• <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 ?

    基于變分模態(tài)分解與圖信號(hào)指標(biāo)的配電網(wǎng)高阻接地故障識(shí)別算法

    2021-05-23 06:29:42肖啟明郭謀發(fā)
    電氣技術(shù) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:零序決策樹分量

    肖啟明 郭謀發(fā)

    (福州大學(xué)電氣工程與自動(dòng)化學(xué)院,福州 350108)

    0 引言

    在配電網(wǎng)中,線路接觸混凝土、草地、砂石等高阻抗導(dǎo)體表面時(shí),易發(fā)生高阻接地故障(high impedance fault, HIF),其故障電流幅值低,傳統(tǒng)過(guò)電流繼電器無(wú)法檢測(cè)到[1]。盡管較低的電流幅值不易損壞電力系統(tǒng)的元件,但由于HIF常伴隨著電弧的燃燒,因此會(huì)危及動(dòng)物與人類的生命安全,甚至引發(fā)火災(zāi)造成重大經(jīng)濟(jì)損失[2]。相關(guān)報(bào)告指出,在配電網(wǎng)故障中,大約有5%~20%是HIF[3],但隨著配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜[4-5],實(shí)際HIF比例已遠(yuǎn)高于該數(shù)值。

    經(jīng)過(guò)大量專家的研究,現(xiàn)有的高阻接地故障識(shí)別方法可分為時(shí)域法、頻域法與時(shí)頻域法。時(shí)域法通?;陔妷?、電流信號(hào)的時(shí)域特性。文獻(xiàn)[6]將零序電流的功率變化量作為故障的判斷依據(jù)。文獻(xiàn)[7]利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)技術(shù)來(lái)提取故障電流的特征。文獻(xiàn)[8]利用故障電流連續(xù)半周波間的KL(Kullback-Leibler)散度作為HIF檢測(cè)指標(biāo)。時(shí)域法雖然結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,但可能會(huì)丟失重要的頻域信息,降低方法的有效性。

    頻域法基于HIF電信號(hào)的高低頻分量特性。文獻(xiàn)[9]將低次諧波的總能量作為HIF判斷標(biāo)準(zhǔn)。文獻(xiàn)[10]利用低次諧波之間的距離變化來(lái)檢測(cè)HIF。頻域法雖然能夠利用HIF的頻域特征,但由于非線性負(fù)載與HIF的頻域特征過(guò)于相似,因此無(wú)法將其區(qū)分。

    近年來(lái),在時(shí)頻域研究中涌現(xiàn)了多種HIF檢測(cè)技術(shù)。文獻(xiàn)[11]使用局部特征尺度分解(local characteristic scale decomposition, LCD)構(gòu)造三相電流的時(shí)頻矩陣,各個(gè)頻帶的標(biāo)準(zhǔn)差作為HIF特征。文獻(xiàn)[12]利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition, EMD)得到的本征模態(tài)分量(intrinsic mode functions, IMF)作為故障特征,以此訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network, ANN)來(lái)區(qū)分HIF與非HIF。文獻(xiàn)[13]結(jié)合變分模態(tài)分解(variational mode decomposition, VMD)與時(shí)間熵為HIF檢測(cè)引進(jìn)了新的故障指標(biāo)。文獻(xiàn)[14]使用小波分解(wavelet decomposition, WT)與軟閾值降噪技術(shù)作為HIF現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)手段。VMD相較WT,避免了人為選擇母小波的過(guò)程;相較EMD,避免可能出現(xiàn)的模態(tài)混疊效應(yīng);相較LCD,具有更不明顯的端點(diǎn)效應(yīng)。因此選用VMD作為故障特征的提取手段。

    當(dāng)配電網(wǎng)發(fā)生HIF與投切事件時(shí),零序電流的本征模態(tài)分量圖會(huì)發(fā)生結(jié)構(gòu)變化,圖內(nèi)每條邊的權(quán)值相應(yīng)改變,而圖信號(hào)指標(biāo)[15]作為圖矩陣的特征值函數(shù),能有效區(qū)分不同的變化。因此,本文結(jié)合VMD與圖信號(hào)指標(biāo),提出一種全新的HIF識(shí)別算法。

    1 高阻接地故障識(shí)別算法

    1.1 變分模態(tài)分解

    VMD是一種能將任意信號(hào)f(t)分解為多個(gè)模態(tài)信號(hào)的分解方法。具體步驟如下:

    1)假設(shè)f(t)由有限個(gè)具有稀疏特性的本征模態(tài)分量{u1,…,uK}構(gòu)成,其中心頻率分別為{ω1,…,ωK},將各模態(tài)分量的聚集帶寬之和的最小值作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),則有

