【摘 要】
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近年来,国内外电力系统发生过多次连锁性故障导致的大停电事故,因此如何有效地预测系统后续事故进而预防连锁故障的发生具有重要的研究价值.本文在分析连锁故障演化规律的基础上,提出了一种可进行后续故障预测的方法,此方法同时考虑了后续故障发生的可能性和后续故障与已发生故障间的影响,提高了预测准确性和速度.并采用Powerworld仿真验证了此方法的有效性和可行性.
【机 构】
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河北北恒电气科技有限公司,河北 保定 071000;河北省交通规划设计研究院有限公司,河北 石家庄 050011
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近年来,国内外电力系统发生过多次连锁性故障导致的大停电事故,因此如何有效地预测系统后续事故进而预防连锁故障的发生具有重要的研究价值.本文在分析连锁故障演化规律的基础上,提出了一种可进行后续故障预测的方法,此方法同时考虑了后续故障发生的可能性和后续故障与已发生故障间的影响,提高了预测准确性和速度.并采用Powerworld仿真验证了此方法的有效性和可行性.
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针对牵引电动机轴承故障信号冗余程度高,信号微弱且伴随有较强非高斯噪声,故障特征难以提取的问题,采用了一种最小熵反褶积算法对复杂信号进行处理,由于该算法中滤波步长对处理信号影响较大,采用包络谱熵作为适应度函数,使用量子行为粒子群优化算法对最小熵反褶积算法中的滤波步长进行优化,使最小熵反褶积算法达到最优.试验结果表明,优化后的最小熵反褶积算法能够准确提取牵引电动机轴承故障特征.
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