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电能计量采集中的问题及大数据的应用分析
1
作者 薛正爱 《电气技术与经济》 2024年第7期230-232,共3页
电能计量采集中合理应用大数据等技术,可以有效解决现阶段电能数据存在的问题,实现标准化、规范化以及智慧化的电网系统建设。为了有效提高电能计量采集的精准性,文章以大数据电能计量采集系统建设为例,简要分析了我国智能电网建设现状... 电能计量采集中合理应用大数据等技术,可以有效解决现阶段电能数据存在的问题,实现标准化、规范化以及智慧化的电网系统建设。为了有效提高电能计量采集的精准性,文章以大数据电能计量采集系统建设为例,简要分析了我国智能电网建设现状以及发展趋势,了解了电能计量采集中的问题,综合大数据以及云计算等现代技术手段,分析了电能计量采集智能系统的框架结构、功能以及实际应用,以供参考。 展开更多
关键词 电能计量采集中的问题 大数据 云计算 智能电网
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粒子群与细菌觅食混合算法在光伏阵列MPPT中的应用 被引量：6
2
作者 支昊 张建德 +1 位作者 黄陈蓉 薛正爱 《电工电气》 2021年第6期14-19,共6页
为了提高光伏阵列光电转换效率,确保光伏阵列功率输出始终维持在最大功率点上,传统最大功率点跟踪算法在应用于局部阴影条件时,可能存在陷入局部最优或跟踪时间过长等问题。提出一种粒子群与细菌觅食混合算法,并将其应用于光伏阵列的最... 为了提高光伏阵列光电转换效率,确保光伏阵列功率输出始终维持在最大功率点上,传统最大功率点跟踪算法在应用于局部阴影条件时,可能存在陷入局部最优或跟踪时间过长等问题。提出一种粒子群与细菌觅食混合算法,并将其应用于光伏阵列的最大功率点跟踪中,来改善跟踪过程中的收敛精度与速度。通过仿真实验结果,与传统扰动观察算法以及细菌觅食算法进行对比,验证了混合算法在跟踪速度、收敛精度、稳定性上的优越性,以及在动态光照条件下的适应性能力。 展开更多
关键词 最大功率点跟踪 粒子群算法 细菌觅食算法 光伏阵列
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基于小波变换和极限学习机的电能质量扰动分类 被引量：6
3
作者 薛正爱 黄陈蓉 +2 位作者 张建德 支昊 顾飞 《电工技术》 2020年第15期41-43,共3页
利用小波变换(WT)和极值学习机(ELM)对电能质量事件(PQE)进行识别分类,利用离散小波变换(DWT)对信号进行多分辨率分析,获得PQ信号的特征能量系数,并在25、35、45dB噪声环境下,构造了3种PQ数据集。ELM是一种有效的广义单隐层前馈网络(SLF... 利用小波变换(WT)和极值学习机(ELM)对电能质量事件(PQE)进行识别分类,利用离散小波变换(DWT)对信号进行多分辨率分析,获得PQ信号的特征能量系数,并在25、35、45dB噪声环境下,构造了3种PQ数据集。ELM是一种有效的广义单隐层前馈网络(SLFNs)学习算法,可用于识别各种多分类问题。对比试验与现有方法结果,证明基于小波变换的极限学习机能对8种扰动进行有效分类,具有鲁棒性强的识别结构,可用于实际电力系统信号分类。 展开更多
关键词 小波变换 极限学习机 电能质量 多分类
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基于小波系数PCA和SaDE-ELM的电能质量扰动信号分类 被引量：2
4
作者 薛正爱 黄陈蓉 +2 位作者 张建德 支昊 顾飞 《电工电气》 2021年第4期6-10,共5页
电能质量扰动信号分类是电能质量综合治理的前提,为提高分类精度,提出一种基于主成分分析(PCA)和自适应差分进化(SaDE)优化的极限学习机(ELM)的电能质量扰动信号分类方法。对8种扰动信号用db4小波进行10层多分辨分解,与标准能量信号的... 电能质量扰动信号分类是电能质量综合治理的前提,为提高分类精度,提出一种基于主成分分析(PCA)和自适应差分进化(SaDE)优化的极限学习机(ELM)的电能质量扰动信号分类方法。对8种扰动信号用db4小波进行10层多分辨分解,与标准能量信号的能量差系数作为特征向量,PCA对其降维处理,去除冗余特征,得到4维数据作为分类的样本数据集,利用SaDE算法对ELM的输入权值和隐含层节点偏置优化。通过仿真实验表明,提出的SaDE-ELM识别准确率更高,抗噪性更强,更适应于电能质量扰动分类。 展开更多
关键词 电能质量 多分辨分解 主成分分析 自适应差分进化 极限学习机
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TVAC-PSO算法在光伏最大功率点追踪中的应用 被引量：1
5
作者 支昊 张建德 +1 位作者 黄陈蓉 薛正爱 《电工技术》 2020年第13期1-3,共3页
在局部阴影遮挡条件下,光伏列阵P-U输出特性曲线呈现非线性多个极值点。在应对多峰值非线性曲线时,传统算法容易失效。而粒子群算法因设置参数少、收敛速度快、适应性好等特点而常被应用于复杂非线性多峰值寻优,但传统粒子群算法在应对... 在局部阴影遮挡条件下,光伏列阵P-U输出特性曲线呈现非线性多个极值点。在应对多峰值非线性曲线时,传统算法容易失效。而粒子群算法因设置参数少、收敛速度快、适应性好等特点而常被应用于复杂非线性多峰值寻优,但传统粒子群算法在应对动态环境时,更易陷入局部最优极值。对此提出一种时变加速系数粒子群算法(TVAC-PSO),引入时变加速系统学习因子和惯性权重,以提高其准确性和加快收敛速度。通过搭建光伏MPPT模型,将传统粒子群与TVAC-PSO算法进行对比并仿真。 展开更多
关键词 局部阴影 MPPT 时变加速系统 光伏列阵 粒子群算法
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