损耗模型

2024-10-18

损耗模型（共9篇）

损耗模型篇1

0 引言

介质损耗(介损)是介质在正弦交变电场作用下总的有功功率与总的无功功率的比值,有功功率通常由有损极化和绝缘电阻导致的损耗所组成,若绝缘有受潮、有穿透性导电通道、有气泡的电离、绝缘分层、脱壳、老化、劣化等情况,此时电介质的绝缘电阻下降、有损极化增加,对应介损将增大。因此,测量介损能在一定程度上有效反映电气设备绝缘的情况。对于高压电气设备,绝缘的损坏是其损坏的主要原因,据统计,电气设备的损坏直接引发的电网事故约占事故总量的23.1%[1]。因此,电气设备介损的检测[2,3,4]对电力系统的安全运行有重大的理论意义和经济价值。

正常情况下电气设备绝缘中的损耗非常小,因此介损值较小,而外界的干扰容易对其测量结果产生影响,其中频率的波动较为突出。按照电力系统规定频率允许在49.5～50.5 Hz范围内变化,如果无法获得频率信息且频率偏离正常50 Hz达到一定程度时常规的傅里叶算法[5]等都存在误差,为此人们提出了多种改进算法[6]以减少误差并获得真实频率下的介损,该值与50 Hz的介损值非常接近(相对误差小于1%),能较好地表征电气设备绝缘的性能。

以上算法根据基波电压和电流信号的相位差获得介损,本文从另外一个角度出发,即在获得信号频率后将绝缘考虑为电阻、电容并联/串联两种等效电路模型[7],利用线性最小二乘算法获得了模型中的电阻、电容参数,然后计算获得介损。为了使非整周期采样情况下误差更小,通过加窗插值傅里叶算法和修正理想采样频率法获得信号各次谐波。

对套管绝缘上的电压和电流信号,基于阻容并联/串联的模型去拟合电流信号,两种模型均能获得不错的效果。相比之下,并联等效模型拟合效果要稍好于串联等效模型。根据拟合所得电阻和电容计算可得介损,精确度和稳定性较高,串/并联模型之间的差距也较小,验证了上述模型的有效性。同时本文方法能获得绝缘等效的电阻和电容,可提供作为电气设备绝缘状况的一种参考。

1 最小二乘模型

1.1 阻容并联模型

设并联模型[7]中电阻和电容分别为R和C,施加于绝缘上的电压、电流信号离散化后分别为u(n)、I(n),n=0,1,…,N-1,信号基波角频率为ω,当基波频率接近50 Hz时直接用傅里叶算法获得信号谐波分量,否则用第2节方法。得到电压信号、电流信号的直流、基波、二次谐波,直到M次谐波分量为U(n)和I(n),n=0,1,2,…,M,则以下等式成立

式(1)左右两侧的实部和虚部应分别相等,则有

式中:n=0,1,2,…,M;real和imag分别获得复数的实部和虚部。

根据最小二乘原理有

式中,电阻R、电容C为待拟合变量。

上式是关于R、C的非线性函数,属于非线性最小二乘问题,可以采用Levenberg-Marquardt算法[8]优化,但计算量相对较大。但是如果将1/R看成变量则上式即为线性最小二乘问题,从而避免了非线性最小二乘需要的迭代计算过程,极大地加快了计算速度同时减少了编程难度。

式(2)转化为矩阵的形式后有

式中

上式中Z为变量,根据线性最小二乘原理有电阻和电容的最优解[8]为

电阻、电容解为R=1/Z(1)、C=Z(2)。设采样时间序列t(n)=n/fs,n=0,1,…,N-1,fs为采样频率,则根据电阻、电容、电压信号拟合所得电流信号为

所得介损为

1.2 阻容串联模型

相关变量的规定与1.1节一致,根据串联等效模型[7]有下式成立

根据上式中的实部和虚部分别成立有

式中,n=0,1,2,…,M。

式(8)转化为矩阵的形式后有

上式中Z为待优化的变量,如果将1/C而非C看成变量,则式(9)变为线性最小二乘问题,电阻和电容的最优解[8]为

则电阻、电容解为R=Z(1)、C=1/Z(2)。根据电阻、电容、电压信号得拟合所得电流信号为

所得介损为

2 信号谐波获得算法

该算法使用加汉宁窗插值傅里叶算法获得信号频率,原理如下。

设离散信号x(n)的DFT所得结果为X(n),则加汉宁窗后信号DFT所得结果

设频率分辨率为Δf,则基波频率f可表示为

式中:k为整数;Δk为小数。

Δk近似计算[9]如下

根据式(14)可计算获得信号频率。因为采样频率通常是一个定值,它不是信号频率的整数倍,无法直接根据采样所得信号截取获得整周期部分后得到各次谐波。本文采用线性插值获得近似理想采样频率点对应的信号值[10],然后傅里叶变换后得各次谐波。

3 计算结果及分析

3.1 信号的拟合及分析

对一110 kV套管绝缘上施加有效值为10 kV的工频电压,电压信号通过电容分压器获得,绝缘中的电流信号通过串入套管低压端与接地线之间的无感电阻获得,所得两路信号均接入泰克TDS2024示波器任选一组采集所得电压、电流信号进行拟合,原电流信号、拟合所得电流信号画于图1中。

注:实/虚线表示测量/拟合所得电流信号

由图1可知,无论是阻容串联等效模型还是并联模型,都能较好拟合套管绝缘上的电流信号,但相比之下并联模型拟合精度要稍高于串联模型。对其他电气设备绝缘的泄漏电流,如干燥情况下绝缘子泄漏电流的拟合也验证了以上分析。良好的拟合效果为后续介损的准确计算奠定了基础。

测量了27组电压和泄漏电流数据,并联模型得到等效电阻和电容的均值分别为160.7 MΩ和144.6pF,标准差分别为0.6 MΩ和0.07 pF;串联模型得到等效电阻和电容的均值分别为2.87 MΩ和147.6pF,标准差分别为9 153Ω和0.09 pF,稳定性非常高。通常绝缘的受潮、有穿透性导电通道、放电后绝缘电阻下降,同时电容可能增大,因此根据等效电阻和电容能作为绝缘状况的一个参考量。

3.2 仿真信号的计算和分析

以电介质非简化电路模型[7]模拟电容型设备的绝缘,50 Hz时介损为1.16×10-2,电压信号2、3次谐波与基波幅值比为0.03、0.04,信号频率从49.5～50.5 Hz范围内取5个点,采样频率选择为5kHz,采样时间长度为0.1 s,量化位数为14,采用基于傅里叶算法和本文算法计算介损,所得介损的误差如下表1所示。

注:表中介损误差为10-5。

由表1可见,随频率偏离50 Hz程度增加傅里叶算法误差增大,最大误差可达1 064×10-5,在频率偏差为0.5 Hz时平均误差也达579×10-5,这个误差很可能要大于目前电容型设备介损值。本文提出的基于阻容串联/并联模型具有较高的精确度,基于并联模型的算法误差最大值为12×10-5,串联模型的算法误差最大值为26.5×10-5,比真实介损值都要小很多,精度应能满足要求。针对不同频率、初始相位下的信号,并联模型得到等效电阻和电容均值分别为1 001 MΩ和272.0 pF,标准差分别为6.73 MΩ和0.01 pF;串联模型得到等效电阻和电容均值分别为0.13 MΩ和272.0 pF,标准差分别为1 231Ω和2.01 pF,都具有不错的稳定性。

3.3 实测信号的计算及分析

以电阻和电容元件串联模拟电容型设备,通过任意波形发生器Agilent33120A产生49.5～50.5 Hz的正弦电压,每个频率点测量10组信号,采样频率为25 kHz,采样点数均为2 500,傅里叶算法和本文算法得到介损随频率变化如表2所示。

根据表2中的数据可以发现,50 Hz时三种算法所得结果相近,比较可靠。但随着频率偏离程度的增加傅里叶算法误差增大,到49.5 Hz时所得介损接近原来值的3倍,而到50.5 Hz时甚至会出现负值,显然在频率偏离严重时傅里叶算法结果误差过大。无论采用阻容并联还是串联等效模型,所得介损在频率为49.5～50.5 Hz范围内都保持了较高的稳定性,结果随频率变化波动很小,两种等效模型所得介损也非常相近。测量了50组不同频率的信号,并联模型得到等效电阻和电容均值分别为26.0kΩ和23.3μF,标准差分别为2 644Ω和29.5 nF;串联模型得到等效电阻和电容均值分别为0.72Ω和23.3μF,标准差分别为0.07Ω和0.24μF。

4 结论

从现有仿真和实验结果上看:

(1)根据阻容并联/串联等效模型能较好拟合测量所得电容型设备绝缘的电流信号,相对来说并联模型有更小的拟合误差;

(2)基于等效模型的算法在频率偏离50 Hz时计算所得介损精确度较高;

(3)算法所得等效电阻和电容可以作为电气设备绝缘状态的参考。

参考文献

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损耗模型篇2

如何控制损耗

商品损耗是商品经营中经常出现的问题，若报轻视的态度必给企业带来利润的损失，因此绝不能对此掉以轻心。

一、损耗的定义

售的商品（促销商品不在此内）与看不见的丢失商品，当然也包括由于商品品质等原因售出去后，被顾客退回来的商品等。广义的来讲是超市的损失。狭义的来讲是帐面的库存与实物盘点库存的差额。可为正数或负数。

二、损耗的原因

引起损耗的原因众多，据国内外机构对零售业损耗的研究表明百分之八十的损耗是由内部的员工偷盗造成的，此外文件处理、收货、变价等其他原因也是产生损耗的主要因素。因此对超级市场损耗管理的剖析论述和围绕“如何减少公司损失、降低、预防损耗”进行培训至关重要。

三、如何减少、降低、预防、损耗。

1、相关出/入口规定及制度

（1）、员工通道： A、禁止员工、促销等场内人员携带物品进入公司，员工是否将私人物品带入公司如属于必须带入公司的物品，是否进行登记处理。

B、C、员工是否将禁止带出公司的物品带出。

对携带出店的物品进行检查，对所有在员工通道携出的物品进行检查，主要是人员的提包（判断此包中物品是否属于私人所有），属于公司的物品是否有公司相关领导签字批准的《持物批准单》。

