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基于类噪声的解耦测辨负荷模型机理分析及应用

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电力科学与技术学报 2023年第1期38卷 138-145页

作者：徐贤周晋航王颖吴沛萱周挺陆超国网江苏省电力有限公司江苏南京210024 清华大学电机工程与应用电子技术系北京100084 上海电力大学电气工程学院上海200090

负荷辨识是电力系统仿真的重要环节。为得到准确的负荷辨识动态参数,国内外学者在合理构建辨识模型方面做出了大量深入的研究。首先,在传统负荷模型基础上反推出2种基于类噪声的负荷实时动态参数辨识模型,实现测辨数据在辨识模型计算中... 详细信息

负荷辨识是电力系统仿真的重要环节。为得到准确的负荷辨识动态参数,国内外学者在合理构建辨识模型方面做出了大量深入的研究。首先,在传统负荷模型基础上反推出2种基于类噪声的负荷实时动态参数辨识模型,实现测辨数据在辨识模型计算中的输入数据时序的解耦,同时避免辨识初始物理量冗余性以及辨识量误差迭代放大对参数功率响应能力造成的负面影响。再从类噪声仿真数据和实测数据上验证分析这2种测辨模型的数据功率响应能力。结果显示测辨得到负荷动态参数适用于现在的电力仿真系统,说明此研究能够为进一步研究辨识模型提供新方向,为负荷可控性提供数据基础。

关键词：负荷辨识数据解耦动态参数类噪声

基于类噪声扰动的电网惯量常态化连续估计方法

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中国电机工程学报 2020年第14期40卷 4430-4439页

作者：李世春夏智雄程绪长舒征宇钟浩涂杰黄森焰梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学电气与新能源学院) 湖北省宜昌市443002 山东理工职业学院山东省济宁市272067

精确估计惯量是客观评估电网频率安全稳定性的关键环节,现有方法主要基于有功–频率大扰动的离散事件,无法对电网惯量连续估计。鉴于此,该文研究利用有功–频率类噪声扰动信息连续估计电网惯量的方法。首先以区域为对象,将断面联络功率... 详细信息

精确估计惯量是客观评估电网频率安全稳定性的关键环节,现有方法主要基于有功–频率大扰动的离散事件,无法对电网惯量连续估计。鉴于此,该文研究利用有功–频率类噪声扰动信息连续估计电网惯量的方法。首先以区域为对象,将断面联络功率和区域内负荷扰动作为输入、频率扰动作为输出,应用输出误差(output error,OE)模型对区域惯量进行估计,进而对各区域合并求解全网等效惯量。提出数据分段、移动数据窗的处理方式,对多段类噪声输入的OE模型分范围选阶辨识,并剔除离群值,获取充足的惯量估计样本及其均值,减小随机扰动引起的辨识误差。最后通过算例系统验证所提方法和模型的有效性及精确性。

关键词：电网惯量连续估计系统辨识类噪声输出误差模型数据分段

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类噪声混沌编码在图像联想记忆中的应用研究

系统工程与电子技术 2002年第11期24卷 16-18,21页

作者：余群明王耀南湖南大学湖南长沙410082

提出了类噪声索引 (key)产生的一般方法 ,利用帐篷函数的混沌过程作为类噪声索引的确定性生成器 ,以代数的形式完成了图像信息的存储和恢复。仿真实验表明 ,采用类噪声混沌编码的方法 ,自联想模型 (或异联想模型 )在一次自联想 (或异联... 详细信息

提出了类噪声索引 (key)产生的一般方法 ,利用帐篷函数的混沌过程作为类噪声索引的确定性生成器 ,以代数的形式完成了图像信息的存储和恢复。仿真实验表明 ,采用类噪声混沌编码的方法 ,自联想模型 (或异联想模型 )在一次自联想 (或异联想 )、部分输入图像信息和带一定噪声的输入图像信息时均可完成正确的联想记忆功能。

