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计及小概率场景能源管线风险的综合能源系统多目标扩展规划
1
作者 黄南天 赵暄远 +1 位作者 蔡国伟 郭玉 《电气工程学报》 北大核心 2025年第1期197-207,共11页
随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩... 随着能源系统不断转型及新型负荷的快速发展,在极端高温及极端低温等小概率用能场景下,需求侧用能行为日渐复杂,综合能源系统安全稳定运行风险逐渐提升。因此,提出计及小概率高用能场景下能源管线超负荷运行风险的综合能源系统多目标扩展规划方法。建立基于耦合对抗变分自编码器的场景生成模型,生成冷-热-电-气负荷场景,获取典型场景与小概率高用能场景;在此基础上,以系统扩展规划成本最低及小概率高用能场景能源管线风险最低为目标,建立计及小概率高用能场景的冷-热-电-气综合能源系统扩展规划模型;采用改进麻雀搜索优化算法进行算例求解,实现冷-热-电-气综合能源系统扩展规划,提升综合能源系统扩展规划经济性与运行可靠性。 展开更多
关键词 综合能源系统 扩展规划 小概率高用能场景 耦合对抗变分自编码器 改进麻雀搜索优化算法
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计及多公共充电站差异化耦合关联的电动汽车充电负荷时-空短期预测
2
作者 黄南天 孙赫宏 +3 位作者 王圣元 蔡国伟 张良 王日俊 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第4期1424-1435,I0016,共13页
现有电动汽车充电负荷预测研究,多对单一预测对象开展研究。同时,对充电场景下多公共充电站的充电负荷时-空预测研究较少。公共充电站的充电负荷波动剧烈,较私人充电设施的充电负荷难以预测。为此,提出一个基于自适应时-空图卷积神经网... 现有电动汽车充电负荷预测研究,多对单一预测对象开展研究。同时,对充电场景下多公共充电站的充电负荷时-空预测研究较少。公共充电站的充电负荷波动剧烈,较私人充电设施的充电负荷难以预测。为此,提出一个基于自适应时-空图卷积神经网络的多公共充电站充电负荷时-空短期预测方法。首先,通过快速最大信息系数构建含有日期、气象以及历史负荷特征的多节点特征集。并通过数据自适应图生成,构建动态相似权时-空图,实现多公共充电站空间连接关系重构。然后,构建图卷积层,差异化生成各节点的空间聚合特征,实现全域充电节点差异化特征增强。同时,通过节点自适应参数学习方法学习不同充电节点的充电模式。最后,通过门控循环单元层挖掘空间聚合特征的时域特征。所提出的公共充电站充电负荷时-空预测方法相应的对称平均绝对百分比误差(symmetric mean absolute percentage error,SMAPE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为12.95%和31.72 kW。 展开更多
关键词 充电负荷时-空短期预测 多公共充电站 图神经网络 自适应图生成 差异化时空耦合关联 节点自适应参数学习
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考虑电力系统灵活性供需平衡的混合储能联合规划 被引量：1
3
作者 唐健 何义琼 +3 位作者 于啸宇 刘宏扬 刘建飞 黄南天 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期946-954,共9页
风电、光伏等可再生能源出力具有强波动性和随机性,增加了电力系统的灵活性需求。文章提出了兼顾经济性和灵活性的电力系统混合储能联合规划方法。首先,针对源荷两端灵活性需求,从电力电量平衡角度对系统灵活性进行了评估;其次,以火电... 风电、光伏等可再生能源出力具有强波动性和随机性,增加了电力系统的灵活性需求。文章提出了兼顾经济性和灵活性的电力系统混合储能联合规划方法。首先,针对源荷两端灵活性需求,从电力电量平衡角度对系统灵活性进行了评估;其次,以火电机组灵活性改造、全钒液流电池、抽水蓄能3类灵活性资源为规划对象,构建火电机组灵活性改造和混合储能协调的双层规划模型;利用上、下层模型对方案不断进行迭代优化,得到兼顾经济性和灵活性的最优混合储能配置方案;再次,采用基于反向学习的改进型白鲸算法对规划模型进行优化,并通过仿真验证了模型的正确性;最后,以蒙东某地区历史数据进行算例分析,验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 灵活性 混合储能 双层规划模型 改进型白鲸算法
