基于神经网络的变压器动触头结构分接开关优化研究

结合变压器分接开关内绝缘介质和场域的特点,采用ANSYS软件构建了分接开关绝缘板二维数值计算模型,分析了绝缘结构中的油隙及中心轴参数对电场分布的影响,并通过神经网络构建了绝缘板参数输入一输出模型.实现了变压器动触头绝缘板结构参数最优化设计.     

330 kV输电线路均压环优化研究

通过有限元法建立均压环仿真计算模型,对4种不同管径以及2种不同曲率半径330kV交流输电线路均压环表面场强进行计算分析,在特高压户外试验场以及特高压交流试验基地环境气候实验室开展均压环可见电晕试验研究,获得不同结构型式均压环表面电场分布规律、结构优化试验对比结果以及不同海拔条件下均压环电晕起始电压特性曲线。研究结果表明,通过优化均压环管径以及曲率半径方法,可有效降低均压环表面电场强度,提高电晕起始和熄灭电压,推荐校正算式校正误差小于CB311．1—1997和IEC60071—2：1996所提方法,可为高海拔地区输电线路均压环选型及优化设计提供参考依据。     

基于优化VMD的有载分接开关振动信号降噪研究

为了有效降低噪声对换流变压器有载分接开关(OLTC)故障特征提取的不利影响,提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)的有载分接开关振动信号降噪算法。首先,利用人工鱼群仿生算法(AFSA)结合整体正交系数对VMD的参数k、α进行自适应优化处理;然后,利用优化VMD算法将有载分接开关振动信号分解为有限个窄带、准正交的模态函数;再采用峭度指标对模态函数进行选择,将所选模态叠加进行重构,进而得到降噪后的信号;最后引入三种评价指标进行降噪效果评价,通过与其他算法的对比试验得出,优化后的VMD算法降噪效果更佳。     

变压器真空有载分接开关运用与分析

随着社会经济发展速度不断加快,电力系统结构日渐复杂,应用在变压器中的真空技术种类增多,切实提升了有载分接开关运行效果.本文以真空有载分接开关与普通有载分接开关的异同之处为切入点,提出有载分接开关现场改造要点,阐述变压器真空有载分接开关运行检测与改进的具体措施,以期为相关工作人员提供理论性帮助.     

油浸式有载分接开关的电弧温度场特性仿真研究

随着新能源的大规模并网,电力系统对电网电压的精细化调控需求不断增加,使得有载分接开关的动作更加频繁,其触头电气磨损严重、故障率逐年上升。为探究有载分接开关的开关触头在绝缘油中的电气磨损情况,对有载分接开关滑动过程中所产生的电弧特性展开研究。基于流体动力学理论,建立有载分接开关的电弧等离子体仿真分析模型,仿真得到电弧的温度分布和有载分接开关触头表面温度分布特性,并在实验室搭建了有载分接开关的载流摩擦磨损试验平台,对触头间的电弧仿真模型进行了试验验证。结果表明,在起弧前,触头表面温度随时间慢慢升高,随滑动速度增大而下降;在起弧过程中,电弧温度极速升高,电流的增大,使电弧能量增大,电弧温度和触头表面温度升高;在滑动速度55 mm/s之前,电弧温度随着滑动速度增大而增大,当滑动速度介于55～100 mm/s时,电弧温度呈先下降后上升的趋势,电弧能量在滑动速度为90 mm/s时达到最小,该发现可为触头机构的优化设计提供参考。     

一起主变压器有载分接开关故障的诊断分析

对110kV变电站主变跳闸事故进行简单介绍,通过化验和试验数据的对比分析,发现有载分接开关过渡触头烧损是导致故障的主要原因。同时对故障的现场处理方法以及有载分接开关的运行和维护提出了相应建议。     

发展智能电网采用无分接开关变压器的探讨

电力变压器利用电磁原理,通过分接开关来改变一次绕组匝数,从而达到调整输出电压的目的,这种传统的调压方式自电力变压器发明之日起一直延用到现在。随着电力系统的发展和科技进步,用户对电能质量要求的不断提高,为提高电力系统的稳定水平、无功功率就地平衡和降低线损的需要,这种传统的调压方式,不能满足电力系统无功／电压优化运行的要求...     

基于BP神经网络与遗传算法的高压共轨柴油机喷油器结构参数优化研究

利用AVL-FIRE软件对TBD234高压共轨柴油机燃烧过程进行数值模拟,采用L16（54）正交试验作为BP神经网络的训练样本,建立喷油器主要结构参数与柴油机的燃油消耗率、NOx排放、SOOT排放之间的非线性映射关系,以燃油消耗率为优化目标,同时保持较低的NOx和SOOT排放水平,结合遗传算法进行寻优计算,获得了喷孔直径、喷孔个数、喷射夹角和喷油提前角4个参数的最优组合。     

基于相似日和动量法优化BP神经网络的光伏短期功率预测研究

提出了相似日和动量优化BP神经网络的光伏短期功率预测方法,采用与输出功率强相关的辐照度作为相似变量选取相似日,通过动量法优化并以相似日历史数据和气象信息作为训练样本建立BP神经网络预测模型.以新疆某光伏电站的实际运行数据进行验证分析,结果表明该方法在晴天和非晴天天气环境下能够达到预测精度,验证了所提模型和算法的准确性和...     

