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针对传统电力设备故障预测方法在对关联维特征提取时,存在故障信息冗余、误差较大的缺点,提出基于改进关联规则特征分析方法的电力设备故障预测算法。采用平均互信息方法和虚假最近邻点方法进行电力设备故障信息相空间重构,在高维相空间中,将电力设备的故障信号模拟为一个非线性时间序列波形,构建故障信号关联规则指向性特征约束函数,提取故障信号关联维特征,通过关联规则指导实现故障预测改进。仿真结果表明,该算法在进行电力设备故障预测时,能有效反应电力设备故障信号的关联内部特征信息,实现对电力设备故障类别的诊断,对提高电力设备故障类别诊断的准确率有现实意义。 相似文献
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为进一步提高电力设备异常检测方法对设备信息的利用率,发现更多潜在设备故障,结合大数据分析技术和设备评估技术,提出了一种将时间序列和神经网络相结合用于电力设备状态数据异常检测。首先通过时间序列自回归模型和自组织映射神经网络将连续的电力设备数据离散为单个序列,对时间轴上的状态变量转移概率进行计算,通过状态转移概率和聚类算法快速检测数据异常。通过实验对该方法的有效性进行验证。
结果表明,该方法能快速有效地检测出电力设备的异常状态。 相似文献
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为了延长电力设备寿命,引入RFID技术预测电力设备全寿命周期故障。使用RFID技术定位并剔除设备故障数据,利用z-score法归一化处理数据;使用交叉熵理论获取数据的随机变量,建立概率密度函数,据此构建设备的全寿命周期故障预测模型;以构建的模型为依据,使用曲线拟合方法获取电力设备的健康指数分布函数,从而实现电力设备的全寿命周期故障预测。实验结果表明:该方法预测电力设备全寿命周期时,高、低温环境下振动峰峰值误差为0.1㎝,波动均匀,无突变;全寿命周期故障预测时间较少,为6 s;预测性能较优,故障数据剔除后的预测性能灵敏度为94.8%。 相似文献
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传统的电力变压器DGA故障诊断方法,仅能二值化地判断设备处于健康或故障状态,无法表征变压器的潜在故障情况,也无法确定变压器向故障状态转化的趋势。对此,提出了一种基于聚类和时间序列分析的变压器状态评价方法。首先,基于点密度判据进行数据预处理,消除噪声影响。其次,基于大数据聚类思想,计算采样数据和历史故障数据簇的相对邻近度,根据计算结果将设备状态划分为健康、潜伏故障或故障。在此基础上判断故障设备的故障类型,基于故障类型关联权重计算健康设备的健康得分,通过时间序列相似性分析方法获取潜伏故障设备的预测故障发展时间。算例分析验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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电力设备作为电力系统的基本要素,对其故障风险预测可以有效降低电网故障风险带来的损失。当前应用的高压电力设备故障预测模型忽略了对高压电力设备信号的盲源分离处理,无法去除虚假故障分量,导致故障预测结果不准确、耗时较长的问题。构建新的基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测模型。将小波降噪方法引入到盲源分离中,对高压电力设备信号完成盲源分离和小波分解;通过互信息方法将分解结果中的虚假分量删除;利用插值形态滤波的方式提取故障特征,将其设定为模糊神经网络的输入变量,构建高压电力设备故障预测模型。实验结果验证了所构建的模型在30次实验迭代过程中的误差始终不超过2.5%,均方根误差低于3.4%,预测用时测试结果在14~23 ms之间。数据表明所构建模型的预测精度较高、预测速度更快,具有明显的应用优势。 相似文献
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《电机与控制学报》2015,(7)
针对一类电力设备触点温度缓慢振荡上升的载流故障形态,提出了基于多尺度混沌时间序列预测的载流故障趋势预测方法。首先应用基于小波变换的噪声平滑算法对原始数据进行降噪处理,并利用降噪后的数据构造即时温度序列和多时间尺度的平均温度序列。通过将变步长的归一化最小均方误差算法应用于Volterra核函数的辨识中,提高核函数的辨识精度,从而获得更加准确的预测效果;采用上述改进后的Volterra自适应滤波算法对载流故障进行趋势预测。基于某电站实际运行数据的测试结果表明,所提方法能够在载流故障发生的初期阶段预测故障发展的整体趋势,计算量小且精度高,预测故障发生时间误差最小为1 min。 相似文献