公司的员工通道出/入。

B、所有进/出人员都必须主动配合员工通道的防损员进行安全检查，自行打开提包或衣袋接受检查，尤其是防盗电子门报警或在防损员提出检查要求时，要给以配合。

C、员工的进出必须有《持物批准单》并有相关领导核准，防损员认真核实后方可放行。

（2）收货区： A、B、所有商品的进/出都必须有清单。

收货的管理：保证所有收货的商品在数量、品名、规格等项一一准确，并保证所有已收货的商品放入商品暂时存放区。

C、检查是否是公司收货部的员工亲自进行点数、称重的工作，有无供应商帮助点数、称重的现象或重复点数、称重的现象。

D、非商品收货的管理：对于供应商的赠品、道具（促销用具）等商品进出时，必须核实收货部是否执行相应的收货程序，是否正确使用单据、标签。

E、退换/货的管理：对每单退/换货必须进行核实数量、品名、规格等，换货的品名是否正确及单货是否一致，保证所有出公司的商品必须正确无误。

F、出货的管理：对转货或大宗（大件）送货，防损员必须认真检查，包括封条、品名、数量、包装单位，并目送货物离开收货区。

G、检查生鲜垃圾桶是否有异样情况，所有垃圾是否属于该丢弃的范围，垃圾是否经过处理。

H、检查垃圾保证所有垃圾中无纸箱、纸皮等可以回收的废品，回收纸皮不得随便拿离超市。

伤害公司利益的事情。

B、C、所有员工不得接受供应商任何形式贿赂馈赠。

收/退货时，商品必须依流程，分别放置在不同的区域，如卸货区、验货区、商品暂时存放区等（三线原则）。

D、续。

E、防损员对每一单的退/换货，每一单的物品离店进行100%的检查，对收货进行10%抽查，特别是精品（烟酒）、家电、洗化（化妆品）等贵重商品必须进行100%检查，对所有已经收货的商品必须监督是否已在收货区。

F、根据卫生部门的要求，超市中的生鲜垃圾必须用其他垃圾分开，并放置在不同的地方等待处理，原则上、生鲜垃圾每日清理。G、超市中所有垃圾必须在离开商场前，部门进行处理，保证所有垃圾已失去价值。

H、防损员必须对丢弃的垃圾实行严格的检查制度，避免商品混在垃圾中离开商场。(3)顾客入口

A、比较大的包，提示顾客进行寄包后方可进场。

B、顾客不能将与本公司类似的或难以区别的商品由入口带入卖场，要寄包后才能进入卖场。C、不能带宠物进入卖场。所以。

A、应有相关的规定提示顾客。

B、顾客进入卖场的注意事项的相关规定。

四、偷盗

（一）、内部偷盗

1、内部偷盗的定义

（3）员工未按有关程序而故意丢弃公司的商品，以逃避责任；（4）员工与员工或外人进行勾结策划、协助进行盗窃或一条龙的盗窃活动；

（5）员工偷吃公司的商品或未经许可试吃；

（6）员工利用改换标签或包装，将贵重的商品以便宜的商品或价格结帐；（7）员工未经过正常程序，故意将价格标低，使自己的朋友，亲属受惠；（8）员工未经过公司的程序，私自将楼面的文具、工具、用具拿来自己用；

（9）员工未经过许可，私自使用或拥有供应商提供的赠品；（10）员工贪污公款、携款潜逃；（11）收银员从收银机中盗窃钱款；

（12）收银员为亲属、朋友等少结账或不结账；（13）收银员利用其他手段从收银机中盗窃钱款；（14）客服人员利用退货、换货等手段偷窃公司钱款；

（15）员工接受供应商的回扣、礼品、招待、用餐、消费及旅行等各种形式的馈赠等。

2、内部偷盗的原因

（1）超市的管理松懈、混乱，制度不全，给员工以有机可乘的环境，诱发盗窃；

（2）怀着侥幸的心理进行偷盗窃；（3）经济上出现困难，比较缺钱；（4）个人的经济条件无法满足个人的私欲；（5）贪图小利或便宜；

（6）觉得在公司受到不公平待遇后进行报复等；

3、内部偷盗的手段

以下主要介绍一些盗窃商品方面的手段，以供参考：（1）不同部门的员工进行勾结，进行一条龙偷窃活动；（2）员工与外人、朋友、亲属合作，偷窃公司的商品；（3）员工利用衣服、提包藏匿商品达到偷窃的目的；（4）员工利用更换商品包装达到偷窃的目的；

（5）员工利用调换商品的条码或将商品变成赠品进行偷窃；（6）员工为亲属、朋友进行购物、结账，达到偷窃的目的；（7）员工在工作时间内，在隐蔽的角落如仓库、操作间等吃东西；（8）员工往垃圾桶中偷偷地丢弃商品；

（9）员工使用的文具没有自用品标签或属于赠品；（10）收银员直接从收银机中偷钱款；

（11）收银员为其亲属、朋友结账，货多钱少等。

4、内部偷盗的防范：

内部偷盗的防范是超市管理非常重要的一环，是上至总经理下至每一位管理层的重要工作之一，也是每一位超市工作人员必须遵守的最重要、最基本的行为规范。可以说，诚实的良好品德是从事零售商业，特别是在零售的营运领域工作的人员，最重要、最基本的道德要求。在这个问题上，无论其职位的高低，一律是一票否决，因为商场的最大损耗产生于内盗，它也是超市损耗的主要组成部份。管理者要降低损耗，控制损失，必须在对内盗的范上进行严格有效的管理。（1）员工的预防教育

◇公司具备严格的管理制度和监视系统。◇公司对偷盗严厉打击的措施和处罚方法。◇员工应具备在本行业工作的最基本的道德规范。

◇员工因偷窃将给个人带来严重的后果，包括承担弄事责任。◇偷盗不仅损害公司的利益，同时损害所有工作同事的利益与福利。（2）内部举报制度

控制损耗是超市每一位员工的责任和工作内容。因此鼓励员工检举偷盗行为，调动员工的积极性，设立内部举报制度奖励制度。

◇内部举报必须是实名举报，不接受匿名举报。公司对举报者的举报姓名、内容予以保密。

◇设立举报电话、员工信箱，接受内部员工的举报。◇对于举报的查证，由防损部进行，在规定时间内完成。◇对于举报经查证属实者，对举报者给予一定的经济奖励，根据举报案例所挽回的经济损失，具体决定奖励的数额。（3）内部安全调查

为严厉打击内盗，安全部每日都要进行安全调查。安全调查不仅仅是案件发生后或接到举报后进行的取证工作，也是日常工作中随时对正在进行的偷盗行为予以制止和查处。以下列一些员工异常迹象的警讯，管理层需要提高警觉，防患于未然。

◇员工背大包上下班。

◇员工在工作时间内未从员工通道进出。

◇员工在操作间、洗手间、电梯间吃东西，附近无管理层在现场。◇夜间作业的员工的场所，发现较多的商品空包装。◇员工表情过于紧张或异样。

◇员工与某顾客熟悉并亲自为其挑选商品。◇员工特意为某顾客到仓库取商品。

◇员工在仓库对原包培育商品进行更换包装。◇员工购买大包装商品。

◇贵重商品的销售与电脑库存不能一一对应。◇家电的提货与收银小票的商品品名不符。◇员工特意在某收银机付款结账。

◇收银员擅自离开岗位或未到下班时间中途下班。◇收银员执意要求上某一台收银机。◇某收银员的经常有小差额的收银差异。◇某收银员为其亲属、朋友结账。

◇某收银员违反收银程序，如不扫描但进行商品消磁，或跳扫描。◇某收银某一单有过多的作废或删除品项。

◇某收银员有大金额据点银短账行为等等。（4）严格的管理/检查体制

◇严格特殊标签的管理程序。◇严格降价的执行程序。◇严格赠品的管理与发放程序。◇严格家电提货的检查和库存登记程序。◇严格贵重物品的收货以及台账程序。◇严格收银的退换货程序。◇严格现金的提取程序。

◇严格各种人员、商品进出口的管理程序。◇严格试吃程序。

◇严格夜班作业的开关门程序。◇严格员工的购物程序。◇仓库管理的有序、整洁。◇严格垃圾的处理程序。(二)顾客偷盗

1、量贩（超市）失窃是世界性难题，不但中国有，就连美国、西欧等发达国家和地区也有，不过他们的量贩（超市）失窃率一般保持在千分之三左右，而中国量贩业的失窃率就要比人家高得多了。用“道高一尺、魔高一丈”来形容量贩和“小偷”之间关系的被盗情况，只怕是再恰当不过了。

2、顾客偷盗的行为定义

（1）顾客利用衣服、提包等藏匿商品，不付账带出超市。（2）顾客更换商品包装，用低价购买高价的商品。（3）顾客在大包装商品中，藏匿其他小包装的商品。（4）顾客未付账白吃超市中的商品。

（5）顾客将撕毁商品的标签或更换标签，达到少付款的目的。（6）顾客与店员相互勾结，进行盗窃活动。（7）盗窃偷盗的手段

3、顾客偷盗的手段

（1）顾客不买任何商品，利用衣服、提包藏匿进行盗窃。（2）顾客买少量商品，利用衣服、提包藏匿进行盗窃。（3）顾客更换包装、标签等进行盗窃。（4）顾客利用大包装商品盗窃商品。

（5）顾客组成盗窃团伙，协同进行盗窃活动。顺手牵羊：

绝大多数“小偷”初进量贩时并无偷窃之心，可买着买着就想贪便宜了。这类人大都不缺钱，但从心底有一种“在这儿买了这么多东西不顺手拿点儿什么吃亏”的想法。据了解，至少有一半“小偷”属于此类。移花接木：

把价格贵的条码撕下，从别处抠一价格低的贴上。量贩里几万种商品，收银员很难发现条码与商品不符，出门时一般扫一下就放行。做得更巧妙者，直接把包装近似、价格迥异的“调包”，如把120克13元一支的佳洁士牙膏抽出来，塞进同是120克价格仅3元的中华牙膏包装里，来个“狸猫换太子”。量贩里常有顾客气冲冲地来投诉：“俺买的洁诺牙膏里怎么装的是草珊瑚？”其实这都是偷窃者的“杰作”。瞒天过海：

这类人进量贩先选一个大包，一般是那种硬壳旅行包，里面装什么东西外面都看不出来。接着就开始疯狂采购，什么化妆品、洗发露、高档内衣，反正啥值钱拿啥。然后找一背人处“呼啦啦”全倒进新买的包内，出收银台时只用交一个包的钱就行。郑州丹尼斯曾抓住这样一个“巨盗”：一个开封人装了**多元的商品喜滋滋出来，没曾想装的东西太多包太重，“扑通”一声掉地上把包摔裂了，被安管员逮个正着。声东击西：

从口袋里把东西全掏出来，一样不落地交钱，气安管员个半死。其实此时他（她）的同伙早已把东西“安全”运出。也是被逼得没办法，现在郑州几家量贩每天都有七八个便衣安管员在卖场里转悠，且互有分工。以物障眼：

此类以少妇居多，她们常以怀中的孩子作掩护，顺手把商品放进孩子衣服内或小裙子里，别人很难看见她拿没拿东西或者把东西放哪儿了。丹尼斯量贩开业前两个月，共有两箱多茅台酒不翼而飞，商家百思不得其解：那么大一瓶酒，小偷是怎么弄出去的？后专门派个人就天天盯着那几瓶酒，终于发现一少妇把茅台盒子一剥，拎酒瓶往女儿裙子下一塞，每次两瓶，轻而易举。

