• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于同步監(jiān)測和深度學(xué)習(xí)的電容器介損角辨識

    2017-05-11 01:07:54王曉輝朱永利郭豐娟
    電力建設(shè) 2017年5期
    關(guān)鍵詞:諧波分析相角電容器

    王曉輝,朱永利,郭豐娟

    (華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院,河北省保定市 071003)

    基于同步監(jiān)測和深度學(xué)習(xí)的電容器介損角辨識

    王曉輝,朱永利,郭豐娟

    (華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院,河北省保定市 071003)

    電容器在線監(jiān)測系統(tǒng)中,不同位置監(jiān)測裝置受導(dǎo)線電流的干擾不同,因此工程中使用諧波分析法計算介損角存在不穩(wěn)定問題。該文提出了一種基于同步監(jiān)測和深度學(xué)習(xí)的電容器介損角辨識方法。首先給出了電容器電流、電壓信號無線同步監(jiān)測方法,以及用于深度學(xué)習(xí)的介損角表示信號Dδ(t)的計算過程。然后仿真驗證方法的有效性并與基于加漢寧窗的諧波分析法進(jìn)行比較。最后對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層進(jìn)行了可視化分析,結(jié)果顯示,該方法的正確率主要受噪聲、諧波幅值比、介損角變化量等影響,且在諧波幅值比小于10%的情況下,辨識結(jié)果受頻率偏移、諧波與基波相角差的影響較小。

    深度學(xué)習(xí);介損角;同步監(jiān)測;電容器

    0 引 言

    電力電容器廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功補償,在運行中長時間承受工作電壓和電流作用而逐漸老化,電力電容器的介質(zhì)損耗因數(shù)(介質(zhì)損耗角的正切值tanδ)是表征其質(zhì)量的重要參數(shù)。對電容器進(jìn)行在線監(jiān)測可以及時發(fā)現(xiàn)電容器早期故障,監(jiān)測效果好于定期檢修方式[1-5]。在線監(jiān)測方式計算精度除算法本身的精度外還容易受到多種外界干擾[6],如電壓相角的監(jiān)測受電壓互感器(potential transformer, PT)角差的影響[7-8],電流相角的監(jiān)測受電流互感器(current transformer, CT)角差的影響以及監(jiān)測裝置傳感器受母線電流的干擾等。

    適用于介損角在線監(jiān)測的計算方式有諧波分析法、正交分解法、異頻電源法等[9-19]。諧波分析法利用離散傅里葉變換(discrete fourier transform,DFT)對電容器的電壓和電流信號進(jìn)行諧波分析,得到兩者的基波,從而計算介損角。該方法受頻率波動影響較大,且存在非同步采樣引起的頻譜泄漏和柵欄效應(yīng)[9-10]。為解決該問題,文獻(xiàn)[11]提出了基于Blackman-Harris的DFT介損角測量方法,文獻(xiàn)[12]提出了高階正弦擬合算法,文獻(xiàn)[13]提出了一種非同步采樣條件下采用基波相位分離法的補償算法,但未從根本上解決非同步采樣的影響問題。文獻(xiàn)[14-23]對諧波分析法做了不同程度的改進(jìn),并取得了一定的效果。正交分解方法不受過零點偏移的影響,所需的采樣時間短,但該算法受電壓頻率波動影響較大[19]。

    近年來深度學(xué)習(xí)受到越來越多的關(guān)注[24-29],在電力系統(tǒng)信號分析領(lǐng)域取得了一定的應(yīng)用成果[29]。本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的電容器介損角在線辨識方法。該方法不是從正向計算介損角,而是對每只電容器同步監(jiān)測到的電流和電壓信號做一定的預(yù)處理后,深度學(xué)習(xí)每只電容器監(jiān)測信號的特征。再用訓(xùn)練完成的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)辨識新監(jiān)測的信號屬于解空間(介損角變化量級別)的哪個域,從而辨識介損角的變化量。實驗表明本文方法在辨識精度、抗白噪聲、頻率偏移等方面優(yōu)于諧波分析法。

    1 基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的介損角同步在線監(jiān)測

    某變電站電容器組A相安裝方式如圖1所示。

    圖1 電容器監(jiān)測裝置安裝示意圖Fig.1 Installation positions of capacitor monitoring devices

    圖1中矩形框X1點為連接A相的導(dǎo)線鋁牌,X0點為三相的中性點,X1~X0間工作電壓可以通過該相PT測定,各電容器工作電壓、相位可通過電容串并聯(lián)關(guān)系計算得到。

    本文在線監(jiān)測方法為:(1)在每只電容器外置保險絲處(圖1菱形框位置)安裝電流傳感器,用以測量電容器電流。(2)在電容器所在相鋁牌和中性點處(圖1矩形框處)安裝電流監(jiān)測裝置(CT監(jiān)測點),用以對各電流傳感器信號進(jìn)行同步采集和無線數(shù)據(jù)傳輸。(3)在電容器PT二次側(cè)安裝電壓監(jiān)測裝置(PT監(jiān)測點),對電容器電壓信號進(jìn)行同步采集和無線傳輸。(4)在變電站值班室安裝監(jiān)控服務(wù)器,用以接收電流、電壓采集數(shù)據(jù),計算電容值、介損角等監(jiān)測量。基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的電容器在線監(jiān)測結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)電容器監(jiān)測結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure of capacitor monitoring system based on wireless sensing network

    圖2中A1~An是A相安裝的并聯(lián)電容器,CT為電流傳感器。PT為電容器組電壓傳感器,將電容器工作電壓轉(zhuǎn)換為100 V交流電壓。

    CT監(jiān)測點和PT監(jiān)測點為基于無線傳感網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)測節(jié)點,該節(jié)點裝有本文改進(jìn)型Zigbee無線通信模塊(限于篇幅另外敘述),可以在220 kV高壓環(huán)境下可靠傳輸數(shù)據(jù)。監(jiān)控服務(wù)器安裝在變電站值班室內(nèi),配有Zigbee通信模塊,并與CT、PT監(jiān)測節(jié)點組網(wǎng)。在線監(jiān)測系統(tǒng)利用高精度GPS授時模塊(同步誤差均方差為30 ns)定期每5 min對電容器電流、電壓進(jìn)行采集,采樣頻率為10 kHz、采樣時長80 ms,采樣信號傳回服務(wù)器后進(jìn)一步對其進(jìn)行諧波分析、深度學(xué)習(xí)辨識等,從而完成對電容器組的狀態(tài)評估。

    在基于加漢寧窗的諧波分析法計算介損角模塊中,積累3個月的監(jiān)測數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)介損角值計算不穩(wěn)定。例如A相1號電容器介損角的介損角核密度如圖3所示(樣本數(shù)為1 497)。

