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雷雨

作品数:6 被引量:12H指数:3
供职机构:重庆市电力公司更多>>
发文基金:国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:电气工程更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 1篇会议论文
  • 1篇专利

领域

  • 4篇电气工程

主题

  • 2篇低频振荡
  • 2篇低频振荡模式
  • 2篇电网
  • 2篇在线辨识
  • 2篇振荡
  • 2篇振荡模式
  • 2篇软阈值
  • 2篇数学形态
  • 2篇数学形态学
  • 2篇扰动检测
  • 2篇阈值
  • 2篇处理法
  • 1篇递推
  • 1篇电力
  • 1篇电力负荷
  • 1篇调度
  • 1篇动态信号
  • 1篇多目标优化
  • 1篇信号
  • 1篇优化算法

机构

  • 6篇重庆市电力公...
  • 4篇重庆大学
  • 2篇学研究院
  • 1篇燕山大学

作者

  • 6篇雷雨
  • 5篇何潜
  • 4篇梁伟
  • 4篇李军
  • 3篇古志明
  • 2篇王予疆
  • 2篇陈刚
  • 1篇卢继平
  • 1篇徐玉韬
  • 1篇黄林
  • 1篇刘波
  • 1篇刘波
  • 1篇罗建
  • 1篇刘欣宇
  • 1篇刘艳
  • 1篇刘贵富
  • 1篇王岗
  • 1篇朱可
  • 1篇张岩
  • 1篇刘尹

传媒

  • 2篇电力系统保护...
  • 1篇华东电力
  • 1篇电网技术

年份

  • 5篇2012
  • 1篇2010
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于数学形态学的电网PMU信号的扰动检测方法被引量:3
2012年
为保证电网的安全可靠运行,运行人员需要及时掌握电力系统的扰动情况,并采取相应的控制措施。提出了一种基于数学形态学原理进行电力系统在线扰动检测的方法。介绍了数学形态学的基本原理,分析了扰动检测中结构元素的选取,给出了扰动检测的整个流程,通过仿真算例和实测的各种扰动信号进行验证,结果表明本文方法能够准确有效地对电力系统PMU信号进行扰动检测,具有较高的实际应用价值。
何潜陈刚王予疆雷雨梁伟李军古志明
关键词:数学形态学扰动检测
基于解相关LMS自适应滤波算法的低频振荡模式在线辨识被引量:3
2012年
为提高电力系统低频振荡现象的实时监测水平,提出一种基于横向滤波器模型的解相关最小均方误差递推算法进行低频振荡模式辨识。该改进算法在原有最小均方自适应滤波算法的基础上,解除输入信号之间的相关性,提高了算法辨识的精度和收敛速度。通过对New-England10机39节点系统的仿真数据分析以及南方某电网实测线路的辨识计算,其结果验证了该改进算法对低频振荡模式辨识的有效性。并通过与基本的LMS(最小均方)算法以及传统ARMA(自回归-滑动平均)算法辨识效果的比较,验证了该改进算法对低频振荡模式的辨识具有更好的精确性且提高了收敛速度,更具有实际的工程意义。
刘尹罗建陈刚何潜雷雨梁伟李军古志明
关键词:横向滤波器最小均方误差解相关
利用太阳能发电的水源热泵冷电联合调度系统及调度方法
一种调节供电和冷水的冷电调度系统,包括水源热泵、太阳能发电机组、水源热泵热水出口处安装的集中式热吸收式制冷机、空调器、电能表、风机盘管、冷水计量表及采集所述电能表检测的耗电数据及冷水计量表检测的冷水消耗数据的第一和二远程...
刘欣宇杨东娇刘艳刘波雷雨
文献传递
基于改进粒子群优化算法的火电机组负荷多目标优化被引量:6
2010年
随着人们环保意识的增强,火电机组负荷的经济性与环保性优化逐渐成为研究的对象,但目前研究一般在稳态工况下进行,而没有考虑负荷频繁变化所带来的影响。文中在动态情况下以负荷调度的经济性与环保性为目标进行优化,即以负荷调度的经济性、环保性、快速性为优化目标。在优化算法上,将广义Lagrange乘子法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法相结合,提出了一种改进PSO算法。用改进PSO算法对优化模型进行了处理,结果表明,改进后的PSO优化方法比PSO算法调节解的速度更快、解空间的搜索能力更强。
何潜王岗雷雨刘波黄林朱可张岩
关键词:电力负荷多目标优化集合函数改进粒子群优化算法
基于数学形态学的电网PMU信号的扰动检测方法
型互联电力系统中,低频振荡是限制传输能 力的严重瓶颈之一,而迅速发展的广域测量系统能在全 网范围内精确测量和高速传递机组相对功角和角频率等 量,使得采用广域测量信号对可能引起低频振荡的各种 扰动进行实时监测成为可能。因此...
何潜陈刚王予疆雷雨梁伟李军古志明
关键词:数学形态学扰动检测
一种低频振荡模式在线辨识的鲁棒递推ARMA算法
2012年
低频振荡模式在线辨识具有重要的工程应用价值。采用ARMA模型的常规递推算法(RLS)以及正则化鲁棒递推算法(R3LS)可有效辨识稳态类噪声信号,但对动态信号的辨识效果不太理想。分析了常规RLS算法在出现动态信号时可能发散的原因,通过在算法中引入基于输入信号自相关矩阵和互相关向量的L1范数的自适应权重参数,保证算法在各种条件下的收敛性,实现了一种全新的鲁棒递推ARMA算法(NRRLS)。采用IEEE-39节点系统时域仿真和某电网的PMU实测数据进行了大量的分析测试,并通过与RLS算法和R3LS算法的辨识效果进行比较,验证了NRRLS算法具有更好的鲁棒性和辨识精度,扩展了ARMA模型的应用范围,具有较高的理论和工程实用意义。
刘贵富卢继平陈刚王予疆徐玉韬何潜雷雨梁伟李军
关键词:ARMA在线辨识动态信号低频振荡模式
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