    式中:δ(t)為脈沖函數(shù);?t為函數(shù)對(duì)t求偏導(dǎo)數(shù)。

    2)利用拉格朗日公式將上述優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為非約束性變分問(wèn)題,并引入二次懲罰項(xiàng)增強(qiáng)函數(shù)的收斂性,即

    式中:α為懲罰因子;λ(t)為約束項(xiàng)。

    3)應(yīng)用交替方向乘子法,按式(4)和式(5)迭代求取上述最小優(yōu)化問(wèn)題。

    式(6)為上述迭代的收斂條件,ε為收斂的精度。

    4)利用傅里葉變換求解式(4)和式(5)的頻域解即當(dāng)前信號(hào)的各模態(tài)分量與對(duì)應(yīng)的中心頻率,即

    1.2 峭度

    故障零序電流信號(hào)經(jīng)VMD后能夠得到若干個(gè)本征模態(tài)分量,為選取故障突變程度最顯著的模態(tài)分量,引進(jìn)峭度的概念。

    峭度是信號(hào)的四階平均值,屬于無(wú)量綱參數(shù),其值越大則表示突變的程度越高,更有利于提取故障特征。

    式中:Ku為峭度;x為一組信號(hào);μ、σ分別為信號(hào)的統(tǒng)計(jì)均值與方差。

    分別計(jì)算200組HIF、100組負(fù)荷投切(load switching, LS)與100組電容器投切(capacitor switching, CS)事件的零序電流的峭度均值,見表1。結(jié)果表明,IMF2在三種事件中的峭度值均為最大,因此選用IMF2作為故障特征的圖信號(hào)。

    表1 各本征模態(tài)分量對(duì)應(yīng)的峭度均值

    1.3 圖信號(hào)指標(biāo)

    由于本征模態(tài)分量由若干個(gè)相鄰離散點(diǎn)連接構(gòu)成,因此,本征模態(tài)分量可當(dāng)作無(wú)向圖。設(shè)模態(tài)分量由n個(gè)點(diǎn){x1,…,xn}與m條邊構(gòu)成,其中連續(xù)的兩個(gè)點(diǎn)構(gòu)成一條邊,即m=n+1條。

    1)求取該模態(tài)分量中各條邊的權(quán)值ijω并賦予對(duì)應(yīng)的鄰接矩陣W。

    式中:h可根據(jù)兩點(diǎn)之間的距離大小人為選定,此處取0.01;ix、xj為兩個(gè)相鄰點(diǎn)。

    2)求取度對(duì)角矩陣D,其元素為

    3)求取拉普拉斯矩陣L,即

    4)求取拉普拉斯矩陣L與鄰接矩陣W的所有特征值,即

    式中:zi、iy、iλ、iμ為L(zhǎng)與W對(duì)應(yīng)的特征向量與特征值。

    5)得到圖的鄰接矩陣譜σ(W)={λ1,λ2,…,λn}與拉普拉斯矩陣譜σ(L)= {μ1,μ2,…,μn},即

    6)計(jì)算常見的五個(gè)圖信號(hào)指標(biāo),分別為圖能量指標(biāo)(S1)、Estrada指標(biāo)(S2)、拉普拉斯能量(S3)、拉普拉斯Estrada指標(biāo)(S4)、類拉普拉斯能量不變量(S5),則有

    1.4 隨機(jī)森林

    隨機(jī)森林是分類回歸樹的集成算法,其本質(zhì)是基于基尼指數(shù)的二叉決策樹,它可以同時(shí)處理離散型數(shù)據(jù)和連續(xù)型數(shù)據(jù)。決策樹具體的構(gòu)造過(guò)程如下:

    1)采集所需要的樣本保存為樣本庫(kù)D,并計(jì)算其基尼指數(shù),即

    式中:pk為第k類樣本占樣本庫(kù)D的比例;pk′為非第k類樣本占樣本庫(kù)D的比例;s為樣本庫(kù)中的樣本類。顯然,Gini值越小則表示第k類樣本在樣本庫(kù)的占比越大。

    2)計(jì)算根據(jù)特征v所劃分的樣本v D的基尼指數(shù)為

    式中:V為樣本的特征數(shù)量;|D|為樣本庫(kù)的數(shù)量。

    3)根據(jù)第2)步得到的不同特征下劃分樣本的基尼指數(shù),得到最敏感的特征(即基尼指數(shù)最小),以此構(gòu)建決策樹樹枝。

    4)去除已使用的特征,重復(fù)步驟2)和步驟3),滿足所有樹枝下的數(shù)據(jù)類別均一致或所有特征使用完畢時(shí),則決策樹構(gòu)建完畢。