眼疾手快：

在3个量贩店，记者都听安管员讲，且一位40岁上下、理板寸、头发花白的男子绝对是“高手”，提起他那些安管员既气愤又有一点奇怪的敬佩。那位“板寸”常逛量贩，每个安管员都知道他偷东西，可就是发现不了。一次在丹尼斯，安管员瞪眼看着“板寸”左右手各拿一块巧克力，可人家只往前走了两步、每只手只往前甩了一次，“噌噌”两块巧克力都不见了。对这样的高手，安管员不拿准偷的东西放什么部位根本不敢拦，否则是自讨其辱。后来郑州丹尼斯的几个安管员就跟这“板寸”较上劲了，只要他一踏进卖场，立马就四个人从不同的方位盯，终于发现他是用手掌反拿商品，走路时胳膊往前一甩，东西“嗖”地放进上衣口袋。其上衣后部整个是个大布袋，与前面的口袋相连，商品顺着口袋自然滑到背后布袋，一次装七八样东西小菜一碟。头脑灵活：

阳镜、钥匙链、手机套等等，不一而足。作为常人很少往这方面想，就是想了恐怕也难灵机一动琢磨出这种点子来。被偷怕了的商家干脆就不再卖这些易于“说不清”的商品。笨人傻偷：

这类人以外地人和民工居多，大多文化层次低。很多是第一次逛量贩，进来一看没人管，便不管三七二十一，抓住东西就往口袋里装。郑州丹尼斯一安管员说，去年春节，济源市一对母女俩抱着个不满周岁的小孩，就带了10块钱，进卖场买了两袋馒头、一捆蒜苗、两小瓶乐百氏牛奶，共6.65元，她们却在化妆品区疯狂地往腰里掖东西。每个人都装了好几瓶，就要出收银台了她们还嫌不过瘾，折回来又偷了第二轮。跟踪她们的安管员看这母女俩这种“憨态可掬”的偷样都忍不住抿嘴偷着乐，干脆不管她们，径直到出口处“恭候大驾”。

后来安管员清点了一下母女俩的“业绩”：400毫升白潘婷洗发露两瓶、320毫升雅倩摩丝两瓶、250毫升沙宣摩丝一瓶、强生婴儿润肤膏3瓶、雅嘉保湿美容膏两瓶、山楂片两包、牙签一包，共计13样，价值2**.10元，其中光母亲的腰里就掖了5瓶。挺瘦后一个人，逛了圈儿量贩就变成了大肚子，谁看了能不起疑？她还在偷着乐。

4、顾客偷盗的防范（1）便衣防损员

设置便衣安全员是有效防止和发现顾客盗窃有利的手段，他们的隐蔽性好、专业反扒能力强，是超市防盗的强有力队伍。通常安全人员通过如下异常现象来发现外盗：

◇购买的商品明显不符合顾客的身份或经济实力； ◇购买商品时，不进行挑选，大量盲目地选购商品； ◇在商店开场或闭场时，频繁光顾贵重商品的区域； ◇在超市中走动，不停东张西望或到比较隐蔽的角落；

◇拆商品的标签，往大包装的商品中放商品，撕掉防盗标签或破坏商品标签；

◇往身上、衣兜、提包中放商品；

◇几个人同时聚集在贵重商品柜台前，向同一售卖员要求购买商品； ◇顾客表情紧张、慌张、异样等。

（2）超市的防盗系统：除以上方法，超市多采用如下方法，进行多方位的防盗

◇超市的防盗安全门系统； ◇超市的监视系统

◇超市张贴的各种警示标语； ◇超市商品采取的安全标签； ◇超市的广播等。（3）员工防盗意识的教育

防盗不仅仅是安全员和安全部的事情，也是所有员工的责任。超市中要形成人人都是防盗员的风气，人人都有很强的防盗意识，小偷成功的机会会大大减少。

◇当你发现可疑的顾客时，请微笑着向顾客走过去，进行整理商品、清洁或补货等，或主动同他打招呼，引直注意，从而制止犯罪。

◇当你发现顾客已经有盗窃的种种迹象时，你需要不动声色地跟踪，并立即通过电话、对讲机或其他同事，报告给安全部，等待安全员来顶替你，决不能当面质疑顾客。

（三）供应商偷盗

1、供应商偷盗的行为定义

（1）由供应商派驻超市的促销人员，因偷盗而引起的处罚同“内盗”一样。

（2）将已经收货完毕的商品，重新按未收货点数。（3）利用收货员的疏忽，趁机偷窃商场的商品。（4）在收货员称重时，进行作弊行为。（5）私自丢弃应属于退货的生鲜食品等。

2、供应商偷盗的手段

（1）利用收货时进行偷盗超市的商品。

（2）利用收货时在商品的数量/重量上进行作弊。

3、供应商偷盗的防范（1）安全员的检查

◇安全员严格对供应商的进出进行控管，对进出携带物品进行检查核实。

◇不允许供应商人员进入仓库。（2）严格的管理制度

◇由收货人员进行全过程的收货操作。

◇将已经收货/未收货的商品必须按区域严格分开。

◇由楼面操作人员同收货人员共同配合，做好每日生鲜食品的退换货工作。

（3）收货营运的损耗重点

◇商品收货流程的错误，包括数量、价格、单位的错误。◇商品退换流程货的错误，包括数量、价格、单位的错误。◇已经收货商品与未收货的商品区域不能区分。

◇退换货的商品已经办理账面库存减账处理，但实际未能扣除供应商的钱款。

◇商品的质量控制不严格，如保质期、生鲜食品的质量、商品包装等。

（4）收银营运的损耗重点

◇每日的收银现金差异（收银员错误收款、假钞等）。◇遗漏商品扫描或收款。◇收银员损坏商品。

◇生鲜食品和零星散货的损坏（质量变质、污染、包装损坏等）。◇退货的赔偿/其他的顾客赔偿。

◇收银排队导致顾客未能付款或无零钞找赎、顾客不能付款等。（5）楼面营运的损耗重点

◇定货数量过多或品种不符合销售季节，导致滞销。◇定货数量过少导致缺货。

◇陈列不当、运输不当、库存管理不善，导致商品及其包装损坏。

◇商品过期或生鲜质量控制不良，引起损耗。◇未执行自用品的管理程序。◇未执行赠品的管理程序。◇复合包装或条码错误引起损耗。

◇属于较大金额或较大数量变动的库存数据的调整。

矿井电磁波传输路径损耗改进模型篇3

我国煤矿事故多发,矿井移动通信系统是矿井安全生产的重要保障和应急救援的必要手段,对提高生产效率、保障井下人员的安全、灾后及时施救与自救具有十分重要的意义。煤矿专用设备标准化技术委员会煤矿通信监控设备分会受国家安全生产监督管理总局委托,研究制定了中华人民共和国煤炭行业标准MT/T 1115—2011 《多基站矿井移动通信系统通用技术条件》[1]。作为煤矿通信监控设备分会秘书长,笔者是该项行业标准的第2完成人。该标准的制定过程中,多基站通信系统的小区半径、通信系统的发射功率和接收灵敏度等是关键技术指标,具体地说,对于工作在煤矿井下巷道的通信系统,如何根据发射和接收功率来确定无线通信距离是该标准在制定过程中首先要解决的问题。煤矿井下受巷道结构、围岩介质等因素的影响,电磁波传输衰减特性与在地面时有很大的差异[2,3,4,5]。地面自由空间的电磁波传播衰减模型中,使用较为普遍的是基于接收信号指示强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)的基本路径损耗模型[6,7],该模型将接收信号功率强度转换为接收机与发射机间的距离,其基本原理:接收信号功率强度的变化反映发射功率在传输路径上的损耗,而损耗的大小是由电磁波传输距离的长短决定的。基于RSSI的基本路径损耗模型的建立是以实测数据为依据的,是经验公式,基本路径损耗模型只有1个待定参数(衰减因子),该参数以实测数据为依据,通过数据拟合而得到。确定了该参数就建立了基本路径损耗模型。但是基本路径损耗模型没有考虑煤矿井下多径传输的影响,因此需要建立一个适合煤矿井下电磁波传输特点的、带有多径衰减系数的基于RSSI的路径损耗改进模型。

1 基于RSSI的基本路径损耗模型

RSSI测距的基本原理:根据发射机的发射功率和接收机的接收功率确定传输损耗,将传输损耗转换为发射机和接收机间的距离[8,9]。路径损耗模型常被称作测距模型和测距算法,其表达式为

$\frac{Ρ}{Ρ_{0}} = (\frac{d_{0}}{d})^{α} (1)$

式中:P为未知点接收到的功率;P0为与发射机距离为d0的已知参考点接收到的已知功率;d为未知点与发射机的距离;α为电磁波传输衰减因子。

由式(1)得接收功率为

$Ρ = Ρ_{0} (\frac{d_{0}}{d})^{α} (2)$

式(2)称为RSSI基本路径损耗模型。确定α的方法有很多,基本思路都是依据井下实际测量得到P和d,采用不同的算法得到经验值α。常用的算法有最小二乘法[10]、最小均方差法(MMSE)等。不同的计算方法会出现不同的误差,要根据不同的电磁波传输环境特点来确定计算方法。最小二乘法是最常用的计算传输衰减因子的方法,其基本思想是依据实测数据来找到使实测值和计算值偏差平方和最小的衰减因子α,其具体步骤如下所述。

对式(2)两边取对数,得

$\ln (Ρ / m W) = α \ln (\frac{d_{0}}{d}) + \ln (Ρ_{0} / m W) (3)$

为了计算方便,令 $\ln (\frac{d_{0}}{d}) = x ‚ \ln (Ρ_{0} / m W$ )=b,则式(3)变为

$\ln (Ρ / m W) = α x + b (4)$

设P′为实际测量值,令

$Μ = \sum_{1}^{Ν} (Ρ^{'} - Ρ)^{2} (5)$

式中:N为测量接收功率的次数。

为了计算简单,令

$Μ = \sum_{1}^{Ν} [\ln (Ρ^{'} / m W) - \ln (Ρ / m W)]^{2} (6)$

只要α使式(6)达到最小,误差即可以达到最小,从而得

$\frac{\partial Μ}{\partial α} = 0 (7)$

即

$\frac{\partial Μ}{\partial α} = - 2 \sum_{1}^{Ν} [\ln (Ρ^{'} / m W) - (α x + b)] x = 0 (8)$

经过整理合并,可得

$α \sum_{1}^{Ν} x^{2} + b \sum_{1}^{Ν} x = \sum_{1}^{Ν} x \ln (Ρ^{'} / m W) (9)$

MT/T 1115—2011 《多基站矿井移动通信系统通用技术条件》起草工作组在山西华美奥能源集团有限公司兴陶煤矿井下巷道进行实际测量。该巷道形状为长方形带状,固定射频发射天线,工作频率为2.4 GHz,使发射天线以不同的功率发射信号,巷道侧壁每隔一定距离进行一次接收测量,每个接收功率值都是取10次测试的平均值,实测数据见表1。

令(1,63)为参考点,将数据代入式(9)可得α=0.19,RSSI模型中的接收功率表达式为

$Ρ = Ρ_{0} (\frac{d_{0}}{d})^{0.19} (10)$

将距离数据代入式(10),得到接收功率的计算值,见表2。

2 基于RSSI的路径损耗改进模型

基于RSSI的基本路径损耗模型是建立在接收节点和发射节点之间无视距传输条件下的,但在煤矿井下多径传输的影响较为严重。为了反映巷道多径传输对电磁波传输的影响,本文提出增加多径衰减系数对基本路径损耗模型进行改进。式(2)增加多径衰减系数k后变为