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采用改进多分辨率快速S变换的电能质量扰动识别 被引量：42
4
作者 黄南天 张卫辉 +2 位作者 蔡国伟 徐殿国 李岩 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1412-1418,共7页
噪声干扰是影响电能质量暂态扰动识别准确率的最重要因素。经过S变换后获得的扰动信号的模时–频矩阵具有灰度图像特点。因此,可通过二维数学形态学方法,滤除噪声干扰,获得更高的识别准确率。首先,针对扰动信号时–频分布特点,设计具有... 噪声干扰是影响电能质量暂态扰动识别准确率的最重要因素。经过S变换后获得的扰动信号的模时–频矩阵具有灰度图像特点。因此,可通过二维数学形态学方法,滤除噪声干扰,获得更高的识别准确率。首先,针对扰动信号时–频分布特点,设计具有不同时–频分辨率的多分辨率快速S变换方法以降低运算量、提高特征表现能力;之后,在阈值滤波基础上,根据信号时–频分布特点,选择线段型、零角度结构元进行灰度级形态学开运算,进一步滤除高频频域噪声;最后,从原始信号、信号傅里叶谱、多分辨率快速S变换模矩阵中提取5种特征建立决策树分类器,识别含噪声信号与6种复合扰动信号在内的12种电能质量信号。通过仿真对比实验发现,新方法具有更好的抗噪能力,更加适用于低信噪比环境下的电能质量信号识别。 展开更多
关键词 电能质量 暂态扰动 数学形态学 开运算 S变换
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电能质量复合扰动特征选择与最优决策树构建 被引量：58
5
作者 黄南天 彭华 +1 位作者 蔡国伟 徐殿国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期776-785,共10页
针对电能质量(power quality,PQ)复合扰动识别中缺少特征选择与最优决策树自动构建方法的不足,提出采用分类回归树的PQ特征选择与最优决策树构建方法。首先,通过S变换提取64种PQ特征,构成原始特征集;然后,采用嵌入式特征选择方法,获取特... 针对电能质量(power quality,PQ)复合扰动识别中缺少特征选择与最优决策树自动构建方法的不足,提出采用分类回归树的PQ特征选择与最优决策树构建方法。首先,通过S变换提取64种PQ特征,构成原始特征集;然后,采用嵌入式特征选择方法,获取特征Gini重要度及排序,确定最优特征子集;最后,应用1-标准误差规则子树评估法,进行代价复杂度剪枝,获得最优分类树。实验证明,新方法能够根据训练集自动构建最优决策树,并实现最优特征选择;最优决策树可准确识别不同噪声环境下,含多种复合扰动的PQ信号,分类准确率高于概率神经网络和支持向量机方法,具有良好的鲁棒性与抗噪性。 展开更多
关键词 电能质量 复合扰动 S变换 分类回归树 Gini重要度 1-标准误差规则
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采用EWT和OCSVM的高压断路器机械故障诊断 被引量：45
6
作者 黄南天 张书鑫 +1 位作者 蔡国伟 徐殿国 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2773-2781,共9页
根据断路器故障诊断对可靠性要求较高的实际工程需求,提出了一种采用经验小波变换(EWT)和单类支持向量机(OCSVM)的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,通过EWT准确分离断路器振动信号中具有不同物理意义的固有模态函数(IMF);之后,通过H... 根据断路器故障诊断对可靠性要求较高的实际工程需求,提出了一种采用经验小波变换(EWT)和单类支持向量机(OCSVM)的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,通过EWT准确分离断路器振动信号中具有不同物理意义的固有模态函数(IMF);之后,通过Hilbert谱分析,获得时-频矩阵并计算其时-频熵,构成用于分类的特征向量;然后,仅使用易于获取的正常状态振动信号训练经粒子群算法(PSO)常数参数寻优的OCSVM,并通过OCSVM来准确判断断路器是否发生机械故障,提高故障诊断可靠性;如OCSVM判断发生机械故障,则进一步通过支持向量机(SVM)判断具体故障类型。在SF6高压断路器上进行实验证明,新方法能够更加准确地区分故障与正常样本,满足高压断路器故障诊断的高可靠性要求。 展开更多
