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针对传统行波检测方法中定位不准确、计算量大等问题,提出了一种基于补充总体平均模态分解(complementaryensembleempiricalmodedecomposition, CEEMD)和改进型Teager能量算子(novelTeagerenergy operator,NTEO)的行波定位方法。该方法采用CEEMD算法来分解故障行波信号,滤除故障信号中的低频分量。然后采用NTEO能量算子对分解后的信号进行差分运算,增强行波波头的突变特征,实现故障行波波头的精确标定。仿真结果表明,所提方法能够精准地标定故障行波波头,并且有良好的去噪能力。与传统方法相比具有更好的检测效果和更小的定位误差,可以有效地提高配电网行波定位的精确性。 相似文献
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钟振鑫董玉玺张作刚黄晓波马志学王曹 《高压电器》2023,(8):108-114
深度网络是预测变压器温度以进行火灾预防的常用方法,但标准训练数据的不足将限制预测模型的有效性。文中提出了一种用于变压器温度预测的基于物理场数据增强的深度网络。首先分析了铁心损耗原理,建立了损耗计算模型。然后探讨了变压器内部的热传递机理,并建立了热传递机制模型。将损耗计算模型和热传递机制模型相结合构建出物理场模型。通过对不同参数下变压器温度变化过程进行模拟,收集得到的数据可以用于增强深度网络的训练数据。最后,使用增强后的数据训练深度网络CAT-LSTM以进行温度预测。实验结果表明,该深度网络具有较高的预测精度。 相似文献
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