作者：張重遠(yuǎn); 岳浩天; 王博聞; 劉云鵬; 羅世豪 刊期：2019年第06期

電氣設(shè)備的故障類型與局部放電現(xiàn)象密切相關(guān),有效提取和分析局部放電信號中的特征信息對故障類型判斷和運(yùn)維檢修具有重要意義。針對局部放電超聲信號的特點(diǎn),提出了基于相似矩陣的盲源分離方法對原始超聲信號進(jìn)行預(yù)處理,有效提取局部放電的特征量。采用光纖傳輸?shù)木植糠烹姵暀z測平臺對4種類型的局部放電信號進(jìn)行采集,并應(yīng)用上述方法對信號數(shù)據(jù)...

作者：齊波; 王一鳴; 張鵬; 李成榕; 王紅斌 刊期：2019年第06期

油色譜數(shù)據(jù)及其變化趨勢是評估變壓器健康狀態(tài)的重要依據(jù)?，F(xiàn)有研究表明,深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)在油色譜數(shù)據(jù)預(yù)測領(lǐng)域已取得一定成果,為變壓器的運(yùn)行維護(hù)提供了參考。但在實(shí)際應(yīng)用過程中,仍存在因網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)限制導(dǎo)致油色譜時域相關(guān)性表述不充分的情況,其預(yù)測結(jié)果呈現(xiàn)顯著的"時移"誤差,從而使得基于該方法的設(shè)備狀態(tài)預(yù)測結(jié)果與實(shí)際...

作者：張宇帆; 艾芊; 林琳; 袁帥; 李昭昱 刊期：2019年第06期

超短期負(fù)荷預(yù)測為實(shí)時電力市場運(yùn)行提供重要依據(jù),預(yù)測準(zhǔn)確度的提升對于揭示負(fù)荷變化的不確定性以及日前預(yù)測偏差具有重要意義。基于電力系統(tǒng)中含有的豐富大數(shù)據(jù)資源,提出了一種針對區(qū)域級負(fù)荷的深度長短時記憶網(wǎng)絡(luò)超短期預(yù)測方法,該方法包括輸入數(shù)據(jù)的預(yù)處理、深度長短時記憶(long short-termmemory,LSTM)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建以及模型的訓(xùn)練和超參數(shù)的尋...

作者：邵美陽; 吳俊勇; 石琛; 安然; 朱孝文; 黃杏; 蔡蓉 刊期：2019年第06期

隨著分布式電源和隨機(jī)負(fù)荷電動汽車等的大量接入,配電網(wǎng)的運(yùn)行環(huán)境日益復(fù)雜,對在線無功優(yōu)化及其快速性提出了更高的要求。該文將“深度學(xué)習(xí)”引入配電網(wǎng)無功優(yōu)化,提出了基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的無功優(yōu)化方法。通過構(gòu)造高維隨機(jī)矩陣,從配電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計特征作為輸入,將歷史控制策略進(jìn)行編碼作為輸出,利用先無監(jiān)督后有監(jiān)督的方式訓(xùn)練深層架構(gòu),...

作者：張宇航; 邱才明; 楊帆; 徐舒瑋; 石鑫; 賀興 刊期：2019年第06期

智能電網(wǎng)的數(shù)字化建設(shè)提供了海量的數(shù)據(jù),而深度學(xué)習(xí)的發(fā)展則為數(shù)據(jù)價值萃取提供了有效手段。首先闡述了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展史及基本框架,總結(jié)了深度學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)體系;而后結(jié)合電力系統(tǒng)實(shí)際需求,以圖像數(shù)據(jù)和時空數(shù)據(jù)這兩大類為基礎(chǔ)綜述了深度學(xué)習(xí)在電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域和價值,并提出了相關(guān)的技術(shù)發(fā)展建議。