电网同步锁相是光伏跟网型并网系统稳定可靠运行的关键技术之一。高比例新能源场景下,电网面临着电压扰动、电压不平衡、谐波畸变及直流偏置等诸多问题。为此,提出一种基于同步参考坐标系锁相环和环前型滑动平均滤波结构(pre-loop movin...电网同步锁相是光伏跟网型并网系统稳定可靠运行的关键技术之一。高比例新能源场景下,电网面临着电压扰动、电压不平衡、谐波畸变及直流偏置等诸多问题。为此,提出一种基于同步参考坐标系锁相环和环前型滑动平均滤波结构(pre-loop moving average filter,PMAF)的新型锁相环。该锁相环采用相位补偿方法校正频率偏移时的锁相误差。同时,考虑PMAF的相频耦合特性,设计了一种角频率补偿方法以提高锁相环的动态性能,建立其小信号模型并进行稳定性分析。接着设计了一种故障检测模块,实现两种补偿支路的投入和切除以适应不同工况。仿真验证了该新型锁相环在相位跳变、频率偏移、电压畸变等复杂电网条件下的有效性。最后,在高比例新能源电网中进行了新型锁相环的暂态性能测试。结果表明该锁相环能快速锁定电网电压相位,避免电压电流的振荡发散,有利于系统在故障后快速平稳地恢复。展开更多
为了准确识别气体绝缘开关柜(gas insulated switchgear,GIS)设备的异常工况,提出了一种基于加权梅尔频率谱系数单类支持向量机(Mel frequency cestrum coefficient-one class support vector machine,MFCC-OCSVM)和贝叶斯优化的门控循...为了准确识别气体绝缘开关柜(gas insulated switchgear,GIS)设备的异常工况,提出了一种基于加权梅尔频率谱系数单类支持向量机(Mel frequency cestrum coefficient-one class support vector machine,MFCC-OCSVM)和贝叶斯优化的门控循环单元(bidirectional gate recurrent unit,BiGRU)声纹识别算法。首先,利用基于F统计量的MFCC对声纹数据进行加权特征提取,突出重要特征并减弱噪声的影响,然后利用OCSVM对加权后的特征进行异常检测并去除异常值,提高数据质量。为解决样本不平衡问题,采用合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)进行声纹样本的均衡。最后,应用基于贝叶斯优化的BiGRU模型进行声纹识别。以某气体绝缘全封闭组合电器(gas insulated switchgear,GIS)为例,采集了20类不同工况下操纵机构的声音样本,与多种经典分类模型进行对比。结果显示,所提算法取得的最高平均识别准确率达到了92.8%,相比于自适应增强、朴素贝叶斯和线性判别分析算法分别提升了30.1%、14.7%和11.5%。通过消融实验进一步评估和验证了所提算法各个流程对声纹识别的实际效果和性能影响,研究成果可为GIS设备异常工况的声纹识别提供高效技术路线。展开更多
文摘电网同步锁相是光伏跟网型并网系统稳定可靠运行的关键技术之一。高比例新能源场景下,电网面临着电压扰动、电压不平衡、谐波畸变及直流偏置等诸多问题。为此,提出一种基于同步参考坐标系锁相环和环前型滑动平均滤波结构(pre-loop moving average filter,PMAF)的新型锁相环。该锁相环采用相位补偿方法校正频率偏移时的锁相误差。同时,考虑PMAF的相频耦合特性,设计了一种角频率补偿方法以提高锁相环的动态性能,建立其小信号模型并进行稳定性分析。接着设计了一种故障检测模块,实现两种补偿支路的投入和切除以适应不同工况。仿真验证了该新型锁相环在相位跳变、频率偏移、电压畸变等复杂电网条件下的有效性。最后,在高比例新能源电网中进行了新型锁相环的暂态性能测试。结果表明该锁相环能快速锁定电网电压相位,避免电压电流的振荡发散,有利于系统在故障后快速平稳地恢复。