基于SCNN的转子热应力场的实现研究

热应力是监测机组寿命损耗的重要量 ,但现在对热应力的实时计算方法大多是采用解析方法 ,由于解析方法是对转子二维轴对称热传导方程的简化 ,这给热应力的计算结果带来了误差。基于这种背景 ,本文利用了有限元计算热应力场的中间计算结果 ,应用结构可控的前向神经网络 (SC NN)方法 ,仿真了热应力场的整体刚度矩阵代数方程组的求解 ,应用所得的节点位移 ,可求出转子的热应力场。     

基于BP神经网络和分解技术的汽轮机叶片可靠性反求设计

汽轮机叶片可靠性反求设计旨在确定叶片未知概率设计参数以满足给定的可靠度要求.针对叶片功能函数为随机变量隐性函数的情况,提出了基于有限元、BP神经网络和分解技术的可靠性反求设计方法,该方法将有限元和BP神经网络相结合以构造功能函数与随机输入变量之间的近似解析表达式,运用分解技术,将求解随机设计参数的全局优化问题分解为主问题和子问题,通过子问题直接调用标准优化工具箱得到可靠性指标,并运用分解迭代技术对主问题求解,从而得到随机设计参数及目标可靠性指标对各随机变量的敏感性.以某实验台汽轮机等直叶片为例,阐述了该方法的具体实施过程.该方法数学描述简单,并可直接应用标准优化程序,成功地解决了隐性功能函数下叶片可靠性反求设计,具有较好的工程应用价值.     

基于RBF-BP组合神经网络的地震预测研究

针对地震预测中预测因子高度非线性、训练样本数量有限及分布不均匀的问题,提出采用RBF-BP组合人工神经网络对地震预测因子样本进行建模和预测,并用RBF神经网络初步训练预测因子样本,将训练结果输入BP神经网络,根据期望输出值加强训练.实例分析表明,该预测方法可行并能有效提高地震预测精度.     

GPS高程拟合的BP网络结构探讨

通过GPS高程拟合的BP网络应用，讨论了BP网络的结构确定和应用训练样本数量的实例，介绍了BP网络在水利工程高程测量数据处理这类函数逼近中的应用。结果表明，BP网络有很强的实用性，其数学模型在GPS高程拟合的应用有较高的拟合精度。     

遗传算法优化BP神经网络在大坝扬压力预测中的应用

针对BP神经网络的局部极小和收敛慢等问题,提出了利用遗传算法的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,将优化后的BP神经网络用于预测大坝扬压力。通过实例应用,将遗传算法优化的BP神经网络与逐步回归、BP神经网络预测相对比,结果表明遗传算法优化的BP神经网络收敛快且预测结果精度高。     

一种决策逆问题的研究方法及在防洪规划中的应用

指出了模糊优选BP神经网络模型的缺点，在模糊优选BP神经网络模型的基础上，引入加速遗传算法，提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型。并将其应用于某流域蓄滞洪区优选决策逆命题的目标权重计算，结果表明，该模型能够明显加快网络的收敛速度，改善网络的全局寻优能力，集成了模糊优选BP神经网络和遗传算法的优点。     

基于改进的BP神经网络学习算法的变压器故障诊断

电力变压器的故障除了给其自身带来重大损失外,还对电力系统的安全造成很大影响。利用BP神经网络对变压器故障进行诊断,针对BP神经网络学习率的缺点,提出了一种跟踪型自适应学习率的确定方法,该方法仅需整定一个参数,有效地提高了BP神经网络的收敛性和训练时间,进而通过构建变压器故障诊断训练样本集,验证了该方法的可行性,获得了更精确的诊断结果。     

基于神经网络深度学习和结构优化的供水管网漏口失效形式及漏失量预测

为了量化供水管网漏失危害,根据漏失形式探究管网漏失原因,在管网漏失试验的基础上,通过分析不同管材、管径、漏口失效形式的管段在各种压力下漏失瞬态漏口周围20个压力波动数据,利用BP神经网络在压力数据与漏失量、漏口失效形式之间建立映射关系,并通过大量训练来优化BP神经网络结构。结果表明,优化后的神经网络可精确地预测出管网漏失量及漏口失效形式,为一种适用性强、快速有效的预测方法。     

基于模糊BP神经网络的发动机磨损模式识别研究

结合大量铁谱分析数据与专家经验,分析了发动机磨损模式识别原理,给出了发动机磨损模式识别标准样本库,建立了发动机磨损模式识别的BP神经网络模型,并结合磨损模式识别实例,验证了识别结果的可靠性。实践证明,BP神经网络方法能够快速、准确、有效识别发动机磨损模式。