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为分析变电站带电作业相间作业间隙放电特性,针对变电站带电作业实际工况,进行了变电站管母相间组合间隙(PPCG)放电试验研究,得到了相间组合间隙的操作冲击放电特性曲线。并在Rizk经验公式基础上,引入气体放电流体动力学模型,考虑流注-先导放电系统空间电荷对悬浮体电势影响,建立了带悬浮体相间组合间隙放电的物理计算模型,计算了相间组合间隙的50%放电电压,分析了相间组合间隙的放电特性。研究表明,相间组合间隙的50%放电电压的理论计算结果与试验数据的误差£4%;变电站带电作业相间组合间隙中悬浮体距正极性管母约1.55 m(即距离负极性管母0.2 m)处为最低放电位置。因此,所提出的物理模型可用于研究变电站带电作业相间组合间隙放电特性。 相似文献
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通过比较国内外在悬垂绝缘子串风偏设计中基本风速、风压不均匀系数、风压高度变化系数等参数选取上的区别以及带来的影响,得出以下结论:在基本风速选取方面,国外无论是在风速次时换算时间段还是重现期的取值上均与我国存在较大差异;风压不均匀系数的取值及其折算方法对导线风荷载的影响显著;不同的地面粗糙度类别对风压高度变化系数的取值影响较大,我国的输电线路规范还没有对过渡区地面粗糙度类别的选取进行明确的定义。因此,还需对不同地形特征下不同高度处的风参数进行现场观测,通过积累长期的观测数据,对上述这些设计参数取值进行优化和完善。 相似文献
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无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)电力巡检时的图像数据量急剧增加,为使深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCN-N)在低功耗的前提下仍能准确识别出电力缺陷,将重点改进传统DCNN算法,以减少机载前端平台中DCNN模型的计算成本,有效提高电力缺陷识别的运行速度,进而延长巡检无人机的续航里程.首先将卷积网络中的浮点运算进行定点化近似,然后通过快速机器学习算法对DCNN模型的输入图像进行自适应选择,最后通过实验对所提方法进行了验证.实验结果证明,DCNN模型经8比特定点优化和自适应选择选择策略后的准确率达88.2%,推理时间缩短了65.9%,能耗减少了71.9%,查准率提高了9.8%.所设计的定点化DCNN模型自适应选择策略不仅能节约电力巡检系统的功耗,而且能提高电力缺陷识别的精度. 相似文献
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复合绝缘子随着运行年限的增加会逐渐老化,且各项性能指标降低。为研究在线运行复合绝缘子老化程度定量分析的检测方法,引入高光谱遥感技术通过非接触方式获取复合绝缘子的图谱特征,采用主成分分析法构建了特征空间。结果表明:不同老化程度复合绝缘子的光谱曲线不同;同一老化程度复合绝缘子样本点在特征空间集中在1个点簇,不同老化程度的点簇基本无交叉,可用于定量判断其老化程度。进一步建立了老化神经网络模型,该模型预测结果与实际值比较接近,交叉验证均方根误差为0.014 1。研究结果为在线非接触定量评估复合绝缘子老化程度提供了依据。 相似文献
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输电线路的风偏角计算所采用的都是刚体静力学模型。为了简化计算,该模型将绝缘子串和导线假设为刚体,风吹时绝缘子串不发生任何弯曲或变形。特高压线路的绝缘子串较长,风吹时其链式弯曲程度较低电压等级输电线路的绝缘子串要大,需要研究其对线路风偏角的影响。通过数值仿真计算和风偏模拟验证试验得到的结果表明,特高压线路采用棒型绝缘子可不考虑绝缘子链式弯曲的影响,但采用盘形绝缘子串,当绝缘子串两端相邻的导线悬挂点高于其自身时则需考虑,即按现有方法计算出绝缘子串的水平位移,并加上由链式弯曲引起的偏差值,否则将来可能存在特高压线路塔头部位风偏故障的隐患。 相似文献
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挂网运行的复合绝缘子若出现劣化,电气绝缘性能降低,若不及时替换将危害线路的安全运行。目前,国内外尚缺乏成熟的绝缘子运行状态检测方法,笔者在研究国内外复合绝缘子检测方法的基础上,首次引入高光谱遥感技术检测复合绝缘子的运行状态。采用高光谱成像仪对不同运行状态的硅橡胶绝缘子伞套及绝缘子串进行影像采集,成功地构建了复合绝缘子样本光谱特征库,并直观地展示了不同运行状态复合绝缘子光谱曲线及其在特征空间中的聚类特性。继而,利用特征光谱库,采用概率判决函数和贝叶斯判别规则对目标绝缘子进行状态检测,结果显示此方法可以准确地检测出绝缘子的运行状态。 相似文献