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应用于含分布式电源配电网的D-STATCOM改进型控制策略研究
被引量：
3
1
作者
韩霞
曹琼
《电测与仪表》
北大核心
2018年第14期106-112,共7页
D-STATCOM能够有效解决当前配电网由于分布式电源以及其他类型电力电子负荷的广泛接入导致的电能质量恶化问题,为了进一步提高D-STATCOM动态响应能力和补偿效果,有必要对其控制策略进行针对性的改进。首先以D-STATCOM的并网点网侧电流...
D-STATCOM能够有效解决当前配电网由于分布式电源以及其他类型电力电子负荷的广泛接入导致的电能质量恶化问题,为了进一步提高D-STATCOM动态响应能力和补偿效果,有必要对其控制策略进行针对性的改进。首先以D-STATCOM的并网点网侧电流、直流母线电压作为状态变量,建立了三相四线制D-STATCOM在静止坐标系下的数学模型。然后,针对含分布式电源配电网的电能质量的特殊性:功率波动频繁、不平衡、非线性等,直接在静止坐标系下采用该文提出的三相四线制D-STATCOM改进型控制策略进行电流环控制器的设计,改进后的三相四线制D-STATCOM具有动态响应时间短、稳态精度高、计算量小的特点。最后通过仿真验证了所提控制策略的可行性。
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关键词
D-STATCOM
电能质量
比例积分
二阶广义积分器
重复控制
内模原理
在线阅读
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职称材料
基于特征识别的变电站消防监控图像处理方法
被引量：
12
2
作者
节连彬
赵嘉兴
刘毅敏
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期704-709,共6页
为了能够在较短时间识别变电站火灾并发出报警,提出了一种基于特征识别的K-means聚类图像处理方法。通过远程传输获得变电站消防监控图像并提取HSI特征,采用欧氏距离法对HSI特征进行K-means聚类并分割图像子集。通过样本熵信号处理算法...
为了能够在较短时间识别变电站火灾并发出报警,提出了一种基于特征识别的K-means聚类图像处理方法。通过远程传输获得变电站消防监控图像并提取HSI特征,采用欧氏距离法对HSI特征进行K-means聚类并分割图像子集。通过样本熵信号处理算法识别火灾子集和类火灾子集熵值,实现变电站火灾的精准辨别。结果表明:T_(PR)为100%,F_(RP)为4.44%,火灾识别并报警时间为15.21 s。该方法不但规避了漏检风险且具有较强鲁棒性,能够迅速、精准地识别变电站火灾,有效提高了变电站消防安全的管理能力。
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关键词
特征识别
变电站消防
火灾预警
K-MEANS聚类
图像处理
HSI特征
分割图像
样本熵
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职称材料
题名
应用于含分布式电源配电网的D-STATCOM改进型控制策略研究
被引量：
3
1
作者
韩霞
曹琼
机构
国网山西省电力公司营销部
出处
《电测与仪表》
北大核心
2018年第14期106-112,共7页
文摘
D-STATCOM能够有效解决当前配电网由于分布式电源以及其他类型电力电子负荷的广泛接入导致的电能质量恶化问题,为了进一步提高D-STATCOM动态响应能力和补偿效果,有必要对其控制策略进行针对性的改进。首先以D-STATCOM的并网点网侧电流、直流母线电压作为状态变量,建立了三相四线制D-STATCOM在静止坐标系下的数学模型。然后,针对含分布式电源配电网的电能质量的特殊性:功率波动频繁、不平衡、非线性等,直接在静止坐标系下采用该文提出的三相四线制D-STATCOM改进型控制策略进行电流环控制器的设计,改进后的三相四线制D-STATCOM具有动态响应时间短、稳态精度高、计算量小的特点。最后通过仿真验证了所提控制策略的可行性。
关键词
D-STATCOM
电能质量
比例积分
二阶广义积分器
重复控制
内模原理
Keywords
D-STATCOM
power quality
proportional integral
second-order generalized integrator
repetitive control
internal model theory
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
基于特征识别的变电站消防监控图像处理方法
被引量：
12
2
作者
节连彬
赵嘉兴
刘毅敏
机构
国网
山西省
电力
公司
阳泉供电
公司
国网山西省电力公司营销部
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023年第6期704-709,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61033003)
国网山西省电力公司科技项目(5205C018005C)。
文摘
为了能够在较短时间识别变电站火灾并发出报警,提出了一种基于特征识别的K-means聚类图像处理方法。通过远程传输获得变电站消防监控图像并提取HSI特征,采用欧氏距离法对HSI特征进行K-means聚类并分割图像子集。通过样本熵信号处理算法识别火灾子集和类火灾子集熵值,实现变电站火灾的精准辨别。结果表明:T_(PR)为100%,F_(RP)为4.44%,火灾识别并报警时间为15.21 s。该方法不但规避了漏检风险且具有较强鲁棒性,能够迅速、精准地识别变电站火灾,有效提高了变电站消防安全的管理能力。
关键词
特征识别
变电站消防
火灾预警
K-MEANS聚类
图像处理
HSI特征
分割图像
样本熵
Keywords
feature recognition
substation fire control
fire alarm
K-means clustering
image processing
HSI feature
image segmentation
sample entropy
分类号
TM63 [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
应用于含分布式电源配电网的D-STATCOM改进型控制策略研究
韩霞
曹琼
《电测与仪表》
北大核心
2018
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于特征识别的变电站消防监控图像处理方法
节连彬
赵嘉兴
刘毅敏
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023
12
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职称材料
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