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中国电机工程学报 2021年第4期41卷 1422-1430页

作者：柳杨张彩萍姜久春张维戈张琳静国家能源主动配电网技术研发中心(北京交通大学) 北京市海淀区100044 湖北工业大学电气与电子工程学院湖北省武汉市430068

电池组中普遍存在的不一致性问题,是制约电池组可用容量的重要因素之一。电池组内电池单体参数的差异性是描述电池组性能的重要指标,其中容量差异直接与电池组可用容量和优化控制等息息相关。文中对充电电流变化时电压曲线可进行简单缩... 详细信息

电池组中普遍存在的不一致性问题,是制约电池组可用容量的重要因素之一。电池组内电池单体参数的差异性是描述电池组性能的重要指标,其中容量差异直接与电池组可用容量和优化控制等息息相关。文中对充电电流变化时电压曲线可进行简单缩放进行合理假设。基于该假设,建立一种快速容量差异辨识的方法,并从多种角度分析验证该方法的合理性和适应性。采用容量增量分析法修正SOC和内阻造成的估算误差。将该方法应用于具有较高电压采样精度和宽SOC工作范围的电池组充电数据上,基础算法误差低于2.5%,经修正后辨识误差可小于1.5%。该方法可以用于描述电池组内单体容量的不一致性,为电池组的均衡和维护提供参考。

关键词：充电电压曲线动态时间扭曲算法容量差异辨识锂离子电池组

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基于小波轮廓描述符和动态时间扭曲的电压扰动分类

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电工电能新技术 2015年第4期34卷 62-67,80页

作者：吴杰吕春媚崔彪燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

为更好地提高电压扰动信号的识别精度,提出了一种基于小波轮廓描述符和动态时间扭曲的新算法。首先将信号通过小波变换进行滤波处理,然后根据小波轮廓描述符的定义,在Mallat算法的基础上提取各扰动信号的小波轮廓描述符作为参考模板,再... 详细信息

为更好地提高电压扰动信号的识别精度,提出了一种基于小波轮廓描述符和动态时间扭曲的新算法。首先将信号通过小波变换进行滤波处理,然后根据小波轮廓描述符的定义,在Mallat算法的基础上提取各扰动信号的小波轮廓描述符作为参考模板,再通过动态时间扭曲分类器与参考模板进行匹配,选取最优路径获得分类结果。本文提出的识别方法无需先对扰动信号进行多种特征提取再分类,识别过程较为简单;而且解决了对电压闪变和暂态脉冲等扰动不明显或扰动时间较短的信号易引起误判的问题。Matlab仿真分析的结果证明,此方法能够快速有效地识别出扰动信号,准确率高。

关键词：电能质量扰动识别动态时间扭曲算法 Mallat算法小波轮廓描述符

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基于数学形态学的电能质量扰动检测与识别算法研究

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作者：万丽琴华东交通大学

学位级别：硕士

随着社会的发展，各行各业的自动化程度越来越高，各类投入使用的电力设备也越来越多，从而对电网的冲击将造成电压暂降，电压暂升，电压波动，振荡暂态等多种电能质量问题。这些扰动将对电力系统的运行安全造成难以估计的危害。因此，... 详细信息