关键词：图像联想记忆类噪声混沌编码自联想异联想图像存储图像恢复

类噪声Chirp扩频通信系统研究与FPGA实现

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类噪声Chirp扩频通信系统研究与FPGA实现

作者：袁少波北京理工大学

学位级别：硕士

随着天基测控系统载波频段的不断提高，由此而产生的大多普勒频偏对信号的捕获提出了更高的要求。而传统的直接序列扩频体制对多普勒频偏敏感，这将大大延长系统的捕获时间，同时也会提高接收机复杂度。本文研究了Chirp信号利用时频耦... 详细信息

随着天基测控系统载波频段的不断提高，由此而产生的大多普勒频偏对信号的捕获提出了更高的要求。而传统的直接序列扩频体制对多普勒频偏敏感，这将大大延长系统的捕获时间，同时也会提高接收机复杂度。本文研究了Chirp信号利用时频耦合对多普勒频偏不敏感的特性，同时针对其时频特征明显，安全性较差的问题，研究了一种类噪声Chirp扩频通信系统，并设计完成了基于FPGA硬件架构的接收机原理样机开发工作。本文的主要研究内容如下：1、分析了现有的天基测控信号捕获算法在高动态、低信噪比下的捕获性能，研究Chirp信号的时频耦合、脉冲压缩等特性，并针对Chirp信号安全性较差的问题，提出采用类噪声Chirp信号作为系统基带波形，理论分析并仿真了类噪声Chirp信号在不同相位尺度因子下的多普勒容限以及LPD/LPI性能。2、研究了基于双匹配滤波器的类噪声Chirp信号快速同步捕获方法，充分利用CNW时频耦合特性，接收机只需要在时域搜索匹配滤波器输出峰值的位置就可完成符号同步和多普勒频偏估计，相比于传统的时频二维搜索方法，在接收机复杂度基本不变的情况下，捕获时间由原来的5s左右缩短到10ms以内。3、传统Chirp扩频系统采用调频率携带信息，具有较好的鲁棒性，但信息传输速率较低，且不易实现高阶调制。本文研究了CNW具有良好的自相关性能，采用高阶CCSK调制技术，有效提高了系统的信息传输速率以及频带利用率。并针对传统采用相关器组解调高阶CCSK复杂度较高的问题，研究了一种基于两段拼接匹配滤波的高效解调方式，并采用串并转换的方式消除符号间干扰，提高解调性能，同时可以有效减少硬件消耗资源。设计并完成了类噪声Chirp扩频通信系统基于FPGA的接收机原理样机的开发工作，并详细阐述了接收机各模块的设计及实现方式，包括数字下变频、信号捕获、符号同步及多普勒估计、多普勒补偿和CCSK解调等模块。考虑到FPGA面积与速度互换原则，分别设计了串行和并行两种匹配滤波实现方式。串行方式需要更高的系统时钟，但是可以有效地降低系统消耗资源。

关键词：天基测控类噪声 Chirp信号快速捕获 CCSK调制 FPGA

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电力系统类噪声闭环可辨识性分析

华东电力 2013年第5期41卷 995-1000页

作者：吴超深圳大学机电与控制工程学院深圳518060

基于广域测量类噪声信号辨识被控电力系统模型,可有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统特性分析及控制器设计可信度等问题。电力系统中多处负荷变化等随机性质小扰动和广域阻尼控制器的投运,导致系统闭环辨识难度大为增加。提出对类... 详细信息

基于广域测量类噪声信号辨识被控电力系统模型,可有效解决因仿真模型及参数误差造成的系统特性分析及控制器设计可信度等问题。电力系统中多处负荷变化等随机性质小扰动和广域阻尼控制器的投运,导致系统闭环辨识难度大为增加。提出对类噪声环境下电力系统闭环可辨识性问题进行理论研究,重点分析了反馈控制器和参考信号对系统闭环可辨识性的影响,并结合电力系统实际情况,总结类噪声环境下实现电力系统闭环可辨识所需满足条件,并对其进行仿真验证。