关键词 高压断路器 机械故障诊断 经验小波变换 时-频熵 单类支持向量机
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基于S变换与SVM的电能质量复合扰动识别 被引量：80
7
作者 黄南天 徐殿国 刘晓胜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期23-30,共8页
针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种基于S变换与支持向量机(SVM)的电能质量复合扰动分类识别方法。首先对电能质量信号进行S变换,针对变换结果在不同频率范围内提取原始信号特征。然后采用统计方法进行特征选择,确定最优的... 针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种基于S变换与支持向量机(SVM)的电能质量复合扰动分类识别方法。首先对电能质量信号进行S变换,针对变换结果在不同频率范围内提取原始信号特征。然后采用统计方法进行特征选择,确定最优的两种特征构成特征向量,作为SVM的训练样本。最后将分类器应用于电能质量扰动识别。该模型通过特征选择,不仅降低了特征计算量,而且节省了分类器的训练、分类时间。仿真实验表明该模型能够精确识别包括两种复合扰动在内的8种电能质量扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量扰动 扰动识别 S变换 支持向量机 特征选择
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基于Tsallis熵与层次化混合分类器的含未知故障断路器机械故障诊断 被引量：31
8
作者 黄南天 王斌 +2 位作者 蔡国伟 郑检 方立华 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期1518-1525,共8页
为提高断路器机械振动信号特征提取效率,避免将无训练样本未知类型故障误识别为正常样本或错误已知故障,提出一种断路器机械状态监测与故障诊断新方法。首先,将断路器机械操动机构振动信号进行时域分割,对分割后的各段信号分别直接提取... 为提高断路器机械振动信号特征提取效率,避免将无训练样本未知类型故障误识别为正常样本或错误已知故障,提出一种断路器机械状态监测与故障诊断新方法。首先,将断路器机械操动机构振动信号进行时域分割,对分割后的各段信号分别直接提取7种特征,构成特征向量;通过散布矩阵分析特征分类能力,确定以Tsallis熵特征分析断路器机械故障。然后,将特征向量输入到基于单类支持向量机(OCSVM)与极限学习机(ELM)的层次化混合分类器中开展故障诊断。在混合分类器中,首先由OCSVM区分正常与故障状态;如为故障状态,则使用ELM识别故障类型,之后再以OCSVM校正ELM识别结果。通过实际断路器振动数据开展实验证明,散布矩阵能够有效分析特征的类可分性,时域分割提取特征效率高,层次化混合分类器不仅能够准确识别断路器机械状态与故障类型,而且可有效识别无训练样本未知故障类型数据。 展开更多
关键词 高压断路器 机械故障诊断 时域分割 TSALLIS熵 单类支持向量机 极限学习机
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采用最优多分辨率快速S变换的电能质量分析 被引量：13
9
作者 黄南天 袁翀 +2 位作者 张卫辉 蔡国伟 徐殿国 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第10期2174-2183,共10页
