电气化铁路谐波叠加问题研究

作为电力系统的特殊用户,电气化铁路注入系统的谐波电流产生了较大的危害。当电气化铁路供电系统中存在多个电力机车时。谐波电流的相互影响会产生衰减效应。针对目前电气化铁路谐波研究未考虑多个谐波电流之间相互影响的现状,提出采用多样化影响因子研究谐波电流叠加的方法。在建立典型电力机车数学模型的基础上,     

丁坝变形监测中光纤光栅传感技术的设计

目前黄河丁坝监测的主要方法有锥探法、直流电阻率法、声纳探测法等。为尽早发现丁坝根石塌落、及时预警,把光纤光栅传感器作为感测原件,设计了适应黄河现地安装的光纤光栅偏斜仪。在黄河丁坝上试验性应用表明:该感测技术实际监测误差在0.5 mm以内,与传统监测方式相比,具有感测精度高、传输损耗小、非牺牲式、适应复杂环境等优势,能够适应黄河坝岸监测中边界条件复杂的环境。     

基于深度学习模型的电力变压器故障声音诊断方法研究

利用声音信号对电力变压器进行故障诊断是一种不停机的设备维护方法,可以诊断变压器故障类型或预测故障产生的时间。声音诊断相对于其他诊断方式有许多优点,但是传统的声音自动诊断方法识别率不够理想。为了探索深度学习技术在声音故障诊断方面的可行性,本文采集了真实变压器在正常状态、老化和放电两种故障运行状态下发出的声音信号,对信号分别进行了声谱图转换和梅尔对数谱图的转换,输入一种高效轻量级卷积神经网络--Mobile Net深度学习模型中开展了训练。训练结果表明,将卷积神经网络应用在变压器故障声音诊断上能够得到较高的准确率,尤其是采用梅尔对数谱图对三种状态下识别准确率均能达到99%以上,而采用声谱图进行训练对放电类型的故障识别率较高,老化故障识别率不够理想。     

黄河老田庵控导工程丁坝变形监测系统的设计

基于光纤光栅传感技术,设计了具有通用性的黄河老田庵控导工程丁坝安全监测系统的硬件及软件,并在老田庵24号坝进行安装,通过对监测数据的筛选、分类以及统计,建立起"正常,非正常,险情"三级预警系统,采用监测历史数据的标准差固定倍数作为预警的参考值,以达到及时预警的目的,并可实现监测历史数据查询等功能。