浙江省自然科学基金(Y1100243)
- 作品数:7 被引量:145H指数:5
- 相关作者:郭创新张金江尹玉娟文云峰崔建磊更多>>
- 相关机构:浙江大学浙江科技学院湖南省电力公司更多>>
- 发文基金:浙江省自然科学基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域:电气工程更多>>
- 风光互补综合发电系统可靠性分析被引量:29
- 2013年
- 根据风能和太阳能在时间和地域上的天然互补性,综合考虑常规机组的强迫停运,在夏冬季典型日下计算风光互补性在季节和昼夜两方面对于系统充裕度的影响。定义新能源有效带载能力(N-ELCC)描述含新能源的发电系统的负荷承载能力,并给出N-ELCC随风光容量比例的变化特性,以及N-ELCC对静态备用容量的影响。算例表明,系统的充裕度及可靠性随风光投入容量比例、季节以及昼夜更替而变化。最后给出算例地区气候环境所适宜的科学新能源发电建议,并可以在保证可靠性满足要求的前提下,减少备用投资,提高其经济性。
- 郭创新张理张金江宗明朱钦
- 关键词:风光互补储能可靠性
- 基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断被引量:6
- 2012年
- 针对支持向量机(SVM)用于变压器故障诊断中模型参数具有不确定性的问题,采用粒子群优化(PSO)算法对支持向量机参数进行优化,减少了模型参数的不确定性。故障数据测试表明,PSO能快速、准确地优化SVM参数,二者的结合可有效完成变压器故障分类,并取得较为满意的效果。
- 朱文俊周刚王红斌尹玉娟张金江郭创新
- 关键词:油中溶解气体分析PSO优化支持向量机故障诊断参数优化变压器
- 面向调度运行的电网安全风险管理控制系统(二)风险指标体系、评估方法与应用策略被引量:52
- 2013年
- 对电网安全风险管理控制系统(SRMS)中风险评估功能的实现进行了详细介绍。建立了越限驱动型风险和事件驱动型风险相结合的指标体系,阐述了风险评估方法的流程,提出了风险指标体系在时间维度和空间维度的应用策略。文中最后给出了SRMS在湖南电网的应用算例。
- 崔建磊文云峰郭创新王越盛鹍黄良刚
- 关键词:风险指标风险评估电网安全电力系统
- 面向调度运行的电网安全风险管理控制系统 (一)概念及架构与功能设计被引量:55
- 2013年
- 针对当前电力调度中心难以对影响电网安全的各类风险因素进行全面掌控的现状,基于风险管理方法,提出一种面向调度运行的电网安全风险管理控制系统(SRMS)的实现方案。对电网安全风险管理控制体系的流程、多时间尺度形态机制进行了阐述,并设计了其软件架构和系统关键功能。最后介绍了湖南省电力公司调度通信局SRMS的初步实践。
- 文云峰崔建磊张金江郭创新黄良刚盛鹍
- 关键词:风险管理风险评估决策支持电网调度自动化
- 一种自主核优化的二值粒子群优化–多核学习支持向量机变压器故障诊断方法被引量:24
- 2012年
- 支持向量机(support vector machine,SVM)对于核函数及模型参数十分敏感,多核学习可降低模型的参数敏感性。提出了基于二值粒子群优化(binary particle swarmoptimization,BPSO)的多核学习SVM分类方法(BPSO-MKSVC)进行变压器故障诊断。多核学习支持向量机(multi-kernel support vector classifier,MKSVC)采用由多个基核线性组合的多核进行学习,其中每一个基核完成从特定样本空间提取故障特征,通过多面故障特征的线性组合,将学习分类问题转化为相应的凸规划问题进行迭代求解。采用BPSO优化算法对MKSVC中的基核数及模型参数进行优化,实现了参数的自主选择。与常用诊断算法相比,BPSO-MKSVC具有更高的诊断精度;与PSO优化的SVM方法相比,其具有更低的参数敏感性和更好的鲁棒性。
- 尹玉娟王媚张金江袁鹏詹俊鹏郭创新
- 关键词:溶解气体分析支持向量机多核学习故障诊断变压器
- 外部条件相关的无功设备时变停运模型
- 2012年
- 无功水平直接影响电力系统可靠性分析,确定无功水平的首要任务是建立无功相关设备的停运模型。以电容器设备为研究对象,针对温度和电压两个重要影响因素,建立了受运行条件影响的设备绝缘寿命模型。利用绝缘寿命模型修正Weibull老化模型,得到随运行条件改变而时变的设备停运模型。通过仿真计算对比所建模型与传统模型在不同温度和电压水平下得到的设备失效水平,验证了模型的合理性和有效性。该模型可以用于电力系统运行的风险评估,帮助决策者在运行规划中作出合理决策。
- 李彦柳翁慧颖张金江郭创新周恒俊
- 关键词:电容器停运模型温度电压风险评估
- 基于模糊理论与支持向量机的变压器故障诊断方法被引量:4
- 2011年
- 针对变压器结构的复杂性和故障机理的多样性,提出一种基于模糊理论和支持向量机的变压器故障诊断方法.该方法首先采用模糊理论对故障样本数据进行预处理,提取故障特征,再用支持向量机方法进行故障分类,通过采用一对多(1-a-r)的方法实现多目标分类,得出诊断结果.针对支持向量机参数不易确定的问题,采用多层动态自适应算法与k-折交叉验证方法结合对参数进行优化分析.故障诊断实例测试结果显示,该方法不仅克服了传统比值法中编码缺失、编码边界过于绝对的问题,诊断结果具有更高的准确率,而且也具有较好的适用性.
- 张金江梁耀升尹玉娟郭创新
- 关键词:变压器故障诊断支持向量机