关键词：类噪声多扰动信号闭环辨识可辨识性

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一种基于类噪声混沌编码的图像联想记忆

电子与信息学报 2002年第6期24卷 805-810页

作者：余群明王耀南陈继光湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 郴州市科委郴州423000

该文描述了利用帐篷函数的混沌过程生成类噪声索引的一般方法,给出了类噪声混沌编码记忆的数学模型,同时说明了循环卷积和循环相关运算在图像信息存储和恢复中的基本机理。仿真实验表明:利用循环卷积和循环相关运算,图像可以从类噪声混... 详细信息

该文描述了利用帐篷函数的混沌过程生成类噪声索引的一般方法,给出了类噪声混沌编码记忆的数学模型,同时说明了循环卷积和循环相关运算在图像信息存储和恢复中的基本机理。仿真实验表明:利用循环卷积和循环相关运算,图像可以从类噪声混沌编码的单模式和双模式中正确地回忆出来,并且最终回忆图像与原始存储图像有一定的位移量。

关键词：图像联想记忆类噪声混沌编码

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基于类噪声方波脉冲的掺铒光纤激光器

光子学报 2017年第6期46卷 158-162页

作者：张永棠广东东软学院计算机科学与技术系广东佛山528225 南昌工程学院江西省协同感知与先进计算技术研究所南昌330003

搭建了长腔"8"字型掺铒光纤激光器,并对产生的谐波锁模方波脉冲进行了实验研究.结果表明,该脉冲具有光滑的宽带光谱,示波器上显示为方波脉冲,但自相关迹证实其为类噪声脉冲,即为类噪声方波脉冲;通过调节偏振控制器和泵浦功率等激光器腔... 详细信息

搭建了长腔"8"字型掺铒光纤激光器,并对产生的谐波锁模方波脉冲进行了实验研究.结果表明,该脉冲具有光滑的宽带光谱,示波器上显示为方波脉冲,但自相关迹证实其为类噪声脉冲,即为类噪声方波脉冲;通过调节偏振控制器和泵浦功率等激光器腔内参量,获得了高达5阶的谐波锁模类噪声方波脉冲;该类噪声方波脉冲并非可以无限增大脉冲能量,而是在一定条件下产生脉冲分裂,出现谐波锁模方波脉冲现象.

关键词：光纤激光器类噪声方波脉冲谐波锁模

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基于集成学习的类噪声检测算法研究

基于集成学习的类噪声检测算法研究

作者：魏红强南京航空航天大学

学位级别：硕士

分类问题是数据挖掘领域中一个热点问题,通常分类问题的基本流程是先基于大量的带标签数据样本训练一个分类模型,然后基于这个分类模型对未知数据进行类别预测。然而在整个过程中,有两个因素会影响分类模型的分类准确率,分别是分类算法... 详细信息