$Ρ = k Ρ_{0} (\frac{d_{0}}{d})^{α} (11)$

对式(11)两边取对数得

$\ln (Ρ / m W) = α \ln (\frac{d_{0}}{d}) + \ln (k Ρ_{0} / m W) (12)$

令 $\ln (\frac{d_{0}}{d}) = x ‚ \ln (k Ρ_{0} / m W$ )=b,式(12)变为

$\ln (Ρ / m W) = α x + b (13)$

设P′为实际测量值,令

$Μ = \sum_{1}^{Ν} (Ρ^{'} - Ρ)^{2} (14)$

为了计算简单,令

$Μ = \sum_{1}^{Ν} [\ln (Ρ^{'} / m W) - \ln (Ρ / m W)]^{2} (15)$

只要α和b使式(15)达到最小,误差就可以达到最小,从而得到

$\begin{array}{l} \frac{\partial Μ}{\partial α} = 0 (16) \\ \frac{\partial Μ}{\partial b} = 0 (17) \end{array}$

即

$\begin{array}{l} \frac{\partial Μ}{\partial α} = - 2 \sum_{1}^{Ν} [\ln (Ρ^{'} / m W) - (α x + b)] x = 0 (18) \\ \frac{\partial Μ}{\partial b} = - 2 \sum_{1}^{Ν} [\ln (Ρ^{'} / m W) - (α x + b)] = 0 (19) \end{array}$

经过整理合并,可得

$\begin{array}{l} α \sum_{1}^{Ν} x^{2} + b \sum_{1}^{Ν} x = \sum_{1}^{Ν} x \ln (Ρ^{'} / m W) (20) \\ α \sum_{1}^{Ν} x + Ν b = \sum_{1}^{Ν} l n (Ρ^{'} / m W) (21) \end{array}$

将测量数据代入式(21),可得α=0.22,k=1.07,式(11)表示为

$Ρ = 1.07 Ρ_{0} (\frac{d_{0}}{d})^{0.22} (22)$

将数据代入式(22),得到改进后的接收功率计算值,见表3。

3 仿真分析

采用Matlab软件对2种基于RSSI的路径损耗模型进行仿真,数据依然采用在煤矿井下实测的数据,仿真结果如图1所示。从图1可看出,路径损耗改进模型利用最小二乘法计算得到的接收功率值比基本路径损耗模型更接近实测数据,误差更小,接收功率随着距离的增加而减小,在距离发射机较近的地方衰减比较严重,衰减性随着距离的增加而逐渐减小。

4 结语

基于RSSI的基本路径损耗模型是建立在视距条件下的,只有1个衰减因子α。而煤矿井下是限定空间电磁波传输。针对煤矿井下巷道形状、围岩介质影响电磁传输的特点,提出了基于RSSI的路径损耗改进模型,在衰减因子α的基础上,引入了多径衰减系数k,再利用最小二乘法计算α和k。仿真结果表明,改进模型的计算结果更接近实测值,提高了计算精度;同时可以针对煤矿井下的实际情况修正改进模型中的α或k,使模型准确反映煤矿井下巷道影响电磁波传输的因素。本文对于研究电磁波在煤矿井下巷道中的传输衰减具有指导意义。

摘要：针对基于接收信号指示强度的基本路径损耗模型建立在发射节点与接收节点为视距基础上,不符合矿井电磁波传输特点的问题,提出了一种矿井电磁波传输路径损耗改进模型。该改进模型在基本模型只有衰减因子参数的基础上,增加了多径参数系数,并采用最小二乘法计算这2个参数。计算及Matlab仿真结果表明,采用该改进模型得到的结果更接近实测值,误差更小,且接收功率和传输衰减性随着节点间距的增加而减小。

关键词：矿井移动通信,电磁波,传输路径,基本路径损耗模型,接收信号指示强度,衰减因子,多径参数系数,最小二乘法

参考文献

[1]MT/T 1115—2011多基站矿井移动通信系统通用技术条件[S].

[2]孙继平,石庆冬.UHF频段在空矩形巷道中的无线传输特性[J].工矿自动化,2002,28(2):7-9.

[3]孙继平,张宏炜.矩形弯曲隧道中电磁波的传输特性分析[J].工矿自动化,2007,33(4):4-6.

[4]孙继平,张长森.梯形隧道中电磁波的传播特性[J].中国矿业大学学报,2003,32(1):64-67.

[5]孙继平,张长森.圆形隧道中电磁波的传输特性[J].电波科学学报,2003,18(4):408-412.

[6]武丹琛,丁青青,刘志高,等.基于RSSI方法的井下人员定位系统原理与设计[J].工矿自动化,2010,36(12):76-79.

[7]姚渔平.基于RSSI的无线定位数据处理与实现[D].昆明:云南大学,2012.

[8]王缓缓,胡爱娜.RSSI和距离区间映射的测距方法[J].电子科技大学学报,2012,41(4):522-526.

[9]任维政,徐连明,邓中亮,等.基于RSSI的测距差分修正定位算法[J].传感技术学报,2008,21(7):1247-1250.

营运环节的损耗管理篇4

1、基本概念：

(1)开店：指超市所有部门做好开始营业、迎接早晨第一批顾客的准备，

(2)开门：指打开顾客出入超市卖场的入口门、出口门。

(3)关店：指超市对于顾客而言，到营业结束时间关闭商店。

(4)关门：指关闭顾客出入超市卖场的入口门、出口门。

(5)闭场：指超市的大多数部门结束日班工作，楼面人员结束工作离场(夜班人员开始工作)。

2、开店的基本状态

(1)顾客出入口在开始营业前2分钟已经打开。

(2)门口处的地毯已经铺设完好。

(3)安全部营业时间的各岗位已经到位。

(4)营业期间的各监控系统已经打开。

(5)地板无商品、卡板、垃圾、积水等，通道畅通，清洁工作完成。

(6)天花板上的照明已经打开。

(7)顾客电梯已经打开，清洁工作完成。

(8)店内广播系统已经开始播音。

(9)店内所有的冷气、通风系统已经打开。

(10)夜班工作结束，所有菅运部门的早班已经做好服务顾客的准备。

开店前的巡视

值班的安全主管或经理，每日在开店前利用10-15分钟的时间迅速对整个商场进行一次例行的巡视，主要是检查各种开店前的安全保安工作和存在的危险隐患，确保为顾客提供一个安全的购物环境。

安全部开店前的巡视表

3、开门/关门的程序

开门

解除门禁系统→打开监视系统→测试电子防盗门→打开外门→打开内门→铺设门垫

关门

收回门垫→关闭门灯→关闭外门→关闭内门→启动门禁系统→关闭监视系统

4、闭场前的巡视

安全部闭场前的巡视表

当超市在营业时期，进行建筑施工和改造时，营业闭场或施工结束时，必须进行必要的安全检查。

闭场安全检查记录表

备注：

1、检查情况一栏中如情况正常打“√”，异常情况打“×”，并详细说明;

2、处理结果一栏，将问题及处理方法填表上报领导。

填写说明：

1、填写年、月、日、时、分

2、检查内容情况正常打“√”，异常打“×”，并注明情况

3、有问题部分处理结果

4、检查人员签字，并注明职务、部门

特殊品项的商品控制

1、殊品项的范围

特殊品项是商场中比较容易引起损耗的商品，他们要么是高单价商品，或是包装很小容易引起偷盗一类的商品，或是比较贵但又很刺激人们消费的品种，

贵重酒类：如洋酒、中国酒

贵重保健品/礼品

香烟类

贵重化妆品

精品百货(手表、照相器材、贵重笔等)

小家电(收录机、剃须刀、CD/VCD、计算器)

电池

小糖果/巧克力/香口胶等

牙刷/洗发水/牙膏

各种小文具/精品文具

进口婴儿奶粉

卫生用品：毛巾/袜子/卫生短裤/文胸等

2、品项的控制措施

收货营运的损耗重点

1、商品收货流程的错误，包括数量、价格、单位的错误。

2、商品退换货流程的错误，包括数量、价格、单位的错误。

3、经收货商品与未收货的商品区域不能区分。

4、退换货的商品已经办理帐面库存减帐处理，但实际未能扣除供应商的钱款。

5、商品的质量控制不严格，如保质期、生鲜食品的质量、商品包装等。

收银营运的损耗重点

1、每日的收银现金差异(收银员错误收款、假钞等)。

2、遗漏商品扫描或收款。

3、收银员损坏商品。

4、生鲜食品和零星散货的损坏(质量变质、污染、包装损坏等)。

5、退货的赔偿/其他的顾客赔偿。

6、收银排队导致顾客未能付款或无零钞找补、顾客不能付款等。

楼面营运的损耗重点

1、定货数量过多或品种不符合销售季节，导致滞销。

2、定货数量过少导致缺货。

3、陈列不当、运输不当、库存管理不善，导致商品及其包装损坏。

4、商品过期或生鲜质量控制不良，引起损耗。

5、未执行自用品的管理程序。

6、未执行赠品的管理程序。

7、复合包装或条码错误引起损耗。

损耗模型篇5

随着信息技术及网络技术的快速发展,对于室内基于位置服务的需求越来越大,使得针对室内定位技术的研究备受关注[1,2]。其中,基于接收信号强度指示RSSI(received signa strength indication)的室内测距定位技术具有受多径效应影响相对较小、无需严格同步机制、硬件成本低廉等优点,现已经成为研究热点[3,4]。室内无线信号传播损耗模型的构建是基于RSS的室内测距定位技术的基础及核心,该模型的准确性直接影响定位精度。总结国内外有关传播损耗模型的建立及改进方法的研究成果可知:常见方法是通过样本修正或参数修正的方法来改进传播损耗模型,但依赖于经验模型的设定,环境适应性较差[5,6,7]。因此,有学者提出了利用BP神经网络对特定环境下的传播损耗模型进行训练[8,9]。无需再对模型参数进行反复修正,提高了模型的精确度及普适性,但BP神经网络易陷入局部极值,并且需要大量的训练样本。

径向基函数RBF(Radical Basis Function)神经网络是一种高效的前馈式神经网络。相对于BP神经网络,RBF神经网络结构简单、训练速度快,具有最佳的逼近性能和全局最优特性[10]。所以本文提出利用RBF神经网络进行传播损耗模型的训练。考虑到传播损耗模型近似于距离与信号强度值间的对数函数,根据对数函数的特性,本文采用变密度采样模式来提高信号强度随距离变化率较大的近距离区域的采样密度,以便改善RBF神经网络的训练效果。

鉴于使用RBF神经网络构建传播损耗模型需要大量的样本数据,本文将用于解决少数据、贫信息不确定性问题的新方法———灰色理论与RBF神经网络相结合[11,12,13]。引入灰色系统理论以少量的数据为预测样本,预测大量的训练用样本数据;利用重组后的样本数据来进行RBF神经网络的训练,可在欠样本情况下准确地训练传播损耗模型,可大大减少硬件采集工作量、降低环境因素与硬件因素造成的数据误差。

1 传播损耗模型理论描述

使用RSSI法实现室内无线定位时,其关键是建立无线射频信号的空间传播损耗模型。据此由信号强度值来计算距离值,其经验公式为:

其中:d为距离值,P(d)为距离信号源d时的信号强度值,即RSSI值,d0为基准距离,n为路径损耗因子,X为环境误差。

在不同的室内环境下,传播损耗模型的各参数也会不同;而在同一环境下,因多径效应、建筑材料吸收等因素使得无线射频信号呈现出时变特性。所以使用固定参数的经验模型其环境适应性较差,通常计算得到的距离值会带有较大的误差。因此研究如何准确构建具有环境普适性的传播损耗模型对于提高基于RSSI法的室内定位的精度具有重要的现实意义。

2 基于RBF神经网络的传播损耗模型训练

本文使用在特定环境下实测的信号强度—距离样本,利用RBF神经网络对传播损耗模型进行训练,以构建出具有良好环境适应性的室内信号传播损耗模型。

2.1 RBF神经网络结构

本文以信号强度值P为网络输入,输入层节点数为1;以距离值D为网络输出,输出层节点数为1;构建一个单输入单输出的RBF神经网络,如图1所示。RBF网络相当于用隐层单元的输出构成一组径向基函数,然后用输出层来进行线性组合,实现对传播损耗模型的构建。

RBF神经网络的径向基函数选取高斯函数,如式(2):

网络的径向基函数中心C利用基于K-均值聚类方法求得。随机选取M个训练样本作为聚类中心,计算训练样本与聚类中心的欧氏距离进行聚类分组;之后计算各个聚类集合中训练样本的平均值,即新聚类中心;反复迭代至聚类中心不再变化,便得到基函数中心C。

径向基函数采用统一的扩展常数:

其中cmax为数据中心之间的最大距离,M为随机选取的训练样本数。隐层节点数的选择采用最大矩阵元法求得[14]。方差根据经验选取,再计算隐层到输出层的权值ω,完成RBF网络的构建。

2.2 基于RBF神经网络的损耗模型训练仿真

根据式(1)描述的传播损耗经验模型,令d0=1 m,P(d0)=-35 d B,n=0.7,添加强度为1 d B的高斯白噪声X。

首先在0~2 m范围内,每隔1 cm等间距生成样本数据,样本分布与样本曲线如图2所示。以此训练样本利用RBF神经网络训练得到的传播损耗模型如图3所示。

由图3可以看出,因对数函数特性的影响,越接近0 m的近距离区域信号强度随距离的变化率越大。等间距采样相当于降低了此区域的样本数据密度,因训练样本不足而导致样本误差的影响变大,曲线无法收敛。

因此采用变密度采样法生成样本数据,在近距离范围(0~0.5 m)增加样本密度;在0~0.05 m之间每隔0.1 cm生成样本数据;在0.05~0.5 m之间每隔0.5 cm生成样本数据;在0.5~2 m之间每隔1 cm生成样本数据,共得到290个样本数据,样本分布与样本曲线如图4所示。以此样本数据利用RBF神经网络进行传播损耗模型的训练,构建出传播损耗模型如图5所示。

2.3 仿真结果分析

由以上仿真结果及分析可知,根据对数函数特性,采用变密度采样模式,提高近距离区域内样本密度;利用RBF神经网络可以训练得到较为准确的传播损耗模型,但前提是需要大量的训练样本数据。利用硬件进行样本数据采集时,会增加过多的工作量。

鉴于以上分析,为降低样本数据采集工作量,引入灰色系统理论,利用少量样本预测得到更多训练用样本;并与部分原始样本共同重组样本数据进行RBF神经网络的训练,以便在保证训练精度的前提下,利用较少的训练样本来构建传播损耗模型。下面将该方法简称为灰色-RBF神经网络训练模式。

3 基于灰色-RBF神经网络的传播损耗模型训练

3.1 灰色预测原理

灰色系统理论是以部分信息已知、部分信息未知的小样本、贫信息不确定性系统为研究对象。可在样本不足的情况下,利用原始样本数据,构建灰色模型,对未来进行预测估计[11]。

灰色系统理论将信息处理作为一个灰色过程,通过白化微分方程建立灰色模型,再基于灰色模型进行灰色预测。最常用的灰色模型是一阶单变量的GM(1,1)预测模型,可对变量自身进行预测,是灰色预测的基础[15]。

以信号强度值P为变量,建立过程如下:

对原始数列P(0)={P(0)(k)|k=1,2,…,N}做一阶累加生成运算:

建立白化方程:

记作GM(1,1),其中x代表距离值d。

令参数列,利用最小二乘法求得估计值:

其中:

则白化形式微分方程的解为:

再进行一阶累加生成逆运算,即可得到信号强度P(0)的预测模型:

3.2 灰色预测仿真

在传播损耗模型曲线过渡区域0.5~1.5 m之间每隔3 cm选取少量的样本数据作为灰色预测样本,样本数据如图6所示。对过渡部分之后较平滑的1.5~2 m之间远距离区域的模型曲线进行灰色预测,结果如图7所示。

3.3 灰色-RBF神经网络训练仿真

利用变密度采样模式获得训练用样本数据,在0~0.5 m距离之间随机得到140个样本数据,与上节利用灰色理论在0.5~2 m之间灰色预测得到的50个样本数据进行重组,共得到训练用样本数据190个,分布如图8所示。利用此训练样本得到灰色-RBF神经网络训练模式下的传播损耗模型曲线,如图9所示。

3.4 仿真结果分析

利用文献[16]中的拟合(或预测)精度公式(9)对仿真结果进行量化分析,分别计算出图5及图9所示的标准RBF神经网络训练模式及灰色-RBF神经网络训练模式下的传播损耗模型对样本曲线的拟合精度。并在0~2 m的范围重新随机生成100个测试样本,对传播损耗模型进行预测仿真。计算近距离(0~1 m)的传播损耗模型预测精度,并与标准RBF神经网络训练模式仿真结果进行对比。训练及预测仿真结果如表1及表2所示。

其中:d为实测距离值,dc为预估距离值,珔d为实测距离均值。r2为拟合(或预测)精度。

由表1及表2仿真实验结果可知,灰色-RBF神经网络训练模式所用训练样本的数量比标准RBF神经网络训练模式所用训练样本的数量少了近35%,但对传播损耗模型曲线的拟合精度与预测精度却均优于标准RBF神经网络训练模式。同时,因为训练样本数量相对较少,也在一定程度上节省了训练时间。此结果意味着灰色-RBF神经网络训练算法所需要的计算资源包括存储空间及计算时间都要少于标准RBF神经网络训练算法,即算法的计算复杂性更低,这进一步提升了算法的实用性。另外,考虑到通常利用近距离点做参考来定位,因此还比较了传播损耗模型在近距离区域的拟合及预测效果。两种算法在近距离区域均采用相同的高密度样本数据,所以训练结果表现都很好。

4 实验研究

在8 m×9 m的实验楼迎客大厅内相对空旷的室内环境中进行了相关实验研究。设定以CC2530为核心的射频阅读器的位置为坐标原点,然后利用移动机器人装载射频标签向远离阅读器的方向行驶。同时每隔固定时间间隔对信号强度值进行采集,根据运行时间和行驶距离计算机器人行驶速度,对应记录下每个信号强度采集点处标签与阅读器间的距离值。

研究表明,无线射频信号的时变性会造成信号强度在一定范围内上下波动。因此在采样过程中,对同一测试点在不同时间段内接收到的多个信号强度的数据包求均值作为样本值,以此降低信号时变性的影响。

先进行低密度稀疏采样,获得一组强度—距离样本数据。对第一组样本进行预处理,观测模型整体变化趋势,并划分不同间隔的变密度采样区域。根据实际情况,在0~0.15 m范围之间每隔0.005 m进行采样,获得31个样本;在0.15~0.6 m之间每隔0.01 m进行采样,获得45个样本;在0.6~1.7 m之间每隔0.02 m进行采样,获得55个样本。多组采样数据经滤波及求平均后作为训练样本,构成131个灰色-RBF神经网络训练模式的原始样本,如图10所示。

为了进行对比,使用同样方式在0~0.15 m范围间隔0.005 m采集31个样本;在0.15~2.4 m范围间隔0.01 m采集210个样本,对其进行预处理后得到0~2.5 m范围之间共246个距离—强度样本数据,构成标准RBF网络训练模式的训练用样本,分布如图11所示。

对图10中的样本数据进一步处理,使用样本数据变化比较平坦区域(0.6~1.7 m)的55个样本构建灰色模型并进行灰色预测,得到0.6~2.4 m范围之间共计90个样本数据。之后将灰色预测得到的样本数据每隔0.04 m选取训练用样本。重组样本后,得到了灰色-RBF网络模式的训练用样本,分布如图12所示。

利用最大矩阵元法,根据图7中的重构样本计算隐层节点数,再通过灰色-RBF神经网络训练模式进行传播损耗模型的训练,得到的模型曲线如图13中实线所示。为进行对比,又利用标准RBF神经网络训练模式对图11中的训练样本进行了训练,得到的传播损耗模型曲线如图13中虚线所示。

为验证算法的实用性,同样采用以CC2530为核心的射频定位装置,在进行传播损耗模型训练的8 m×9 m的实验楼迎客大厅内搭建了室内无线定位系统。其中参考标签采用5×5布局共25个,射频阅读器布置于移动机器人上,作为待定位目标,设定射频阅读器每1 s发送一次数据,并控制机器人做匀速直线运动。利用本文灰色-RBF神经网络训练算法得到的传播损耗模型将强度值转换为距离值,再利用文献[17]的极大似然估计算法来计算机器人位置,进行室内直线定位跟踪测试,定位测距误差如图14所示。为进一步检验本文算法的性能,采用同一定位系统及定位跟踪算法,与具有代表性的传播损耗模型建立方法进行了对比实验,结果如表3所示。

从图14可以看出,利用灰色RBF神经网络训练得到的损耗模型进行室内定位时,远距离的定位精度近似于标准神经RBF网络训练模式。但在近距离区域的精度要优于标准神经RBF神经网络训练模式。定位误差总体趋势为距离越远,误差越大,符合室内信号传播规律。最大定位误差小于0.65米,可以满足室内测距定位的要求。

对表3结果分析可知,因采用经验模型环境适应性较差,导致测距误差较大;而BP神经网络模型训练算法由于对样本数量具有较大依赖性,导致在样本相对较少的情况下模型误差较大;由于等间距采样近距离处的样本密度较低,导致SVM算法在近距离时测距误差较大,从而使平均误差较大。本文采用灰色-RBF神经网络训练算法,充分利用了灰色理论在处理少数据、贫信息不确定性问题方面的巨大优势,可以利用相对较少的样本获得较好的训练结果。并考虑到了损耗模型的特性,采用了变密度采样模式获得样本数据。因此利用本文方法建立的传播损耗模型进行室内定位实验时,其平均绝对误差和最大误差均较小,具有较大的优越性。

5 结语

本文提出的在变密度采样模式下基于灰色-RBF神经网络来训练传播损耗模型的方法具有良好的环境普适性。定位实验结果表明,本文方法可利用相对较少的样本训练得到较准确的传播损耗模型。模型训练的准确性优于已有算法,并有效减少了样本数据采集工作量,可以较好地满足一般的室内定位要求。