为兼顾电能质量信号分析的类型识别与参数估计需要,设计一种最优化多分辨率快速S变换(OMFST),用于电能质量信号识别与参数估计。首先,分析不同时-频分辨率下时间-幅值曲线与频率-幅值曲线中,扰动起、止处峭度与扰动参数估计误差间的关系... 为兼顾电能质量信号分析的类型识别与参数估计需要,设计一种最优化多分辨率快速S变换(OMFST),用于电能质量信号识别与参数估计。首先,分析不同时-频分辨率下时间-幅值曲线与频率-幅值曲线中,扰动起、止处峭度与扰动参数估计误差间的关系;之后,根据离差最大化法,确定不同频率范围内最优窗宽调整因子,并通过3次样条插值法进行拟合,自适应调整不同扰动信号识别和参数估计所需最优窗宽;然后,针对扰动信号基频与扰动所在的中、高频频域范围进行OMFST处理;最后,从原始信号、原始信号傅里叶谱和OMFST变换结果中提取5条特征,构建基于模糊决策树的扰动分类器,识别13种电能质量信号,并估计电能质量信号参数。仿真实验和实测数据分析表明,新方法能够满足电能质量复合扰动参数估计需要,参数估计误差低于广义S变换等方法,同时保留了良好的分类能力。 展开更多
关键词 电能质量 扰动识别 参数估计 快速S变换 多分辨率
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输电线路故障层次化变步长Tsallis小波奇异熵诊断方法 被引量：10
10
作者 黄南天 李富青 +2 位作者 王文婷 于志勇 聂永辉 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2017年第18期38-44,共7页
为提高熵方法输电线路故障信号时-频域的特征提取能力,提出层次化变步长Tsallis小波奇异熵(Tsallis Wavelet Singular Entropy,TWSE)方法用于电力系统故障诊断。首先,对采集到的电压信号进行小波分解与单支重构,构建时-频矩阵;之后,将... 为提高熵方法输电线路故障信号时-频域的特征提取能力,提出层次化变步长Tsallis小波奇异熵(Tsallis Wavelet Singular Entropy,TWSE)方法用于电力系统故障诊断。首先,对采集到的电压信号进行小波分解与单支重构,构建时-频矩阵;之后,将奇异值分解与Tsallis熵理论相结合,对该时-频矩阵求滑动步长为1的Tsallis奇异熵,确定故障发生时刻;然后,对故障发生后1周期内的三相电压重构系数求滑动步长为1/4周期的TWSE,构建用于故障诊断的特征向量;最后,将TWSE特征向量输入到极限学习机(Extremly Learning Machine,ELM)分类器中,实现输电线路故障诊断。仿真结果表明,新方法具有更好的故障暂态信号特征表现能力,且分类结果不受故障时间、过渡电阻和故障位置等因素影响,相较基于小波奇异熵的线路故障诊断方法具有更好的诊断效果。 展开更多
关键词 故障诊断 小波变换 奇异值分解 TSALLIS熵 极限学习机
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基于模式相似性测度的电能质量数据压缩方法 被引量：13
11
作者 黄南天 徐殿国 +1 位作者 刘晓胜 林琳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期39-46,61,共9页
针对电能质量信号中单次电能质量事件内各个周期信号相同的特点,设计一种基于模式相似性测度的电能质量信号压缩方法。首先,建立6种典型电能质量信号的数学模型,生成仿真信号进行实验,选择适合电能质量信号畸变检测的相似性测度。在判... 针对电能质量信号中单次电能质量事件内各个周期信号相同的特点,设计一种基于模式相似性测度的电能质量信号压缩方法。首先,建立6种典型电能质量信号的数学模型,生成仿真信号进行实验,选择适合电能质量信号畸变检测的相似性测度。在判定新电能质量事件发生后,记录发生畸变的相邻两个周期的电能质量信号,并使用其中第2个周期的信号代替该次电能质量事件中的其他周期波形,从而达到压缩信号的目的。新方法可以对电能质量信号进行非降采样率的全时数据压缩。与小波等压缩方法比较,新方法的压缩与重构过程计算简单、对硬件要求低,同时避免了压缩过程中高频信号成分特征的丢失。仿真实验表明,新方法失真度低、计算时间短、压缩比高,能够满足电能质量数据压缩与分析的需要。 展开更多
关键词 电能质量 数据压缩 模式相似性测度
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电能质量暂态扰动的HS变换检测方法 被引量：6
12
作者 黄南天 徐殿国 +1 位作者 刘晓胜 蔡国伟 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期66-72,共7页
