二分类数据的分类结果可视化算法

针对在某些应用领域对二分类数据分类结果可视化的需求，以及现有无监督可视化算法无法提供分类结果的相关信息的问题，提出了二分类数据分类结果可视化算法——支持向量可视化（SVV），该算法是在无监督的自组织神经网络（SOM）的可视化功能的基础上，结合监督学习的支持向量机（SVM）的二分类算法，得到能够直观地显示高维数据、二分类数据分类边界以及数据与分类边界距离的二维映射图，提高了分类结果的可解释性．以SOM可视化算法以及Smnmon算法为参照，用2组可分性不同的样本集进行仿真分析，验证了该算法的有效性和可行性。     

牵引供电系统无功谐波电流检测方法的分析

研究了3种适用于牵引供电系统无功谐波电流的检测方法,包括基于瞬时无功理论的无功谐波电流检测方法、基于函数正交特性和基于有功电流分离方法的无功谐波电流检测方法.给出了相应的检测原理及系统框图,参考西南交通大学电气工程学院研发的BDC-5型牵引变电站电能质量监测系统测试的昭通变电所电能质量数据构造负载进行建模仿真,第2种和第3种方法具有较高精度和较好的实时性,在电气化铁道供电系统中推荐使用.     

基于有源滤波器的V,v接同相供电系统

针对电气化铁道牵引供电系统三相严重不平衡,存在大量谐波和无功,尤其是相邻供电区段间必需用分相绝缘器分隔问题,将V,v接变压器与有源滤波器和AT供电方式有机结合,构造出新型同相牵引供电系统。系统中V,v接变压器的一个带中抽头的副边绕组接AT牵引网,并通过有源滤波器接另一副边绕组,使各供电区段电压相同,从而可以取消分相绝缘器;以检测到的同相综合补偿电流为参考,控制有源滤波器消除三相不平衡,并滤除谐波和无功。仿真证实该同相供电系统方案正确可行,适宜应用于高速电气化铁道。     

电气化铁道谐波叠加指数研究

对国际电工委员会第三类技术报告IEC61000—3—6《电磁兼容限值中、高压电力系统中畸变负荷发射限值的评估》中提出的谐波电压叠加方法进行了研究。通过大量实测数据统计和计算发现：该报告中提出的叠加指数不完全适用于电气化铁道牵引负荷在电力系统侧引起的谐波电压叠加。本文通过对大量牵引负荷谐波数据的统计和计算给出了适用于牵引负荷谐波电压的叠加指数。通过验证，本文提出的叠加指数优于IEC报告中的叠加指数，计算结果更接近实际情况。     

牵引变压器温升与寿命损失研究

对牵引变压器的温升和寿命损失做了深入的研究，阐明了影响牵引变压器温升和寿命的因素，并对如何充分利用牵引变压器容量提出了建议。最后指出：提高牵引变压器容量利用率可以减少铁路运输成本，具有较大应用价值。     

直流牵引供电系统钢轨电位限值问题及其治理方案

阐述了钢轨电位过高的原因及危害,对国内外相关标准中关于钢轨电位限值和最大允许接触电压的合理性进行了分析;探讨了钢轨电位限制装置保护、电压型框架保护、人体耐受电压限值三者之间的匹配关系。总结了钢轨电位过高的治理方法及今后的改进方向。     

城市轨道交通牵引变电所主结线方案研究

城市轨道交通直流牵引供电系统中用电和发电同时存在,其负荷属于典型的脉冲大功率负荷,其牵引变电所应至少具有整流、功率平衡和牵引网电压控制3种基本功能。依据功能需求决定主结线方案的基本原则。综合技术经济因素分析比较了几种典型主结线方案,给出了2种性能优良和经济适用的牵引变电所主结线方案。鉴于目前大功率功率控制器件和储能介质的发展水平,综合技术经济因素,牵引变电所宜采用多重化二极管整流与逆变回馈或者储能装置组合的主结线方案。     

基于焦耳热分析的单轨交通导电轨防覆冰方案

针对跨座式单轨交通系统的特点,提出一种大电流防融冰方案。基于焦耳热效应建立了单轨交通系统的T型专用导电轨的热平衡方程,计算其临界防冰电流,并分析温度、风速等环境因素对防冰电流的影响。为验证其可行性,在ANSYS中建立T型导电轨模型并对其进行热分析,结果显示计算得到的临界防冰电流满足实际所需。     

Wavelet Neural Network Based Traffic Prediction for Next Generation Network

By using netflow traffic collecting technology, some traffic data for analysis are collected from a next generation network （NGN） operator. To build a wavelet basis neural network （NN）, the Sigmoid function is replaced with the wavelet in NN. Then the wavelet multiresolution analysis method is used to decompose the traffic signal, and the decomposed component sequences are employed to train the NN. By using the methods, an NGN traffic prediction model is built to predict one day＇s traffic. The experimental results show that the traffic prediction method of wavelet NN is more accurate than that without using wavelet in the NGN traffic forecasting.     

基于支持向量机的励磁涌流识别算法

为提高变压器差动保护识别励磁涌流的能力,将支持向量分类机应用于励磁涌流识别,提出了一种基于支持向量分类机的变压器励磁涌流和内部故障识别新方法.基于励磁涌流和内部故障电流的特点,充分考虑电流互感器饱和的特点提取电流互感器二次侧间断角和二次谐波等特征,并对励磁涌流和内部故障电流的识别方法进行了分析;用EMTDC程序进行仿真,生成训练样本和测试样本,对支持向量机进行了训练和测试.结果表明,应用支持向量分类机对励磁涌流和内部故障进行识别,识别率平均可达99%以上.