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1.
电力变压器作为电力系统中传输和变换电能的主要设备,其安全稳定性运行在电网中起着重要的作用。对变压器油中溶解气体浓度变化的趋势进行预测,可为其运行状态评估提供重要依据,鉴于此提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的变压器油中溶解气体浓度预测模型。该模型克服了传统神经网络在序列预测方面存在的"梯度消散"问题,利用油中溶解气体的序列数据对长短期记忆网络进行训练,得到最优的预测模型参数。以变压器油中溶解的7种特征气体浓度为输入,以待预测气体的浓度为输出。通过算例分析表明,相比于传统的机器学习预测方法支持向量机(support vector machine, SVM)与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN),本文所提的LSTM预测模型更能准确地预测油中溶解气体的浓度。 相似文献
2.
现有的基于UHF的局部放电定位技术主要是基于时延来进行定位,为获得精确的时延需要非常高的采样率,由此带来了昂贵的硬件开销,极大地限制了其推广应用。为此提出了基于接收信号强度(RSSI)指纹的局部放电定位方法,该方法具有RSSI技术的低硬件成本及易实现性的特点,又具有指纹定位法对复杂空间环境很好的适应性。在离线阶段建立RSSI指纹图库包括测量方案、数据处理方法等,在线阶段应用综合粒子群算法和BP神经网络的PSO-BP定位算法对局部放电进行精确定位。在现场测试中使用模拟的局部放电信号对该定位方法进行了测试。试验结果表明,其平均定位误差为0.484 m,88%的定位误差1 m,定位方差也较小,从而验证了该定位方法的精确性和稳定性。 相似文献
3.
该文提出一种基于方向梯度直方图(HOG)属性空间的局部放电模式识别改进算法,旨在提高特征对样本信息的概括能力,并克服分类器对高维特征的识别局限.首先,构造局部放电脉冲序列分布(PRPS)模式作为识别依据,利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间;然后,通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间,使其满足相互独立性;接着,根据属性重要性重新排列空间后,依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数,基于分类精度搜索最佳属性子集;最后,按照归约属性的相对重要性进行加权,最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器.大量样本测试结果证明,此算法能够达到很高的识别精度,对传统识别算法的优化效果明显,有较好的应用价值. 相似文献
4.
为研究直流电压下交联聚乙烯(XLPE)电缆出现绝缘缺陷时的泄漏电流特性,模拟高压XLPE电缆常见缺陷,设计并制作了主绝缘外表面划伤、高压端导体毛刺、绝缘内部气隙和外半导电层残留四类典型绝缘缺陷模型,仿真研究了不同缺陷下的电场与电导率分布特性。采用阶梯升压法在直流电压下进行泄漏电流试验,讨论了稳态泄漏电流与电压关系,并对泄漏电流-时间曲线进行波形分析。仿真及试验结果表明:导体毛刺缺陷电场与电导率畸变最严重,绝缘表面划伤缺陷与绝缘内部气隙缺陷畸变程度次之;导体毛刺缺陷泄漏电流增长速度随电压升高明显加快;泄漏电流波动程度随电压升高而增大,但电压升至一定程度后绝缘表面划伤缺陷和导体毛刺缺陷的泄漏电流波动有所减小;不同类型缺陷的各频带小波包系数能量存在差异。 相似文献
5.
针对目前点频法在测量局部放电高频电流传感器(HFCT)传输阻抗上的不足,提出一种基于脉冲源的新方法。该方法使用脉冲作为激励信号注入,仅需1次测量即可获得检测频段内的传输阻抗曲线,极大地缩短了测试时间,提高了测试效率,具有操作简便、分辨率高等优点。搭建实验平台测量了多种型号HFCT的传输阻抗,分析了脉冲激励对测量结果的影响,并且将脉冲注入法和点频法进行了对比。实验结果表明:脉冲注入法宜使用上升时间小于10 ns的高斯脉冲作为激励信号,其测量结果与点频法高度一致,两者得到的传输阻抗曲线均值差不超过0.1 V/A,均方根误差小于0.25 V/A,相关系数大于0.85。 相似文献
7.
8.
针对微电网中可再生能源渗透率越来越高,微电网惯性和阻尼不足等问题越来越突出,随即一种新的控制方式即虚拟同步发电机(Virtual Synchronous Generator,VSG)技术被提出。区别于传统同步电机,虚拟同步发电机可以实时的控制电机参数获得系统稳定。文章从传统同步发电机有功控制环出发,结合功角特性曲线和频率振荡曲线分析惯性参数和阻尼系数对系统稳定性的影响。在现有控制方式的基础上提出一种基于最优阻尼比的惯性参数和阻尼系数共同自适应的控制策略。最后在Matlab/Simlink中通过离网和并网仿真分析验证所提策略的正确性和有效性,结果证明能够有效抑制系统的系统波动并具有很好的动态性能。 相似文献
9.
10.
基于时间序列分析的输变电设备状态大数据清洗方法 总被引:1,自引:0,他引:1
数据清洗是输变电设备状态评估数据预处理的一个关键步骤,有助于提高数据质量和数据利用率。文中将设备状态信息等效成各状态量的时间序列,提出了一种基于时间序列分析的双循环迭代检验法。首先,将时间序列中的异常数据进行了分类,并将缺失值归纳为其中一类异常值。然后,分析了不同类别异常值对时间序列模型的影响,并阐述了迭代检验法的实现步骤。最后,利用所述方法对南网某变压器和线路的监测数据进行了数据清洗,结果表明该方法能识别并修正数据中的噪声点,填补缺失值,满足数据清洗要求。 相似文献