    隨機(jī)森林與決策樹構(gòu)建不同的地方在于它在步驟2)任意選擇V個(gè)特征中的a個(gè)(a<V)進(jìn)行多個(gè)決策樹的建立,而不是一次性遍歷所有特征,這使得它較決策樹具有更好的泛化能力。

    隨機(jī)森林特征重要性評(píng)估:

    1)設(shè)隨機(jī)森林共有b棵決策樹,當(dāng)?shù)趇棵決策樹的樹枝j分裂到樹枝l、r時(shí),得到特征v在樹枝j分裂前后的基尼指數(shù)變化量Pivj,即重要性為

    式中,Gini(Dvj)、Gini(Dvl)、Gini(Dvr)分別為在樹枝j根據(jù)特征v所劃分的樣本基尼指數(shù)。

    2)設(shè)特征v出現(xiàn)在第i棵決策樹的c根樹枝,得到特征v在第i棵決策樹的重要性Piv為

    3)求特征v對(duì)隨機(jī)森林重要性即b棵決策樹的特征重要性之和vP為

    4)將V個(gè)特征的重要性進(jìn)行歸一化處理得到重要性評(píng)分IMPv為

    2 故障識(shí)別算法流程

    利用VMD與圖信號(hào)指標(biāo)提取故障時(shí)零序電流的特征,并通過(guò)隨機(jī)森林進(jìn)行特征重要性評(píng)估,選取重要性評(píng)分最高的特征,再通過(guò)隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類。識(shí)別算法流程如圖1所示。具體步驟如下:

    圖1 識(shí)別算法流程

    1)信號(hào)采集。采集仿真線路上發(fā)生HIF、電容器投切和負(fù)荷投切事件下的零序電流,截取故障前一個(gè)周波與后三個(gè)周波作為樣本。

    2)特征提取。通過(guò)VMD得到三個(gè)本征模態(tài)分量(IMF1、IMF2、IMF3),再計(jì)算對(duì)應(yīng)的峭度,選取峭度值最大(對(duì)突變最敏感)的模態(tài)分量(IMF2),并計(jì)算對(duì)應(yīng)的五個(gè)圖信號(hào)指標(biāo)。

    3)特征重要性評(píng)估。通過(guò)隨機(jī)森林算法選取最敏感的前三個(gè)指標(biāo)作為故障特征。

    4)故障分類。通過(guò)隨機(jī)森林分類器對(duì)故障特征進(jìn)行分類。

    3 仿真與驗(yàn)證

    3.1 HIF模型

    以往已經(jīng)提出多種HIF模型,例如Mayr、Cassie、Schwarz及控制論模型[16]。這些模型雖然能夠模擬故障電流的多種特性,但也引入了數(shù)個(gè)復(fù)雜的微分方程,這不利于仿真模型的搭建與運(yùn)行。因此,選用根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)搭建的Emanuel模型。該模型通過(guò)控制兩個(gè)電阻的阻值來(lái)模擬故障電流的半周期不對(duì)稱性,通過(guò)兩個(gè)反并聯(lián)二極管與直流電源串聯(lián)來(lái)模擬故障電流的零休特性。Emanuel模型如圖2所示。

    圖2 Emanuel模型

    由于在配電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行中,故障線路可能同時(shí)接觸不同的故障表面,因此Emanuel模型也衍生出并聯(lián)形式[14],如圖3所示。該模型通過(guò)設(shè)置直流電源幅值、電阻的大小及開關(guān)通斷時(shí)間來(lái)模擬多重故障電流混合的效果,同時(shí)也可模擬故障電流的累積效應(yīng)、肩峰特性、間歇性與不對(duì)稱性等。該模型的參數(shù)設(shè)置見表2。

    圖3 并聯(lián)Emanuel模型

    表2 并聯(lián)Emanuel模型參數(shù)設(shè)置

    3.2 10kV配電網(wǎng)模型

    在PSCAD/EMTDC中,建立一個(gè)10kV輻射型配電網(wǎng)模型,如圖4所示。線路參數(shù)見表3。選用圖3中并聯(lián)Emanuel模型,故障初相角設(shè)置為0°、60°、90°、120°。

    圖4 10kV配電網(wǎng)模型

    表3 配電網(wǎng)模型線路參數(shù)

