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基于决策树支持向量机模型的变压器故障诊断法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据对变压器常见故障原因和危害程度的分析,构造了电力变压器故障诊断决策树。其判定级别为自上而下,而决策树的每一叶都对应着一种具体的故障模式,并选用不同的支持向量机单元模块作为决策树不同分支中的基本分类器,建立组合支持向量机模型,实现了对故障的多分辨识别,该方法提高了故障分析及预测的准确度。应用结果表明该系统模型是富有成效的。 相似文献
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基于数学形态滤波器抑制局部放电窄带周期性干扰的研究 总被引:29,自引:7,他引:29
变压器局部放电在线检测的关键技术之一是有效抑制现场强烈的电磁干扰。文中引入非线性数学形态学变换,基于最小均方(LMS)算法构造了一种结构元素自适应的形态开、闭组合形态滤波器,很好地解决了局部放电在线检测的窄带周期性干扰问题。仿真表明该方法对窄带周期性干扰的噪声抑制比(NNR)大于60dB,而现场实际测量的噪声抑制比超过20dB。数学形态滤波器为电力变压器局部放电在线检测提供了一种新的干扰抑制方法。 相似文献
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7.
现有微电网经济调度模型存在的可再生能源及负荷预测误差大、信息透明度低、系统安全风险高等问题。将区块链技术引入微电网,研究基于能源区块链网络的微电网经济调度,再计及储能和用户侧响应,提出基于智能合约的多时间尺度微电网经济调度方法。仿真结果表明该模型可以充分提高可再生能源的利用率,提高微电网系统的信息透明性、数据安全性和存储安全性,实现微电网的去中心化经济调度。 相似文献
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基于数学形态学的电力设备紫外图像放电区域提取 总被引:3,自引:0,他引:3
紫外成像检测技术是电力系统中检测电晕放电、电力设备外绝缘状态以及污秽程度十分有效的手段之一,数学形态学是一种十分有效的图像处理工具。文章提出了一种基于数学形态学的电力设备紫外放电图像放电区域提取方法,在数学形态学概念的基础上,提取了图像的真实放电区域,并计算了放电区域的面积。试验结果表明,该方法对不同型号的紫外成像仪拍摄到的图像均有良好的适应性。不仅可以快速地定位放电点,而且可以对放电强度用放电面积进行量化,为紫外成像仪的现场应用开辟了新思路。 相似文献
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