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期刊信息/Journal information
电气自动化
电气自动化

黄建民

双月刊

1000-3886

Dqzdh2007@126.com

021-63018345 63014492

200023

上海市蒙自路360号

电气自动化/Journal Electrical Automation北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    基于注意力机制编码器-解码器结构的充电负荷预测方法

    鞠晨易媛施元杰
    76-78页
    查看更多>>摘要：为提升细时间颗粒度充电负荷预测的准确率,提出了一种基于注意力机制编码器-解码器结构的新方法.首先,在编码器中使用多头自注意力机制对站点历史充电负荷序列的时间依赖进行编码;然后,采用非自回归时空解码器,分别运用多头自注意力机制和多头互注意力机制,计算站点空间依赖和历史充电负荷的相关性;最后,在实际充电负荷数据上进行对比试验,验证了所提方法具有更高的准确度.结果表明,基于注意力机制的编码器-解码器方法能够有效捕获负荷序列时间依赖与充电站的空间依赖.

    注意力机制编码器-解码器充电站充电负荷预测时间依赖空间依赖

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    基于集群分析和时间序列预测的电网极端自然灾害预警机制优化

    方圆圻尹凡葛乃成侯四维...
    79-81,85页
    查看更多>>摘要：提出基于集群分析和时间序列预测的电网极端自然灾害预警机制优化方法,预警电网极端自然灾害,降低极端自然灾害对电网影响.依据电网与极端自然灾害间存在的耦合关系,搭建电网极端自然灾害预警机制框架.将多角度处理后的气象观测站定时观测数据集,当作电网极端自然灾害预警工作的原始样本数据集;而后使用随机森林算法,确定与电网极端自然灾害高相关气象元素,形成全新样本数据集,作为改进长短期记忆网络有效输入;经多次有效学习,预测电网所在区域可能出现的极端自然灾害,并根据预测结果发出相应预警.试验结果表明:所提方法在电网极端自然灾害预警工作中,具有较强的实用性,可有效预警电网极端自然灾害,确保电网安全运行,使其免受极端自然灾害破坏.

    集群分析时间序列预测极端自然灾害预警机制电力网络数据准备

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    基于Conv-TasNet的变压器音频降噪识别网络

    胡赵宇李喆蒙国勇冯彦维...
    82-85页
    查看更多>>摘要：为降低环境噪声对变压器声纹识别的影响,提出了基于卷积时域音频分离网络的变压器音频降噪识别网络.首先使用卷积时域音频分离网络去除环境噪声,然后使用卷积神经网络实现声纹识别.通过故障模拟试验得到变压器音频数据集,并与其他降噪方法对比降噪效果.试验结果表明,所提方法将数据集音频尺度不变的信噪比提高了 9.84 dB,识别准确率提高了25.85％,均优于其他降噪方法.在现场应用中,提出的降噪识别网络将误报率降低至1.2％,并成功实现了变压器故障检测.

    变压器检测声纹识别声学降噪声源分离卷积神经网络

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    融合频域辨识和扰动观测的光伏并网逆变器无功电压自抗扰控制

    宗瑾邵尹池许鹏沈小军...
    86-88,92页
    查看更多>>摘要：光伏发电容易受到天气等因素的影响,可能导致直流侧母线电压发生突变和大幅波动,甚至可能引起系统崩溃.为了保障电力系统安全平稳运行,提出融合频域辨识和扰动观测的光伏并网逆变器无功电压自抗扰控制方法.在控制输出电压和电流的基础上构建光伏并网逆变器数学模型,将扰动观测器估计的扰动信号用于前馈控制,利用频域辨识方法实现光伏并网逆变器无功电压自抗扰控制.试验结果表明,所提方法控制的逆变器仅在半个工频周期后即可恢复到稳态,在0.1～0.4 s时电流持续保持在13 A.所提方法具有较强的负载扰动抑制能力,能够有效擗免电力系统崩溃.

    频域辨识扰动观测光伏并网逆变器无功电压自抗扰控制

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    基于自抗扰的多VIENNA整流器谐振现象抑制策略

    周金博刘超
    89-92页
    查看更多>>摘要：针对VIENNA整流器系统因高频谐振尖峰而引起的谐振现象,设计了一种基于线性自抗扰和比例积分控制相结合的闭环控制策略.根据单个VIENNA整流器的电路拓扑模型,建立单个VIENNA整流器在两相旋转坐标系下的数学模型,并分析引发VI-ENNA 整流器谐振现象的机理,同时设计二自由度的线性自抗扰控制对系统中的二阶环节进行控制,并利用比例积分控制对一阶系统进行控制,从而形成改进线性自抗扰双闭环控制策略;最后,在MATLAB/Simulink平台中搭建多VIENNA整流器的并联系统,并同时对比例积分控制、改进线性自抗扰控制进行试验对比.结果表明:改进线性自抗扰不仅具有较优的谐振现象抑制能力,而且谐波畸变率为0.75％,提高了多VIENNA整流器的稳定性和鲁棒性.