    線路l22發(fā)生HIF、電容器投切(CS)、負(fù)荷投切(LS)時(shí),母線采集的零序電流如圖5(a)~圖5(c)所示。可見,發(fā)生高阻接地故障時(shí),零序電流產(chǎn)生突變,并具有明顯的零休與半周期不對(duì)稱性,隨著時(shí)間累積,電流幅值會(huì)增長(zhǎng)到一個(gè)極大值。發(fā)生CS時(shí),線路上大量高頻分量導(dǎo)致零序電流產(chǎn)生突變。投入不平衡負(fù)荷時(shí),瞬時(shí)高頻分量使零序電流產(chǎn)生暫態(tài)突變,之后回到穩(wěn)定狀態(tài)。

    通過(guò)VMD提取圖5(a)~圖5(c)的IMF2分量,如圖5(d)~圖5(f)所示。發(fā)生HIF時(shí),IMF2會(huì)產(chǎn)生持續(xù)的突變,并在某一時(shí)刻達(dá)到最大值。而LS、CS發(fā)生時(shí),IMF2突變僅發(fā)生在事件初期暫態(tài)時(shí)刻,之后回到穩(wěn)定狀態(tài)。

    圖5 HIF、CS、LS的零序電流與對(duì)應(yīng)的IMF2

    基于上述不同事件下IMF2圖結(jié)構(gòu)的差異,選用圖信號(hào)指標(biāo)作為故障特征。首先,采集200組HIF,100組CS和100組LS的零序電流作為樣本庫(kù),隨機(jī)選取70%用于訓(xùn)練,30%用于測(cè)試;其次,通過(guò)VMD得到零序電流的IMF2分量,并求取對(duì)應(yīng)的五個(gè)圖信號(hào)指標(biāo);接著,通過(guò)隨機(jī)森林算法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行特征重要性評(píng)估,其結(jié)果見表4;最后,選擇S2、S3、S5作為故障特征輸入隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類,測(cè)試準(zhǔn)確率高達(dá)98.33%。

    表4 圖信號(hào)指標(biāo)重要性評(píng)估結(jié)果

    考慮噪聲對(duì)所提算法的影響,上述測(cè)試樣本疊加信噪比為30dB的高斯白噪聲,對(duì)應(yīng)的信噪比為30dB時(shí)的零序電流與IMF2如圖6所示。對(duì)比圖5(d)~圖5(f)與圖6(d)~圖6(f)可知,LS與CS的IMF2突變?nèi)匀粌H出現(xiàn)在投切事件的初期,而HIF的IMF2突變?cè)诠收铣掷m(xù)期間一直存在。最后,通過(guò)隨機(jī)森林分類器對(duì)該組噪聲測(cè)試波形進(jìn)行測(cè)試,準(zhǔn)確率仍高達(dá)96.67%。

    圖6 信噪比為30dB時(shí)的零序電流與對(duì)應(yīng)的IMF2

    4 結(jié)論

    基于配電網(wǎng)發(fā)生不同事件時(shí),本征模態(tài)分量圖結(jié)構(gòu)之間的差異,本文提出了一種結(jié)合VMD與圖信號(hào)指標(biāo)的HIF檢測(cè)算法。經(jīng)過(guò)PSCAD/EMTDC的仿真測(cè)試及噪聲干擾測(cè)試,得到以下結(jié)論:

    1)圖信號(hào)指標(biāo)能夠區(qū)分不同的本征模態(tài)分量。

    2)所提算法能夠區(qū)分HIF、負(fù)荷投切與電容器投切。

    3)該算法具備抗噪能力,在信噪比為30dB的噪聲干擾下,仍保持較高準(zhǔn)確率。

    猜你喜歡
    零序決策樹分量
    帽子的分量
    一物千斤
    智族GQ(2019年9期)2019-10-28 08:16:21
    一種針對(duì)不均衡數(shù)據(jù)集的SVM決策樹算法
    決策樹和隨機(jī)森林方法在管理決策中的應(yīng)用
    電子制作(2018年16期)2018-09-26 03:27:06
    論《哈姆雷特》中良心的分量
    分量
    基于決策樹的出租車乘客出行目的識(shí)別
    6kV供電系統(tǒng)零序保護(hù)誤動(dòng)作處理
    大電流接地系統(tǒng)接地故障時(shí)零序電壓分析
    基于肺癌CT的決策樹模型在肺癌診斷中的應(yīng)用
    国产深夜福利视频在线观看| 在线天堂最新版资源| 成人毛片a级毛片在线播放| 99热国产这里只有精品6| 亚洲精品国产色婷婷电影| 一本一本综合久久| 成人综合一区亚洲| 天堂中文最新版在线下载| 日韩制服骚丝袜av| 国产成人免费无遮挡视频| 婷婷色av中文字幕| 尾随美女入室| 午夜av观看不卡| 国产高清国产精品国产三级| 亚洲精品第二区| 精品一品国产午夜福利视频| 久久女婷五月综合色啪小说| 国产欧美日韩综合在线一区二区 | 精品一区二区三区视频在线| 久久精品国产亚洲av天美| 久久精品国产亚洲av涩爱| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲真实伦在线观看| 三级经典国产精品| 国产精品国产av在线观看| 国产伦理片在线播放av一区| 国产日韩欧美亚洲二区| 女性被躁到高潮视频| 97在线视频观看| 丰满人妻一区二区三区视频av| 国产伦精品一区二区三区视频9| 国产极品粉嫩免费观看在线 | 久久久久久久久久人人人人人人| 亚洲无线观看免费| 蜜桃在线观看..| 赤兔流量卡办理| 一级爰片在线观看| 九九爱精品视频在线观看| h视频一区二区三区| 亚洲av在线观看美女高潮| 91成人精品电影| 一级爰片在线观看| tube8黄色片| 久久精品国产亚洲av天美| 精品亚洲成a人片在线观看| 91成人精品电影| videos熟女内射| 午夜影院在线不卡| 久久精品熟女亚洲av麻豆精品| 日本欧美视频一区| 国产精品国产av在线观看| 九九在线视频观看精品| 一边亲一边摸免费视频| 国产精品国产三级国产专区5o| 欧美高清成人免费视频www| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 午夜久久久在线观看| 男人爽女人下面视频在线观看| 免费少妇av软件| 精品熟女少妇av免费看| av一本久久久久| 久久精品夜色国产| 亚洲国产日韩一区二区| 日本vs欧美在线观看视频 | 亚洲,欧美,日韩| 黄片无遮挡物在线观看| 青青草视频在线视频观看| 国产精品久久久久久精品古装| 国产毛片在线视频| 视频区图区小说| av卡一久久| av线在线观看网站| 高清黄色对白视频在线免费看 | 内射极品少妇av片p| 日日啪夜夜撸| 久久韩国三级中文字幕| 免费黄频网站在线观看国产| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 国产亚洲91精品色在线| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 97超碰精品成人国产| av在线观看视频网站免费| 久久综合国产亚洲精品| 伊人久久国产一区二区| 中文天堂在线官网| 亚洲精品久久午夜乱码| 亚洲国产成人一精品久久久| 在线天堂最新版资源| xxx大片免费视频| 亚洲国产精品成人久久小说| 久久久久久久久久成人| 看非洲黑人一级黄片| 91久久精品国产一区二区成人| 亚洲美女搞黄在线观看| 亚洲av日韩在线播放| 国产精品欧美亚洲77777| 亚洲精品第二区| 国产精品99久久久久久久久| 亚洲怡红院男人天堂| 亚洲综合精品二区| 国产成人午夜福利电影在线观看| 99热国产这里只有精品6| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 成年女人在线观看亚洲视频| 最新的欧美精品一区二区| 亚洲情色 制服丝袜| 国产精品久久久久久久久免| 熟女电影av网| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 97精品久久久久久久久久精品| 中文字幕人妻熟人妻熟丝袜美| 亚洲,欧美,日韩| 最近中文字幕2019免费版| 精品国产乱码久久久久久小说| 久久97久久精品| 午夜精品国产一区二区电影| 两个人的视频大全免费| 日韩成人av中文字幕在线观看| 91精品国产九色| 久久久国产精品麻豆| av免费在线看不卡| 日韩一区二区三区影片| 国产成人精品福利久久| 久久久久视频综合| 婷婷色av中文字幕| 性高湖久久久久久久久免费观看| 日韩中文字幕视频在线看片| 亚洲精品中文字幕在线视频 | 国产高清国产精品国产三级| 纯流量卡能插随身wifi吗| 久久国产精品大桥未久av | 麻豆成人av视频| 久久久久精品久久久久真实原创| a 毛片基地| 中国美白少妇内射xxxbb| 日本午夜av视频| 丰满少妇做爰视频| 蜜桃在线观看..