    圖3 A相1號電容器介損角核密度Fig. 3 Density plot of tan(δ) for capacitor A1

    從圖3中可以看出,在線監(jiān)測值大部分與離線檢測值0.3×10-3rad相近,但一些監(jiān)測值偏移量較大。通過對偏移監(jiān)測信號的分析發(fā)現(xiàn)電容器電流的監(jiān)測波形出現(xiàn)不同程度的畸變。常見的電力電容器的工作電流為28~50 A,每相安裝8~16只電容器時,母線的電流約為224~800 A,對電容器監(jiān)測裝置和傳感器形成較大的磁場干擾。通過對在線監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn),單只電容器工作電流傳感器受母線電磁場的干擾相對穩(wěn)定,不同位置的傳感器所受的干擾不同,在線監(jiān)測系統(tǒng)需要對每只電容器監(jiān)測裝置受到的干擾分別進(jìn)行處理。傳統(tǒng)的介損角計算方法不能區(qū)別單只電容器受到的干擾,因此計算值存在不穩(wěn)定現(xiàn)象。

    深度學(xué)習(xí)具有多層非線性映射的深層結(jié)構(gòu),可以完成復(fù)雜的函數(shù)逼近,因此深度學(xué)習(xí)方法可以辨識每只電容器受到的干擾信號,從而提高介損角計算精度。

    用于分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back-propagation artificial neural network)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度前饋多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。經(jīng)過比較:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度最高、但訓(xùn)練速度最慢;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度前饋多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度相當(dāng),但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識本文樣本精度不高。在電容器在線監(jiān)測系統(tǒng)中,深度前饋多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度較快,且精度滿足實際工程需要。

    2 用于深度學(xué)習(xí)的介損角信號Dδ(t)

    本文使用如下方法將在線監(jiān)測到的電流、電壓信號轉(zhuǎn)換為可表示介損角δ的信號Dδ(t)。

    使用U(t)和I(t)描述電容器的工作電壓和電流:

    U(t)=AUsin(ωt+φU)

    (1)

    I(t)=AIsin(ωt+φI)

    (2)

    式中:AU為電壓幅值;ω為角頻率;φU為電壓初始相角;AI為電流幅值;φI為電流初始相角。

    在同步采樣方式下,介損角δ的計算主要依據(jù)U(t)和I(t)的相位差,可不考慮其幅值。為方便討論問題,將采樣信號U(t)和I(t)的幅值歸一化為1,且同時移相φI使I(t)初始相角為0,則U(t)和I(t)退化為無量綱的信號U~(t)和I~(t)。

    U~(t)=sinωt+(φU-φI)

    (3)

    I~(t)=sin(ωt)

    (4)

    將信號U~(t)沿x軸前移π/2得到U~s(t)。

    U~s(t)=sin[ωt+(φU-φI)-π/2]=sin(ωt-δ)

    (5)

    從式(4)、(5)可以看出,U~s(t)和I~(t)信號相位差為待計算的介損角δ。定義信號Dδ(t)為

    Dδ(t)=U~s(t)-I~(t)=-2sin(δ2)cos(ωt-π2)

    (6)

    由式(6)可見,Dδ(t)的角頻率與電容器電流、電壓相同,Dδ(t)的幅值與被測的介損角δ有關(guān)。

    定義Dδ(t)信號幅值的絕對值為Aδ,則Aδ=2sin(δ/2),設(shè)Aδ與δ的比值為R(δ)。

    R(δ)=Aδδ=2sin(δ/2)δ=sin(δ/2)δ/2

    (7)

    高壓并聯(lián)電容器在額定電壓下,20 ℃時介損角δ應(yīng)符合下列值:紙膜復(fù)合介質(zhì)的電容器應(yīng)不大于0.8×10-3rad;全膜介質(zhì)的電容器中,有放電電阻和內(nèi)熔絲的應(yīng)不大于0.5×10-3rad,無放電電阻和內(nèi)熔絲的應(yīng)不大于0.3×10-3rad。由式(7)可見,當(dāng)0<δ<0.8×10-3rad時,R(δ)的值為[0.999 999 9,1.000 000 0]。因此在討論域內(nèi),Dδ(t)信號的幅值的絕對值A(chǔ)δ等效于介損角δ的值。將介損角δ的測量從電壓、電流相位差的計算轉(zhuǎn)換為Dδ(t)信號幅值和形狀的比較,并以此作為深度學(xué)習(xí)的輸入信號。

    3 基于深度學(xué)習(xí)的Dδ(t)信號辨識方法

    基于深度學(xué)習(xí)的介損角δ辨識過程是一種解空間搜索過程。其核心思想是使用每只電容器一段時間的Dδ(t)來訓(xùn)練相應(yīng)電容器的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),使深度網(wǎng)絡(luò)可以辨識其介損角值以及受到的相對穩(wěn)定的電流干擾,這一過程耗時較長。再使用該深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)辨識新監(jiān)測到的Dδ(t)信號是否為期望的δ,還是偏移了一定量的δi,該過程計算速度快,可用于在線監(jiān)測,該過程可用圖4表示。

    圖4 基于深度學(xué)習(xí)的介損角辨識過程Fig.4 Dielectric loss angle identification procedure based on deep learning network

    圖4中,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的隱含層可選“平層”型和“瓶頸”型網(wǎng)絡(luò),兩者訓(xùn)練時間、辨識精度相當(dāng),但“瓶頸”型網(wǎng)絡(luò)中間層易對分類結(jié)果做可視化分析。本文選擇“瓶頸”型隱含層的深度前饋多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)采用Dδ(t)信號集作為輸入,介損角變化量作為輸出。本文監(jiān)測系統(tǒng)參數(shù)為:(1)目標(biāo)電容器的介損角δ0為0.3×10-3rad;(2)在線監(jiān)測系統(tǒng)的采樣率為10 kHz;(3)每次同步采集4個周期,采樣點數(shù)為1 600,因此輸入層為1 600;(4)隱含層設(shè)計為(400,200,3,200,400)的5層瓶頸(bottle-neck)網(wǎng)絡(luò);(5)輸出層為介損角值依次增加10次0.001%的離散類。

    仿真過程:

    (1)使用Matlab生成介損角δi為{0.30×10-3,0.31×10-3,0.32×10-3,…,0.39×10-3,0.40×10-3}rad、頻率分別為{49.50,49.75,50.00,50.25,50.50}Hz條件下的介損角信號Dδi(t)集。

    (2)對Dδi(t)按下列條件增加諧波:1)諧波次數(shù)為3、5、7;2)各次諧波的初始相角與基波相角差為{-π/3,π,π/3};3)各次諧波的幅值為基波幅值的{0,5%,10%}。