摘要：室内信号传播损耗模型是基于信号强度测距法的射频识别定位技术的关键。但因室内环境较为复杂且受到多径效应等因素影响,传统的基于经验的信号传播损耗模型环境适应性差,导致测距定位误差较大;而利用传统的神经网络进行传播损耗模型训练则存在所需训练样本过多、硬件采集工作量大等缺点。针对以上问题,提出在变密度采样模式下的基于灰色理论与RBF神经网络相结合的传播损耗模型训练方法。基于灰色理论,利用少量样本预测得到更多样本,并与部分原始样本共同重组样本数据进行RBF网络的训练,以构建传播损耗模型。实验结果表明,该方法可以利用较少的训练样本准确地建立室内信号传播损耗模型,可以很好地满足室内测距定位的精度要求,并可大大减少样本采集工作量。

损耗模型篇6

近年来，为了保障我国的能源安全，新能源的利用得到广泛重视，并网逆变器作为新能源与电网的接口，其控制技术的先进性对新能源的发展至关重要。目前，应用于单相并网逆变器的控制策略有比例积分控制、电流滞环控制、比例谐振控制、电流预测控制、电流模型预测控制等。比例积分控制应用广泛，控制思想简单，可采用频域分析和极点配置方法进行参数设计，存在的问题是稳态误差难以消除、参数设计较复杂；电流滞环控制方法简单，动态响应快，性能好，但要求系统采样精度高，导致开关频率高，系统开关频率的不固定使得滤波器设计困难[1]；定频的滞环控制能够取得较好的控制效果，并且能够改善电流频谱特性，但使得控制过程变得复杂，控制精度降低[2,3,4,5,6,7,8,9]；电流预测控制属于线性控制的范畴，具有控制精度高、电流谐波含量小等优点，但存在的问题是对模型参数准确性依赖比较强；电流模型预测控制是近年发展起来的一种控制方法，利用系统离散模型，通过设置指标函数直接选择开关状态，实现目标变量的直接跟踪控制，这种控制方法原理简单、设计容易、电流响应速度快、易于数字化实现，但存在的问题是计算量大，开关频率比较高[10,11,12,13,14,15]。

本文在电流模型预测控制的基础上，提出了一种应用于单相并网逆变器的模型预测控制优化方法。该方法在模型预测控制的基础上加入参考电流方向的判断并引入一个降损指标函数来实现开关损耗的优化，加入电流方向判断可以预先确定和闭锁部分开关状态，以此来降低开关频率，加入一个降损指标函数可以减少一些小扰动带来的开关误动，从而进一步降低系统开关频率。这种控制方法具有物理模型清晰、数字化控制易于实现等一系列优点，与传统的控制方式相比，其不用整定PI参数，且系统具有较强稳定性。仿真结果表明控制器对并网电流跟踪性能良好，开关频率较低。

1 开关损耗经过优化的单相并网逆变器离散数学模型

单相并网逆变器的电路原理图如图1所示。

传统单相并网逆变器的开关状态有4种，其开关状态如表1所示，表中S1—S4分别为器件VT1—VT4的状态，取值为0表示关断，取值为1表示开通。

在传统的单相并网逆变器模型预测控制中，要把全部4种开关状态分别代入系统的离散模型，选出可使指标函数最小的开关状态。这种方法存在的问题是，每一次寻优计算，这4种开关状态都有可能被选中，这样每个开关在整个工频周期内都会有开关动作，基于单极性的PWM思想，实际上每个开关只需工作半个工频周期就可以完全实现同样的功能。于是本文提出了一种开关状态经过优化的模型预测控制方法，具体实现方式如下。

如图1所示，当参考电流在正半周期时，VT1保持通态，VT2和VT3保持断态，当VT4导通时，其电流流向图如图2(a）所示；当VT4关断时，VD3实现续流，其电流流向图如图2(b）所示；当参考电流在负半周期时，VT2保持通态，VT1和VT4保持断态，当VT3开通时，其电流流向图如图2(c）所示；VT3关断时，电流经过VD4进行续流，其电流流向图如图2(d）所示。

通过这种控制方式，使得开关管VT1、VT2每一个工频周期只开通和关断一次，开关管VT3、VT4只工作半个工频周期，可显著降低开关频率。

根据图2所示的4种开管状态，单相并网逆变器的开关状态函数定义为Sa、Sb如表2所示。

逆变器的开关状态矢量定义为：

其中，j=1,2,3,4;a=ejπ。

逆变器输出侧电压值u可表示为：

其中，Udc为直流侧电压值。

根据图1，由基本电路原理得到系统模型：

其中，R为等效电阻；L为交流电抗电感量；u为逆变器交流输出电压；e为电网电压。

设系统采样时间为Ts，则并网电流的微分可近似表示为：

将式（4）代入式（3），并将步长加1得i(k+1）为：

其中，i(k）为当前时刻的并网电流值。

2 开关损耗经过优化的模型预测控制

2.1 开关损耗经过优化的模型预测控制方法

开关损耗经过优化的模型预测控制结构图如图3所示，控制策略有以下4个步骤：

a.计算逆变器的交流输出电压值；

b.根据电流方向对输出电压进行初步筛选；

c.构建并网电流的预测模型；

d.定义指标函数G1和G2，计算最优开关状态。

开关损耗经过优化的模型预测控制具体实现过程如下。

首先由式（2）得到4种开关状态对应的电压值u(1）、u(2）、u(3）和u(4）。根据电流方向预先筛选出2个电压值。当参考电流在正半周期时，选取电压值u(1）和u(2）。当参考电流在负半周期时，选取电压值u(3）和u(4）。然后将所选电压值和系统检测量代入式（5），根据系统的离散模型得到并网电流的预测值。

然后设定如下指标函数G1和G2:

其中，i*(k）为并网电流的参考值；G1min(k）为指标函数G1(k）的最小值。

评估不同电压值作用下指标函数G1值的大小，选取指标函数G1最小值，将其代入降损指标函数G2判断控制误差，若控制误差在限定范围，保持前一时刻开关状态输出，控制误差超出限定范围时，选取当前时刻指标函数G1最小值对应的开关状态，从而实现并网电流的跟踪控制。

2.2 模型预测控制的稳定性分析

在分析模型预测控制的稳定性之前，首先要对模型预测控制进行数学建模，通过式（3），忽略等效电阻R的影响，可以得到离散后的电压方程为：

离散后的参考电压方程为：

其中，u*(k）为并网逆变器输出电压参考值；e*(k）为电网电压参考值。

将式（8）和式（9）相减得可得u(k）的表达式为：

其中，ie(k)=i*(k)-i(k）。

根据拉格朗日的二阶外推公式[8],u*(k）可表示为：

同理，ie(k）可表示为：

将式（10）和式（11）代入式（9）可得：

根据式（13）和式（5）可得模型预测控制的传递函数如图4所示。

忽略电网的扰动e(k），由模型预测控制的传递函数框图，可得模型预测控制的传递函数为：

上述控制系统的幅频特性曲线如图5所示。

从图5可以看出，模型预测控制有足够的幅频裕度（Gm=inf）和相频裕度（Pm=inf），说明模型预测控制具有很强的稳定性。

2.3 模型预测控制的程序流程图

根据模型预测控制的相关原理及算法其程序流程图如图6所示。

首先根据参考电流的方向选取2个开关状态对应的输出电压，然后将所选输出电压和检测量代入系统离散模型，计算并网电流预测值。将这些并网电流的预测值和给定值代入指标函数G1，选取指标函数G1最小值。然后将当前时刻指标函数G1最小值代入降损指标函数G2。当指标函数G2≤ε时，开关状态保持不变，当指标函数G2>ε时，根据指标函数G1最小值更新开关状态，从而实现并网电流的跟踪控制。

结合滞环控制的思想，ε的取值为λi*，其中i*为电流参考值，λ为误差系数。误差系数的取值可经过测试选取。

3 仿真分析

为了验证本文所提出的开关损耗经过优化的模型预测控制效果，在MATLAB中进行了对比仿真实验。仿真模型中的参数设置如下：Udc=500 V,R=0.5Ω，L=5 mH,e=220 V,Ts=100μs，在t=0.305 s时，并网电流指令阶跃变化，测试并网跟踪控制效果。

开关损耗优化前的仿真结果如图7所示。

在开关损耗优化后的仿真中，考虑到平均开关频率和电流控制效果，经过仿真测试ε取0.07i*仿真结果如图8所示。

通过图7和图8可以看出，2种控制方法都实现了并网电流的快速跟踪，并展现出良好的动态性能；当ε在合适的范围内时，开关损耗优化后的电流跟踪误差比开关损耗优化前的电流跟踪误差要小，这是因为开关损耗经过优化后减少了一些小扰动带来的开关误动。还可以发现开关损耗优化前的电流跟踪误差最大值出现在峰值处，而开关损耗优化后的电流跟踪误差最大值出现在过零点处，一定程度上提高了系统的控制精度。通过开关器件的驱动信号可以看出，类似单极性的调制方式可使一个桥臂的2个开关器件工作在工频，另一个桥臂2个开关器件的平均开关频率由11 kHz降低到3.4 kHz，大幅减小了开关器件的平均开关频率，从而显著降低了系统开关损耗。

从电流频谱分析结果看出，开关损耗优化之后并网电流总畸变率由原来的3.41%降低到2.35%显著改善了波形输出，值得关注的是，3次、5次谐波含量有所增加，主要是因为电流过零点附近仍然闭锁部分开关器件，导致寻优计算出的电压对电流的控制效果有所降低；也可从开关器件的驱动波形来分析，电流过零附近，大部分开关器件都处于关断状态，平均开关频率很低，多数情况电流经过二极管续流，从而引起3次、5次谐波的增加。

4 结论

本文提出了一种应用于单相并网逆变器的开关损耗经过优化的模型预测控制方法。这种控制方法是在模型预测控制的基础上加入单极性的调制思想和滞环的控制思想来实现的。单极性的调制思想体现在，通过加入指令电流方向判断，预先确定部分输出电压和闭锁部分开关状态。滞环的控制思想体现在降损指标函数控制误差的选取。理论分析和仿真表明，该方法具有物理模型清晰、数字化控制易于实现、开关频率低、损耗少等优点，与传统的控制方式相比，其不用整定PI参数，且系统具有较强稳定性。

摘要：提出一种应用于单相并网逆变器的可降低开关损耗的模型预测控制方法。该方法基于单相逆变器的离散状态模型,首先加入参考电流方向的判断,对开关状态进行初步筛选并且闭锁部分器件的状态,设置电流跟踪差为指标函数,将筛选出的开关状态代入指标函数进行寻优,选出可使指标函数最小的开关状态;其次引入降损指标函数,判断当前时刻的控制误差,若控制误差在限定范围,保持前一时刻开关状态输出,否则根据当前时刻指标函数最小值更新开关状态,从而大幅降低系统开关频率。该控制方法原理简单、数字化控制易于实现,与传统的控制方式相比,其不用整定PI参数,且系统具有较强鲁棒性。仿真结果表明控制器对并网电流跟踪性能良好,大幅降低了开关频率。