| 欧美bdsm另类| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 免费少妇av软件| 国产极品天堂在线| videossex国产| 丁香六月天网| 亚洲精品,欧美精品| 91精品国产国语对白视频| 久久久久久久国产电影| 少妇的逼水好多| 全区人妻精品视频| 婷婷色综合大香蕉| 黄色怎么调成土黄色| 国产精品久久久久久精品电影小说| 伊人久久国产一区二区| 人妻制服诱惑在线中文字幕| av在线观看视频网站免费| 欧美国产精品一级二级三级 | 免费观看在线日韩| 色婷婷av一区二区三区视频| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 超碰97精品在线观看| 久久久欧美国产精品| 国产免费福利视频在线观看| 国产一区二区在线观看av| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 亚洲国产色片| 夜夜爽夜夜爽视频| 国产av码专区亚洲av| 少妇丰满av| 91在线精品国自产拍蜜月| 亚洲欧美一区二区三区国产| 高清在线视频一区二区三区| 国产在线视频一区二区| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 欧美日韩精品成人综合77777| 黑人猛操日本美女一级片| 亚洲综合精品二区| 国产精品久久久久久久久免| 国产淫语在线视频| 三级经典国产精品| 国产熟女午夜一区二区三区 | 日韩av免费高清视频| 免费观看的影片在线观看| 老熟女久久久| h日本视频在线播放| 最黄视频免费看| 好男人视频免费观看在线| 精品久久久噜噜| 91午夜精品亚洲一区二区三区| 日日摸夜夜添夜夜爱| 国产色婷婷99| 国产 一区精品| 一本大道久久a久久精品| 国产又色又爽无遮挡免| 丰满人妻一区二区三区视频av| 国产乱来视频区| 国产男女超爽视频在线观看| 一级毛片电影观看| 亚洲av在线观看美女高潮| 日韩av在线免费看完整版不卡| 卡戴珊不雅视频在线播放| 精品视频人人做人人爽| 精品久久久久久电影网| 97精品久久久久久久久久精品| 亚洲经典国产精华液单| 伦理电影免费视频| 国产一区有黄有色的免费视频| 中文欧美无线码| 午夜福利影视在线免费观看| 在线精品无人区一区二区三| 国产国拍精品亚洲av在线观看| 久久久久久久大尺度免费视频| 男女免费视频国产| 成人无遮挡网站| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 亚州av有码| 国产一级毛片在线| 在线看a的网站| 欧美性感艳星| 中文字幕亚洲精品专区| 久久女婷五月综合色啪小说| 女人精品久久久久毛片| 精品久久久精品久久久| av在线老鸭窝| 色5月婷婷丁香| 亚洲真实伦在线观看| 亚洲av福利一区| 男人和女人高潮做爰伦理| 国产高清三级在线| 婷婷色综合大香蕉| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 在线天堂最新版资源| 天堂8中文在线网| 精品久久久噜噜| 26uuu在线亚洲综合色| 在线 av 中文字幕| 欧美区成人在线视频| 我要看日韩黄色一级片| 亚洲第一av免费看| 视频区图区小说| 人妻系列 视频| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 欧美一级a爱片免费观看看| 欧美日韩精品成人综合77777| 曰老女人黄片| 天堂中文最新版在线下载| 亚洲,一卡二卡三卡| 男女无遮挡免费网站观看| 精品国产乱码久久久久久小说| 亚洲欧美一区二区三区国产| 国产精品一区二区性色av| 美女福利国产在线| 欧美激情国产日韩精品一区| 久久ye,这里只有精品| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 在线观看免费视频网站a站| 精品一区二区免费观看| 国产爽快片一区二区三区| 男人舔奶头视频| 国产亚洲精品久久久com| 伦理电影大哥的女人| 久久久精品94久久精品| 成年女人在线观看亚洲视频| 五月玫瑰六月丁香| 精品亚洲成国产av| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 色视频www国产| 人妻夜夜爽99麻豆av| 国产精品久久久久久av不卡| 亚洲国产日韩一区二区| 国产日韩一区二区三区精品不卡 | 91精品一卡2卡3卡4卡| 国产精品人妻久久久影院| 国产91av在线免费观看| 婷婷色综合大香蕉| 久热久热在线精品观看| 国产午夜精品久久久久久一区二区三区| 在线 av 中文字幕| 国产免费福利视频在线观看| 一区二区三区乱码不卡18| 国产在线视频一区二区| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 精品一品国产午夜福利视频| 夜夜爽夜夜爽视频| 久久亚洲国产成人精品v| 麻豆成人av视频| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 九色成人免费人妻av| 最近中文字幕高清免费大全6| 高清欧美精品videossex| 亚洲国产成人一精品久久久| 九九在线视频观看精品| 精品久久久久久久久av| 建设人人有责人人尽责人人享有的| 成年人免费黄色播放视频 | 少妇裸体淫交视频免费看高清| 99九九在线精品视频 | 国产极品天堂在线| 久久久亚洲精品成人影院| 免费av中文字幕在线| 老司机影院成人| 久久毛片免费看一区二区三区| 