变压器一般缺陷及处理

变压器一般缺陷较多,怎样来处理一般缺陷和防止一般缺陷在发生是变压器维护工作的重点。     

基于SMOTE-XGBoost的变压器缺陷预测

变压器在电力系统中发挥着变换电压、分配电能等重要作用。其故障缺陷将严重危及电力系统的安全运行,从而造成巨大的经济损失和不良的社会影响。因此,变压器的缺陷故障诊断对电力系统的安全运行和社会的发展至关重要。现有关于变压器缺陷诊断的研究颇多,但变压器缺陷数据集类别不平衡仍是准确预测变压器缺陷的难点。为了解决这一难题,提出了一种基于SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique)-XGBoost (Extreme Gradient Boosting)的变压器缺陷预测模型。首先,通过SMOTE算法来处理不平衡数据集,然后构建XGBoost模型预测变压器缺陷。为了表现模型的优越性,研究增加了对比实验。即将原始数据集和经过Up_Sample,CSL和Down_Sample与SMOTE四种方法处理后的数据集分别与决策树(CART)、支持向量机(SVM)、Logistic回归和XGBoost模型四种预测模型两两组合进行预测。实验结果表明,基于SMOTE-XGBoost模型的变压器缺陷预测效果最优。     

主变压器套管过热缺陷处理效果的验证方法

针对一起220kV主变压器110kV套管过热缺陷,在初次处理运行一个多月后,再次出现过热问题,提出了通过测量相关部位的直流电阻和回路电阻来进行验证发热部位和判断过热处理效果的方法。     

一种不确定性规划方法用于校园能源管理的研究

为更好地解决校园能源管理中的不确定性问题,引入了不确定性模糊多目标规划（IFMOP）方法,并利用IFMOP方法对校园能源管理进行了规划研究．案例研究表明,IFMOP能较好地处理不确定信息,实现决策者的意愿．成功用于校园能源管理规划并取得较理想的效果．     

变压器直流电阻不平衡的常见故障及处理

本文根据变压器试验的实检,介绍了变压器直流电阻几种不平衡的现象,并从变压器的结构出发,对各种常见故障的测量结果进行了具体分析,及时消除了运行隐患,为今后类似问题的解决积累了一定的经验.     

机动车碰撞事故中不确定性分析参数的处理方法

在处理机动车碰撞事故的过程中,有的分析参数是确定的,而有的是不确定的.文中提出利用边界值法、偏差法和数理统计法处理机动车碰撞事故中的不确定性参数问题,以使碰撞事故再现分析更具有可操作性和合理性.     

基于轨迹不确定的移动对象的预测处理

针对带有不确定性移动对象的预测查询处理可利用不确定轨迹模型来实现的问题,本文首先结合了移动对象具有自身运动的确定性及外界影响的不确定性建立了一个新的不确定轨迹模型;其次,设计了一种新的可用于对不确定性移动对象预测查询处理的索引结构B-TPR树,这种结构利用了本文模型中提到的不确定性移动对象的轨迹在未来一段时间内分布于某个角度范围的思想,对移动对象进行规则划分,从而达到更好的索引不确定性移动对象,实现预测查询处理。     

一类不确定性Lurie控制系统的鲁棒绝对稳定判据

为了探讨具有不确定参数Lurie控制系统的鲁棒绝对稳定性问题,针对一类具有范数有界不确定性系统,利用Lyapunov函数方法,结合矩阵不等式,给出了系统基于线性矩阵不等式的鲁棒绝对稳定性判别条件,并通过算例给予验证。     

一台220kV变压器油色谱数据异常的分析与处理

文章主要介绍了水口水电厂一台220kV主变油色谱数据异常情况和所进行的系列试验、分析与检查用以找出变压器异常的原因,以及对其进行的相应处理.     

