基于PSO-ELM的低压系统短路电流峰值预测

针对现有短路电流预测技术的不足,在短路电流早期检测的基础上,提出一种基于粒子群优化极端学习机（PSO-ELM）的短路电流峰值预测方法。利用短路电流暂态特性的分析确定预测模型的输入特征量,采用粒子群算法对极端学习机的输入权值和隐层偏置进行优化,最后,将提出的预测算法应用于低压多层级实验平台,并且与传统BP、ELM算法进行比较。实验结果表明,基于PSO-ELM模型的短路电流峰值预测方法能够在全相角范围内准确地预测出短路电流峰值,可作为低压多层级系统全选择性保护的短路故障预测算法。     

低压配电系统选择性保护短路电流峰值早期预测的算法研究

在短路故障早期诊断基础上,提出一种基于最小二乘法的低压配电系统短路电流峰值预测计算方法.该方法利用少量电流数据与故障电压初相角进行曲线拟合,可预测出短路电流发展趋势及峰值,使得通过实时在线预测短路电流峰值实现低压配电系统全局选择性保护成为可能.通过C语言编程与Matlab短路故障模型仿真,结果表明,峰值预测方法具有有效性,其精度高、程序运行速度快,且容易在硬件系统上实时实现.最后,给出利用峰值预测实现全局选择性保护方案,为开发具有短路故障早期诊断与选择性保护功能的智能断路器提供参考.     

配电系统短路电流峰值灰色预测模型优化

低压配电系统全局选择性保护对短路电流峰值预测提出了实时快速性特殊要求,以灰色预测理论为依据建立适合短路电流数据特征的传统预测模式的灰色预测模型存在理论上的缺陷,影响预测精确度.为此,在对传统灰色预测不足进行分析的基础上,通过调整初始迭代点,引入递推结构,选择合适的修正因子等方法对模型结构进行拓展,以相对误差均值最小为原则的目标函数动态选择参数,进一步优化灰色模型,将优化后的模型应用于低压配电系统,可实现短路电流峰值的快速、高精度预测.     

基于PSO-ELM模型的短期电力系统负荷预测

为了提高电力负荷预测的精确度、降低预测误差,提出了一种基于粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)模型。通过粒子群算法对极限学习机的参数进行寻优,最后通过PSO-ELM模型和传统ELM模型预测结果的相对误差比对,改进模型将相对误差降低在1%左右,提升了学习速率和预测精度,为电网运行和电力分配提供了决策保障。     

基于黑洞粒子群和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识

针对低压交流系统的短路故障诊断问题,提出一种基于黑洞粒子群(BHPSO)和多层级SVM的低压交流系统短路故障类型辨识方法。首先,基于故障前后0.5ms电流信号小波变换分解,采用小波细节分量标准差构建故障特征向量。其次,采用黑洞粒子群算法对SVM的核参数和惩罚因子进行参数优化以构建多层级SVM分类器实现低压交流系统短路故障类型辨识。最后,基于TMS320F28335 DSP将故障类型辨识决策模型加以硬件化技术实现。通过低压交流系统短路实验证实本方法准确率高,且在噪声干扰、负荷电流变化等工况下均有较好的鲁棒性。     

低压网络短路电流计算及应用问题思考

供配电设计中的短路电流计算问题是在工程设计中较为容易忽视的问题，这样对于低压鬈出线路的短路保护存在一定的问题，本文主要对于低压网络短路电流计算进行详细探讨，希望对于低压配电网设计具有一定帮助。     

基于PSO-ELM的中国石油股票价格预测建模

为了提高股票价格预测的精度,针对中国石油股票价格预测问题,提出了粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的股票价格预测模型。通过粒子群算法对极限学习机的权值以及阈值参数进行优化,构建PSO-ELM预测模型,并将其用于中国石油股票价格预测。仿真实验表明,与ELM、PSO-BP、DE-ELM相比,其预测均方误差分别下降了1.84%、1.07%、0.97%,拟合优度决定系数R2为0.974 3,即PSO-ELM有着较高的预测精度。为了给股票投资者更好的投资建议,对PSO-ELM模型分别进行股价短期、中期、长期的预测,结果表明PSO-ELM模型短期预测精度较高,随着时间的推移预测的精度有所下降。     

双层PSO-ELM融合室内定位算法

随着基于位置服务需求的增长,室内定位成为国内外学者研究的重点领域.研究发现采用多传感器信息融合方法可以提高定位准确度,目前人们普遍认为利用多传感器的互补特性,结合各融合算法提升导航系统的整体精度是室内定位领域未来的发展趋势.本文提出一种基于双层粒子群极限学习机(PSO-ELM)神经网络的融合视觉和惯性信息的室内定位算法...     

