电力变压器绕组变形频率响应分析法干扰排查

介绍了变压器绕组变形频响法的干扰因素,提出了防范措施,并结合一起变压器绕组变形频响法试验中的干扰排查案例,分析了干扰排查的过程,为现场变压器绕组变形频响法试验干扰排查提供了借鉴.     

基于改进的YOLOv3口罩佩戴检测和识别

新冠疫情仍在全球肆虐,佩戴口罩可以有效阻断新冠病毒传播,口罩佩戴检测系统能及时提醒公共场所活动的人佩戴口罩。针对该问题及小尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的网络模型Face_mask Net用于口罩佩戴检测。由于YOLOv3算法训练的网络模型对小目标检测率低,IoU值相同时不能反映预测框和目标框是否相交,以及传统NMS对于遮挡经常产生错误抑制情况,Face_mask Net改进了残差块和神经网络结构,引入SPP模块和CSPNet网络模块,并采用DIoU作为损失函数,DIoU-NMS算法作为分类器。实验结果表明,Face_mask Net可以有效提高目标检测准确率,AP75下的平均准确率为58.05%,相比由YOLOv3算法训练的网络模型提高了4.11%。     

基于XGBoost的光伏阵列故障诊断方法研究

针对光伏阵列输出具有非线性并受最大功率点跟踪影响，从而导致传统的诊断方法精度低、模型性能差等问题，提出一种基于极端梯度提升的光伏阵列故障诊断方法。首先，在光伏电池单二极管模型的基础上，建立光伏阵列仿真模型，利用PVsyst软件对光伏阵列的输出特性和故障成因进行系统的模拟分析，得到了故障特征参数，并通过特征重要度排序验证了所选择故障特征参数的有效性；其次，提取光伏阵列不同故障状态下的故障特征，构建基于XGBoost的故障诊断模型；最后，利用网格搜索和交叉验证对诊断模型的超参数进行寻优，通过混淆矩阵计算评价指标来评估诊断模型的性能。并将该方法与决策树、随机森林以及梯度提升树相比，结果表明，该方法不仅能准确检测所有的故障种类，并且模型的泛化能力更好，诊断准确率更高。     

工程地质勘察中水文地质问题的必要性分析

为提高工程地质勘察水文地质的工作质量,文章从岩土工程的水文地质的条件和状况进行调查了解,从地下水对岩土的重要性进行分析,侧重地下水对岩土工程,水文地质内容,岩土性质的危害现象进行分析,简要说明工程地质勘察中水文地质问题的必要性分析。     

暂态地电压测试技术在开关柜带电检测中的应用

通过简介暂态地电压(TEV)技术及其实施原理,结合实例就暂态地电压测试技术在开关柜带电检测中的应用情况展开分析。结果表明,TEV检测技术可提高电网供电设备局放故障检测准确性与实时性,为电网稳定、可靠、安全运行提供重要技术基础。     

水文工程地质与环境地质的地质构造研究

文章通过研究水文工程地质,对地层水体及结构进行了解,通过环境地质了解地表结构环境的地质构造,从而为工程顺利实施奠定基础并提出有效的建设建议,为工程施工提出合理化的意见作为建设依据。     

分布电容法和短路阻抗法在变压器绕组变形综合诊断中的应用

介绍了某110 kV变电站变压器的故障情况,利用分布电容法和短路阻抗法对变压器绕组变形情况进行综合诊断,判定该变压器中压绕组V、W相存在显著变形,并通过变压器解体检查验证了该方法的正确性。     

基于人工神经网络的发电机故障暂态稳定性预测方法研究

提出了一种利用径向基函数神经网络（RBFNN)预测大扰动后发电机转子转角值的方法,来实时判断系统暂态稳定状态,并对相干发电机组的辨识进行了研究。在故障后将相量测量单元（PMU）同步采样的前六个周期的发电机的转子角度和电压等数据作为神经网络的输入,以预测系统未来的状态。该方法还可以实时判断发电机的同步状态。在测试系统上对该方法以不同运行条件进行了评估,实验结果证明所提出的径向基函数神经网络对扰动后的转子转角值具有良好的预测性能,适合于实时应用。     

大型发电机定子铁心损耗试验方法及故障分析

分析利用6 kV厂用电进行发电机定子铁心损耗试验的可行性,阐述试验参数的计算方法、试验步骤及注意事项.针对试验过程中发现的铁心一处过热故障,通过消缺后复测效果明显,从而避免发电机带缺陷运行,保证设备安全稳定运行,也为其他运行单位进行现场定子铁心损耗试验提供参考.