为提高电能质量暂态扰动检测定位能力,设计一种采用Hyperbolic S变换(HS变换)的扰动检测方法.在采用HS变换处理电能质量信号的基础上,通过计算HS变换模矩阵上各采样点不同频率对应的幅值之和来定位扰动起止点.新方法首先通过阈值对幅值... 为提高电能质量暂态扰动检测定位能力,设计一种采用Hyperbolic S变换(HS变换)的扰动检测方法.在采用HS变换处理电能质量信号的基础上,通过计算HS变换模矩阵上各采样点不同频率对应的幅值之和来定位扰动起止点.新方法首先通过阈值对幅值和曲线进行预处理;之后,采用峰值点定位扰动起止时间.仿真实验证明,新方法实现了不同参数条件下电压暂降、电压暂升、电压中断、电磁脉冲、电压尖峰、电压切痕、振荡暂态等7种扰动的准确检测.该算法具有较好的鲁棒性与抗噪性,受不同扰动参数影响较小,符合实际环境下的扰动定位要求. 展开更多
关键词 电能质量 电能质量暂态扰动 HYPERBOLIC S变换 扰动检测 扰动定位
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主动配电网电能质量信号高效压缩 被引量：9
13
作者 黄南天 彭华 +2 位作者 徐殿国 蔡国伟 杨尚群 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第S2期181-188,共8页
主动配电网获得的海量电能质量数据需要进行高效、低损压缩,以降低通信与存储压力。电能质量信号可通过周期间相似性测度进行高效压缩,但易受噪声干扰。为提高测度压缩方法在配电网内抗噪能力,提出基于单类支持向量机(OCSVM)与归一化距... 主动配电网获得的海量电能质量数据需要进行高效、低损压缩,以降低通信与存储压力。电能质量信号可通过周期间相似性测度进行高效压缩,但易受噪声干扰。为提高测度压缩方法在配电网内抗噪能力,提出基于单类支持向量机(OCSVM)与归一化距离测度的电能质量信号压缩方法。首先,通过仿真,获取高噪声环境下故障样本,训练以1/4周期信号归一化距离测度和信号信噪比为输入的OCSVM,并改进OCSVM的误差限v和径向基函数(RBF)核函数宽度参数c,以提高扰动检测能力;之后通过噪声估计方法,估计待压缩的信号信噪比。如信号信噪比较高,则采用相邻两周期内对应1/4周期信号归一化距离测度阈值,进行周期化压缩。否则,采用OCSVM,判定低信噪比信号内是否新发生扰动并开展压缩。仿真与实测配电网电能质量信号证明,新方法能够在不同噪声环境下,有效地压缩电能质量信号。 展开更多
关键词 电能质量信号 数据压缩 归一化距离 单类支持向量机
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基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测 被引量：4
14
作者 黄南天 袁翀 +3 位作者 王新库 张建业 王文婷 王文霞 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第10期29-34,共6页
超短期风速预测对保证风电并网运行可靠性和维持电力系统安全稳定具有重要的意义,针对风速预测中不同因素对风速影响程度不同的特点,本文提出一种基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测方法。首先,选取与风速相关的68种候选... 超短期风速预测对保证风电并网运行可靠性和维持电力系统安全稳定具有重要的意义,针对风速预测中不同因素对风速影响程度不同的特点,本文提出一种基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测方法。首先,选取与风速相关的68种候选属性因素,分别计算其相对于风速序列的互信息值,根据互信息,衡量属性对风速的影响程度,并选择输入属性;然后,由互信息值计算属性权值;之后,采用加权处理后的属性值来训练极端学习机,构建风速预测模型;最后,采用新模型预测未来4h内风速。采用北纬39.91°、西经105.29°的美国风能技术中心的实测数据开展实验,实验结果表明,新方法具有良好的预测精度,能够满足实际风速预测需要。 展开更多
关键词 风速预测 互信息 极端学习机 预测精度
