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