粒子群优化算法在多峰值MPPT控制中的应用

光伏发电系统的多峰值特性,出现在局部遮阴环境下包含多组光伏电池的发电系统中。传统的最大功率跟踪(MPPT)算法会导致最大功率点(MPP)搜索陷入局部极值,不能最大发挥光伏阵列的输出能力。基于粒子群优化算法的MPPT控制有效地解决了多峰值特性下的最大功率搜索问题,提高了响应速度和控制精度。仿真结果证明了优化算法较传统算法在多峰值情况下控制的优越性。     

剩余电流保护装置在民用建筑中的应用

剩余电流保护装置在民用建筑低压供配电系统中起到越来越重要的作用,本文对剩余电流保护装置的结构、工作原理、选用、安装及注意事项进行阐述。     

低压低功耗CMOS电流反馈运算放大器的设计

电源电压的下降对模拟电路的设计是一个难题。如今模拟电路的典型电源电压大约是2.5～3V但是发 展的趋势表明电源电压将是1.5V甚至更低。在这种情况下,国内外研究人员致力于设计适用于标准CMOS工 艺的低压电路结构,主要在文献[1]基础上设计了一种新型的CMOS电流反馈运算放大器（CFOA）使用了 0.5μmCMOS工艺参数（阈值电压为0.7V),模拟结果获得了与增益关系不大的带宽,在1.5V电源电压下产生 了约6.2mV 的功耗。     

低压低功耗CMOS电流反馈运算放大器的设计

电源电压的下降对模拟电路的设计是一个难题。如今模拟电路的典型电源电压大约是2．5～3V，但是发展的趋势表明电源电压将是1.5V，甚至更低。在这种情况下，国内外研究人员致力于设计适用于标准CMOS工艺的低压电路蛄构。主要在文献[1]基础上设计了一种新型的CMOS电流反馈运算放大器（CFOA），使用了0．5μmCMOS工艺参数（阈值电压为0．7V），模拟结果获得了与增益关系不大的带宽。在1.5V电源电压下产生了约6．2mW的功耗。     

低压STATCOM直接电流控制方法的研究

针对低压STATCOM电流直接控制方式下的两种控制模式。分析了两类控制模式的基本原理．并对两种控制方式进行了Mattab仿真、设计了基于两种控制模式的试验样机．通过仿真受实际的试验分析了两种控制的优缺点．具有较大的实践指导意义．丰富了低压STATCOM的运用研究。     

SCR谐振逆变在低压大电流开关电源中的应用

电源作为各种用电设备的重要组成部分,其性能的优劣对设备的工作状态会产生直接的影响。首先介绍了一种可控硅（SCR）谐振式变换电路的工作原理,之后通过结合理论计算、仿真分析及实验测试的方法,证明了将该逆变电路应用在低压开关电源中设计方法的可行性,且在论文最后给出了在带载1200W、输出电流为20A时开关管阴极与阳极之间电压的仿真波形及实验波形。这种开关电源最大的特点是：整个开关电源只采用一个可控硅来实现逆变,因而器件少,电路结构非常简单,可靠性强,易小型化,为大功率开关电源的设计提供了一个很好的解决方案。     

高精度锂离子电池组电压采集及SOC预测

为了进一步提高锂离子电池组单体电池电压采集精度和荷电状态(SOC)预测精度,设计了优化型串联母线电压采集系统和改进型灰色非等间隔灰色模型SOC预测。电压采集系统通过光耦电路把电池动态加载到母线上,利用74HC595移位控制寄存器实现单体电池电压采集,再经过信号转换、隔离电路处理后由STM32F103ZET6 AD模块处理;SOC预测通过MATLAB建立模型,模型中的参数辨识采用粒子群优化算法。仿真和实验表明,本文设计电压采集系统硬件电路和软件操作更为简化,采集精度更高,易于拓展,SOC预测方法准确性高,有很强的工程适用价值。     

自愈式低压电力电容器安全监测系统设计

针对自愈式低压电力电容器运行过程中受到电网环境温度和使用状况等影响,从而失去自愈功能,引发电网故障的问题,设计安全监测系统以保障其安全运行.在分析自愈式低压电力电容器工作特点的基础上,提出安全监测系统的设计方案;阐述各功能模块的工作原理及过程,指出该系统的应用优势;给出工程应用的具体安装实施方案.实验结果表明,该系统能...     

电力线载波通信的远程控制系统

针对电力设备远程测控系统的可靠性和经济性问题,提出了一种利用电力线载波通信的远程测控应用方案,采用电力网作为控制信息传输信道,优选了适应低压电力网信道特性的MSK(minimun shift keying)调制/解调技术,分析了MSK调制/解调技术原理,并利用MSK技术和可编程逻辑控制器(programmable logic control PLC)智能控制单元,构建了利用电力网通信的电力设备远程测控系统模型,研制了利用电力线载波通信的电力设备远程测控系统。实验结果表明:MSK调制技术较好地满足了电力网通信信道特性,实现了测控信号的可靠传输,提高了电力设备远程测控的可靠性,降低了系统成本。