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复杂噪声环境下电能质量复合扰动特征选择 被引量：14
15
作者 黄南天 王达 +2 位作者 刘座铭 卢国波 蔡国伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期82-90,共9页
为满足复杂噪声环境下海量电能质量信号高效分类需要,提出一种可应用于复杂噪声环境的电能质量信号特征选择新方法。首先,采用贝叶斯优化方法优化随机森林参数;之后,以具有随机噪声的原始特征向量训练随机森林分类器,训练过程中通过Gin... 为满足复杂噪声环境下海量电能质量信号高效分类需要,提出一种可应用于复杂噪声环境的电能质量信号特征选择新方法。首先,采用贝叶斯优化方法优化随机森林参数;之后,以具有随机噪声的原始特征向量训练随机森林分类器,训练过程中通过Gini重要度量化比较各特征分类效果;然后,采用序列前向搜索方法,以分类准确率为主要标准,兼顾特征维数,确定最优特征子集;最后,以最优特征子集建立随机森林分类器,识别15种电能质量信号。仿真对比实验证明,在信噪比30 dB以上噪声环境下,新方法分类准确率在99.33%以上,20 dB噪声环境下分类准确率为94.60%。此外,通过葡萄牙某配电网实测电能质量数据开展实验,证明了新方法在实际工业应用中的有效性。 展开更多
关键词 电能质量 随机森林 S变换 Gini重要度 贝叶斯优化 序列前向搜索
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基于局域均值分解和支持向量数据描述的高压断路器机械状态监测 被引量：15
16
作者 黄南天 方立华 +1 位作者 王玉强 赵振峰 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2017年第1期73-80,共8页
为满足断路器机械状态监测的高可靠性要求,弥补现有方法易将轻微故障及无训练故障样本类型误识别为正常状态的不足,提出一种基于局域均值分解(LMD)能量熵和支持向量数据描述(SVDD)的高压断路器机械状态监测新方法。首先,利用LMD方法将... 为满足断路器机械状态监测的高可靠性要求,弥补现有方法易将轻微故障及无训练故障样本类型误识别为正常状态的不足,提出一种基于局域均值分解(LMD)能量熵和支持向量数据描述(SVDD)的高压断路器机械状态监测新方法。首先,利用LMD方法将断路器振动信号分解为一系列的PF(Product Function)分量,将各PF分量的包络按时间等间隔分段,并提取各PF分量包络的能量熵构成特征向量;然后,采用正常状态断路器振动信号的LMD能量熵向量训练SVDD分类器;最后,通过SVDD分类器对断路器的机械状态进行判断。实测信号实验证明,新方法比支持向量机(SVM)、BP神经网络(BPNN)等传统多类分类方法有更好的状态监测效果。 展开更多
关键词 高压断路器 机械状态监测 局域均值分解 能量熵 支持向量数据描述
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基于改进多层前馈神经网络的电能质量扰动分类 被引量：8
17
作者 黄南天 徐殿国 刘晓胜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2009年第10期62-66,共5页
电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类... 电能质量扰动分类是电能质量控制的重要工作之一,主要工作包括信号特征提取和分类器构造两个阶段。采用S变换与改进的多层前馈神经网络相结合,提出一种新的电能质量扰动分类方法。首先利用S变换对原始数据进行处理,提取具有代表性的4类典型特征以表征不同种类的扰动类型的特性,之后使用拟牛顿法和自适应因子改进传统的多层前馈神经网络,将特征作为改进的多层前馈神经网络的输入向量,实现自动的分类识别。实验表明,新方法减少了噪声对分类准确率的影响,学习能力强,能够有效的识别电压暂降、电压瞬升、电压中断、暂态震荡、谐波等5种电能扰动。 展开更多
关键词 电能质量 电能质量扰动 多层前馈神经网络 S变换
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基于S变换和极限学习机的高压断路器机械故障诊断 被引量：8
18
