【摘 要】
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随着世界工业化水平的不断提高和现代智能信息技术的广泛应用,许多电力设备和保护装置在生活中使用的越来越多,从而引起电网中的电力来源和用电负荷日益增加,从而引发了一系列电能质量扰动问题和安全隐患。因此,为了保证电力系统的高效运转和用户电能的安全使用,对电能质量扰动信号进行准确的特征提取和识别分类具有非常重要的意义。本研究主要通过使用格拉姆角场原理、稀疏自编码器理论对电能质量扰动信号进行特征提取,引入二
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随着世界工业化水平的不断提高和现代智能信息技术的广泛应用,许多电力设备和保护装置在生活中使用的越来越多,从而引起电网中的电力来源和用电负荷日益增加,从而引发了一系列电能质量扰动问题和安全隐患。因此,为了保证电力系统的高效运转和用户电能的安全使用,对电能质量扰动信号进行准确的特征提取和识别分类具有非常重要的意义。本研究主要通过使用格拉姆角场原理、稀疏自编码器理论对电能质量扰动信号进行特征提取,引入二维卷积神经网络、粒子群优化的支持向量机分类器对扰动信号模型进行识别,并结合仿真实验对所提方法进行测试。本文首先介绍了电能质量扰动问题的研究背景及和发展意义,并在查阅大量文献的前提下总结了其在国内外的研究现状,同时根据电能质量定义和标准在Matlab中建立仿真信号模型,随机生成样本数据。其次,分析了格拉姆角场的基本原理,通过将时间序列的值编码为余弦角,时间编码为半径来生成极坐标下的新时间序列,将一维的电能质量扰动信号数据转化为格拉姆角场图像,介绍了神经元的结构以及卷积网络中各层的具体操作方法和BP学习算法,分析了二维卷积神经网络的结构及训练过程。接着通过Tensorflow/Keras学习框架搭建二维卷积神经网络模型,输入格拉姆角场图像进行扰动识别仿真实验,并加入随机噪声得到不同噪声情况下的扰动信号分类识别效果,进行网络训练和同步测试。最后介绍了稀疏自编码器的原理及算法步骤,利用其对扰动原始信号进行降维特征提取获得新的特征量,防止出现局部最优化。分析建立了支持向量机模型,使用粒子群算法对其进行参数优化,将提取到的特征量输入到基于粒子群算法优化支持向量机的模型中进行仿真实验,并和标准支持向量机模型、格拉姆角场与二维卷积神经网络模型的分类识别效果图进行对比,实验表明本研究的电能质量扰动信号分类模型识别准确率更高。图[27]表[10]参[92]
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在煤矿深立井冻结法凿井工程中,当采用多排孔冻结方式时,外排孔上部可采取保冷隔热措施以节省冷量;而在煤矿斜井冻结工程中,斜井顶板冻结壁厚度以上也不需要冻结,可为非冻结段。因此,不论是深立井还是斜井,在一些冻结工程中可采用局部冻结,对非冻结段部分的冻结管采用保温隔热材料包裹以减小冻结管冷量损失、降低工程造价。通常用于局部冻结的保温材料主要是以聚氨酯为主要材质,其为发泡材料,在地层压力作用下压缩变形后其
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