    多VIENNA整流器并联系统谐振现象线性自抗扰比例积分

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    轨道交通综合监控升级改造方案的研究

    张宁杨一鸣张潇帅周柏豪...
    93-94,99页
    查看更多>>摘要：针对上海市轨道交通7号线综合监控升级改造中在硬件、软件、性能及界面方面存在的问题,结合运营管理的需要提出升级改造方案.改造方案经过实验室组装测试和车站站点全面验证,效果显著,证明了改造方案的可行性和可靠性.研究成果降低了改造过程中对运营线路的管理影响,有效地确保了线路的正常运行.

    轨道交通综合监控升级改造

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    风光储联合制氢协调控制系统设计

    华光辉吴福保祝建军黄谋...
    95-99页
    查看更多>>摘要：氢能是一种来源丰富、绿色低碳、应用广泛的二次能源,是未来全球能源转型发展的一种重要载体.针对与规模化风电和光伏等新能源发电一起开发建设的电解水制氢站的监控运行与能量管理需求,提出一种风光储联合制氢协调控制系统软硬件设计方法.协调控制系统采集风电、光伏、储能等新能源发电设备以及电解水制氢设备的实时运行数据,全景展示相关运行信息,预测风光新能源发电功率,控制电站并网点的有功和无功功率.所提系统结合功率预测信息、电网调控指令、上网电价和生产成本等多种影响因素,对电站进行优化控制,提升全产业链的综合效益.

    新能源发电电解水制氢绿氢协调控制系统设计

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    基于深度学习和知识图谱的变电站设备故障智能诊断

    尚明远罗锋魏艳霞许陈德...
    100-102,105页
    查看更多>>摘要：基于深度学习网络和知识图谱技术,提出了一种关联电力设备多模态信息故障诊断方法.对采集的数据提取融合并构建一个多模态信息的知识图谱,利用YOLOv4算法提取电气设备故障库的先验框参数,将多模态信息知识图谱与YOLOv4算法视觉检测结合并应用到电气主设备进行故障诊断.试验结果证明,所提方法可以实现电气主设备故障智能化诊断,相比其他诊断算法精度提高约18.2％,能够提高电网运行维护效率.

    深度学习知识图谱多模态电气设备智能诊断

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    基于麻雀搜索算法的电力数据中心网络入侵安全检测方法

    张婧范海燕丁鲁彬刘凯华...
    103-105页
    查看更多>>摘要：中心网络体系能否准确检测出电力入侵数据的行为等级,决定了电力网络是否具有持续稳定运行的能力.为更好维护电力网络的运行稳定性,对基于麻雀搜索算法的电力数据中心网络入侵安全检测方法展开研究,推导电力数据入侵行为判定标准,实现基于麻雀搜索算法的电力数据入侵行为预测.搭建分布式检测框架,通过分析电力入侵数据安全性等级的方式,生成具体的关联性安全检测规则,完成基于麻雀搜索算法的电力数据中心网络入侵安全检测方法的设计.试验结果表明,麻雀搜索算法作用下,风险性等级条件与电力入侵数据的实际行为等级完全相同,符合准确检测的应用需求,能够较好维护电力网络的运行稳定性.

    麻雀搜索算法电力数据中心网络入侵检测分布式框架关联规则行为等级

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    基于数据增强的变压器机械故障声纹识别方法

    李嘉宁李喆陈海威陆忻...
    106-108页
    查看更多>>摘要：在电力设备声纹监测领域,故障音频样本数据规模较小是一大难题.因此,提出了一种基于数据增强的变压器机械故障声纹识别方法.首先利用音频离线处理手段对音频样本进行一次增强,再利用波形生成对抗网络合成新的音频样本,最后使用增强后的样本训练循环神经网络实现声纹识别.在变压器上模拟机械故障,收集变压器不同工况下的音频样本用于测试.与其他音频生成方法相比,所提方法生成样本质量更高;单标签时长处于30-60 s区间时,可生成2倍有效样本.增强后识别准确率提升了 2.95个百分点.试验结果表明:所提方法能有效扩充电力设备声纹样本,提高声纹识别准确率.

    变压器机械故障诊断数据增强声纹识别生成对抗网络循环神经网络

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