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探究了新型硅光电传感器在局部放电检测方面的性能,并将其测得的光脉冲与传统特高频脉冲进行了对比试验分析。通过光、电同步局放试验,对各种传感器的检测性能、工作特性和统计特征进行了分析和讨论,探索了硅光电局放传感器在实际放电监测中的优势及可行性。此外,通过光、电同步监测数据分析,获得了局放光辐射与电磁辐射两种物理现象的统计学表现。结果表明,与特高频传感器相比,处在最佳工作电压下的硅光电传感器有着更高的信噪比;两种光学检测手段在高频电机的电磁干扰下,硅光电传感器体现出更好的抗电磁干扰能力;两种检测手段获得的PRPD图谱所反映的放电相位区间与放电特征都保持较好的一致性;脉冲重复率随施加电压的变化趋势一致,但硅光电传感器具有较高的信噪比和单光子灵敏度,得到的光脉冲统计频次相对局放电磁脉冲频次较高, 并且相基统计数据中的偏斜度和陡峭度也具有较好的一致性。 相似文献
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《电网技术》2021,45(4):1295-1303
电–热互联综合能源系统负荷及风电随机性加剧,导致系统运行风险水平增加。为解决上述问题,提出了一种计及变量相关性及改进交叉熵法的电–热互联综合能源系统风险评估方法。首先,构建了电–热互联综合能源系统潮流模型,采用高斯混合模型建立风电出力不确定性场景,基于概率潮流对系统风险进行评估。接着,针对现有单峰最优抽样函数的交叉熵法在计算多边越限情况下的不足,提出了基于多峰最优抽样函数的改进交叉熵法对系统风险指标进行计算。进一步的,针对目前交叉熵法难以计及变量间的相关性,通过等价转换将相关性样本进行独立性转换,从而有效解决了这一难题。最后,在巴厘岛32节点热网和改进的IEEE-33节点配电网组成的电–热互联综合能源系统中验证了所提方法的有效性。 相似文献
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随着能源需求量的不断增大,能源短缺问题变得越来越严峻,电力行业中的线损异常数据分析存在巨大的需求.运用更加新兴、科学化的大数据分析技术和物联网技术对数据进行分析,有助于提高对台区线损异常排查治理的效率.基于WinCC平台开发了一套台区线损异常监控系统.该系统实现了对海量用电数据的智能分析,建立了线损异常数据库及典型案例库,并将异常台区用电数据与线损异常数据库进行拟合,以缩小检测范围,可及时核查出存在线损异常风险的用户,实现了线损异常的科学诊断,提高了监测工作效率,降低了线损异常情况分析的时间及成本. 相似文献
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直流硅橡胶绝缘子积污后对其绝缘性能和使用寿命有重要影响,一般通过带电清洗剂进行清洗,而在带电清洗剂下的溶胀效应带来的不利影响是有待解决的关键问题.对1、2号两种带电清洗剂挥发速率、硅橡胶在不同带电清洗剂清洗前后的溶胀性以及憎水性的变化进行了试验研究,并探讨了相应的机制.结果表明:1、2号带电清洗剂在25℃时的挥发速率分别为1095.78 g/(h·m2)和108.01 g/(h·m2);硅橡胶溶胀度随时间的增加而增大,溶胀10 h后达到饱和,饱和后的硅橡胶溶胀指数分别为55%和130%;1号带电清洗剂会削弱硅橡胶的憎水性,经过10 min浸泡,接触角下降了14%,2号带电清洗剂能增强硅橡胶的憎水性,经相同时间浸泡,接触角上升了6%,因而挥发性优良的带电清洗剂可以降低溶胀对硅橡胶绝缘子的不利影响. 相似文献
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分析工频磁场干扰对母线差动保护的影响,将各条支路上工频磁场干扰电流幅值和相位相似的特征与母线保护装置备用支路多的特点进行结合,通过母线保护装置的备用间隔的电流采样值特征识别工频磁场干扰并得到干扰值.计算补偿干扰电流后的差动电流,并在母线差动保护判据中增加补偿后差动电流相关的判据,有效防止发生工频磁场干扰时母线差动保护误动,提高了保护可靠性.仿真结果表明,所提算法能够准确有效地补偿工频磁场干扰,防止工频磁场干扰下母线差动保护误动,且不会影响区内故障下母线差动保护的性能. 相似文献
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由于电力系统具有许多不确定因素,利用确定性方法无法准确对发电机轴系遭受暂态扭矩放大风险进行评估,文中提出了一种暂态扭矩放大的风险评估方法。该方法考虑了故障切除时间对暂态扭矩的影响,并引入概率配点法求解暂态扭矩的概率密度函数。同时定义了发生暂态扭矩放大的严重程度函数。在此基础上,文中定义了发电机轴系受损的研究区域,缩小了风险评估的范围,从而更加全面准确地得出发电机轴系遭受暂态扭矩放大的风险评估结果。最后,通过IEEE 16机68节点系统的算例说明了该评估策略的有效性和实用性。 相似文献
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智能电网的快速发展和广泛应用为电力企业提供了来源复杂、结构多样的海量数据,使得智能电网成为大数据最重要的应用领域之一。如何应用大数据技术实现对电力安全生产数据的采集、存储和挖掘,进而提高电力企业的安全生产水平成为当前重要的研究课题。本文首先阐述了电力大数据和大数据技术的基本概念,然后借鉴传统的"海因里希法则"的思想,从隐患的角度出发,运用大数据技术对我国某省电力安全生产数据进行处理,通过这些数据建立某省电力企业的安全事故比例模型。再通过回归分析,对未来可能存在的隐患数量进行预测。最后根据安全事故比例模型对未来可能发生事故、事件数量做出预测,确定隐患数量的控制目标,形成一套安全生产预警模型,从而达到消除隐患、减少事故发生目的。 相似文献
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