基于显著性差异的变压器套管介损统计分析

文中利用显著性差异的分析手段对浙江电网在运的上海MWB公司220 k V COT型套管的介损数据进行统计分析,验证了该类套管介损符合正态分布规律,根据统计离群值的要求确定了样本数据的显著性差异条件,提出了在运的该类套管的介损阈值。     

基于显著性差异分析的风机变桨电机故障预警

对河北冰峰风场430台直驱型风机1年的变桨电机绕组温度数据进行了统计分析,验证了该风场变桨电机绕组温度变化在实际工况下基本符合正态分布规律,通过对样本数据离群值的统计分析确定了显著性差异分析方法,并提出了在运的变桨电机绕组温度显著性差异分析条件及预警阈值。经实例验证,该方法能够准确地对风机进行故障预警,保证了风机高效地运行。     

基于显著性差异的变压器绝缘电阻与介损统计分析

绝缘电阻和介损是变压器预防性试验中最基础的试验项目,是判断变压器整体绝缘状态最常规的手段。然而,由于绝缘电阻测试受现场环境和干扰影响较大,测试数据较为分散,难以给出具体合格标准值,介损也存在判断阈值偏大等问题。基于此,文中利用数理统计方法,统计了云南省相同年份各电厂主变压器绝缘电阻和介损测试数据,并利用SPSS对数据进行了分析,探讨了测试数据分布规律,提出了基于显著性差异的绝缘电阻和介损阈值,旨在为变压器整体绝缘状态的准确判断提供借鉴。     

基于“秩和”近似相等特性的同期线损异常数据辨识方法

针对目前同期线损系统接入数据海量,异常数据难以辨识的问题,提出了基于"秩和"近似相等特性的同期线损异常数据辨识方法。首先引入"秩和"差异理论,分析无异常数据情况下,同期线损与理论线损差异电量的"秩和"近似相等特性;然后分析存在异常数据时的"秩和"差异特征。基于此,改进传统α阈值仅考虑误判率的弊端,提出α∩β阈值计算方法,综合考虑误判率和漏判率对异常数据辨识的影响,可判断出同期线损数据集合中是否存在异常数据;在此基础上,建立同期线损异常数据辨识模型,进一步判断异常数据的位置;最后以甘肃实际运行数据为例进行仿真,验证该文所提异常数据辨识方法的有效性。     

氢冷发电机中氢气湿度的测量

分析了ＤＨＭ２ 型通风干湿表在测量发电机氢气湿度时产生误差的原因,并介绍了测量发电机氢气湿度的一种新方法。采用这种新的检测办法,可以将测量的氢气湿度结果直接送入机组的数据采集系统（ＤＡＳ）中去,实现发电机氢气湿度的在线监测,保证发电机氢气湿度测量的及时性和准确性。     

外弹道测量数据的小波阈值去噪方法研究

针对外弹道测量数据的随机误差难以消除的问题,介绍了小波变换的理论,阐述了小波阈值消噪的基本原理,对硬阈值和软阈值函数的优缺点进行了对比分析,讨论了小波阈值去噪中阈值的选取方法,并将小波阈值去噪理论应用于外弹道测量数据的随机误差处理,以信噪比和均方误差为衡量指标,通过在不同阈值和不同阈值函数条件下的去噪效果的对比,研究了更适用于外弹道测量数据的小波阈值去噪方法。     

一起油浸变氢气超标故障的分析处理

介绍了一起变压器油色谱分析中氢气超标故障的处理过程,结合自身现场实际工作经验,在对试验数据细致分析的基础上给出了有效的处理方法,对处理变压器氢气超标故障有一定的实际意义.     

基于阈交理论电弧炉系统负荷容量分析方法

针对大功率电弧炉系统负荷容量难以选取的问题,提出了一种基于阈交理论的负荷分析新算法.该算法利用负荷中超容量阈值的数据,采用方差分析方法构造一个阈值能量函数,获得阈值选取的一定依据.通过对负荷数据阈值穿越强度的计算考察并证明所选阈值的有效性.给出了应用该方法的具体步骤,该方法特别适用于具有多台大功率电弧炉的冶金企业系统负荷容量的分析计算.     