LPG泄漏爆炸事故分析中参数不确定性的处理方法

采用随机抽样推测法处理LPG泄漏爆炸事故风险分析中参数不确定性问题。并通过实例讨论了事故树分析中事故发生概率不确定性的传递合成和事故后果分析模式的参数不确定性问题。     

电力变压器故障诊断管理系统的研制

电力变压器故障诊断管理系统(TFDES)的研制对变压器、电力系统的安全运行意义重大．介绍了变压器故障诊断的常用方法，描述了所开发的TFDES结构、推理机制、实现方法，以及诊断管理的主要功能．现场测试表明：TFDES结构合理，推理正确，能有效诊断运行中变压器内部故障．     

基于桶划分的两层传感网隐私保护Top-k查询

提出了一种用于两层传感网的基于桶划分的隐私保护Top-k查询处理(BPTQ)方法. BPTQ通过引入桶划分策略和加密技术,能够确保感知数据在存储、通信及查询处理过程中的隐私安全性. 理论分析和实验结果表明,该方法能够保护感知数据的隐私安全,且与现有方法相比具有更高的能耗效率.     

数据流管理系统查询执行的设计与实现

数据流管理系统是用来管理和查询不断到来的大量、持续、快速和多变的数据流。系统的基础就是对这些流动的数据进行抽取、转化、组合,这是查询执行的主要内容与任务。本文主要论述查询执行模块的设计与实现,查询执行由两大部分组成——查询运算和查询执行及调度。     

基于数据挖掘的雷达故障数据管理系统

为提高雷达故障诊断系统的可靠性,运用数据挖掘技术,提出了一种雷达故障数据管理系统.通过对电路图信息进行聚类分析和关联分析,自动地发现其中关联性,将其提取为故障诊断所需的关联规则,并进行了实验验证.实验结果表明,该系统具有一定的应用价值.     

人工智能在变压器故障检测中的应用

提出一种新型人工智能的应用，运用模糊控制理论将人工神经网络、专家系统技术结合起来，构成：ESANN系统，对运行中的变压器故障进行诊断．重点介绍了ESANN的操作结构，并通过现场实例说明了该智能型系统较ANN和ES单独运行时具有更优性能．     

改进的概率数据流上Skyline查询算法

SOPDS是一种概率数据流上的skyline查询算法,它主要采用网格索引结构,使用概率定界、逐步求精、提前淘汰和选择补偿等启发式规则从时间和空间两个方面进行系统的优化。通过对对象间支配关系的进一步分析,在SOPDS算法的基础上,增加有效的过滤策略和对象身份判定规则,实现了改进的算法(ISOPDS)。实验表明,ISOPDS算法能有效地减少查询响应时间。     

专家系统在变压器故障诊断中的应用

为了实现变压器故障诊断的自动化,提高判断的准确性,把人工智能专家系统引入到故障诊断中.该系统采用基于置信度的模糊推理方法,由观测到的信息,利用知识库来推断结论.试验证明此方法降低了判断的随机性,提高了诊断水平.     

电力变压器故障诊断专家系统研制及其应用技术开发

电力变压器故障诊断对变压器、电力系统的安全运行有着十分重要的意义。本文介绍了变压器故障诊断的基本原理和常用方法,描述了所开发的TFDES结构、推理机制、特点、实现方法及各模块的功能,并结合具体实例测试表明:TFDES结构合理,推理正确,能有效地诊断运行中变压器的内部潜伏性故障。     

基于网格索引的Top-k偏好查询算法

目的设计基于网格索引的Top-k偏好查询算法,提高Top-k偏好查询问题的解决效率.方法利用网格索引,采用概念划分的方法,实现基于范围查询和NN查询两种方式的Top-k偏好查询算法.结果通过真实数据集测试结果表明算法能够结合网格索引的优点,与基于R树索引的传统算法相比,在k值不断增加的情况下,查询效率提高了50%,能适应多种空间特征数据对象集合.结论网格索引可以有效处理Top-k偏好查询.     

基于模糊神经网络的变压器故障诊断新方法

基于模糊理论与神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法,根据特征气体法和改良ＩＥＣ三比值法,建立了模糊神经网络诊断模型。此模型有效地处理了故障诊断中的不确定因素,并具有较强的知识获取能力,研究结果表明了这种方法的有效性和应用前景。