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针对在计量用低压电流互感器的误差检测中,传统测量方法无法模拟现场实际工况的问题,提出一种基于现场信号仿真技术的电流互感器误差测试方法,并采用实验对其进行验证.首先,将基于高速录波技术,所提取的现场实际工况波形及特征信号,进行数字化分解;然后,利用程控电压源与程控电子负载,搭建信号仿真测试平台,复现现场工况波形,对被试电流互感器进行误差测试,并分解、整理所用波形,形成电流互感器运行误差测试波形库.最后,利用波形库中特征波形,对电流互感器进行误差检测. 相似文献
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随着电动汽车的大规模发展,公共充电桩运行数量和充电量逐年增长。然而,充电桩运行始终存在故障频发、运维难度大和维修成本高等问题,并且传统故障检测方法效率低下。因此提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的混合网络电动汽车充电桩运行状态预测方法,可以实现对电动汽车充电桩运行状况的综合评估。在特征数据输入阶段,对充电桩运行状态的关键指标进行分析,通过CNN提取运行状态影响因素的特征量,再利用LSTM判断和预测充电桩运行状态,从而实现对充电桩潜在故障的预警。试验结果表明,该方法预测准确率高、实用性强,能较准确地反映和预测充电桩的运作状态,可实际用于充电桩故障预测与运维检修。 相似文献
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