不锈钢换热器中典型微生物结垢特性研究

从电厂循环冷却塔塔底粘泥分离纯化出了与微生物污垢形成有关的铁细菌、硫酸盐还原菌和粘液形成菌.利用污垢热阻动态模拟装置,在恒定工况下(入口水温30℃,流速0.4m.s-1),研究了上述三种细菌在不锈钢管换热器中微生物污垢形成的特性,并对在线监测的污垢热阻及形成机理进行了分析,结果表明:粘液形成菌在不锈钢换热器中生物污垢诱导期为56h,铁细菌为25h,硫酸盐还原菌为22h,其中对传热影响最大的为铁细菌,其次为硫酸盐还原菌.     

基于模糊综合评估模型与信息融合的电力变压器 状态评估方法

针对电力变压器状态评估中存在多特征指标和多故障类型问题,提出一种基于模糊综合评估模型和皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论的变压器状态评估方法。建立了变压器状态评估体系,引入层次分析方法和改进的三角梯形隶属函数确定特征指标的基本概率。基于皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论融合不同特征指标以评判变压器综合状态评估。经过实例分析,该方法的评价结果与变压器实际运行状态一致,其准确率达到95.83%,验证了该方法的合理性和可行性。该方法对变压器状态评估具有一定的参考价值。     

基于混沌粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的准确性,也要克服人工神经网络(ANN)中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且适用于支持向量机(SVM)参数优化,提高算法的鲁棒性.首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够准确地分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的.实验结果与常规方法比较,该方法能简单有效,诊断速度快,诊断正确率高.     

基于关联规则与变权重系数的变压器状态综合评估方法

为了提高变压器诊断的准确性和适应设备检修的发展趋势,克服传统智能算法的局限性,提出一种基于关联规则和变权重系数的变压器状态综合评估的方法。根据试验和监测数据建立评估体系,通过9种综合故障和24种单项故障状态量,利用关联规则分别计算置信度和变权重系数,结合变压器的运行状态与检修对照关系,诊断变压器的整体指标。实验结果表明该方法准确率达到91%,能够准确评估电力变压器的健康状态。该方法可为运维人员做设备检修提供科学指导方案,也为其他高压设备的状态评估提供参考和借鉴。     

基于优化支持向量机参数的变压器故障诊断

电力变压器是电力系统输变电的枢纽设备,为了提高电力变压器故障诊断的准确性,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力。首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够正确的分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的。