作者 黄南天 陈怀金 +1 位作者 林琳 戚佳金 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期74-80,共7页
机械故障是高压断路器最常见的故障,研究高压断路器机械故障诊断方法对于提高电力系统可靠性具有重要意义。为提高高压断路器机械故障诊断的效率,文中提出一种基于S变换和极限学习机(ELM)的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,对高压... 机械故障是高压断路器最常见的故障,研究高压断路器机械故障诊断方法对于提高电力系统可靠性具有重要意义。为提高高压断路器机械故障诊断的效率,文中提出一种基于S变换和极限学习机(ELM)的高压断路器机械故障诊断新方法。首先,对高压断路器动作期间产生的振动信号进行S变换处理,获得相应的时—频矩阵;然后,对S变换模值矩阵进行时域和频域划分,计算振动信号在不同时段和频段的局部奇异值,并选择各子矩阵的最大奇异值作为故障诊断的特征向量;最后,采用ELM对高压断路器机械状态进行分类。对高压断路器在正常和故障状态下进行诊断实例测试,实验结果表明,该方法能够快速准确地识别断路器机械状态,具有较高的诊断效率。 展开更多
关键词 高压断路器 机械故障诊断 S变换 局部奇异值 极限学习机
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采用多分辨率广义S变换的电能质量扰动识别 被引量：2
19
作者 黄南天 张卫辉 +3 位作者 徐殿国 蔡国伟 刘闯 张书鑫 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期51-56,共6页
为提高电能质量复合扰动识别能力,提出一种采用多分辨率广义S变换(multiresolution generalized S-transform,GST)的扰动识别方法.首先,将信号频谱分为低频、中频、高频3个频域,分别设定窗宽调整因子,使其在各个频域具有不同的时-频分辨... 为提高电能质量复合扰动识别能力,提出一种采用多分辨率广义S变换(multiresolution generalized S-transform,GST)的扰动识别方法.首先,将信号频谱分为低频、中频、高频3个频域,分别设定窗宽调整因子,使其在各个频域具有不同的时-频分辨率,满足不同扰动信号识别要求.并针对高频振荡识别问题,设计基于基频傅里叶谱特征的自适应窗宽调整方法.在此基础上,提取6种特征用于构建决策树.最后,提出最小分类损失原则,确定决策树节点分类阈值,设计扰动分类器.仿真与实测信号实验证明,新方法能够准确识别含5种复合扰动在内的13种扰动.相较于S变换、广义S变换和Hyperbolic S变换,新方法具有更好的特征表现能力,分类效果好,抗噪声干扰能力强. 展开更多
关键词 电能质量 电能质量暂态扰动 S变换 多分辨率 决策树
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基于粒子群与极限学习机的电能质量信号特征选择与识别 被引量：5
20
作者 黄南天 卢国波 +3 位作者 王玉强 赵振峰 李旭 张卫辉 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2016年第7期55-61,共7页
高效准确地分类电能质量扰动信号是处理电能质量问题的关键。为降低特征计算量,提高分类器分类效率,本文提出一种基于粒子群与极限学习机的电能质量特征选择与识别方法。首先,通过S变换对电能质量扰动信号进行重构与变换,并在此基础上... 高效准确地分类电能质量扰动信号是处理电能质量问题的关键。为降低特征计算量,提高分类器分类效率,本文提出一种基于粒子群与极限学习机的电能质量特征选择与识别方法。首先,通过S变换对电能质量扰动信号进行重构与变换,并在此基础上提取特征;然后,以极限学习机的分类精度和选择特征个数作为适应度函数,通过粒子群算法在高维特征空间中寻优,剔除不相关和冗余的特征,保留对扰动识别有效果的特征,由此,确定最优分类子集;最后,使用最优特征子集构成极限学习机的输入向量,训练分类器,并采用优化后的分类器分类电能质量信号。仿真实验表明,新方法能够将维度为25的原始特征集合缩减到8维,且在不同噪声环境下保持综合分类准确率为99.33%。 展开更多
关键词 电能质量 S变换 粒子群算法 极限学习机 特征选择
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