    (3)所有樣本加{20,25,30,35}dB 4個等級的白噪聲,每個噪聲等級生成10個加噪信號作為訓(xùn)練集TrainSet。

    (4)在構(gòu)建TrainSet算法的基礎(chǔ)上按照下列條件構(gòu)造測試集TestSet:1)對各次諧波相角增加-π/6至π/6之間隨機的漂移;2)介損角增加-0.5×10-6至5×10-6rad之間的隨機漂移;3)頻率增加-0.25至0.25 Hz之間的隨機漂移。每個測試樣本加{20,25,30,35}dB 4個等級的白噪聲,每個噪聲等級生成5個加噪信號。

    (5)使用隱含層為(400,200,3,200,400)、激活函數(shù)為Rectifier(如圖5所示)、迭代次數(shù)為100的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)以δi為分類依據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

    (6)使用TestSet檢驗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在不同δi下的Dδi(t)信號的辨識能力。

    圖5 Rectifier激活函數(shù)Fig.5 Curve of Rectifier activation function

    訓(xùn)練過程中深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的均方差(mean square error,MSE)趨勢如圖6所示。

    圖6 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中均方差圖Fig.6 Mean square deviation of deep earning procedure

    從圖6可以看出,當(dāng)?shù)螖?shù)為55~60次時,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的MSE已經(jīng)小于設(shè)定閾值1×10-10,訓(xùn)練結(jié)束。

    使用測試數(shù)據(jù)集TestSet檢驗深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在不同δi時測試信號的分類能力,其分類情況如表1所示,表中δ0=0.30×10-3rad,Δ=0.01×10-3rad。

    仿真過程中δi生成的訓(xùn)練樣本為1 603 800條,測試數(shù)據(jù)集TestSet樣本總量為801 900條。從表1可見,在基波中增加諧波、頻率偏移和白噪聲的條件下,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)辨識介損角變化10個Δ的總體錯誤率為14.9%,最大誤差不超過±Δ,該誤差比介損角小一個數(shù)量級,滿足實際工程需要。

    仿真結(jié)果表明信號加入20 dB的白噪聲信號時,本方法仍然可以辨識介損角變化量,優(yōu)于基于加漢寧窗插值的諧波分析法中白噪聲大于35 dB的要求[18]。

    表1 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對于電容器介損角測試數(shù)據(jù)集的辨識結(jié)果

    Table 1 Dielectric loss angle identification results on test dataset of a capacitor by proposed deep learning network

    4 辨識結(jié)果分析

    基于深度學(xué)習(xí)的介損角辨識方法本質(zhì)是信號分類問題。即通過仿真計算介損角依次變大若干Δ,且樣本中混入諧波、頻率偏移、白噪聲的情況下,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否區(qū)分每個Δ的變化。本文使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層為(400,200,3,200,400),是一種典型的瓶頸(bottle-neck)網(wǎng)絡(luò),可以利用第3層數(shù)據(jù)作為三維坐標(biāo),從而圖形化展示分類情況,使用介損角變化量Δ作為著色條件,第3節(jié)實驗分類結(jié)果如圖7所示。

    圖7 基于深度學(xué)習(xí)的介損角辨識圖Fig.7 Dielectric loss angle identification based on deep learning

    從圖7可以看出,當(dāng)介損角增加0~5個Δ時分類較為清晰,但增加6Δ以上時分類界限模糊。

    使用辨識是否正確作為著色條件時的分類圖如圖8所示。

    圖8 辨識結(jié)果中錯誤樣本的分布圖Fig.8 Scattergram of error samples in identification results

    由圖8中可知,辨識錯誤樣本主要分布在介損角增加6Δ后的類別中。在分類錯誤的樣本中,使用統(tǒng)計方法判斷的介損角值、各次諧波幅值、各次諧波相角、頻率偏移和白噪聲分布情況,從而找出影響辨識結(jié)果的因數(shù)。

    4.1 白噪聲對辨識結(jié)果的影響

    在辨識錯誤的樣本中,按不同噪聲等級統(tǒng)計介損角變化情況如圖9所示。

    從圖9中可以看出,在白噪聲為20 dB時辨識錯誤的樣本數(shù)最多,且約26.4%的樣本被辨識為小了一個Δ。白噪聲為25,30,35 dB情況下相近,介損角被辨識減小Δ的比例為0.87%,絕大多數(shù)的情況被辨識為增加了一個Δ。白噪聲為35 dB時的測試集TestSet的辨識分類圖如圖10所示。

    圖9 辨識錯誤樣本集中不同噪聲等級分布情況Fig.9 Distribution of different noise levels of identification error sample set

    圖10 白噪聲為35 dB時的分類情況Fig.10 Classification diagram when white noise is 35 dB

    從圖10可以看出,當(dāng)噪聲等級為35 dB時深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)可以準(zhǔn)確地區(qū)分介損角的變化量。可見白噪聲對深度學(xué)習(xí)辨識結(jié)果有較大影響。

    4.2 介損角變化量對辨識結(jié)果的影響

    在分類錯誤的樣本中,統(tǒng)計介損角變化不同Δ時的辨識能力,辨識結(jié)果如圖11所示。

    從圖11可以看出介損角增加6Δ以上時,辨識錯誤率明顯增加,說明介損角增加量對基于深度學(xué)習(xí)的辨識結(jié)果有一定的影響。

    4.3 頻率偏移對分類結(jié)果的影響

    在分類錯誤的樣本中,統(tǒng)計不同頻率偏移條件下的樣本分布情況,統(tǒng)計結(jié)果如圖12所示。

    從圖12可以看出,當(dāng)頻率減小0.25 Hz和增加0.25 Hz時本文方法分類錯誤率較高,但錯誤樣本量在同一個數(shù)量級。

    4.4 各次諧波的幅值和相角對分類結(jié)果的影響

    在分類錯誤的樣本中,統(tǒng)計各次諧波幅值含量(百分比)不同時的辨識能力。本文仿真了3、5、7次諧波幅值含量分別為0%、5%、10%時的組合情況,統(tǒng)計結(jié)果如圖13所示。

    圖11 辨識錯誤樣本集中不同介損角變化量分布情況Fig.11 Histogram of error samples group by level of dielectric loss angle variation

    圖12 辨識錯誤樣本集中不同頻率分布情況Fig.12 Histogram of error samples group by frequency deviation level

    從圖13可以看出,當(dāng)3、5、7次諧波幅值含量都為5%時錯誤率最高,且錯誤率最高的前4位3次諧波的幅值含量為5%,且樣本數(shù)超出其他組合一個數(shù)量級。