损耗模型篇7

随着移动通信技术的迅速发展,城市范围内的移动用户量已经接近饱和,并快速向乡镇以及农村发展,移动通信已经迅速在农村得到了普及。由于农村环境的特点是庄稼和树木较多,且由于森林中军事作战的需要,研究森林中树木对电波传播的影响具有十分重要的现实意义。目前该方面的研究相对较少,纵观已发表的文章,主要有以下4类:1通过实际测量得到大量数据[1],并对数据进行分析,最后得出树林中电波传播路径损耗的统计模型,该方法虽然比较准确,但每次都进行实际的测量不太现实,故不实用。 2采用等效处理的方法,将森林等效为一种介质,采用电波在不同媒质分界面处的传播理论进行求解[2], 但该方法适用于VHF频段,不符合目前移动通信的频段要求,故该方法不再有效。3利用散射场的分析方法求解[3],即将树林看作随机离散的介质进行处理,但并没有给出实用的计算模型和分析方法。 4运用分形理论求解[4],即根据树木本身的自相似性,通过编程,运用递归算法,仅利用很少参数即可表示1棵树的所有特性,通过这些参数计算电波经过树林时的衰减情况。该方法虽然理论上可行,但实际情况却是千变万化,并不能准确计算实际中的各种情况。文章实用4层结构模型研究森林中电波传播的路径损耗,运用有效并矢介电常数将总的散射体用等效连续介质替代,利用赫兹矢量位函数,运用最陡下降法[5],并结合电磁场的边界条件求出直射波、反射波与侧面波的电场表达式。该方法不仅计算简单,而且计算结果与文献所给结果也较好吻合。文章还结合森林的实际情况分别求出了随工作频率、水平距离及并矢极化率变化的电波传播路径损耗的结果,为实际应用提供了参考依据。

1研究方法

为了研究森林环境对无线电波的影响,有人提出了一种4层森林模型,该模型能较好地解释森林对电波传播的影响。4层森林模型如图1所示。

1.1问题的积分表达式

为分析问题的简便,发射天线采用偶极子天线, 垂直极化,发射天线与接收天线均位于树干层,如图1所示。森林中的并矢介电常数张量为:

森林中的电磁场可以通过电赫兹矢量求出:

根据边界条件,当发射天线和接收天线均在树干层时,电赫兹矢量位已经被求出[6]:

式中:Γa,Γc,Γg分别是空气—树冠、树冠—树干和树干—地面的菲涅尔反射系数;τ1,τ2,τ3和τ4分别是各层的散射系数,εt2和εt3分别是树冠和树干介电常数的水平方向分量,εz2和εz3分别是树冠和树干介电常数的垂直方向分量;H,Hc,r,z,z0分别如图1所示,代表树干的高度,树冠的高度,发射天线与接收天线之间的水平距离,发射天线的架设高度及接收天线的架设高度。将赫兹矢量位∏e(r,z)的表达式带入(2),(3)式,即可得到树干层的电磁场积分表达式:

式中:

1.2电磁场解的表达式

由于该积分不能够得到准确的解析解,所以只能采用近似的方法计算,通过使用最陡下降法[7]计算出电磁场的表达式:

式中:

由于接收点的场主要由直射波、反射波及侧面波3个场量叠加合成,所以接收点的电场强度可表示为:

式中:Ezd,Erz,Elz分别代表直射波、反射波和侧面波的垂直场分量。由(6)式可得直射波表达式为:

其中:

由于多次反射波衰减十分严重,对接收点场量的影响很小,所以文章只考虑了单次反射波的贡献。反射波主要由地面层与树干层界面的反射、树干层与树冠层界面的反射及树冠层与空气层界面的反射叠加而构成,如图2所示。

由(6)式可得反射波电场表达式分别为:

其中相关参数计算如下:

侧面波主要存在于树冠—空气界面的空气层和树干—树冠界面的树冠层。侧面波传播示意图如图3所示。

侧面波电场表达式为:

其中:

2数值计算

2.1路径损耗计算方法

电波传播路径损耗的一般计算式为:

即

上式中Lfs为不存在森林时的自由空间路径损耗,E0为发射场的电场,Efs为不存在森林时的收点的电场,Ez为存在森林时接收点的电场。

2.2参数的选取

文章在计算过程中将树干和树冠层认为是单轴各向异性,并矢介电常数ε,即

ε=I+χ,I为单位并矢,χ为并矢极化率。文章基于文献 [8-9]中给出的森林参数,以文献[10-11]给出的关于树干层并矢极化率为基础,并结合实际树林的参数进行了计算。考虑到森林的并矢极化率与季节、树的种类、茂盛程度及疏密程度等因素有关,不同树林的并矢极化率各不相同,故取树冠及树干的并矢极化率为10-4~10-3这一变化范围。森林高度30m,树冠高度10m,偶极子天线架设高度为15m,接收天线架设高度为1.5m,地面的相对介电常数取20,根据目前移动通信频谱的范围,取发射频率变化范围为1~3GHz,发射天线到接收天线的距离取为10~4 000m。

2.3计算结果

为了使计算结果形象、直观,文章用Matlab进行编程、绘图,分别计算了在不同频率点 (1GHz、 2GHz、3GHz)上透射波、反射波和侧面波的路径损耗,并且计算了当信号频率为2GHz时,路径损耗随发射天线与接收天线之间距离变化情况。

2.3.1透射波和单次反射波的路径损耗

由于在源附近产生侧面波的能量全反射条件得不到满足(电波的入射角大于能量全反射时的临界角),因此直射场和反射场的贡献将是主要的。

当频率分别为1GHz、2GHz和3GHz时,传输距离从0.2~4km时透射波和单次反射波的传输损耗如图4所示。

由图4可以看出,随着频率的增加,透射波和反射波的传输损耗值逐渐增大。

2.3.2侧面波的路径损耗

在离源较远处,此时产生侧面波的全反射条件可以得到满足,因此辐射场中除了直射波和多次反射波外,还将出现侧面波。

当频率分别为1GHz、2GHz和3GHz,传输距离从0.2~4km时侧面波的传输损耗如图5所示。

由图5可以看出,随着频率的增加,侧面波的传输损耗值逐渐增大。

2.3.3路径损耗随传播距离的变化

频率为2GHz,并矢相对极化率为5×10-4时,电波传播路径损耗随发射天线与接收天线之间距离变化的曲线如图6所示。

由图6可以看出,当发射天线与接收天线距离较近时,侧面波衰减比较严重,对接收点的主要贡献是直射波和反射波,当距离增加到1.4km左右时, 直射波和反射波的衰减已经大于侧面波的衰减,此时侧面波是接收场的主要贡献。

2.3.4路径损耗随信号频率的变化

当发射天线与接收天线之间距离为1 500m,并矢相对极化率为5×10-4时,电波传播路径损耗随频率变化的曲线如图7所示。

由图7可以看出,直射波、反射波、侧面波及合成波的衰减随频率的升高而增大。直射波和反射波随频率的增加衰减变化较快,几乎成线性关系,侧面波随频率的增加衰减变化比较缓慢。在频率较低时,侧面波的衰减比较严重,而直射波和反射波的衰减相对比较小,此时接收场的主要贡献来自于直射波和反射波。当频率为1.7GHz时,直射波和反射波的衰减已经大于侧面波的衰减,当频率大于1.7GHz时,接收场的主要贡献来自于侧面波。在2.5GHz时反射波衰减十分严重,这是由于反射波多径现象造成的。

4结束语

损耗模型篇8

关键词：氧化锌阀片,功率损耗,人工神经网络

0 引言

防雷一直是影响电力系统安全可靠运行的一个重要环节[3], 氧化锌避雷器对电力系统起着至关重要的保护作用。限压器的极限温升由氧化锌阀片的功率损耗特性直接决定。因此研究氧化锌阀片的功率损耗特性, 对氧化锌限压器热特性的仿真研究有实际意义[1]。较准确分析限压器的热特性可以通过建立精确的功率损耗模拟模型。

1 氧化锌阀片功率损耗的人工神经网络模型

通过功率损耗这个重要参数能判定MOA性能, 通过建立人工神经网络模型模拟MOA的功率损耗特性, 找到功率损耗与运行温度和荷电率的精确关系, 图1是我们建立的人工神经网络模型, 输入参数是荷电率q和温度T, 功率损耗P是输出参数[1]。

在温度不同、荷电率不同情况下, 测量ZnO阀片的功率损耗数值, 利用上面知识进行学习, 得到ZnO阀片的人工神经网络模型权重阈值。

2 仿真结果

在50℃的环境温度下, 采集不同荷电率对应的功率损耗值作为样本。图2是仿真结果和试验结果图, 预测值是红线部分, 真值为蓝色线, 由图可知, 两者基本一致。仿真精确度曲线见图3。

3 结论

对ZnO阀片的功率损耗建立人工神经网络模拟模型, 运用Matlab6.5/Simulink仿真, 由仿真结果可知, 阀片的功率损耗特性可以采用人工神经网络模型模拟。

参考文献

[1]吴维韩.ZnO限压器结构和应用的新发展[J].电力技术, 1991 (1) :48-50.

[2]吴维韩, 何金良.金属氧化物非线性电阻特性和应用[M].清华大学出版社, 1998.

损耗模型篇9

电力变压器的运行不仅受电网谐波影响,由于铁芯的非线性,其本身也是电力系统中最主要的谐波源之一。流经变压器的谐波电流会使得变压器温度升高、总损耗增加,不但会造成变压器绝缘的损坏,还会导致变压器负载容量下降,影响其安全稳定运行。由于变压器有效使用时间较长,即使非常小的损耗,年耗电能也非常巨大。据统计[1],变压器的总损耗约占总发电量的8%,而其中大部分是变压器的谐波损耗。据日本某公司报道,当变压器中谐波电流达到额定电流的10% 时,变压器的损耗比额定损耗大10%[2]。可见,深入研究变压器的谐波损耗,不仅对变压器经济运行、节能降损有重要意义,还可为变压器优化设计提供理论和数据支持。

国外对变压器的非线性模型研究可以追溯到2世纪80年代,主要侧重于单相变压器铁芯的非线性特性[3]。我国对于变压器建模的研究主要针对变压器绕组的各种电磁现象[4,5,6],对变压器的谐波损耗模型的研究较少,主要采用IEEE常规的变压器模型或国际大电网会议(CIGRE)建议的等值模型。这些模型并没有对谐波环境下变压器绕组的电阻参数进行处理或者处理不够完善,往往采用直流电阻代替交流电阻的方法。这种简化处理在进行只含有基波的电路计算时影响不大,但在谐波情况下,由于集肤效应和邻近效应的影响,不同频率下变压器绕组的等效电阻比直流电阻要大很多,使得计算模型不精确。

本文基于Maxwell电磁场理论,以变压器绕组层为单位进行电磁场分析,引入交流绕组系数,利用坡印亭矢量法从能量的角度对变压器绕组的损耗进行分析,叠加得出绕组的谐波损耗表达式,并且通过仿真和物理试验相结合的方式,验证了所建变压器模型的适用性。该方法与以往直接采用傅里叶分解进行功率叠加的方法相比,从电磁场角度分析了交流场中绕组的集肤效应以及邻近效应对绕组电阻的影响,准确度更高,满足工程应用的需求。

