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XLPE电力电缆接头局部放电在线检测抗干扰技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析各种抗干扰措施的基础上,研究了小波分析及极性鉴别抗干扰技术在电缆接头局部放电检测中的应用,提出了以频谱分析、小波分析、设定阈值、极性鉴别为主,以相位开窗、时延鉴别等手段为辅的抗干扰方法,并通过对信号进行频谱分析,判断信号是否需要开相位窗,选用数字滤波和小波分析,最后经极性鉴别和时廷鉴别的流程来进行电缆接头的局部放电测试。实验室和现场数据综合分析表明,该方法和流程适合在实验室和现场条件下进行交联聚乙烯绝缘电缆(cross-1inked polyethylene insulated cable,XLPE)接头的局部放电测试。 相似文献
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为分析珠澳电网220 kV电缆线路电磁不平衡问题,应用理论计算(Carson理论)与仿真(EMTP)相结合的方法。首先,对"导线—大地"回路与Carson线路理论得到的线路阻抗矩阵与EMTP仿真得到的线路阻抗矩阵进行对比。然后,利用EMTP搭建的完整实际线路模型,分析了不同因素对线路电气参数的影响程度。最后根据电磁不平衡度理论计算了相间距离、护套交联方式及相序排列3个因素对电缆线路的影响。结果表明:Carson线路模型在分析线路阻抗时误差很小与EMTP基本吻合;电缆金属护套交联和接地电阻对电缆序阻抗有一定影响;相间距离和金属护套交联影响线路负序不平衡度;在研究的这条珠澳电缆线路里,当采取ABC/CBA相序排布时线路的电磁不平衡度可以达到最低。 相似文献
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红外热成像测温是及时发现电缆附件异常发热缺陷的重要方法,但面对海量巡检图像,传统的人工诊断方式费时费力,且过分依赖人工经验。已有研究中为了实现电气设备红外图像的智能诊断,大多提取特定特征量作为所搭建神经网络模型的输入,而所提取的特征量也依赖于人工选择。为此,提出了一种基于Faster RCNN(faster regions with convolutional neural networks features)与Mean-Shift的电缆附件缺陷红外图像自动诊断方法。该方法首先基于Faster RCNN网络实现诊断对象的识别定位;之后利用Mean-Shift聚类算法提取过热区域;最后计算温度参数,并根据相应诊断标准得到诊断结果。利用实际巡检图像进行测试,结果表明:所提方法能够在不同拍摄角度、不同背景下准确定位诊断目标与过热区域,继而实现过热缺陷的自动诊断。研究对于实际工程中电缆附件的缺陷诊断具有一定的参考价值。 相似文献
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