    辨識錯誤樣本中,各次諧波與信號的相角差組合分布情況如圖14所示。

    從圖14中可以看出辨識錯誤樣本中相角差組合分布較為均勻,各次諧波與信號起始相角相同時辨識錯誤樣本較多。

    5 結(jié) 論

    圖13 辨識錯誤樣本集中諧波幅值組合分布情況Fig.13 Dot plot of error samples group by harmonics amplitude ratio combination

    圖14 辨識錯誤樣本集中各次諧波相角差分布情況Fig.14 Dot plot of error samples group by phase difference combination of harmonics

    以諧波分析法為代表的介損角計算方法在實際監(jiān)測項目中穩(wěn)定性不佳。本文提出了一種介損角表示信號Dδ(t),并使用該信號作為輸入實現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的介損角辨識方法。實驗表明:

    (1)本文方法辨識結(jié)果準(zhǔn)確,且誤差不會大于±1×10-6rad,訓(xùn)練速度較快,適用于在線監(jiān)測;

    (2)本文方法抗噪性能優(yōu)于基于漢寧窗的諧波分析法;

    (3)本文方法辨識準(zhǔn)確性受白噪聲等級、介損角變化量、諧波幅值的影響較大,受頻率偏移、諧波相角差組合影響較小。受頻率偏移影響方面辨識效果優(yōu)于諧波分析法。

    [1] 董爽, 李天云, 王永,等. 在線檢測介質(zhì)損耗角的矩陣束方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2015, 30(18):229-236. DONG Shuang, LI Tianyun, WANG Yong, et al. An on-line detection method of dielectric loss angle based on matrix pencil algorithm[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2015, 30(18):229-236..

    [2] WANG P, RAGHUVEER M R, MCDERMID W, et al. A digital technique forthe online measurement of dissipation factor and capacitance[J]. IEEE Transactions on Dielectric Electrical Insulation, 2001, 8(2): 228-232.

    [3] 尚勇, 楊敏中, 王曉蓉,等. 諧波分析法介質(zhì)損耗因數(shù)測量的誤差分析[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2002, 17(3):67-71. SHANG Yong, YANG Minzhong, WANG Xiaorong, et al. Error analysis for the dielectric loss factor measurement based on harmonic analysis[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2002, 17(3):67-71.

    [4] 劉偉,黃新波,章云. 電容型高壓設(shè)備介損在線監(jiān)測系統(tǒng)的現(xiàn)場采集單元設(shè)計[J]. 計算機測量與控制,2010,18(1):233-242. LIU Wei, HUANG Xinbo, ZHANG Yun. Design of field sampling unit of an on-line monitoring system of dielectric loss in capacitive high-voltage apparatus[J]. Computer Measurement & Control,2010,18(1):233-242.

    [5] 陳曉宇, 鄭建勇, 梅軍. 基于LC振蕩頻率變化量的電容器組早期故障在線智能預(yù)警方法及其實現(xiàn)[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(5):144-149. CHEN Xiaoyu, ZHENG Jianyong, MEI Jun. Power capacitor banks failure warning method based online intelligence LC oscillation frequency variation and its implementation[J]. Power System Protection & Control, 2015, 43(5):144-149.

    [6] 徐志鈕, 律方成, 李和明. 采樣時間和采樣頻率對基于加窗插值算法介損角測量的影響[J]. 華北電力大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版), 2007, 34(4):7-10. XU Zhiniu, LV Fangcheng, LI Heming. Influence of sampling time and sampling frequency on dielectric loss angle measurement based on windowed interpolation algorithm[J]. Journal of North China Electric Power University(Natural Science Edition), 2007, 34(4)7-10.

    [7] 謝華, 張會平. 電壓互感器角差對介損在線監(jiān)測的影響分析[J]. 高電壓技術(shù), 2003, 29(5):26-28. XIE Hua, ZHANG Huiping. The influence of angle error of cvt on on-line tanδmonitoring[J]. High Voltage Engineering, 2003, 29(5):26-28.

    [8] 李振華, 李紅斌, 張秋雁,等. 一種高壓電子式電流互感器在線校驗系統(tǒng)[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2014, 29(7):229-236. LI Zhenhua, LI Hongbin, ZHANG Qiuyan, et al. An online calibration system for high voltage electronic current transformers[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(7):229-236.

    [9] 蔡國雄,甄為紅,楊曉洪,等.測量介質(zhì)損耗的數(shù)字化過零點電壓比較法[J].電網(wǎng)技術(shù), 2002,27(7):15-18. CAI Guoxiong, ZHEN Weihong, YANG Xiaohong, et al. A digitized zero cross point voltage method of comparison for measurement of dielectric losses[J]. Power System Technology, 2002, 26(7):15-18.

    [10] 袁飛, 楊震男, 盧毅. 一種基于相對比較法測量容性設(shè)備介質(zhì)損耗的濾波算法[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015, 43(19):95-100. YUAN Fei, YANG Zhennan, LU Yi. A filtering algorithm for measuring capacitive device dielectric loss based on relative comparison method[J]. Power System Protection & Control, 2015, 43(19):95-100.

    [11] 王楠,律方成,梁英,等.基于高精度 DFT 的介損數(shù)字測量方法[J].高電壓技術(shù),2003, 29(4):3-8. WANG Nan, LV Fangcheng, LIANG Ying, et al. Digital measurement of dielectric loss based on high accuracy DFT algorithm[J]. High Voltage Engineering, 2003, 29(4):3-8.

    [12] 王徽樂,李福祺,談克雄.測量介質(zhì)損耗角的高階正弦擬合算法[J]. 清華大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2001,41(9):5-8. WANG Weile, LI Fuqi, TAN Kexiong. Higher-order sine fitting algorithm for dielectric loss measurement[J]. Journal of Tsinghua University(Science & Technology), 2001,41(9):5-8.

    [13] 陳楷,胡志堅,王卉,等.介損角的非同步采樣算法及其應(yīng)用[J].電網(wǎng)技術(shù),2004,28(18):58-61. CHEN Kai, HU Zhijian, WANG Hui, et al. Algorithm and application of dielectric loss angle based on asynchronous sampling[J]. Power System Technology, 2004, 28(18):58-61.

    [14] 馮小華,張承學(xué).修正的諧波分析法可提高介損在線測量準(zhǔn)確度[J].高電壓技術(shù),2004,30(8):36-37. FENG Xiaohua, ZHANG Chengxue. Modified harmonics analysis approach for increasing precision in on-line measuring tanδ[J]. High Voltage Engineering, 2004,30(8):36-37.

    [15] LI Q,ZHAO T,SIEW W H.Definition and digital algorithms ofdielectric loss factor for condition monitoring of high-voltage powerequipment with harmonics emphasis[J] . IEEE Proceedings on Generation,Transmission and Distribution,2005,152(3):309-312.