一区在线观看完整版| 天堂8中文在线网| 亚洲精品一区蜜桃| 亚洲av日韩在线播放| 青青草视频在线视频观看| 99久久人妻综合| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲欧洲日产国产| 99久国产av精品国产电影| 免费观看无遮挡的男女| av在线老鸭窝| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 国产视频首页在线观看| 丝袜在线中文字幕| 看十八女毛片水多多多| 日本vs欧美在线观看视频 | 国产免费又黄又爽又色| 22中文网久久字幕| 校园人妻丝袜中文字幕| 十八禁高潮呻吟视频 | 人妻人人澡人人爽人人| 久热这里只有精品99| 成人黄色视频免费在线看| 日韩欧美精品免费久久| 免费看不卡的av| 亚洲怡红院男人天堂| 国产成人aa在线观看| 大话2 男鬼变身卡| 国产在视频线精品| 全区人妻精品视频| 国内精品宾馆在线| 欧美xxⅹ黑人| 曰老女人黄片| 男女啪啪激烈高潮av片| 国产精品久久久久久精品电影小说| 亚洲第一区二区三区不卡| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 成年人免费黄色播放视频 | 成人午夜精彩视频在线观看| a级毛片免费高清观看在线播放| av专区在线播放| 久久久国产一区二区| 黄色欧美视频在线观看| 精品久久久久久久久av| 另类亚洲欧美激情| 中国国产av一级| 国产午夜精品一二区理论片| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 女的被弄到高潮叫床怎么办| 一区在线观看完整版| 国产精品久久久久久精品古装| av播播在线观看一区| 天堂俺去俺来也www色官网| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 99热这里只有是精品在线观看| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 少妇人妻精品综合一区二区| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 人妻系列 视频| 最新的欧美精品一区二区| 一级毛片 在线播放| 久久久久久久大尺度免费视频| 五月伊人婷婷丁香| 免费黄网站久久成人精品| 五月伊人婷婷丁香| 国产深夜福利视频在线观看| 亚洲av成人精品一二三区| 亚洲不卡免费看| 亚洲美女视频黄频| 日本91视频免费播放| 国产成人免费观看mmmm| av在线老鸭窝| 免费久久久久久久精品成人欧美视频 | 国产人伦9x9x在线观看| 午夜福利,免费看| 国产精品一区二区免费欧美 | 一区二区三区乱码不卡18| 丝袜美腿诱惑在线| 在线 av 中文字幕| 免费看十八禁软件| 热re99久久精品国产66热6| 大香蕉久久成人网| 欧美日韩亚洲高清精品| 成人手机av| 婷婷色av中文字幕| 国产成人av教育| 日韩欧美国产一区二区入口| 桃花免费在线播放| 亚洲国产看品久久| 久久午夜综合久久蜜桃| 国产一区二区三区综合在线观看| 黄色a级毛片大全视频| 国产欧美日韩精品亚洲av| 国产av国产精品国产| 大香蕉久久网| 一区二区三区乱码不卡18| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 女性被躁到高潮视频| 伊人亚洲综合成人网| 97人妻天天添夜夜摸| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲熟女毛片儿| 亚洲熟女精品中文字幕| 日韩欧美国产一区二区入口| 久久久久国产一级毛片高清牌| 久久狼人影院| 伦理电影免费视频| 亚洲精品美女久久av网站| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 成人亚洲精品一区在线观看| 两性午夜刺激爽爽歪歪视频在线观看 | 真人做人爱边吃奶动态| 91av网站免费观看| av免费在线观看网站| 视频在线观看一区二区三区| 国产成人欧美| 人人妻人人澡人人看| 国产亚洲精品第一综合不卡| 大片电影免费在线观看免费| 黄片小视频在线播放| 免费在线观看日本一区| 黄色视频,在线免费观看| 老司机深夜福利视频在线观看 | 美女视频免费永久观看网站| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 少妇精品久久久久久久| 免费av中文字幕在线| 欧美黄色片欧美黄色片| 99久久综合免费| 国产亚洲精品久久久久5区| 曰老女人黄片| 成年人黄色毛片网站| 伊人久久大香线蕉亚洲五| 老司机午夜十八禁免费视频| av网站在线播放免费| 999久久久国产精品视频| 免费观看a级毛片全部| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 欧美xxⅹ黑人| 99久久综合免费| 国产在线视频一区二区| 国产精品一区二区免费欧美 | 亚洲av男天堂| 国产亚洲一区二区精品| 日韩人妻精品一区2区三区| av电影中文网址| av有码第一页| 午夜免费鲁丝| 1024香蕉在线观看| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 亚洲成人免费av在线播放| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 制服人妻中文乱码| av有码第一页| 