電力互感器誤差智能校驗(yàn)與在線監(jiān)測(cè)技術(shù)

目錄
序
前 言
第1 章 概述 001
1.1 電力互感器技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用現(xiàn)狀 002
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 006
1.2.1 電力互感器的計(jì)量誤差影響因素研究現(xiàn)狀 006
1.2.2 電力互感器計(jì)量誤差校驗(yàn)研究現(xiàn)狀 007
1.2.3 電力互感器誤差在線監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀 010
1.2.4 電力互感器誤差狀態(tài)識(shí)別及預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀 012
第2章 電力互感器的計(jì)量誤差影響因素機(jī)理分析 015
2.1 電力互感器的基本結(jié)構(gòu)和工作原理 016
2.2 電力互感器的計(jì)量誤差 017
2.2.1 電力互感器的計(jì)量誤差指標(biāo) 018
2.2.2 電力互感器的計(jì)量誤差產(chǎn)生機(jī)理 019
2.3 氣候環(huán)境對(duì)電力互感器的計(jì)量誤差影響機(jī)理分析 022
2.3.1 環(huán)境溫度 022
2.3.2 環(huán)境濕度 023
2.4 運(yùn)行工況對(duì)電力互感器的計(jì)量誤差影響機(jī)理分析 024
2.4.1 表面污穢 024
2.4.2 環(huán)境電場(chǎng) 025
2.4.3 二次負(fù)載 027
本章總結(jié) 028
第3章 電力互感器監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析與擾動(dòng)補(bǔ)償建模 029
3.1 多維數(shù)據(jù)來(lái)源及清洗 030
3.1.1 多維數(shù)據(jù)來(lái)源及特點(diǎn) 030
3.1.2 多維數(shù)據(jù)清洗 035
3.2 多維數(shù)據(jù)分析 037
3.2.1 氣候環(huán)境對(duì)互感器計(jì)量誤差的作用規(guī)律 037
3.2.2 運(yùn)行工況對(duì)互感器計(jì)量誤差的作用規(guī)律 039
3.3 多維數(shù)據(jù)主導(dǎo)特征量提取 041
3.3.1 主導(dǎo)特征量提取算法優(yōu)選 041
3.3.2 最大信息系數(shù)算法 044
3.3.3 基于最大信息系數(shù)矩陣的主導(dǎo)特征量提取 046
3.4 主導(dǎo)特征量擾動(dòng)補(bǔ)償模型研究 048
3.4.1 環(huán)境溫度擾動(dòng)補(bǔ)償研究 048
3.4.2 二次負(fù)載擾動(dòng)補(bǔ)償研究 049
3.4.3 擾動(dòng)補(bǔ)償模型分析 051
本章總結(jié) 054
第4章 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的電力互感器計(jì)量誤差組合校驗(yàn) 055
4.1 電力互感器計(jì)量誤差組合校驗(yàn)算法框架 056
4.2 基于輕量級(jí)梯度提升機(jī)的誤差波動(dòng)校驗(yàn)子模型 057
4.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)選 057
4.2.2 梯度單邊采樣輕量化策略 061
4.2.3 互斥特征綁定輕量化策略 062
4.2.4 誤差波動(dòng)校驗(yàn)算法流程 063
4.3 基于改進(jìn)粒子群權(quán)重分配的計(jì)量誤差組合校驗(yàn)?zāi)Ｐ?066
4.3.1 模型權(quán)重分配算法優(yōu)選 066
4.3.2 自適應(yīng)慣性權(quán)重改進(jìn)策略 069
4.3.3 計(jì)量誤差組合校驗(yàn)算法流程 070
4.4 校驗(yàn)算法測(cè)試與性能分析 073
4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 073
4.4.2 改進(jìn)策略有效性驗(yàn)證 074
4.4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)與分析 080
本章總結(jié) 083
第5章 基于深度學(xué)習(xí)的電力互感器計(jì)量誤差組合校驗(yàn)算法 085
5.1 基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)量誤差組合校驗(yàn)算法框架 086
5.2 基于改進(jìn)長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)量誤差組合校驗(yàn)?zāi)Ｐ?087
5.2.1 深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)選 087
5.2.2 雙向記憶改進(jìn)策略 089
5.2.3 深度特征提取策略 092
5.2.4 多任務(wù)學(xué)習(xí)改進(jìn)策略 094
5.3 預(yù)測(cè)算法測(cè)試與性能分析 095
5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 095
5.3.2 改進(jìn)策略有效性驗(yàn)證 096
5.3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)與分析 100
本章總結(jié) 103
