基于FSM的IEC60870-5-104的设计与实现

随着IEC60870-5-104规约标准的制定,为便于该规约在实际中的应用,编写较好的应用软件,引入有限状态机(FSM)进行设计.并且基于面向对象技术提出一种高度结构化的有限状态机的实现框架.该框架的引入,实现灵活的复用机制,提高系统的健壮性和可维护性.为此类通信软件的开发,提供便捷通用的开发模式.且在实际运行中效果良好.     

基于增量磁导率的钢轨频变阻抗曲线计算

宽频率范围的阻抗值是牵引供电系统进行谐波扰动、短路故障等暂态过程分析的基本参数,由于钢轨是铁磁材料,致使其在暂态过程下的阻抗特性与稳态下表现不同.对此问题展开研究,采用基于增量磁导率的有限元方法计算暂态情况下钢轨的频变阻抗;分析稳态大电流信号下钢轨的磁化特性,以P60钢轨的基本磁化曲线为计算基础,研究瞬态小电流信号下钢...     

新一代电网调度自动化系统

描述了近年来电网调度自动化系统的发展，以及新一代调度自动化系统的主要技术特征如Intemet技术、COBRA中间件平台技术、公共信息模型CIM、Java技术等，并根据21世纪及电力市场的要求，提出了新一代电网调度自动化系统的设想．     

基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位

全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器,致使故障信号多路径传播,且牵引网导线阻抗不连续,传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构,推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系;基于改进的卷积神经网络(Transformer-based CNN,TCNN)和记忆注意力解耦长短期记忆神经网络(Memory Attended Decoupled LSTM,MADLSTM),通过增加注意力机制和残差连接,增强多导线电流幅值与故障距离的非线性函数关系,从而提高牵引网故障定位的精度;将前述方法与传统的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)进行不同噪声条件下的对比验证。结果表明：基于TCNN+MADLSTM算法进行故障定位时,可自适应构建故障距离与多导线电流幅值的非线性函数关系,以及自适应计算故障距离,无须考虑波速影响;相较于传统的CNN+LSTM算法,TCNN+MADLSTM算法故障定位精度更高,故障区段识别精度可达100%,故障定位精度达72.100 m,均方误差为0.016 km²。     

全并联AT牵引网行波传播特性研究及单端故障测距算法

针对具有特殊结构的全并联AT牵引网在实施有效可靠的单端故障行波测距时存在的问题,根据AT牵引网的线路特点,对其上下行线路进行相模变换解耦,将行波分解为同向模量和反向模量,并结合AT自耦变压器的电磁暂态模型,推导行波同向模量在AT并联连接处的波过程时域表达式,仿真验证解析解的正确性,揭示初始波到浪涌波尾的衰减形状与自耦变...