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为推动电力大数据的应用,发挥大数据的价值,本文在大数据应用原则和大数据思维的指导下,设定电能质量对电力设备影响为目标问题,融合电力设备故障统计数据和电能质量监测数据,开展了多维度数据关联分析,从数据分析的视角看待电能质量问题对设备的影响。首先,分析现有数据构成,明确关联分析纬度;其次,确定关联分析方法和分析流程;最后,对关联分析结果进行详细分析,得到电容/电抗器故障统计数据与电能质量监测数据存在关联性,且与电压偏差、电压总谐波畸变率和3次电压谐波含有率关联性显著。通过数据分析验证了电能质量对电网设备有影响的先验知识,并将数据转化为有用信息,从而实现电力大数据的价值。 相似文献
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为解决目前电力设备故障识别系统识别敏感度低的问题,提出基于云计算关联分析的电力设备故障识别模型。利用关联分析法、Model-1故障特征提取法、Copula函数的故障特征分类法,对电力设备故障特征进行提取和分类,将分类后的特征数据随机组成训练集X,并在此基础上获得故障特征优化的二维数据,将Copula函数的输出结果导入优化ID3的井漏类型分类算法中以完成对故障特征的优化,得到电力设备故障特征分类矩阵;利用非对称性卷积层的CNN模型,实现对电力设备多种故障类型的快速识别。实验结果表明:在进行故障准确性检测时,所提方法的故障识别率平均高达87.2%、识别精准率平均高达71.06%;在不同负荷对系统灵敏性影响的测试中,所提方法在任意负荷状态下的故障识别数据计数不低于40次,优于对比方法;在对电力设备匝间短路故障位点的识别性能测试中,所提方法在任意匝间短路故障位点的故障识别数据计数均高于140次,优于对比方法。所提方法的故障识别精确度高、故障位置识别敏感性高,可促进电网安全运行和发展。 相似文献
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V. P. Kazantsev A. B. Petrochenkov A. V. Romodin N. I. Khoroshev 《Russian Electrical Engineering》2011,82(11):600-606
Some aspects of the technology of using electrical equipment on the basis of statistical (stochastic) methods for short-term
forecasting are considered. The experimental (calculating) part includes construction and testing of specific forecasting
models in order to ground their further application. 相似文献
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根据规划在黄河北干流上布置万家寨、龙口、天桥、碛口、古贤、甘泽坡6座水利枢纽工程。北干梯级开发可有效控制和管理黄河的水沙关系、洪水;改善生态环境,使水资源得到合理利用;向华北电网提供大量电力,对秦晋2省工农业、通航和旅游等具有促进作用,并带动地方经济的发展。 相似文献
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以系列电冰箱(柜)用压缩机的电动机为例,详细介绍利用基本相似理论设计,确定系列电动机主要性能参数及尺寸的方法和步骤,并介绍优先数及其在设计中的应用,解决如何将基本相似理论运用到系列电机设计中的难题,为工程技术人员指明了一条简便,快捷的设计途径,亦为推广应用基本相似理论提供了一个范例。 相似文献
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简述了水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造的必要性,介绍了系统改造方案,指出了系统调试的注意事项,提出了系统改进建议。 相似文献
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大型企业电网的负荷特性主要表现为感应电动机群特性,为了改进现在常用的电力系统潮流算法中用恒功率模型来表征节点负荷,不能满足工程精度要求的问题,提出了在对企业电网负荷节点电动机群进行等效变换后,引入负荷特性的潮流计算的思路,在此基础上进行了理论推导,并经过现场实测数据,进行了仿真。仿真结果表明,负荷特性的潮流计算方法符合企业工程精度要求,可以达到提升业电网潮流计算结果在精确度、实用度等方面的要求,具有一定的理论和工程意义。 相似文献
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介绍了用直接测量法评价动态信号分析仪的频谱幅值和频率指标时,测量结果的不确定度分析和评定过程.讨论了影响频谱幅值示值误差和频率示值误差的测量不确定度的几个主要来源.通过实例,给出了频谱幅值示值误差和频率示值误差的不确定度分析和评定结果. 相似文献