1 变压器建模方法及谐波模型比对

目前,变压器的谐波模型主要有时域模型、频域模型、时域频域混合模型以及数值模型。

时域模型主要通过曲线拟合的方法[7,8,9]将变压器的B-H回线拟合成一组分段函数进行建模,但必须保证用来拟合的函数在整个B-H平面定义域里连续,且磁滞回线会因为最大磁化强度的改变而改变,存在一定的难度。

频域模型利用并联的谐波电流源模拟涡流、磁滞以及变压器铁芯饱和的非线性特性[10,11,12],该方法只考虑有限次数的谐波,精度并不高。

时域频域混合模型利用两者的优点,利用频域方法模拟谐波在变压器一、二次侧的传播,利用时域方法模拟铁芯的非线性,实现静态解法,并且获得可接受的精度与计算速度[13,14]。这类模型多用于变压器稳态的分析,需要进行快速傅里叶变换。

数值模型基于非均质电力变压器的二维或三维建模技术,将铁芯分为小的网孔或者体积元素,通过约束条件将网孔方程联系起来,利用矩阵法求解[15]该方法需要变压器结构、材料等详细信息,耗时冗长,在工程中的应用并不广泛。

目前,主流的电力系统仿真分析软件主要采用以下3种变压器谐波模型。

a. 常规变压器模型。

电力系统分析综合程序PSASP和IEEE都采用常规变压器模型。该模型计算公式为:

其中,h为谐波次数;RT1为基波变压器的绕组损耗;XT1为基波变压器的相应序电抗。

b. CIGRE变压器模型。

变压器的等值电路如图1所示,其计算公式为:

其中,UN、SN分别为变压器的额定电压和额定容量;FRS、FRP为CIGRE模型相关系数。

c. PSAF变压器模型。

该模型认为固定分接头变压器、移相变压器、无功控制变压器和电压控制变压器均相同,由带阻抗的理想变压器来模拟,阻抗由电阻R和电感L决定,且假设励磁支路为高阻抗支路。

另外,ANSOFT分析软件从电磁场的角度利用有限元分析法[16,17]对变压器进行建模分析,主要研究变压器励磁磁场和漏磁场的分布。对于变压器损耗,主要考虑了涡流损耗、磁滞损耗和附加铁耗对变压器铁芯损耗的影响[18]。

上述模型均忽视了变压器绕组电阻的影响,而变压器损耗中,铜损比例远远大于铁损,其精度要求也更高。为了准确计算变压器的铜损,需要综合考虑集肤效应和邻近效应对绕组电阻的影响。

2 变压器绕组谐波损耗分析

2.1 变压器绕组损耗模型建立

变压器绕组通过交流电流时,若需准确计算变压器的损耗,以绕组一层的导线作为一个整体进行分析,可以兼顾集肤效应和邻近效应。设变压器绕组半径方向为r,轴线方向为k,电流流通方向为,建立坐标系,如图2所示。ik、i、ir分别为方向k、、r的电流,H-、H+分别为绕组中某一层绕组内外两侧的磁场强度,假设绕组内部的圆导线中流过的电流为i(t) = I ejωt,导线的电场强度E(方向 )以及磁场强度H(k方向)在柱坐标中满足关系:

其中,γ、μ分别为铜导线的电导率和磁导率;ω为角频率。

由于磁场强度和电场强度均为绕组上任意一点距绕组轴线距离r的函数,经整理,解贝塞尔函数方程得到:

对某一层绕组而言,由于电场强度E和磁场强度H正交,单位时间内穿过单位面积的能量通量由坡印亭矢量表示为E(r) ×H(r),从能量损耗的角度出发,其注入第n层绕组单位长度的能量为:

其中,W为绕组宽度;N为每层绕组所包含的线圈匝数;dn为第n层绕组厚度;rn为第n层绕组与绕组轴线间的距离。利用泰勒展开式对式(9)进行化简,可得第n层绕组的损耗为:

2.2 变压器绕组谐波损耗计算

假设图2中绕组通入大小为I的直流电流,第n层绕组单位长度损耗功率为:

引入交流电阻系数Fhr表征同一绕组分别通入有效值相等的第h次谐波交流电流和直流电流时绕组交流电阻与直流电阻的比值,即:

代入式(10)、(11),可得在第h次谐波条件下绕组的交流电阻系数:

其中,a为绕组层数;Kh= d1/ δhK,K仅用于简化公式,无实际意义为第h次谐波的集肤深度。用级数代替三角函数进行简化,最终得到交流电阻系数为:

则绕组的谐波频域模型为:

因此,变压器绕组谐波损耗为:

当知道各次谐波电流含有量HIh时,可以估算谐波下铜耗是基波下铜耗PC1u的倍数,即:

将用交流电阻系数处理绕组电阻与以姨h倍的直流电阻等效第h次谐波下的交流电阻进行比较,所得两者的交流系数随谐波次数升高的变化趋势如图3所示。

可知,在谐波次数较低时,邻近效应和集肤效应对交流绕组影响比较小,而当谐波次数大于23次时,两者数值相差非常大。

3 变压器谐波损耗仿真分析

根据建立的变压器绕组模型、铁芯非线性模型以及相应的电路磁路方程,构造完整的变压器谐波损耗模型如图4所示。本文所建立的变压器模型为采用△-Y型接法的三相三芯柱变压器模型。

为了图形清晰,图4并未画出所有的互感参数。变压器内部第h次谐波各电气量之间的关系如式(18)所示。

其中,Uph、Ush分别为三相变压器一、二次侧电压;Eph、Es h分别为变压器一、二次侧感应电动势;Zp h、Zs h分别为变压器一、二次侧自感抗,计及了交流电阻系统的影响;Zmh为变压器线圈之间的互感抗。

由于变压器绕组支路的计算是在频域中进行,而励磁支路是在时域中完成的,因此需要应用到迭代计算。本文设计了损耗计算的迭代流程图见图5。

通过图5的迭代计算,即可求得变压器的损耗为了验证本文所建立三相变压器非线性模型的合理性,在相同条件下,与Simulink自带仿真模型进行比较。仿真时,变压器一次侧所接电压源的基波、5次谐波和11次谐波的有效值分别为10 k V、0.4 k V和0.34 k V,变压器计及磁滞效应,二次侧接含有谐波的额定负载。

通过仿真对比,所得2种变压器模型的励磁电流、二次侧电压、二次侧电流波形如图6所示。仿真结果如表1所示。

从图6、表1可以看出,三相变压器谐波模型与Simulink自带模型的仿真结果相比 , 励磁电流波形具有相似形式,但两者幅值与相位存在着一定的差异,主要原因在于Simulink自带的半经验磁滞回线和三相变压器谐波模型中应用的J - A磁滞回线存在差异,并且2种模型在仿真时计算的初相位不同。2种模型所得二次侧电压以及电流差别不大 ,但由于在绕组电阻的处理上存在差异,导致谐波含量有一定差别。2种模型最大的差异在于损耗的计算,Simulink自带模型并没有考虑集肤效应和邻近效应的影响,高次谐波的损耗存在较大误差。

4 变压器谐波损耗试验

4.1 电能质量综合试验平台

为了有效开展变压器的谐波损耗试验研究,本文基于国家电网公司电力谐波特性分析评估技术实验室建成的电能质量综合试验研究平台进行。该平台额定电压10 k V、容量1 500 k V·A,可以模拟输出实际电网各类常见的电能质量现象,如电压 / 电流谐波、电压暂升 / 暂降、电压波动与闪变、三相不平衡等,为开展电力设备测试和设备性能评价提供了一种新的手段。

平台主电路采用了多绕组变压器 + 全控型变流器 + 级联型多电平变流器的结构,由14个功率单元级联构成。基本模块采用单相H桥结构,均采用全控型器件,整流侧采用PWM整流,逆变侧采用级联型多电平结构,采用单极性倍频CPS-SPWM的调制策略。其主电路结构如图7所示。

试验的目的是对谐波条件下的变压器损耗进行实际测量,得出变压器谐波损耗的变化趋势,对理论分析和仿真结果进行实际物理验证。试验的主要内容为谐波条件下的空载试验和负载试验。空载试验时,变压器一次侧开路,二次侧施加基波与谐波电压。负载试验时,10 k V扰动源工作在电流模式,经降压变压器接至被试变压器二次侧,变压器一次侧接10 k V电网。此时扰动平台模拟谐波负载通过被试变压器并网,试验接线原理图如图8所示。

4.2 谐波损耗试验及数据分析

试验通过分别测量不同谐波次数、不同谐波电压含有率情况下三相变压器铁耗以及不同谐波次数、不同谐波电流大小情况下变压器的铜耗,拟合出谐波损耗和谐波含有率、谐波次数的关系。空载试验时变压器二次侧基波电压400 V,分别叠加5、7、11、13、17、19、23次谐波电压,谐波含有率从1 % 增加到15%。负载试验时 ,变压器一次侧接入额定基波电压,二次侧施加5 A的基波电流,同时分别叠加5、7、11、13、17、19、23次谐波电流,谐波电流从1 A逐渐增大到4 A。某时刻负载谐波电流如图9所示,试验数据分别如图10、表2所示。

由图10、表2可以看出,理论计算与实际试验获得的变压器谐波损耗曲线的趋势基本一致。变压器空载试验时,励磁电流本身带有比较大的5、7、1次谐波,存在一定电流畸变,空载损耗试验数据与仿真数据差异明显。从实测的铜耗随谐波次数上升的趋势可以看出,本文用交流电阻系数处理绕组电阻是正确的;而简单地用姨h表征谐波对绕组电阻的影响是不准确的,会使得误差随着谐波次数增大而增大。在谐波电压和谐波电流含量相同时,谐波铜耗占的比例远大于谐波铁耗,因此限制变压器谐波电

注:λh为谐波含量。

流大小和次数对于减小变压器总谐波损耗具有重要意义。

5 结论

目前,变压器的铁耗和铜耗主要通过实验方法测得。在变压器设计时,其铁耗和铜耗主要依据经验公式计算得到,变压器损耗模型尚不精确,谐波背景下变压器的相关研究更是缺乏。本文以变压器绕组层为研究单位,从电磁场角度分析了交流场中绕组的集肤效应以及邻近效应对绕组电阻的影响,从损耗机理出发研究谐波背景下变压器损耗的计算方法,建立了变压器谐波损耗分析模型,并对实际变压器进行了谐波损耗定量计算。本文的研究有助于指导谐波背景下变压器相关计算分析工作,也可为变压器优化设计、安全运行等提供理论和数据支持。

摘要：现有变压器模型无法精确计算变压器谐波损耗,因此提出了考虑集肤效应与邻近效应的变压器谐波损耗模型。对变压器中绕组的电磁场进行了分析,利用坡印亭矢量法得出各层绕组的损耗计算公式,由此分析了集肤效应与邻近效应对绕组的影响,建立了变压器谐波损耗模型。仿真结果表明,和Simulink自带模型相比,利用所提模型计算谐波损耗时精度更高。

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