分类问题是数据挖掘领域中一个热点问题,通常分类问题的基本流程是先基于大量的带标签数据样本训练一个分类模型,然后基于这个分类模型对未知数据进行类别预测。然而在整个过程中,有两个因素会影响分类模型的分类准确率,分别是分类算法和训练集的质量,在分类算法给定的情况下,训练集的质量成为影响分类模型性能的唯一因素。其中训练集的质量又受两个因素的影响:噪声数据和带标签样本的数量,而噪声数据又可以分为属性噪声数据和类噪声数据,且已有研究表明对于属性噪声的剔除处理会降低分类器的分类准确率,而相反的对于类噪声数据的剔除处理会相应的提高分类器分类准确率。带标签样本数量对于分类准确率影响,主要在于随着带标签样本数量的减少,分类模型泛化误差会随之增大。现实生活中,带标签样本数量是远远少于无标签样本数量的,且其中还不乏类噪声数据样本。而现有的研究或是针对存在类噪声数据的分类问题场景进行研究,或是基于只含有少量带标签样本数量的分类问题场景进行研究,并未考虑两种情形并存的场景,即少量带标签样本集且含类噪声数据的分类问题场景。本文主要就是针对少量带标签样本且含类噪声数据的分类模型分类准确率提升方法展开研究的,且基于分类器集成比任意单个分类器获得的分类准确率更好,因此本文具体的研究内容如下:(1)基于集成学习和半监督学习的类噪声检测算法。其主要工作是通过半监督学习来扩充标签数据的规模,同时采用多种不同方法产生多个基分类器,为分类器集成做好准备工作,算法主要框架采用了多重投票的方式对类噪声进行过滤,类噪声过滤更彻底,而且在每层投票的过程中采用软投票方式对类噪声进行过滤,相对于一般方法,其过滤得到的纯净集可靠性更高。(2)基于集成学习和主动学习的类噪声检测算法。其主要工作是通过主动学习采样具有高信息密度的无标签数据并进行标记,以此扩充带标签数据集的规模,同时实现用尽可能小的标记代价改进类噪声检测准确率。该算法同时对产生的噪声集进行分析,以避免正确数据被误删的情形发生,同时整个算法采用迭代的方式进行,能够更彻底的过滤掉类噪声数据。

关键词：类噪声集成学习主动学习半监督学习软投票

基于类噪声信号的电力系统低频振荡模态辨识研究

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基于类噪声信号的电力系统低频振荡模态辨识研究

作者：林伟斌华南理工大学

学位级别：硕士

近年来,我国电网规模不断扩大,系统间互联程度不断提高,大量的高倍率快速励磁装置投入到电网,导致低频振荡现象日益严重。低频振荡的发生极大的危害了电力系统稳定性,同时导致系统输送容量无法最大化,因此,监测和分析低频振荡模态参数... 详细信息

近年来,我国电网规模不断扩大,系统间互联程度不断提高,大量的高倍率快速励磁装置投入到电网,导致低频振荡现象日益严重。低频振荡的发生极大的危害了电力系统稳定性,同时导致系统输送容量无法最大化,因此,监测和分析低频振荡模态参数对系统的安全稳定运行具有重要意义。目前低频振荡的模态参数分析方法多是基于暂态振荡信号进行参数辨识,但暂态振荡信号发生概率低,无法实时反映系统状态,因此该类方法无法辨识系统正常运行时的模态参数。相反,系统正常运行时负荷波动引起的类噪声信号易于获取,且包含系统当前模态信息。因此,本文着重研究基于类噪声信号的低频振荡模态参数辨识方法。本文介绍了电力系统低频振荡的基本理论并分析了从类噪声信号进行低频振荡参数模态辨识的可行性。随后介绍了随机子空间识别算法及盲源分离的基本原理,并对两种方法用于类噪声信号的低频振荡参数辨识的适用性进行了分析,为后续研究打下基础。针对传统随机子空间识别算法定阶困难,存在虚假模态的问题,提出一种双协方差随机子空间识别算法。通过构造两个不同维度的汉克尔矩阵剔除虚假模态,然后通过系统聚类算法进行物理模态参数提取。改进后的双协方差随机子空间识别算法能够实现物理模态自动拾取、自动定阶。实验结果表明,所提方法能够从类噪声信号中实现对低频振荡模态参数的有效精确辨识,并具有良好的抗噪性能,识别结果中不会出现虚假模态。考虑到模态辨识受到激励的随机性、测量误差、数据窗长等因素的影响,估计的模态参数不可避免存在误差,本文提出一种新的考虑不确定度的低频振荡模态参数辨识方法。利用二阶统计量盲源分离技术将含有多模态的类噪声信号分解为多个单模态信号,采用随机减量技术从单模态信号中提取自由振荡信号进行模态参数计算,并引入bootstrap计算置信区间,以此衡量模态参数的不确定度。实验结果表明,所提方法能够有效辨识低频振荡模态参数,同时能够提供模态参数估计结果的置信区间。

关键词：低频振荡类噪声随机子空间识别盲源分离模态辨识