基于迭代软阈值压缩感知理论的直流输电双极短路故障测距方法

来源 :现代电力 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bingke111888
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
现阶段直流输电线路的故障测距方法主要为行波法,此方法存在波头捕获困难,波速难以确定等问题.因此提出基于迭代软阈值压缩感知理论的直流输电双极短路故障测距方法:在输电线路中根据预设定位精度定义“虚拟节点”,根据两个“虚拟节点”之间的等效阻抗和两端的模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)列出输电线路的节点导纳矩阵,结合输电线路上测点测得的故障电压高频分量值,列写节点电压欠定方程;将故障点的对地注入电流等效为离故障点最近的一或两个“虚拟节点”的注入电流;通过压缩感知算法求解出电流稀疏向量,其中全局最优或局部最优的点即可认定为故障点.仿真结果表明,提出的方法能够准确定位故障点,结果稳定.
其他文献
文章通过对广西草木染传统手工艺传承与创新设计价值的分析,探究广西草木染活态传承的路径,即数字化提升与现代化设计齐头并进,审美教育与绿色发展并驾齐驱,推动广西草木染文化完成一次“艺术生命活化”的更新与升级,进而为其它非遗手工艺的生存和发展提供可行的范式.
2005 年10 月12日,由红蜻蜓集团和温州大学联合举办的中国首届鞋文化学术研讨会在温州召开.来自全国各地的近50位鞋文化专家、学者参会,盛况空前.红蜻蜓集团董事长钱金波说,举办鞋文化研讨会,一是为了交流鞋文化领域与教育界的学术成果,二是顺应历史潮流,将学术成果与企业“研、产、销”相结合,推动鞋业的发展.
期刊
鞋拔子的历史由来,现在确实难以在历史的典籍中寻找到准确的起源.通过明清时期的文学作品,大致可以确认鞋拔子在清代出现过.清代李光庭《乡言解颐·物部上·杂物十事》中,对“鞋拔子”有云:\"世之角,牛者为用多矣.而其因材制器,审曲面执,以成其巧者,莫鞋拔若也.语云:\'衣不大寸,鞋不争丝\',为妇人言之也.
期刊
为减小光伏发电的不稳定性,制定符合多目标需求的电力调度方案,以低碳性、经济性为原则,将碳交易机制引入电力系统调度,建立了太阳辐照度和光伏发电出力的概率分布模型调度方案,对光伏发电出力采用k-means聚类法,进行场景缩减,提高预测精准性,并在此基础上构建了考虑大规模光伏电源接入后的多目标优化调度模型,目标函数包括火电运行成本、碳交易成本以及污染物排放量,兼顾调度的经济性、低碳环保性.运用熵权法对不同目标赋予权重,转化成单目标函数.在算例分析中,建立了4种不同优化目的的调度方案,并进行定性和定量对比分析,验
为对风电场往年生产情况作出分析以便合理安排运维计划,最大限度提高风电场经济效益,考虑风电场运行状况的多层次性和多因素性,提出一种结合层次分析法和模糊数学理论的风电场运行性能多维评价模型.首先,分析风电场运行的影响因素,建立风电场运行性能多层次评价指标体系,包括设备运行因素、生产维护因素、电力消耗因素、电量因素等4个一级指标及12个二级指标,并利用层次分析法构建权重向量模型;其次,针对阈值附近指标评价难辨别的问题,采用改进云参数生成正态隶属云以确定各评价指标相对评价集的隶属度,然后,通过权重向量和模糊关系模
为提高新能源场站的调节能力,提出新能源场站储能系统的鲁棒优化配置模型.该模型引入鲁棒理论,针对新能源发电的随机性建立不确定合集,应用极端情况外的运行概率值来量化系统鲁棒性,科学地平衡系统的经济性与保守性,弥补传统鲁棒优化配置结果过于保守的不足.针对模型特点提出一种改进的鲸鱼算法进行求解.基于算例验证所提模型的有效性,并对发电不确定性影响下新能源场站储能配置的经济性与鲁棒性做定量分析.为解决高比例新能源接入电网的安全生产问题、支撑清洁电网的发展提供参考.
随着分布式发电机(distributed generator,DG)大规模并入配电网,负荷与DG出力的随机性和波动性给配电网的运行带来了很大挑战.基于柔性软开关(soft open point,SOP)在潮流控制、无功补偿方面的优势,建立以主动配电网运行成本最低为目标函数的两阶段SOP鲁棒优化运行模型.第一阶段,生成每个时间段的SOP运行策略和开关的动作情况,以最小化运行成本;第二阶段,在预定义的不确定性集中寻找配电网运行的最恶劣场景及相应场景下的最小运行成本,并通过调整鲁棒调节参数,灵活地改变运行方案的
在动画角色的形象塑造中,服饰造型起着至关重要的作用.不同时代的动画角色服装、饰品各异,用简练的艺术语言给人以丰富的视觉效果,让观众更容易进入电影情境之中.通过将新旧两代哪吒动画形象的服饰风格进行对比分析,勾勒出时代审美和设计风格的变迁,探讨哪吒等相关动画角色服饰的审美意蕴与文化内涵,将哪吒精神通过动画角色传承下去.
以电动汽车(electric vehicles,EV)和充电站(charging stations,CS)为纽带,城市电力网(power network,PN)和交通网(traffic network,TN)之间发生了复杂的耦合关联,形成了“车-站-路-网”系统.考虑到系统的运行状况与EV充电负荷和交通出行在时间和空间2个维度上的分布都有关系,提出了采用时空分布充电价格引导EV充电和出行行为,来改善“车-站-路-网”系统运行的方法.为此,建立了组成系统的各类实体的数学模型;采用层次分析法(analytic
为了解决传统峰谷时段划分方法因只选取单一典型日而无法在较长时间范围内适用的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)和改进型K-means聚类算法的居民峰谷时段划分模型:首先对居民用户一整年的负荷数据进行有效性检查和归一化处理,保证数据的准确可靠;接着将处理后的负荷数据按照不同季节及不同日期类型进行相应的分类,保证分类的数据具有较强的相似性;然后将数据按分类分别加入LSTM进行训练,获得用户在不同分类下的负荷特征数据;最后利用改进型K-means聚类算法