    [16] 張忠蕾,李慶民,陳鵬.諧波條件下高壓電氣設(shè)備介質(zhì)損耗因數(shù)的定義和數(shù)字化算法[J].高壓電器,2004,40(5):327-332. ZHANG Zhonglei, LI Qingmin, CHEN Peng. Definition and digital algorithms for dielectric loss factor of high voltage power apparatus under harmonics condition[J]. High Voltage Apparatus, 2004,40(5):327-332.

    [17] 張介秋, 梁昌洪, 韓峰巖,等. 介質(zhì)損耗因數(shù)的卷積窗加權(quán)算法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2005, 20(3):100-104. ZHANG Jieqiu, LIANG Changhong, HAN Fengyan, et al. Convolution window weighted algorithm for dielectric loss factor[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2005,20(3):100-104.

    [18] 徐志鈕, 律方成, 趙麗娟. 基于加漢寧窗插值的諧波分析法用于介損角測量的分析[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2006, 30(2):81-85. XU Zhiniu,LV Fangcheng, ZHAO Lijuan. Analysis of dielectric loss angle measurement by hanning windowing interpolation algorithm based on FFT[J]. Automation of Electric Power Systems, 2006, 30(2):81-85.

    [19] 段大鵬,江秀臣, 孫才新, 等.基于正交分解的介質(zhì)損耗因數(shù)數(shù)字測量算法[J].中國電機工程學(xué)報, 2008, 28(7): 127-133. DUAN Dapeng, JIANG Xiuchen, SUN Caixin, et al. A novel algorithm of dielectric loss measurement based on orthogonal decomposition[J]. Proceedings of the CSEE, 2008, 28(7): 127-133..

    [20] 溫和, 滕召勝, 王一,等. 基于三角自卷積窗的介損角高精度測量算法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2009, 24(3):203-208. WEN He, TENG Zhaosheng, WANG Yi, et al. High accuracy dielectric loss angle measurement algorithm based on triangular self-convolution window[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2009, 24(3):203-208.

    [21] 李天云, 祝磊, 康玉芳,等. 基于總體最小二乘-旋轉(zhuǎn)矢量不變技術(shù)的介損角測量算法[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2009, 33(18):171-175. LI Tianyun, ZHU Lei, KANG Yufang, et al. Dielectric loss angle measurement algorithm based on TLS-ESPRIT[J]. Power System Technology, 2009, 33(18):171-175.

    [22] 曾博, 唐求, 卿柏元,等. 基于Nuttall自卷積窗的改進(jìn)FFT譜分析方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2014, 29(7):59-65. ZENG Bo, TANG Qiu, QING Baiyuan, et al. Spectral analysis method based on improved FFT by nuttall self-convolution window[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2014, 29(7):59-65.

    [23] 黃冬梅, 龔仁喜, 焦鳳昌,等. 萊夫-文森特窗三譜線插值的電力諧波分析[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2014,42(2):28-34. HUANG Dongmei, GONG Renxi, JIAO Fengchang, et al. Power harmonic analysis based on Rife-Vincent window and triple-spectral-line interpolation[J]. Power System Protection & Control, 2014, 42(2):28-34.

    [24] 余凱, 賈磊, 陳雨強,等. 深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天[J]. 計算機研究與發(fā)展, 2013, 50(9):1799-1804. YU Kai, JIA Lei, CHEN Yuqiang, et al. Deep learning:Yesterday,today,and tomorrow[J]. Journal of Computer Research & Development, 2013, 50(9):1799-1804.

    [25] 孫志軍, 薛磊, 許陽明,等. 深度學(xué)習(xí)研究綜述[J]. 計算機應(yīng)用研究, 2012, 29(8):2806-2810. SUN Zhijun, XUE Lei, XU Yangming, et al. Overview of deep learning[J]. Application Research of Computers, 2012, 29(8):2806-2810.

    [26] 胡洋. 基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法的RBM學(xué)習(xí)算法改進(jìn)[D]. 上海:上海交通大學(xué), 2012. HU Yang . Markov chain monte carlo based improvements to the learning algorithm of restricted boltzmann machines[D].Shanghai: Shanghai Jiaotong University, 2012.

    [27] CHEN Y, ZHAO X, JIA X. Spectral-spatial classification of hyperspectral data based on deep belief network[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations & Remote Sensing, 2015, 8(6):1-12.

    [28] 李岳云, 許悅雷, 馬時平,等. 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測[J]. 中國圖象圖形學(xué)報, 2016, 21(1):53-59. LI Yueyun, XU Yuelei, MA Shiping, et al. Saliency detection based on deep convolutional neural network[J]. Journal of Image & Graphics, 2016, 21(1):53-59.

    [29] 林穎, 郭志紅, 陳玉峰. 基于卷積遞歸網(wǎng)絡(luò)的電流互感器紅外故障圖像診斷[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2015,43(16):87-94. LIN Ying, GUO Zhihong, CHEN Yufeng. Convolutional-recursive network based current transformer infrared fault image diagnosis[J]. Power System Protection & Control, 2015,43(16):87-94.

    郭豐娟 (1980),女,碩士研究生,研究方向為電力系統(tǒng)自動化、機器學(xué)習(xí)等。

    (編輯 張小飛)

    Dielectric Loss Angle Identification of Capacitor Based on Synchronous Monitoring and Deep Learning

    WANG Xiaohui, ZHU Yongli,GUO Fengjuan

    (School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, Hebei Province, China)

    In the capacitor online monitoring system,the disturbance of lines on different position monitoring device is different. Therefor, the use of harmonic analysis in the calculation of dielectric loss angle has instability problem in engineering. This paper proposes a capacitor dielectric loss angle identification algorithm based on the synchronous monitoring and deep learning. Firstly, we present the wireless synchronous monitoring method of capacitor current and voltage signal, and the computation process of dielectric loss angle identification signalDδ(t) for deep learning. Then, we verify the effectiveness of the proposed method through simulation, and compare the results with the Hanning windowed harmonic analysis method. Finally, we analyze the visualization of deep neural networks hidden layer. The results show that the algorithm accuracy is affected by white-noise level, harmonic amplitude ratio and the variation level of dielectric loss angle. In situations when harmonic amplitude ratio less then 10%, the algorithm accuracy has been fewer affected by frequency deviation, phase difference of harmonics.

    deep learning; dielectric loss angle; synchronous monitoring; capacitor

    國家自然科學(xué)基金項目(51677072;51407076);中央高校基本科研業(yè)務(wù)專項資金(2014MS131)資助

    TM 835.4

    A

    1000-7229(2017)05-0076-09

    10.3969/j.issn.1000-7229.2017.05.010

    2017-02-25

    王曉輝(1981),男,博士研究生,研究方向為電力系統(tǒng)自動化、深度學(xué)習(xí)等;

