共查询到19条相似文献，搜索用时 62 毫秒
1.
分析了大型变压器运行中出现的短路故障,介绍了故障的处理过程,并在总结结构的基础上,提出了改进变压器结构及减小短路电流的意见。 相似文献
2.
3.
4.
大型变压器铁心接地故障的综合判断与现场处理 总被引：3，自引：0，他引：3
对变压器铁心接地故障的原因和特征进行了叙述和分析，介绍了现场几种常见的查找和处理故障的做法，提出了预防此类故障的措施。 相似文献
5.
大型变压器故障的气相色谱综合分析 总被引：5，自引：0，他引：5
结合现场实际情况，用气相色谱法分析了变压器油中特征气体的组分和含量，提出了其与变压器故障之间的内在联系，总结和提出了综合分析判断的注意事项。 相似文献
6.
针对河北大工业用户变压器利用率低的问题,对河北省某月所有大工业用户明细、变压器额定容量、变压器运行容量、大工业用户月用电量等参数进行大数据提取,计算出变压器容量利用率,按地域、电压等级等不同维度进行分析,发现存在67.51%的大工业用户变压器容量利用率低于23%,并通过应用实例分析得出,当变压器利用率高于22.25%,执行两部制电价较为划算。 相似文献
7.
针对当前配网监测手段有限、数据利用率低等问题,提出一种基于大数据分析的配电网故障监测方法。分析目前供电企业配网调度支持系统技术特点与数据流程,选取海量历史遥测数据作为研究对象,采用C均值模糊聚类算法辨识配电线路负荷模式并进行负荷预测。定义了考虑隶属度和欧式距离因素的失配度指标,作为线路故障评价判据。算例分析表明,能有效辨识配电线路负荷模式,较为可靠地判定线路故障,并在一定程度上避免因负荷正常波动造成的误动作。应用效果显示,提供了一种简便、实用的监测手段,能有效监测现有手段监视不到的配电网故障情况。 相似文献
8.
9.
10.
11.
12.
为了通过电网中记录的海量运行数据实现预测性维护、执行有效故障诊断和减少后续相关支出,以提高用户用电的可靠性和安全性,数据驱动模型在配电网络中变得至关重要.考虑以监控和数据采集系统 (SCADA)在实际中压配电网络中收集的超过６年的数据集为基础,由基于数据特征提取、时间窗、关联规则挖掘和关联分类器分析的流程进行试验评估并自动识别相关性,从故障中断前后时间窗建立预测Ｇ诊断模型并评估其应用潜力.试验结果表明,基于大数据驱动的电网预测模型潜力较不平衡,基于大数据驱动的电网诊断模型具有较高的诊断潜力和应用价值。 相似文献
14.
基于历史数据的变压器故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
在目前各种电力变压器故障诊断技术中，引入和加大对电力变压器的原始资料和连续运行参数的推理和分析，将大大提高电力变压器故障部位和故障性质判断的准确性和有效性。 相似文献
15.
16.
将大数据分析应用到风机轴承故障预警中,使用栈式自动编码器（SAE）为基本结构,通过逐层提取风机轴承监视控制与数据采集系统（SCADA）数据深层特征,将散乱的SCADA大数据转化成能够深度刻画风机轴承运行状态的内在特征。利用预训练、微调的方法并结合误差反向传播算法（BP）构建SAE故障预警模型,通过SAE模型对大数据处理得到反映风机轴承运行状态的重构误差平均值,以均值漂移聚类算法动态地计算出风机轴承稳定运行状态重构误差基准值为预警的标准。最后利用某风电场机组的SCADA数据进行工程实例仿真分析,验证了基于大数据分析用于风机轴承故障预警的可行性。 相似文献
17.
针对传统基于无线传感器的配电网故障检测模型对大数据环境下的配电网故障数据存在诊断准确率低、故障诊断耗时较长以及经济效益较低的问题,设计基于大数据的配电网故障诊断预测模型,其采用RSIA模型对大规模故障信息进行智能搜索,计算出最优约简得到决策规则,实现对配电网故障发生位置的初步定位。采用基于模糊积分的故障诊断预测模型,根据初步诊断结果确定发生故障的候选元件及模糊测度值,根据拓扑信息以及元件的诊断结果形成不同相关联度的支持度集合,采用模糊积分融合技术确定模糊积分值构成故障可能性指标集合,根据该指标确定配电网故障发生的准确位置。实验结果说明,所设计模型能提高大规模配电网故障诊断的精度,缩短诊断用时,提高配电网的安全性。 相似文献
18.