排序方式: 共有24条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
基于子模型法的330 kV线路绝缘子串电压分布计算 总被引:1,自引:0,他引:1
采用子模型法计算了330 kV输电线路绝缘子串的电压分布,计算中考虑了铁塔的具体结构及三相电压之间的相互影响;通过与现场实测数据的比较,证实了该算法的有效性,该算法所得结果可用于研究330kV线路工频电压下绝缘子串闪络原因和闪络机理,以及用于制定符合线路安全运行的防治措施. 相似文献
3.
基于信息融合技术的电力系统暂态稳定评估 总被引:3,自引:0,他引:3
应用信息融合技术对电力系统暂态稳定进行评估,提出了一种基于"结合人工神经网络和D-S证据理论的信息融合模型"的电力系统暂态稳定评估方法。当电力系统发生故障时,采用该方法可以综合来自电网和发电机的多个信息源对电力系统的暂态稳定进行判别。首先,选取能迅速反映电力系统暂态过程的特征量,如功角、加速度、转子动能等,进行像素级融合。然后,将这些特征量划分为时间和空间2个征兆域,并分别输入至设定的3个子神经网络进行特征级融合。最后,将特征级融合的输出作为决策级融合的输入,利用D-S证据理论实现时间域和空间域的决策级融合,从而提高了电力系统暂态稳定评估的可靠性。利用中国版BPA暂态稳定程序和电力系统全过程动态仿真软件,对7机24节点系统进行了仿真。仿真结果表明,基于信息融合技术的电力系统暂态稳定评估方法较基于人工神经网络的评估方法更为快速、准确。 相似文献
4.
GIS隔离开关触头过热性故障严重危害设备的可靠运行,为实现对GIS隔离开关触头温升和过热性故障的监测,建立了包含触头的GIS隔离开关的三维涡流-流体-温度多场耦合数值计算模型,用一段电阻率可变的导体来模拟触头部位的接触电阻,通过电磁场分析计算GIS隔离开关各个部位的电流密度和功率损耗,将功率损耗作为热源载荷代入流体-温度场耦合计算模型计算导体和外壳的温度场分布。基于该模型研究了GIS隔离开关触头温升反演规律及影响因素,结果表明A、B相触头与外壳温升存在1∶0.215的对应关系,C相触头与外壳温升存在1∶0.165的对应关系,研究成果可为开展GIS隔离开关的温升监测提供理论依据与技术支持。 相似文献
5.
基于瞬态场路耦合有限元理论建立了外部电压源激励下的三相共箱气体绝缘母线电路-电磁-结构场数值计算模型。采用顺序耦合方法将电磁场分析得到的节点电磁力作为载荷施加到结构场有限元模型中计算外壳的振动特性。通过将计算结果与镜像电流法和外壳振动测试结果进行对比验证该计算模型的有效性。基于该模型分析计算了工频稳态和不同短路故障条件下三相共箱气体绝缘母线电动力空间分布特性和时变特性,计算结果表明由于三相导体位于同一金属壳体内,短路故障类型将直接影响导体和外壳上电动力的分布特性。单相短路故障条件下气体绝缘母线导体短路电动力在幅值上要大于相间短路和三相短路且在时间上要早于相间短路和三相短路。计算模型和分析结果可用于三相共箱气体绝缘母线结构优化设计和短路故障监测。 相似文献
6.
为了提高污秽绝缘子外绝缘状态的诊断准确度,利用绝缘子污秽放电时产生的声发射信号评定其外绝缘状态。通过绝缘子污秽试验,由高灵敏度声信号监测装置检测绝缘子的污秽放电声发射信号;对提取的声发射信号进行核主成分分析,将样本从低维的状态空间非线性的映射到高维核空间,在核空间采用随机森林方法训练得到分类器群,根据分类器群的分类结果对每个测试样本进行投票表决决定其最终分类。分析和诊断试验结果表明,声发射信号的3个原始特征量经核主成分分析后,变换为65个核特征量,有效地提高了分类器群之间的差异性。基于核主成分分析的随机森林模型的状态诊断结果具有很高的准确性。利用污秽放电声发射信号可进行污秽放电阶段的划分,以达到监测绝缘子的外绝缘状态的目的。 相似文献
7.
目前变压器智能故障诊断大多是以油中溶解气体为特征对故障性质的诊断,缺乏对内部故障部位的分析及量化的诊断结果。针对上述问题,提出一种基于SVM的电力变压器内部故障部位的概率估计模型。该模型结合SVM与概率建模的优点,充分利用油中溶解气体和电气试验数据的互补信息,运用SVM后验概率理论,对变压器内部可能发生故障的部位进行概率估计,克服了标准SVM硬判决输出的缺陷,以概率的形式给出诊断结论。通过实例分析表明,该模型不仅故障识别率较高,还具有良好的概率分布形态,具有较好的实用性和推广性。 相似文献
8.
9.
鲁棒能量模型最小二乘双支持向量机作为最小二乘双支持向量机(LS-TSVM)的改进算法,训练速度快、鲁棒性好且泛化能力强。将其引入到变压器故障诊断中,并提出一种鸡群算法优化鲁棒能量模型LS-TSVM的变压器故障诊断模型。在该模型中,结合二叉树和鲁棒能量模型LS-TSVM构造多类分类器用于变压器故障类型识别,并采用搜索性能较强的鸡群算法对鲁棒能量模型LS-TSVM的参数进行优化,以使模型的诊断性能达到最佳。基于DGA的变压器故障诊断实例表明,该方法故障诊断模型精度高,诊断效果优于PSO-SVM模型。 相似文献
10.