    朱永利(1963),男,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向為網(wǎng)絡(luò)化監(jiān)控和智能信息處理;

    Project supported by National Natural Science Foundation of China(51677072;51407076); Fundamental Research Funds for the Central Universities(2014MS131)

    猜你喜歡
    諧波分析相角電容器
    基于實時服役參數(shù)的交流接觸器電壽命最大化控制策略
    電容器的實驗教學(xué)
    物理之友(2020年12期)2020-07-16 05:39:20
    含有電容器放電功能的IC(ICX)的應(yīng)用及其安規(guī)符合性要求
    電子制作(2019年22期)2020-01-14 03:16:28
    無功補償電容器的應(yīng)用
    山東冶金(2019年5期)2019-11-16 09:09:38
    配電網(wǎng)30°相角差線路不停電轉(zhuǎn)供方案探究
    電子制作(2018年1期)2018-04-04 01:48:40
    基于相角差的絕緣子表面污穢受潮檢測系統(tǒng)設(shè)計與仿真
    石墨烯在超級電容器中的應(yīng)用概述
    一種改進(jìn)FFT多譜線插值諧波分析方法
    基于四項最低旁瓣Nuttall窗的插值FFT諧波分析
    小電流接地故障初相角模擬試驗控制系統(tǒng)的設(shè)計
    電測與儀表(2016年6期)2016-04-11 12:06:14
    国产黄色免费在线视频| 国产欧美另类精品又又久久亚洲欧美| 9色porny在线观看| 99久国产av精品国产电影| 中文字幕制服av| 免费在线观看完整版高清| 免费观看av网站的网址| 午夜av观看不卡| 激情五月婷婷亚洲| a 毛片基地| av在线老鸭窝| 熟女电影av网| av卡一久久| 日韩中字成人| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲天堂av无毛| 亚洲国产精品成人久久小说| 精品一品国产午夜福利视频| 久久久国产欧美日韩av| 久久精品国产综合久久久 | 韩国av在线不卡| 丰满迷人的少妇在线观看| 久久人妻熟女aⅴ| 男女啪啪激烈高潮av片| tube8黄色片| 亚洲av免费高清在线观看| 大香蕉97超碰在线| 欧美 亚洲 国产 日韩一| 亚洲精品日本国产第一区| 最近手机中文字幕大全| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 国产黄色视频一区二区在线观看| 曰老女人黄片| 蜜桃国产av成人99| 嫩草影院入口| 视频区图区小说| 黄色一级大片看看| 国产高清三级在线| 9191精品国产免费久久| 男女下面插进去视频免费观看 | 精品国产露脸久久av麻豆| 国产白丝娇喘喷水9色精品| 狠狠精品人妻久久久久久综合| 精品国产国语对白av| 中文精品一卡2卡3卡4更新| 亚洲精品视频女| 久久久国产精品麻豆| 国产xxxxx性猛交| 妹子高潮喷水视频| 亚洲综合精品二区| 久久午夜综合久久蜜桃| 日韩不卡一区二区三区视频在线| 在线看a的网站| 99国产精品免费福利视频| 老女人水多毛片| 啦啦啦啦在线视频资源| 夜夜骑夜夜射夜夜干| 91久久精品国产一区二区三区| 26uuu在线亚洲综合色| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 91精品三级在线观看| 亚洲av在线观看美女高潮| a级毛色黄片| 桃花免费在线播放| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 国产免费福利视频在线观看| 母亲3免费完整高清在线观看 | 啦啦啦中文免费视频观看日本| 国产 一区精品| 永久网站在线| 亚洲av综合色区一区| 九九爱精品视频在线观看| 九九爱精品视频在线观看| 日本91视频免费播放| 伦精品一区二区三区| 黑丝袜美女国产一区| 满18在线观看网站| av在线观看视频网站免费| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 亚洲国产av影院在线观看| 亚洲精品乱久久久久久| 久久午夜综合久久蜜桃| 国产成人av激情在线播放| 国产综合精华液| av天堂久久9| av天堂久久9| 一区二区三区四区激情视频| 一本久久精品| 国产乱来视频区| 久久久久久人人人人人| 欧美成人午夜免费资源| 伊人久久国产一区二区| 97在线人人人人妻| 高清毛片免费看| 在线观看一区二区三区激情| 久久久久久人人人人人| 美女视频免费永久观看网站| 丝袜在线中文字幕| 国产黄色视频一区二区在线观看| 高清欧美精品videossex| 亚洲国产色片| 韩国高清视频一区二区三区| 久久久精品区二区三区| 18禁观看日本| 亚洲精品成人av观看孕妇| 色婷婷久久久亚洲欧美| 久久韩国三级中文字幕| 国产精品女同一区二区软件| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 日韩大片免费观看网站| av免费在线看不卡| 女人精品久久久久毛片| 久久久久精品久久久久真实原创| 久久久久视频综合| 黄色毛片三级朝国网站| 欧美国产精品一级二级三级| 亚洲国产精品专区欧美| 成人国产麻豆网| 人人妻人人澡人人看| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕 | av.在线天堂| 亚洲成色77777| a级片在线免费高清观看视频| 久久这里有精品视频免费| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 韩国av在线不卡| 国产精品蜜桃在线观看| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 免费黄频网站在线观看国产| 亚洲欧美色中文字幕在线| 秋霞在线观看毛片| 亚洲欧美一区二区三区国产| 久久久久网色| 欧美丝袜亚洲另类| av在线老鸭窝| 高清视频免费观看一区二区| 国产免费一级a男人的天堂| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 免费看不卡的av| 99国产综合亚洲精品| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 久久久久视频综合| 日韩成人av中文字幕在线观看| 国产综合精华液| 亚洲美女黄色视频免费看| 一级,二级,三级黄色视频| 亚洲精品自拍成人| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲国产欧美在线一区| 日本爱情动作片www.