氢气点火器功率计算替代直接测温试验研究

AP1000核电厂氢气点火器通电加热时,要求短时间内其表面温度达到926.7 ℃以上。基于对某核电机组氢气点火器定期试验的分析,结合点火器现场安装位置不利于直接测温的情况,建立功率与温度分析模型。通过试验室和现场数据测量,验证了分析模型的正确性,并得出了满足温度设计要求相对应的功率计算限值。利用功率计算替代直接测温,为核电厂氢气点火器测温实践应用提供了一定的参考。     

110kV电流互感器油中氢气浓度偏高原因分析

通过对110kV电流互感器色谱异常数据的分析,找出了互感器油中氢气浓度偏高的原因,并提出解决措施。     

某1000MW级汽轮发电机漏氢事件风险分析

漏氢是氢冷发电机运行中发生频率较高且危害性很大的事件，严重影响了机组的安全运行。针对某1000MW级汽轮发电机的一次严重漏氢事件，详细分析了3种漏氢模式——氢气直接外漏，漏到密封组件气侧，漏入定子线棒冷却水；评估了漏氢对功率的影响和3种漏氢模式的燃烧爆炸危害性，指出氧气漏到密封组件气侧的危害性最大；推导出了空侧氢气体积分数与密封组件泄漏率，回路密封油箱捧烟管氢气检测值的关系，对事件及处置过程进行了风险分析和经验总结，并提出了规范的漏氢检查要求和停机标准。     

智能手机上心电信号R波的检测

选用墨西哥帽小波变换在智能手机上对心电数据进行预处理,并采用时-频域结合特征点位置信息的方法对R波进行检测.针对传统阈值法在R波检测中存在的一些问题进行改进,提出使用对频域数据进行一阶差分取绝对值,通过求极值的方法来检测倒置R波.通过使用MIT-BIH标准心律失常数据库的心电信号数据做为样本数据进行实验,实验表明该算法能够准确检测R波的特征值,最后将该算法应用到Android智能手机,效果令人满意.     

基于强化学习的异常用电判决方法

目前异常用电检测问题有许多基于分类的方法,但大多都是基于短期用电行为的判决来判断长期用电行为,判决阈值与比例难以确定,且在实际应用中,不同区域、时段的用户用电数据分布差异较大,比例与阈值也会有较大的不同,难以以固定的比例通用于所有的用户数据。针对此问题,文中提出一种基于强化学习的异常用电判决方法,创新地利用强化学习模型来动态生成阈值,以适应差异较大的不同数据集。首先获取分类器输出的数个用户短期行为的异常概率,然后输入到强化学习模型深度递归Q网络（DRQN）中,学习得到动态阈值即判决阈值与判决比例。试验结果表明,相比于人工调参的传统投票法,文中方法在评估指标上有明显提升,面对数据分布差异较大的数据集时也有较好的表现,说明文中方法具有较强的泛化能力,在数据类型复杂的现实环境中也有较好的应用场景。     

低值瓷绝缘子红外检测温差阈值研究

依据目前的带电设备红外诊断技术应用导则,正温升1 K是低值瓷绝缘子的判别条件。但根据实际运行情况,该温差阈值较大,易造成红外检测漏检率偏高,为此,对某省电科院瓷绝缘子红外检测数据进行归纳梳理与统计分析。首先对低值温差样本进行分布函数拟合,再利用对数似然值、KS准则及赤池信息准则(AIC)对模型进行拟合优度检验,继而提出了一种基于逆高斯分布的低值绝缘子温差数学模型,并利用极大似然估计法求出模型参数,最终得到了红外检测低值瓷绝缘子的精确温差阈值模型。研究表明,逆高斯分布能够很好地拟合低值温差数据,由此得出的温差阈值模型能够提高低值瓷绝缘子红外检测准确度,可以为低值瓷绝缘子检测温差阈值的合理优化设定提供重要参考依据。     

