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油纸绝缘局部放电问题受到业内普遍关注,为探究在交直流复合电压下的局部放电特征,该文搭建测量平台,并设计气隙、悬浮、柱板沿面和针板放电4种油纸绝缘典型缺陷的放电模型.结合这4种局部放电的实验结果,分析发现:在不同的复合电压比例下,4种典型缺陷局部放电会发生不同的变化,前3种缺陷平均放电量在起始阶段与直流分量呈现负向变化的特征,与局放起始电压的关系呈正向变化特征.在交直流混合电压下,悬浮绝缘放电模型与其他3种典型缺陷的放电模型相比较,局部放电的起始电压明显增加,交流电压下的平均放电量降低.所得结果为利用局部放电试验判别换流变缺陷类型和电压形式对局放的影响提供基础数据. 相似文献
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自动导引搬运车(automated guided vehicle,AGV)能够灵活、准确、高效地进行物料搬运,被广泛应用于柔性制造车间。多载具AGV能同时搬运多个工件,具有较强的搬运灵活性,其路径规划问题的复杂性和多约束性更强,求解难度更大。针对柔性制造车间多载具AGV节能路径规划问题,首先建立了以能耗和搬运距离为优化目标的AGV节能路径规划模型;然后,提出了一种改进Dijkstra算法和非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-II)集成的多载具AGV节能路径规划方法;最后通过案例验证了模型的节能效果和求解方法的有效性。 相似文献
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通过仿真某110 kV线路接地故障,利用希尔伯特-黄变换(Hilert-Huang Transform,HHT)分析了甲站、乙站单相跳闸以及甲站三相跳闸三种可能引起的保护跳闸方式下甲站1号变压器末屏A相电压与电流的波形特征,并分解计算了信号分解重构下低频与高频部分的能量函数值。计算结果表明:HHT所得到的能量函数能较好地识别线路故障引起站内保护跳闸的方式。 相似文献
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针对传统PD模式识别用统计特征量需要依赖专家经验而缺乏一定的泛化性问题和卷积神经网络(CNN)模式识别算法缺乏PD图谱时序特征信息的问题,文中构建了基于CNN-LSTM深度学习的PD PRPD图谱模式识别模型,该模型综合了CNN善于挖掘PRPD图谱局部空间信息的优点和长短时记忆网络(LSTM)善于挖掘PD图谱时序特征信息的优点,可同时提取PRPD图谱的局部空间特征和时序特征,利用变压器典型绝缘缺陷放电图谱对构建的网络进行性能测试,并与CNN和LSTM对比,结果表明,对于PD图谱稳定的悬浮电位缺陷,CNN-LSTM和CNN的识别能力均为100%,但是对于金属突出物缺陷、油纸气隙缺陷和沿面放电缺陷,CNN-LSTM的识别能力优于CNN,CNN-LSTM网络的整体识别性能优于CNN和LSTM。 相似文献
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近年来,随着对开关柜供电可靠性要求的提高和带电检测技术的发展,带电检测技术已成为开关柜局部放电缺陷查找的重要手段。以一起35kV开关柜例行带电试验异常现象为例,通过暂态地电波、紫外成像、特高频、超声波等方法对其进行了全面的分析,发现该站35kV 301开关柜正面上部静触头C相棱角的尖端放电和背面C相底部接地螺丝松动引起的悬浮放电。通过对301开关柜正面上部静触头C相棱角打磨和绝缘护套积污处理,背面C相底部接地螺丝紧固,消除了301开关柜的缺陷,为类似开关柜缺陷的消除提供经验。 相似文献