在线观看| 亚洲四区av| 9191精品国产免费久久| 男男h啪啪无遮挡| 国产在视频线精品| 亚洲综合精品二区| 国产精品一二三区在线看| 亚洲三级黄色毛片| 高清视频免费观看一区二区| 高清毛片免费看| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 美女中出高潮动态图| 丁香六月天网| 亚洲国产精品999| 91精品三级在线观看| 九九在线视频观看精品| 在线天堂中文资源库| 人体艺术视频欧美日本| 伊人亚洲综合成人网| 亚洲伊人久久精品综合| 男女国产视频网站| 一级毛片我不卡| 性色av一级| 亚洲成人一二三区av| 大码成人一级视频| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 一级a做视频免费观看| 免费日韩欧美在线观看| 香蕉精品网在线| 精品久久久精品久久久| 最后的刺客免费高清国语| 男人爽女人下面视频在线观看| 少妇熟女欧美另类| 亚洲国产成人一精品久久久| 乱码一卡2卡4卡精品| 在线观看免费视频网站a站| 久久av网站| 日韩精品免费视频一区二区三区 | 99re6热这里在线精品视频| 日韩成人伦理影院| 中国美白少妇内射xxxbb| 国产在线视频一区二区| videosex国产| 国产av精品麻豆| 高清黄色对白视频在线免费看| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 欧美日韩视频精品一区| 视频区图区小说| 中国三级夫妇交换| 国产激情久久老熟女| 青春草亚洲视频在线观看| av在线播放精品| 一区二区三区乱码不卡18| 综合色丁香网| 中国国产av一级| 精品国产乱码久久久久久小说| av免费在线看不卡| av卡一久久| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 精品一区二区三卡| 成年av动漫网址| 亚洲精品一区蜜桃| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 免费大片黄手机在线观看| 久久免费观看电影| 高清av免费在线| 国产av国产精品国产| 欧美性感艳星| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 亚洲精品国产av蜜桃| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 久久影院123| 91在线精品国自产拍蜜月| 日本爱情动作片www.在线观看| 国产亚洲精品久久久com| 极品少妇高潮喷水抽搐| 成年人免费黄色播放视频| 国产一区二区三区av在线| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产极品天堂在线| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 一二三四中文在线观看免费高清| 九色亚洲精品在线播放| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 黑丝袜美女国产一区| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 大香蕉久久成人网| 少妇被粗大猛烈的视频| xxx大片免费视频| 午夜91福利影院| 欧美成人午夜免费资源| 国产欧美亚洲国产| 精品国产乱码久久久久久小说| 日日爽夜夜爽网站| 女人被躁到高潮嗷嗷叫费观| 国产色爽女视频免费观看| 国产在线一区二区三区精| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产成人精品福利久久| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 久久人人爽人人爽人人片va| 美女xxoo啪啪120秒动态图| 91精品国产国语对白视频| 91精品伊人久久大香线蕉| 97人妻天天添夜夜摸| 国产深夜福利视频在线观看| 欧美精品高潮呻吟av久久| 久久av网站| 国产有黄有色有爽视频| 精品少妇内射三级| av线在线观看网站| 国产一区二区激情短视频 | 人人澡人人妻人| 大香蕉97超碰在线| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 91精品三级在线观看| 插逼视频在线观看| 男女免费视频国产| 日本av免费视频播放| xxxhd国产人妻xxx| 欧美成人午夜精品| 日本欧美视频一区| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 日韩av不卡免费在线播放| 少妇被粗大猛烈的视频| 黄色怎么调成土黄色| 一二三四在线观看免费中文在 | 香蕉丝袜av| 精品久久久久久电影网| 免费观看无遮挡的男女| 青春草国产在线视频| av视频免费观看在线观看| 久久免费观看电影| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 热re99久久精品国产66热6| 黄色配什么色好看| 日韩伦理黄色片| 久久午夜福利片| 精品99又大又爽又粗少妇毛片| 国产不卡av网站在线观看| 18禁国产床啪视频网站| 黑丝袜美女国产一区| 永久免费av网站大全| 啦啦啦在线观看免费高清www| 精品卡一卡二卡四卡免费| 亚洲国产看品久久| 亚洲精品视频女| 久久午夜综合久久蜜桃| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 国产 精品1| 久久久久久久亚洲中文字幕| 黄色配什么色好看| 99热国产这里只有精品6| 桃花免费在线播放| 嫩草影院入口| 老熟女久久久| 免费av不卡在线播放| 女人精品久久久久毛片| 99久久精品国产国产毛片| 超碰97精品在线观看| 精品人妻一区二区三区麻豆| av.在线天堂| 中国三级夫妇交换| 视频中文字幕在线观看| 热99国产精品久久久久久7| 日韩欧美一区视频在线观看| 男人操女人黄网站| 国产免费视频播放在线视频| 亚洲国产精品国产精品| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 一级毛片 在线播放| 各种免费的搞黄视频| 黑人高潮一二区| 黄色怎么调成土黄色| 午夜精品国产一区二区电影| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 久久这里只有精品19| 国产黄色视频一区二区在线观看| 久久这里有精品视频免费| 又黄又爽又刺激的免费视频.| 亚洲成av片中文字幕在线观看 | 丝袜喷水一区| 99国产综合亚洲精品| 国产麻豆69| 毛片一级片免费看久久久久| 纯流量卡能插随身wifi吗| 在线天堂中文资源库| 91aial.com中文字幕在线观看| 日本av手机在线免费观看| 欧美xxxx性猛交bbbb| 国产淫语在线视频| 中文字幕人妻丝袜制服| 国产一区二区在线观看av| 观看美女的网站| 久久久精品区二区三区| 18+在线观看网站| 日韩av在线免费看完整版不卡| 国产亚洲欧美精品永久| 婷婷色综合www| 精品亚洲成a人片在线观看| 国产精品一区二区在线观看99| 99香蕉大伊视频| 精品少妇久久久久久888优播| 丰满饥渴人妻一区二区三| 亚洲人成网站在线观看播放| 久久久久久久久久久久大奶| 午夜激情久久久久久久| 亚洲成人手机| 久热久热在线精品观看| 岛国毛片在线播放| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 久久国产亚洲av麻豆专区| tube8黄色片| 一级片免费观看大全| 国产精品无大码| 伦理电影免费视频| 国产精品嫩草影院av在线观看| 久久人人97超碰香蕉20202| 制服丝袜香蕉在线| 中文字幕最新亚洲高清| 中文字幕亚洲精品专区| 天天操日日干夜夜撸| www.熟女人妻精品国产 | 性高湖久久久久久久久免费观看| 一区二区av电影网| 亚洲国产精品成人久久小说| 亚洲,欧美精品.