论钢芯铝绞线的可靠性计算

为使架空送电线路能全面采用以概率理论为基础的极限状态设计法,目前尚待解决导线(包括避雷线)的可靠性计算问题。本文从理沦上推导出一个有实用价值的导线可靠性计算数学模型,以适应当前缺乏整根导线强度试验数据(代之以单股线拉断试验数据)的现状。     

铝绞线钢芯铝绞线交直流电阻及载流量的计算

介绍了我国现行国家准标GB1179—83《铝绞线及钢芯铝绞线》中各种结构不同载面导线的交直流电阻和载流量的计算与分析。求出了不同温度不同截面的交直流电阻比及与载流量的相互关系。对输电线路导线的选择和技术经济分析有参考价值。     

钢芯铝绞线用防腐涂料中材料的替代

<正> 防腐钢芯铝绞线是杭州电缆厂裸电线的一个主要产品,在制造过程中需在钢芯及铝线的外表面涂上防腐油,以提高导线的防腐性能。在沿海地区以及有腐蚀性气体的厂区(如硫酸厂等)用此种产品的优越性尤其明显。使用防腐钢芯铝绞线能延长使用寿命,降低线路成本,对制造厂和使用单位都具有一定的经济意义。     

钢芯稀土铝绞线腐蚀行为

在模拟大气腐蚀环境中,采用NaCl水溶液盐雾试验研究钢芯铝绞线(ACSR)的腐蚀行为。结果表明:铝股线的腐蚀以点蚀的方式进行,外层铝股线腐蚀速率最大;稀土元素的添加能降低铝股线的腐蚀速率;镀锌钢线的镀锌层因腐蚀而略有减薄,但镀锌层仍能有效地保护钢线不受腐蚀。     

钢芯铝绞线的钢芯预扭及整形

<正> 我厂生产出口的一批钢芯铝绞线,外商除在合同中提出应按美国标准 ASTM B 232—81执行外,还必须满足一些附加要求。其中有一条要求是:导线中的单线组成及绞层在截断时应基本上没有散开的现象。在截断     

钢芯铝绞线计量误差的定量分析

分析了钢芯铝绞线长度、重量的计量误差产生的主要原因,提醒生产企业、电力部门、敷设施工三方在签订合同时应注意有关细节,避免由此带来的不必要的纠纷。     

110 kV线路钢芯铝绞线断裂分析

某110 kV输电线路钢芯铝绞线运行22年后断裂,导致接地距离I段动作跳闸,严重影响了线路的安全稳定运行。通过运行情况调查、宏观检查、扫描电镜分析、力学试验、材质分析等技术方法对导线断裂原因进行分析。结果表明,钢芯铝绞线中铝线抗拉强度偏低,表面磨损导致承载力进一步降低,在特殊气象条件下被逐渐拉断是本次故障的主要原因。针对断裂原因,提出了评估同批次导线运行安全可靠性、加强同批次导线断股情况巡视、严格把控新入网导线质量的防护建议。     

110kV钢芯铝绞线失效原因分析

输电线路的安全可靠运行是电网安全的重要保证。以一例110kV线路断线事故为例,通过试验分析和理论计算,探求线路的失效原因。并提出对类似线路进行监督检验的措施,为减少或避免类似事故的发生提供了理论依据。     

基于改进电力弹性系数法的负荷预测

采用现有电力弹性系数法进行负荷预测时,不区分全社会用电组成,笼统地用全社会经济增长去预测电量增长.针对这一不足,提出区分全社会用电组成,将全社会用电分为生产用电和生活用电.利用相应的弹性系数去预测生产用电中的不同产业用电需求,采用时间序列自回归模型预测生活用电.将2种预测电量相加可得到全社会用电,提高了预测精度.     

