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基于小波神经网络与KNN机器学习算法的六相永磁同步电机故障态势感知方法
被引量：
27
1
作者
张昊宇
姚钢
+1 位作者
殷志柱
周荔丹
《电测与仪表》
北大核心
2019年第2期1-9,共9页
为了避免六相永磁同步电机在运行过程中因缺相引发更严重的电机故障和系统崩坏,需对电机在故障发生前进行提前预测判断和在故障发生后进行故障类型识别。根据故障下定子磁动势不变原理,推导Y移30°中性点隔离型六相永磁同步电机在...
为了避免六相永磁同步电机在运行过程中因缺相引发更严重的电机故障和系统崩坏,需对电机在故障发生前进行提前预测判断和在故障发生后进行故障类型识别。根据故障下定子磁动势不变原理,推导Y移30°中性点隔离型六相永磁同步电机在各缺相故障下的数学模型。通过小波包分析方法提取故障工况下的特征值,构建小波神经网络模型对故障发生进行预测判断,避免系统误触发;构建KNN机器学习系统,对故障类型进行快速识别,以实现对故障态势的感知。利用MATLAB软件和Python的Scikit-Learn机器学习库进行仿真实验,对比验证该方法在六相永磁同步电机故障态势感知中可靠有效。
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关键词
永磁同步电机
神经网络
机器学习
小波包分解
故障态势
感知
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职称材料
基于结构关系与风险量化的连锁故障扩展关键环节辨识
2
作者
罗辰昊
刘星
+3 位作者
姚秀丽
魏震波
罗紫航
范梓远
《电力系统自动化》
北大核心
2025年第18期83-96,共14页
随着电力系统规模持续扩大、结构日趋复杂,其发生连锁故障的风险随之增加。为提升系统风险防控能力、准确识别连锁故障关键环节并揭示各环节间耦合关系及相互作用,文中对连锁故障关键环节定义进行了扩展,引入关键传播关系与关键区域概念...
随着电力系统规模持续扩大、结构日趋复杂,其发生连锁故障的风险随之增加。为提升系统风险防控能力、准确识别连锁故障关键环节并揭示各环节间耦合关系及相互作用,文中对连锁故障关键环节定义进行了扩展,引入关键传播关系与关键区域概念,提出一种基于结构关系与风险量化的扩展关键环节辨识方法。首先,建立配合-过载型连锁故障事故链模型对故障态势与传播路径进行分析;其次,采用一种基于导率优化的局部扩展算法挖掘电网的模糊重叠动态社区结构,实现对电网核心区域与模糊区域的识别;再次,利用事故链集和分区结果构建具有时空特征的风险时空传播图,并采用多维故障影响的量化指标对扩展关键环节进行辨识;最后,在IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统中进行算例仿真。结果表明,所提方法能够有效辨识扩展关键环节,揭示连锁故障不同环节间的耦合关系与级联作用。
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关键词
关键环节
连锁
故障
事故链
故障态势
传播途径
动态社区
风险量化
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职称材料
题名
基于小波神经网络与KNN机器学习算法的六相永磁同步电机故障态势感知方法
被引量：
27
1
作者
张昊宇
姚钢
殷志柱
周荔丹
机构
上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
上海电气集团中央研究院
出处
《电测与仪表》
北大核心
2019年第2期1-9,共9页
基金
国家自然基金科学基金资助项目(61374155)
高校博士点专项科研基金(20130073110030)
文摘
为了避免六相永磁同步电机在运行过程中因缺相引发更严重的电机故障和系统崩坏,需对电机在故障发生前进行提前预测判断和在故障发生后进行故障类型识别。根据故障下定子磁动势不变原理,推导Y移30°中性点隔离型六相永磁同步电机在各缺相故障下的数学模型。通过小波包分析方法提取故障工况下的特征值,构建小波神经网络模型对故障发生进行预测判断,避免系统误触发;构建KNN机器学习系统,对故障类型进行快速识别,以实现对故障态势的感知。利用MATLAB软件和Python的Scikit-Learn机器学习库进行仿真实验,对比验证该方法在六相永磁同步电机故障态势感知中可靠有效。
关键词
永磁同步电机
神经网络
机器学习
小波包分解
故障态势
感知
Keywords
permanent magnet synchronous motor(PMSM)
neural network
machine learning
wavelet packet decomposition
fault state perception
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于结构关系与风险量化的连锁故障扩展关键环节辨识
2
作者
罗辰昊
刘星
姚秀丽
魏震波
罗紫航
范梓远
机构
四川大学电气工程学院
四川省水利人才资源开发与档案中心
国网江苏省电力公司无锡供电公司
出处
《电力系统自动化》
北大核心
2025年第18期83-96,共14页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077146)。
文摘
随着电力系统规模持续扩大、结构日趋复杂,其发生连锁故障的风险随之增加。为提升系统风险防控能力、准确识别连锁故障关键环节并揭示各环节间耦合关系及相互作用,文中对连锁故障关键环节定义进行了扩展,引入关键传播关系与关键区域概念,提出一种基于结构关系与风险量化的扩展关键环节辨识方法。首先,建立配合-过载型连锁故障事故链模型对故障态势与传播路径进行分析;其次,采用一种基于导率优化的局部扩展算法挖掘电网的模糊重叠动态社区结构,实现对电网核心区域与模糊区域的识别;再次,利用事故链集和分区结果构建具有时空特征的风险时空传播图,并采用多维故障影响的量化指标对扩展关键环节进行辨识;最后,在IEEE 39节点系统和IEEE 118节点系统中进行算例仿真。结果表明,所提方法能够有效辨识扩展关键环节,揭示连锁故障不同环节间的耦合关系与级联作用。
关键词
关键环节
连锁
故障
事故链
故障态势
传播途径
动态社区
风险量化
Keywords
key link
cascading failure
fault chain
fault situation
propagation path
dynamic community
risk quantification
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波神经网络与KNN机器学习算法的六相永磁同步电机故障态势感知方法
张昊宇
姚钢
殷志柱
周荔丹
《电测与仪表》
北大核心
2019
27
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职称材料
2
基于结构关系与风险量化的连锁故障扩展关键环节辨识
罗辰昊
刘星
姚秀丽
魏震波
罗紫航
范梓远
《电力系统自动化》
北大核心
2025
0
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职称材料
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