基于GEP滑动窗口模型的变压器油中溶解气体含量预测

为了对变压器的运行状态和潜伏性故障进行有效预测,提出了基于基因表达式程序设计(Gene Expression Programming,GEP)滑动窗口预测模型的变压器油中溶解气体浓度的预测方法。根据变压器油中溶解气体量的变化特点,选择合适的嵌入维度、终结点集、函数集等GEP运行参数后由适应度函数驱动进行遗传操作,演化出各气体的预测模型。结合变压器运行实例,给出了7种主要气体的预测结果以及H2含量的预测公式,并与MGM(1,7)模型进行比较。对比结果表明,该方法能有效地提高预测精度。     

配电综合自动化高级功能研究综述

配电综合自动化系统的逐步应用是配电网发展的趋势。首先,在配电综合自动化基本功能的基础上讨论其高级功能,对应用的高级功能进行分类并详述;其次,介绍了高级配电自动化的概念,总结了高级配电自动化相较于传统配电自动化的特点和优势;最后,指出配电管理系统未来发展方向应向智能配电网靠拢。     

李晓武:勤思 善传 巧授

正一颗赤子心,一生国网情。今年49岁的李晓武,三十余年如一日,在自己所钟爱的电力行业穿梭奔忙,从"第二届湖南省电力公司岗位能手"、"湖南省电力公司超高压管理局劳动模范"、"湖南省五一劳动奖章",到"电力行业技能人才培育突出贡献奖"、"国网特等劳模",他用自己"勤思、善传、巧授"的传奇生涯,感染、熏陶着许许多多人。如痴如醉勤思索走进李晓武办公室,加大号的"思考"二字映入眼帘,"思力之不能承,思心之不能定,思手之不能到,思目     

The Progress of Desulfurization Technology for Crude Oil

Hollow silicalite-1 zeolite can be readily fabricated by hydrothermally treating the parent silicalite-1 with tetrapropylammonium hydroxide. A dissolution-recrystallization mechanism has been previously proposed to explain the formation of such hollow structures, but detailed information of this formation process still remains unclear. Herein, by tracking the evolvement of the hollow voids and morphology of the silicalite-1 under various treatments using PXRD, SEM, TEM and N2 adsorption/desorption techniques, we systematically studied the formation process of the hollow structure of silicalite-1 zeolite and discovered that the organic template, water, and treating temperature and time can significantly influence the morphology and size of hollow structure inside silicalite-1 zeolite crystals. Generally, a diluted synthesis medium with high template content under suitable temperature (for instance 170 °C) and extended treatment time favors the formation of single hexagonal hollow structure within sicalite-1 zeolites; while other conditions favor the formation of rounded hollow voids or even multiple-voids within Silicalite-1 zeolites.     

武山铜矿北矿带采场失稳破坏特征分析及治理措施

通过现场地压显现调查,确定了武山铜矿北矿带地压显现特征主要表现为顶板充填体开裂、下沉、冒落和片帮,分析了各种地压活动显现区域及显现的条件,并提出了相应的对策,经生产实践检验,这些对策是有效的。     

基于多GEP分类器和DGA的变压器故障诊断

将GEP(Gene Expression Programming)方法与变压器油中溶解气体分析方法结合起来,提出了基于自适应GEP分类算法的变压器故障诊断方法。该方法继承了遗传算法(GA)的线性性和遗传程序设计(GP)的普适性,从而达到了简单编码解决复杂问题的目的,具有良好的收敛性和鲁棒性。选择能反映各种故障而又不冗余的400组DGA实测数据作为GEP分类器的训练样本和测试样本,并将测试结果与NB分类器,BP网络法,免疫分类法进行对比分析。大量诊断实例表明,所提出的自适应多GEP分类方法适用于变压器故障诊断,其性能优于另外3种方法。     

基于因子分析和基因表达式编程算法的变压器故障诊断

将因子分析和基因表达式编程结合起来,对变压器油色谱数据进行处理和智能训练,并建立变压器故障分类诊断模型;收集到332组油色谱数据,选取150组作为GEP分类器的训练样本,182组作为测试样本,并将测试结果与三比值法和朴素贝叶斯分类器进行比较。大量诊断实例表明,所提出的变压器故障诊断模型性能优于另外两种方法。     

变压器储油柜及其常见故障的分析研究

详细阐述了油浸式变压器储油柜的定义、作用、补偿容积及常用的5类储油柜的工作原理.依据国家电网标准化作业特色及实际工作经验,对变压器的全真空注油和半真空注油方法、注意事项进行了归纳总结.结合湖南地区高压电网的特征,对胶囊式储油柜常见故障及其解决方法进行了研究.     

GEP算法在变压器故障诊断中的应用研究

在对变压器的故障类型和常用的诊断办法进行全面总结的基础上,提出了通过基因表达式程序设计算法进行变压器故障诊断的新思路,并完成了相应的软件设计.     

基于主成分分析和基因表达式程序设计的变压器故障诊断

提出一种基于主成分分析的基因表达式程序设计算法,并将其应用于变压器故障诊断中。用主成分分析对原数据进行一系列变换,可降低特征向量的维数,并消除向量间的不相关性;从而减小了故障分类器的计算复杂度,提高训练及测试的精度。然后将得到的新样本数据用基因表达式程序设计算法进行训练,构建变压器故障的诊断模型。利用该诊断模型对170组能反映出各种故障而又不冗余的变压器DGA数据进行学习,对另外130个实例进行诊断,取得了很好的效果。实验表明,所采用的算法比单独使用遗传规划或基因表达式程序设计具有更高的诊断精度和稳定性。