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高压断路器操动机构振动信号为非平稳性信号,蕴含着丰富的操动机构工作状态的信息,对操动机构工作状态的检验辨识具有重大意义。提出一种基于小波时频图和卷积神经网络的断路器故障诊断方法。对操动机构振动信号进行连续小波变换生成时频图(CWT),并对时频图进行统一压缩预处理;将预处理后的时频图作为特征图输入卷积神经网络AlexNet模型;通过对网络参数的调整,逐步改进网络模型,有监督地实现对操动机构故障状态的辨识诊断。结果表明,该方法能够有效地运用于断路器操动机构故障辨识诊断,与小波频带能量-RBF、小波频带能量-SVM的故障识别相比,故障识别准确率最高。 相似文献
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电池储能技术凭借其快速、准确的功率响应能力成为在电力系统中平抑电压波动、改善电压质量的有效方法之一.首先,在分析储能系统的暂态特性的基础上,利用电力系统分析软件PSASP对CEPRI-36节点系统进行电压稳定计算,于系统起始稳态运行时和电压稳定达到极限时分别采取灵敏度分析和模态分析,得出系统的电压薄弱节点.其次,提出一种考虑有功调节死区及无功功率限制的电池储能系统机电暂态模型,并对该储能模型接入薄弱点以提高薄弱点电压稳定性.进行了仿真分析,结果表明该模型可改善薄弱点电压稳定性,并且接入薄弱节点较接入其他节点在维持电压稳定方面具有优越性. 相似文献
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