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电容器在线监测系统中,不同位置监测装置受导线电流的干扰不同,因此工程中使用谐波分析法计算介损角存在不稳定问题。该文提出了一种基于同步监测和深度学习的电容器介损角辨识方法。首先给出了电容器电流、电压信号无线同步监测方法,以及用于深度学习的介损角表示信号Dδ(t)的计算过程。然后仿真验证方法的有效性并与基于加汉宁窗的谐波分析法进行比较。最后对深度神经网络隐含层进行了可视化分析,结果显示,该方法的正确率主要受噪声、谐波幅值比、介损角变化量等影响,且在谐波幅值比小于10%的情况下,辨识结果受频率偏移、谐波与基波相角差的影响较小。 相似文献
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当前电容器介质损耗因素的计算方法为正向求解过程,即先对电容器工作电流和电压进行采样,再使用谐波分析等方法计算介损值,实践中算法稳定性不佳。为此提出了一种基于深度学习的电容器介损角辨识方法,采用一段时间的监测值训练深度学习网络,再使用该深度学习网络对新采样的信号进行辨识,判断介损角变化量(分辨率为0.001%)。给出了用于深度学习的介损角表示信号Dδ(t)的计算过程,证明了在讨论域内该信号的幅值即是介损角δ,且其波形形状包含监测装置受到的干扰。仿真实验证明该方法有效,比加汉宁窗的谐波分析法具有更好的抗噪能力。实际在线监测样本的计算结果表明其稳定性优于加汉宁窗的谐波分析法,且辨识结果不受电压互感器角差的影响。 相似文献
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因特网密钥交换协议(IKE)是一种网络信息安全协议.作为一种混合型协议,由于其复杂性,它的安全性引起了人们的重视.文中针对其安全性进行了探讨.介绍了密钥交换协议IKE的相关知识及其工作原理,在此基础上分析了中间人攻击、重放攻击及拒绝服务攻击的基理,结合IKE的工作过程,分析IKE遭受三种攻击的方式和可能性,提出用"联锁协议"在IKE中防"中间人攻击",通过消息ID防"重放攻击"并研究了用来防止"拒绝服务攻击"的Cookie的生成问题. 相似文献
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