五月天丁香电影| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 老司机靠b影院| 免费不卡黄色视频| 考比视频在线观看| 日日爽夜夜爽网站| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 亚洲三区欧美一区| 极品人妻少妇av视频| 久久狼人影院| 久久久久久久精品精品| 欧美激情高清一区二区三区| 狂野欧美激情性bbbbbb| 中文字幕人妻熟女乱码| 一个人免费看片子| 精品一区在线观看国产| www.av在线官网国产| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 国产精品 国内视频| 国产精品久久久久久精品古装| 性少妇av在线| 另类亚洲欧美激情| 精品高清国产在线一区| av网站免费在线观看视频| 性色av一级| 亚洲国产av新网站| 日韩精品免费视频一区二区三区| 高潮久久久久久久久久久不卡| 大陆偷拍与自拍| 黄色视频在线播放观看不卡| 99精品久久久久人妻精品| 99国产极品粉嫩在线观看| 欧美中文综合在线视频| 久久久久精品人妻al黑| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 亚洲五月婷婷丁香| 国产野战对白在线观看| 正在播放国产对白刺激| 亚洲av电影在线进入| 精品福利观看| 久久香蕉激情| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 黄片播放在线免费| 国产精品自产拍在线观看55亚洲 | 成人黄色视频免费在线看| 欧美日韩黄片免| 久久性视频一级片| 久久久久久免费高清国产稀缺| 国产精品 国内视频| 97人妻天天添夜夜摸| 大型av网站在线播放| 午夜91福利影院| 亚洲人成77777在线视频| 窝窝影院91人妻| 国产免费现黄频在线看| 热re99久久国产66热| 国产精品九九99| 中文字幕高清在线视频| 午夜福利在线免费观看网站| 国产成人精品久久二区二区免费| 性高湖久久久久久久久免费观看| 真人做人爱边吃奶动态| 久久女婷五月综合色啪小说| 亚洲av片天天在线观看| 成在线人永久免费视频| 亚洲专区字幕在线| 男女免费视频国产| 亚洲国产欧美日韩在线播放| av网站在线播放免费| 成年人免费黄色播放视频| 老司机亚洲免费影院| 日本av免费视频播放| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 午夜免费鲁丝| 亚洲av日韩在线播放| 飞空精品影院首页| 老司机午夜福利在线观看视频 | 国产一区二区激情短视频 | 亚洲av电影在线进入| 日韩欧美一区二区三区在线观看 | 三级毛片av免费| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| 啦啦啦在线免费观看视频4| 天天操日日干夜夜撸| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 性少妇av在线| 欧美97在线视频| 国产高清videossex| 午夜福利,免费看| 久久99热这里只频精品6学生| 久久久国产精品麻豆| 欧美日韩国产mv在线观看视频| 俄罗斯特黄特色一大片| 热99国产精品久久久久久7| 电影成人av| 亚洲精品在线美女| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 女人精品久久久久毛片| 欧美精品高潮呻吟av久久| 狂野欧美激情性xxxx| 一二三四社区在线视频社区8| 欧美国产精品va在线观看不卡| 久久香蕉激情| 两个人免费观看高清视频| 精品国产国语对白av| 大型av网站在线播放| 一边摸一边做爽爽视频免费| 一区在线观看完整版| videos熟女内射| 一级片'在线观看视频| 久久久精品免费免费高清| 青青草视频在线视频观看| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 久久 成人 亚洲| 丝袜美腿诱惑在线| 下体分泌物呈黄色| 免费人妻精品一区二区三区视频| 飞空精品影院首页| 少妇人妻久久综合中文| 美女中出高潮动态图| 久久国产精品人妻蜜桃| 国产亚洲欧美在线一区二区| 欧美精品啪啪一区二区三区 | 黑人巨大精品欧美一区二区mp4| 国产区一区二久久| 亚洲国产日韩一区二区| 久热爱精品视频在线9| 日韩大片免费观看网站| 亚洲国产日韩一区二区| 久久久久国产精品人妻一区二区| 成人国产av品久久久| 中文字幕人妻丝袜制服| 少妇粗大呻吟视频| 欧美少妇被猛烈插入视频| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲精品中文字幕在线视频| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 国产精品一区二区在线观看99| 又紧又爽又黄一区二区| 欧美日韩一级在线毛片| 少妇精品久久久久久久| 国产精品一区二区在线不卡| 亚洲国产日韩一区二区| 搡老熟女国产l中国老女人| cao死你这个sao货| 亚洲精品中文字幕在线视频| 国产97色在线日韩免费| 日韩欧美一区视频在线观看| 国产1区2区3区精品| 免费人妻精品一区二区三区视频| 精品一区二区三卡| 热re99久久国产66热| 香蕉国产在线看| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产精品久久久久成人av| 在线观看免费午夜福利视频|