刘怡
- 作品数：8 被引量：50H指数：3
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- 基于L型阵列传感器的局放超声定位实验研究
- 2018年
- 电气设备局部放电超声阵列定位方法是将超声阵列传感器与阵列信号处理技术应用于局部放电超声定位的一种新方法,具有较高的可靠性,能准确实现局放源的空间定位。实验设计研制了超声阵列传感器阵元与阵列传感器装配体,组合得到L型超声阵列传感器,并搭建了一套局放超声定位系统。结合现有的局放超声阵列定位方法,开展了大量的单、双局放源的定位实验研究。结果表明,L型阵列传感器可有效实现对局放超声信号的检测及局放源的空间定位,满足工程需要。
- 张莹李至峪刘怡谢庆律方成刘绪英
- 关键词：局部放电
- GPS功角测量在电力系统状态估计中的应用
- 该文研究的就是GPS功角测量技术应用于电力系统状态估计,以期提高估计精度和计算速度.论文中推导了引入功角以后的状态估计方程,考虑了将功角量测量作为完全可信和不完全可信两种量测量加入到状态估计方程中.分析了这两种情况下状态...
- 刘怡
- 关键词：GPS功角测量状态估计MATLAB数据检测电力系统
- 文献传递
- 一种基于柔性阵列传感器的局放超声定位方法
- 一种基于柔性阵列传感器的局放超声定位方法，所述方法利用柔性阵列传感器在被检测电气设备的外表面采集超声波信号；然后通过欧拉变换将局部坐标系中的辐射方向转换为在全局坐标系中的辐射方向；再运用降维MUSIC算法，求得局放源方位...
- 谢庆张建涛张莹刘怡甘汶艳律方成
- 文献传递
- 基于改进遗传算法优化极限学习机的短期电力负荷预测被引量：39
- 2018年
- 负荷预测效果直接影响电网的安全稳定和经济效益,是电网调度的重要组成内容。针对极限学习机随机产生输入层权值和隐含层阈值导致网络模型不稳定的问题,提出了一种基于改进遗传算法优化极限学习机的负荷预测方法。利用爬山法改进的遗传算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,以获得稳定性强,预测精度高的优化模型。并将此模型与BP网络、极限学习机的预测结果进行对比,仿真实验结果表明,改进模型具有较快的训练速度和更为准确的预测结果,适应于影响因素众多,数据量巨大的现代短期电力负荷预测。
- 律方成刘怡亓彦珣燕跃豪张建涛谢庆
- 关键词：极限学习机改进遗传算法BP算法负荷预测
- 考虑热岛效应的配网短期负荷预测及网络优化重构研究
- 负荷预测是电网调度的重要组成内容，也是电网实现优化运行的基础，其效果直接影响电网的安全稳定和经济效益。现存的负荷预测方法能够满足一定的精度要求，但配网结构复杂化和负荷种类多样性的发展趋势，导致已有的负荷预测方法亟待改进，...
- 刘怡
- 关键词：短期负荷预测热岛效应网络重构极限学习机改进遗传算法
- 一种基于柔性阵列传感器的局放超声定位方法
- 一种基于柔性阵列传感器的局放超声定位方法，所述方法利用柔性阵列传感器在被检测电气设备的外表面采集超声波信号；然后通过欧拉变换将局部坐标系中的辐射方向转换为在全局坐标系中的辐射方向；再运用降维MUSIC算法，求得局放源方位...
- 谢庆吴晗亓彦珣张采芹刘怡甘汶艳张建涛张莹律方成
- 文献传递
- 功角测量在电力系统状态估计中的应用
- 刘怡
- 关键词：功角测量状态估计数据检测
- 基于RD-MUSIC算法的局放超声阵列检测方法仿真研究被引量：7
- 2019年
- 超声阵列检测是一种可靠性较高的局部放电定位方法,而目前对局放超声阵列信号的波达方向研究尚不成熟。基于此,文中提出了一种基于多重信号分类降维(RD-MUSIC)算法的局放超声阵列信号波达方向(DOA)估计方法。首先,将局放超声阵列信号波达方向(方位角和俯仰角)的谱峰空间采用二维并行搜索方式;其次,基于RD-MUSIC算法将局放源分解为方位角和俯仰角的一维顺序搜索方式,将阵列输出信号的协方差矩阵进行处理,进而提高了该一维DOA估计方法对局放源的分辨性能;最后,将RD-MUSIC算法与多重信号分类(MUSIC)算法作仿真对比,结果表明,RD-MUSIC算法测向性能好,运算速度快,其测向误差小于MUSIC算法,进一步提高了定位的准确度。
- 谢庆张建涛陈艺丹刘怡张莹律方成
- 关键词：局部放电测向定位