A predictive out-of-step protection system based on observation ofthe phase difference between substations

A recently developed predictive out-of-step protection system is described. The purpose of this protection system is to prevent total system collapse caused by step-out between large-capacity generator groups due to a serious fault in the trunk transmission line. This is accomplished by using online data collected during the incubation phase to predict a step-out and then issuing a system-seperation command. The system has the following characteristics: (1) the phase difference between several large generator groups is measured from online voltage data collected from substation busbars in the vicinity of the generators at a sampling rate of 600 Hz: (2) the phase difference at 200 ms in the future is predicted from the measured phase-difference data; and (3) if the predicted phase difference exceeds the instability threshold value, system separation if performed taking into account the power supply and demand balance after tripping     

基于标准差偏离倍数的暂态事件检测算法

暂态事件检测是非侵入式负荷监测的重要研究部分。然而已有的暂态事件检测方法需要已知投切负荷的有功功率跃变幅值,并依此设定功率跃变前后功率差的检测阈值,导致无法应用于多个有功功率跃变幅度不同的负荷同时投切的情况。为此,提出了一种基于标准差偏离倍数的暂态事件检测算法。该算法通过有功功率偏离均值相对于标准差的倍数来检测变点是否出现,并通过偏离倍数最近一次穿越零点的时刻来精确定位变点位置。通过仿真对比了偏离倍数法和滑动窗算法的检测速度和精度,用BLUED数据集验证了算法在多个不同特性负荷投切情况下的有效性。该算法相比已有的检测算法,不仅不需要设定功率跃变前后功率差的检测阈值,还能应用于多个不同特性负荷投切的情况。经测试该算法具有更好的检测速度、检测精度,较低的误检率和漏检率。     

基于小波分析的水冷壁管缺陷识别和分类方法

根据水冷壁管不同缺陷对应的检测信号的波形特征,提出一种基于奇对称小波变换的模极大值缺陷识别和分类方法。选取二次样条小波为小波函数,运用软阈值函数和固定阈值处理小波系数,有效地消除和抑制了背景噪声对检测信号的影响,获得了比较纯净的水冷壁管壁厚减薄缺陷信号。同时,对小波变换后管壁内、外表面局部缺陷信号的特征进行分析,探讨了基于小波变换的内、外表面局部缺陷的分类方法。     

基于混沌纠错机制的WSN网络数据精确融合算法

为解决当前WSN网络数据精确融合算法存在的数据融合困难,融合精度差且网络数据融合稳定性时间较低等难题,提出了一种基于混沌纠错机制的WSN网络数据精确融合算法。采用误差累计阈值控制方式,在精确取得数据融合带宽及融合误差的同时,能够精准的对数据传输过程中的抖动性进行预测;随后, 采用追溯机制对数据融合过程中的融合带宽精度进行了实时追踪及更新,有效降低了数据融合过程中存在的实时融合困难等问题。仿真实验表明：与当前高维映射一体化融合算法（fusion algorithm of high dimensional mapping,FHDM）相比,本算法具有更低的数据融合误差,以及更高的网络数据稳定融合时间。     

遗传算法和神经网络结合的PSD非线性校正

针对光电位置传感器(PSD)检测系统在大坝变形观测中所呈现的非线性问题,建立改进的遗传算法和LM-BP神经网络结合的模型,对PSD的非线性进行补偿?该方法先用遗传算法对LM-BP网络的权阈值进行优化后再用LM-BP网络逼近任意非线性函数的特点对实际位置数据与理想值进行拟合后并进行测试,经过多次任意产生的种群优化后选择较为优秀个体作为神经网络的和阈值,并对任意位置进行校正,仿真结果表明,该方法克服了LM-BP网络对初始权阈值的依赖和泛化能力弱的特点,多次实验平均误差都小于1%,其泛化能力优于标准的遗传算法和神经网络结合的模型。