| 国产一区二区在线观看av| 国产精品久久久久久精品电影小说| 久久婷婷青草| 亚洲欧美一区二区三区黑人 | 亚洲激情五月婷婷啪啪| 中国三级夫妇交换| 51国产日韩欧美| www.av在线官网国产| 我的女老师完整版在线观看| 51国产日韩欧美| 性高湖久久久久久久久免费观看| 中文欧美无线码| 黄色怎么调成土黄色| 妹子高潮喷水视频| 亚洲国产精品999| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕 | 欧美xxxx性猛交bbbb| 精品视频人人做人人爽| 人成视频在线观看免费观看| 在线观看美女被高潮喷水网站| 高清在线视频一区二区三区| 久久久亚洲精品成人影院| 日日爽夜夜爽网站| 午夜精品国产一区二区电影| 成人亚洲精品一区在线观看| av又黄又爽大尺度在线免费看| 麻豆乱淫一区二区| 欧美激情 高清一区二区三区| 欧美人与性动交α欧美精品济南到 | 人妻一区二区av| 99热网站在线观看| 99热这里只有是精品在线观看| 亚洲,欧美精品.| 国产精品国产三级专区第一集| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 美女国产高潮福利片在线看| 亚洲成av片中文字幕在线观看 | 精品熟女少妇av免费看| 国产精品女同一区二区软件| 亚洲成人一二三区av| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 中文字幕人妻熟女乱码| 美女福利国产在线| 成人综合一区亚洲| 最新的欧美精品一区二区| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 久久久国产欧美日韩av| 日本午夜av视频| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 精品国产一区二区三区四区第35| 一级片免费观看大全| 丰满迷人的少妇在线观看| 丝袜在线中文字幕| 久久国产精品大桥未久av| 国产成人精品婷婷| 天堂俺去俺来也www色官网| 免费大片黄手机在线观看| 99热网站在线观看| 丝袜脚勾引网站| 久久精品国产亚洲av涩爱| 免费播放大片免费观看视频在线观看| 午夜福利影视在线免费观看| 久久人人97超碰香蕉20202| 久久av网站| 26uuu在线亚洲综合色| 男女高潮啪啪啪动态图| 青春草国产在线视频| 久久女婷五月综合色啪小说| 久久人人爽人人爽人人片va| 韩国高清视频一区二区三区| 亚洲成色77777| 高清av免费在线| 国产一级毛片在线| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| av一本久久久久| 内地一区二区视频在线| 男的添女的下面高潮视频| 国产色爽女视频免费观看| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 永久网站在线| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲少妇的诱惑av| 国产av精品麻豆| 久久热在线av| 亚洲三级黄色毛片| 99热网站在线观看| 亚洲av综合色区一区| 午夜福利网站1000一区二区三区| 18禁在线无遮挡免费观看视频| 伦精品一区二区三区| 日韩av免费高清视频| 中文字幕人妻熟女乱码| 欧美bdsm另类| 亚洲成人一二三区av| 一级,二级,三级黄色视频| 一本大道久久a久久精品| 18禁国产床啪视频网站| 日韩大片免费观看网站| 免费看av在线观看网站| 成年美女黄网站色视频大全免费| 国产免费视频播放在线视频| 午夜福利,免费看| 有码 亚洲区| 久久久国产欧美日韩av| 少妇被粗大猛烈的视频| 免费日韩欧美在线观看| 黄色一级大片看看| 宅男免费午夜| 国产精品一国产av| 国产精品久久久久成人av| 日韩欧美一区视频在线观看| 亚洲国产精品专区欧美| 国产精品蜜桃在线观看| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 一二三四中文在线观看免费高清| av视频免费观看在线观看| 视频区图区小说| 婷婷色av中文字幕| av.在线天堂| 免费大片18禁| 一级爰片在线观看| 国产黄频视频在线观看| 五月天丁香电影| 夫妻性生交免费视频一级片| 欧美性感艳星| 亚洲国产看品久久| www.色视频.com| 日韩一区二区三区影片| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲国产最新在线播放| 在线精品无人区一区二区三| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产免费又黄又爽又色| 国产极品粉嫩免费观看在线| 少妇熟女欧美另类| 午夜福利在线观看免费完整高清在| 看免费av毛片| 另类亚洲欧美激情| 爱豆传媒免费全集在线观看| 国产精品蜜桃在线观看| 亚洲av中文av极速乱| 国产亚洲精品久久久com| 伦理电影大哥的女人| 国产高清国产精品国产三级| 一级爰片在线观看| 久久这里只有精品19| 蜜桃国产av成人99| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 国产精品久久久久成人av| 成人免费观看视频高清| 黄片播放在线免费| 在线观看免费视频网站a站| 色吧在线观看| 久久久久久人妻| 日本与韩国留学比较| 国产精品一区www在线观看| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 国产av国产精品国产| a级片在线免费高清观看视频| xxx大片免费视频| 精品人妻一区二区三区麻豆| 欧美日韩精品成人综合77777| 欧美xxxx性猛交bbbb| 寂寞人妻少妇视频99o| 丝袜美足系列| 免费在线观看完整版高清| 日韩中文字幕视频在线看片| 国产在线一区二区三区精| 亚洲国产精品专区欧美| 老熟女久久久| 我的女老师完整版在线观看| videos熟女内射| 日日撸夜夜添| videos熟女内射| 十分钟在线观看高清视频www| 三上悠亚av全集在线观看| 亚洲美女黄色视频免费看| 狂野欧美激情性bbbbbb| 日本黄大片高清| 国产精品熟女久久久久浪| 欧美xxⅹ黑人| 大香蕉97超碰在线| 高清黄色对白视频在线免费看| 老司机亚洲免费影院| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 女性被躁到高潮视频| 国产福利在线免费观看视频| av女优亚洲男人天堂| 男女免费视频国产| 亚洲四区av| 国产免费福利视频在线观看| 亚洲精品日本国产第一区| 午夜福利网站1000一区二区三区| av女优亚洲男人天堂| 欧美精品一区二区大全| 国产成人aa在线观看| 18在线观看网站| 国产69精品久久久久777片| 男人操女人黄网站| 国产一级毛片在线| 免费观看a级毛片全部| 另类精品久久| 精品人妻偷拍中文字幕| 美女国产高潮福利片在线看| 永久网站在线| 五月天丁香电影| 久久免费观看电影| 欧美xxxx性猛交bbbb| 最新的欧美精品一区二区| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 欧美日韩成人在线一区二区| 飞空精品影院首页| 日韩精品有码人妻一区| 亚洲美女搞黄在线观看| 亚洲美女视频黄频| 韩国精品一区二区三区 | 男男h啪啪无遮挡| 波野结衣二区三区在线| 9191精品国产免费久久| 国产熟女欧美一区二区| 99久久精品国产国产毛片| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 咕卡用的链子| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲精品第二区| 午夜av观看不卡| 欧美成人午夜免费资源| 一级毛片 在线播放| 青春草视频在线免费观看| 久久久久视频综合| 亚洲欧美色中文字幕在线| 少妇的逼好多水| 一本一本久久a久久精品综合妖精 国产伦在线观看视频一区 | 国产精品久久久久久久电影| 中文字幕精品免费在线观看视频 | 美国免费a级毛片| a级毛片在线看网站|