随着社会的发展，各行各业的自动化程度越来越高，各类投入使用的电力设备也越来越多，从而对电网的冲击将造成电压暂降，电压暂升，电压波动，振荡暂态等多种电能质量问题。这些扰动将对电力系统的运行安全造成难以估计的危害。因此，对电能质量扰动问题进行快速的检测将使我们能够在扰动发生时立即做出有效动作来稳定我们的电力系统。对于有效动作的做出，我们首先得知道它是什么扰动。因此，对扰动进行识别分类也显得非常的重要。数学形态学是新兴起来的一种可以用来处理非线性信号的数学理论，它具有简单快速有效的特点;所以本文的研究重点就是将数学形态学应用于对电能质量扰动信号的检测与识别。本文首先对电能质量扰动信号的分类进行了介绍，并对其数学模型在Matlab上进行了数字仿真，得出了相应的模拟信号，用于后期的处理。并介绍了数学形态学理论，在将其作为消噪工具时，构造了自适应组合形态滤波器，并验证了该滤波器对信号的滤波效果。其次，将数学形态学理论充分应用于电能质量暂态扰动的起止时刻检测。首先构造自适应组合形态滤波器，对含噪声的扰动信号进行滤波处理，其次，将扰动信号通过形态变换，得到形态边缘检测算子，再对其进行一定的TOP-HAT变换，通过阈值处理后得到我们的特征信号，该方法在不同的暂降幅值，不同的谐波，噪声背景下进行了验证，仿真结果表明该方法运算速度快，能有效快速的定位扰动起止时刻。再次，将数学形态学与熵理论结合，对电能质量暂态扰动信号进行检测。首先通过形态学滤波器对信号进行去噪处理，再提出了一个简化熵的概念，对滤波后信号进行相应简化熵的求取，从而得到相应的特征信号，并对其进行阈值处理后即可得到扰动发生的起止时刻。在不同的幅度，谐波，噪声变换下对该方法进行验证，仿真结果表明，该方法能快速有效的定位扰动起止时刻。最后，将数学形态学与dq变换和欧氏距离以及动态时间扭曲算法相结合对单一扰动进行识别分类。首先将含噪声的扰动信号通过形态滤波器进行处理，再参照电力系统中的dq变换将信号构造成dq分量，通过表达式可以发现，dq分量此刻只与幅值和噪声相关，当噪声被滤除时，其分量类似于之与幅值有关，所以利用dq分量的幅值平方和可以对信号的特征进行一定的表征，为了识别出信号的类别，再利用欧式距离，对被测信号以及参考信号在dq变换后的幅值平方特性进行距离计算，再通过动态时间扭曲算法得到最优路径，从而匹配的相应参考信号即为被测信号的类别。通过在不同幅度变化以及噪声背景下对扰动进行识别，仿真结果表明，该方法能够较准确的识别各类单一扰动。

关键词：暂态电能质量扰动数学形态学熵 dq变换动态时间扭曲算法

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基于动态下采样策略的时间序列数据存储优化技术研究

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作者：李星妮重庆大学

学位级别：硕士

近年来,高采样率时间序列数据在实时或高性能计算场景中的数据量呈现爆炸式增长,而且需要持久化存储以免数据丢失引起错误的分析结果。新型非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM)可以提供持久化的时间序列数据存储。然而,频繁地向NV... 详细信息

近年来,高采样率时间序列数据在实时或高性能计算场景中的数据量呈现爆炸式增长,而且需要持久化存储以免数据丢失引起错误的分析结果。新型非易失性存储器(Non-Volatile Memory,NVM)可以提供持久化的时间序列数据存储。然而,频繁地向NVM写入高采样率时间序列数据会急速加快NVM的寿命损耗。同时,动态时间扭曲(Dynamic Time Warping,DTW)算法作为常用时间序列数据分析算法,由于其具有弹性匹配等优点,在时间序列数据爆炸式增长的背景下也显得越来越重要。但是,高采样率时间序列数据会严重影响DTW算法的效率并减慢其分析过程,这使得时间序列数据的分析存储过程更具挑战性。因此,设计一个针对高采样率时间序列数据、以NVM为存储介质的存储优化技术具有重要意义。为了实现高效持久化的时间序列数据存储与分析,本文采用可字节寻址的NVM作为主存,针对时间序列数据的特性和DTW算法的不足,提出了近似动态时间扭曲(Approximating Dynamic Time Warping,ADTW)框架下的时间序列数据存储优化技术:动态下采样(dynamic downsampling)策略。主要贡献如下:第一,针对高采样率时间序列数据的存储与分析问题,本文提出了动态下采样策略,通过利用平滑策略消除噪声、特征点提取策略降低采样率以及线性插值策略保证完整性,使得在不严重影响DTW算法精度的情况下,显著减少高采样率时间序列数据的存储开销。第二,为了增强动态下采样策略的性能,本文提出利用相对变化以及相邻数据点之间的斜率变化移除非重要数据点,从而提高动态下采样策略的精度;通过使用更高阶的内插函数,提高重构精度。第三,针对时间序列数据在NVM上的存储,本文提出基于可字节寻址的NVM的内存存储方案:采用诸如相变存储器等NVM作为本地DTW算法分析的主存以及持久性存储器。在该存储方案的基础上,本文还提出了相应的时间序列数据存储技术。最后,本文利用公开可用的时间序列数据集(如心电图数据ECG、气温数据Air temperature以及音频数据等)进行了一系列模拟仿真实验,验证了本文提出策略的有效性。实验结果表明,动态下采样策略可以在大多数数据集上达到90%以上的压缩率;而在最坏情况下,压缩率也可以达到80%以上。此外,动态下采样策略比现有研究中提出的策略更加精确且具有更小的CPU运行开销。

关键词：时间序列数据缩减采样非易失性存储器动态时间扭曲算法

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