基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法

回归类算法在估计系统谐波状态时,谐波源间的高度相关性会引起法矩阵的病态,从而显著影响谐波估计精度。为了更加准确地估计系统谐波状态,提出一种基于贝叶斯优化弹性网络回归的谐波状态估计方法。首先,在用最小二乘法进行谐波状态估计时,将带权值的1范数和2范数同时加入惩罚函数中;另外,为了更加高效准确地估计系统谐波状态,将高斯过程和贝叶斯优化应用于1范数和2范数的权值选取;最后,在IEEE 14节点中验证了所提方法的有效性。结果表明：在谐波源间存在相关性时,所提方法仍能实现合理的谐波源定位及谐波责任划分。     

双重BP神经网络组合模型在实时数据预测中的应用

在回归和延时神经网络的基础上，利用非线性组合预测方法的优点，提出一种新的预测模型--双重BP神经网络组合模型模型，选用某660MW机组的主蒸汽流量数据进行学习训练，实例计算结果表明双重BP神经网络组合模型可提高单项预测模型的精度，校核样本的平均相对误差为1.5%，而单独采用回归神经网络和延时神经网络进行预测的平均相对误差分别为2.7%和1.9%，证明双重BP神经网络组合模型具有很高的预测精度，可应用于火电厂实时数据的有效性验证。     

基于模糊系数修正BP神经网络PID的BLDCM控制系统仿真研究

常规PID、模糊算法无法解决无刷直流电机（BLDCM）控制系统存在的强耦合、非线性等问题,在干扰作用下容易出现信号失真。针对该问题,在滑行灯伺服转向系统中,以BLDCM三闭环控制系统为研究对象,结合BP神经网络、模糊控制和PID算法,提出一种基于模糊系数修正BP神经网络的PID控制。通过Simulink建模及仿真,对比研究了该策略与常规控制算法在转矩扰动和磁通扰动状况下的动态响应特性。仿真结果显示该改进控制算法在BLDCM位置控制系统中性能优良。     

一种计算钢芯铝绞线架空绝缘电缆紧压导体模具的方法

介绍了一种计算钢芯铝绞线架空绝缘电缆紧压导体模具的方法,经实际验证误差较小,符合实际生产要求.     

基于ARIMA模型和BP网络的电力负荷预测

着重论述了电力负荷预测中建模数据的选择、预处理方法及其对预测精度的影响。提出了一种以农历24节气负荷作为建模数据，将ARIMA模型及BP网络相结合的负荷预测新方法。实践证明，该方法能够有效提高预测精度，并具有较强的实用性。     

基于BP神经网络的STATCOM主回路故障诊断

STATCOM主回路主要由电力电子器件构成。电力电子器件过载能力小,损坏速度快,故障发生前征兆较难捕捉。设计合理有效的STATCOM主回路故障诊断方法可在故障发生后及时对故障管进行定位,尽快排除故障,使装置恢复正常运行。人工神经网络技术具有很强的非线性映射特征和自学习能力,非常适用于STATCOM主回路电力电子器件的故障诊断。以三相三桥臂STATCOM为研究对象,建立其主回路IGBT或续流二极管单管开路故障模式并提取故障特征,根据神经网络非线性映射特性,建立BP神经网络来学习及存储故障特征信号和故障类型的映射关系。MATLAB仿真表明,该神经网络能够准确地诊断和定位STATCOM主回路开关元件单管开路故障,具有很好的故障识别能力。     

基于分段PCA的BP神经网络语音识别

本文提出采用分段PCA的方法提取信号的特征,再通过BP网络完成信号的训练及识别。仿真实验探究了识别网络的输入维数以及隐含层数目对识别率的影响,通过恰当的选择网络的输入维数及隐含层数,实验结果验证了使用分段PCA方法后,语音识别率会有所提高。     

基于GA-BP神经网络的反窃电系统研究与应用

为改善电力行业日益严重的窃电现状,对用户窃电嫌疑因子进行分析,提出了一种基于改进的遗传优化神经网络的评估模型.传统的BP神经网络算法存在一定的局限性,学习过程收敛速度慢,容错能力差,学习过程容易陷入局部极小值.针对BP神经网络存在的缺陷,利用遗传算法进行性能优化,有效地避免了陷入局部最优的问题.通过实例分析表明,提出的改进模型对窃电嫌疑因子的判断准确率达到88％以上,证明文中建立的评估模型针对窃电问题提供了一种切实可行的方案.     

基于主成分分析法的BP神经网络的应用

对基本的BP神经网络分析法与BP神经网络主成分分析法进行了分析,并给出了应用实例。