第6章 電力互感器在線監(jiān)測(cè)技術(shù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理 105
6.1 電力互感器在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 106
6.2 電力互感器誤差在線監(jiān)測(cè)機(jī)理研究 110
6.2.1 基于信息物理相關(guān)性分析的互感器誤差在線監(jiān)測(cè)模型 110
6.2.2 電力互感器誤差在線監(jiān)測(cè)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵問題 112
6.3 電力互感器在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理 114
6.3.1 缺失數(shù)據(jù)填充 114
6.3.2 平滑噪聲 116
6.3.3 插值 116
6.3.4 數(shù)據(jù)集成 117
6.3.5 數(shù)據(jù)規(guī)范化 119
6.4 基于非線性擾動(dòng)補(bǔ)償?shù)亩嗑S時(shí)序關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的缺失值補(bǔ)全 120
6.4.1 多維時(shí)序關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)擾動(dòng)補(bǔ)償插值 121
6.4.2 插值算法測(cè)試與性能分析 125
本章總結(jié) 133
第7章 變電站多電力互感器誤差在線監(jiān)測(cè) 135
7.1 變電站多電力互感器異常識(shí)別和定位 136
7.1.1 基于主成分分析的多電力互感器異常識(shí)別和定位 136
7.1.2 約翰遜變換改進(jìn)策略 139
7.1.3 滑動(dòng)窗口改進(jìn)策略 141
7.2 變電站多電力互感器誤差測(cè)量 143
7.2.1 基于GRU 的電力互感器誤差測(cè)量 143
7.2.2 多任務(wù)學(xué)習(xí)改進(jìn)策略 144
7.2.3 注意力機(jī)制改進(jìn)策略 145
7.3 變電站多電力互感器誤差在線監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)與性能分析 147
7.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 147
7.3.2 變電站多電力互感器異常識(shí)別和定位實(shí)驗(yàn) 149
7.3.3 變電站多電力互感器誤差測(cè)量實(shí)驗(yàn) 153
本章總結(jié) 156
第8章 電力互感器誤差狀態(tài)識(shí)別 157
8.1 電力互感器誤差狀態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)處理 158
8.1.1 重采樣算法優(yōu)選 158
8.1.2 融合改進(jìn)RBO和RBU的重采樣算法 160
8.1.3 融合改進(jìn)RBO和RBU的電力互感器誤差狀態(tài)數(shù)據(jù)重采樣流程 162
8.2 基于改進(jìn)WOA-SVM的電力互感器誤差狀態(tài)識(shí)別 162
8.2.1 電力互感器誤差狀態(tài)識(shí)別算法優(yōu)選 164
8.2.2 面向電力互感器誤差狀態(tài)識(shí)別的SVM 算法及缺陷分析 165
8.2.3 基于改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法的SVM 參數(shù)優(yōu)選 166
8.2.4 改進(jìn)WOA-SVM 的電力互感器誤差狀態(tài)識(shí)別算法流程 168
8.3 識(shí)別算法測(cè)試與性能分析 169
8.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 170
8.3.2 改進(jìn)策略有效性驗(yàn)證 171
8.3.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)與分析 175
本章總結(jié) 177
第9章 融合機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的電力互感器計(jì)量誤差預(yù)測(cè) 179
9.1 電力互感器計(jì)量誤差預(yù)測(cè)算法研究 180
9.1.1 電力互感器計(jì)量誤差預(yù)測(cè)算法優(yōu)選 180
9.1.2 電力互感器計(jì)量誤差頻域組合預(yù)測(cè)算法框架 181
9.2 基于改進(jìn)EWT算法的電力互感器計(jì)量誤差信號(hào)分解 182
9.2.1 信號(hào)分解算法優(yōu)選 182
9.2.2 面向電力互感器計(jì)量誤差分解的EWT算法及缺陷分析 184
9.2.3 引入互信息的改進(jìn)EWT算法 186
9.3 基于XGBoost-LSTM 算法的電力互感器計(jì)量誤差組合預(yù)測(cè) 187
9.3.1 基于XGBoost算法的低頻分量預(yù)測(cè) 187
9.3.2 基于LSTM算法的高頻分量預(yù)測(cè) 188
9.3.3 基于XGBoost-LSTM算法的電力互感器計(jì)量誤差組合預(yù)測(cè)流程 190
9.4 預(yù)測(cè)算法測(cè)試與性能分析 191
9.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 191
9.4.2 改進(jìn)策略有效性驗(yàn)證 193
9.4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)與分析 197
本章總結(jié) 199
參考文獻(xiàn) 200