基于免疫抗体生成算法的电力变压器故障诊断

提出了一种基于人工免疫的抗体生成算法,并将其应用于电力变压器的故障诊断。抗体生成算法仿生生物免疫系统中抗体对抗原的识别与记忆的机理,先对训练样本进行免疫学习和记忆,提取表征样本的有效特征,形成表征样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对测试样本进行分类识别。UCI的Iris数据集和电力变压器故障数据的仿真分析结果表明,抗体生成算法能够进行有效的分类,并具有很高的准确率。     

变压器绕组变形实例

以两起短路冲击引发的变压器绕组变形事故为例．介绍判断变压器绕组变形的方法、     

变压器备用冷却器不能正常启动的解决方法

结合强迫油循环导向风冷变压器冷却器的控制原理,对我国西北地区某变电站2号主变压器运行冷却器故障后备用冷却器不能正常启动的故障进行分析,提出解决方法.     

焊接车间点焊机计算电力负荷与功率因数提高方法

介绍焊接车间点焊机计算电力负荷与功率因数提高方法.     

高频脉冲电流法在在线检测电力变压器局部放电中的应用

介绍高频脉冲电流检测技术的原理,及其在在线检测电力变压器的局部放电中的应用。     

10 kV用无源电子式电压传感器的应用研究

针对传统技术中采用电磁式CT互感器存在的不足,提出了适用于10 kV的无源电子式电压互感器。根据电压互感器的工作原理,介绍了10 kV无源电子式电压互感器在电能表检定装置方面的意义。进一步分析了无源电子式电压互感器在电力设备中应用的重要性和必要性,该技术能够有效地避免传统技术在电力线路信号传输和处理时带来附加误差,大大提高电能计量、保护和测量系统的精度,推进了电力系统朝向数字化、电子化、自动化、网络化的方向发展。实验表明,采用10 kV的无源电子式电压传感器与传统CT互感器相比,误差精度提高了10%以上。     

改进卷积神经网络在互感器故障诊断中的应用

低压电流互感器作为电网中的关键设备,已经得到广泛使用。低压电流互感器故障诊断的在线检定也显得十分重要。提出了一种改进的全局平均池化的一维卷积神经网络（1DCNN-SVM）故障诊断模型应用于低压电流互感器在线检定。该方法改进了传统卷积神经网络（CNN）模型的结构,引入全局平均池化而不是全连接网络结构,并在测试阶段使用支持向量机（SVM）替代Softmax函数。通过进行实验分析,将所提的方法与传统的CNN进行实验对比,实验结果表明所提方法在训练时间、测试时间以及模型的测试精度等方面的表现都比传统的CNN结构模型要好。     

基于人工神经网络的变压器绝缘老化诊断算法研究

介绍了人工神经网络在变压器绝缘老化诊断中的应用,并采用BP算法设计了变压器绝缘老化诊断系统.定义了不同的变压器状态,采用大量的数据进行训练,结果表明,应用人工神经网络对变压器绝缘老化程度进行判断并对其剩余寿命进行评估,具有更高的准确性和可靠性.     

基于BP神经网络的平面变压器寄生参数预测

平面变压器的结构与寄生参数具有复杂的非线性关系,难于精确建模计算。基于BP神经网络,以试验数据为基础,建立了平面变压器的结构和寄生参数的映射模型。运用该模型对平面变压器的部分寄生参数进行了预测,预测精度满足工程实际需要。并对平面变压器结构与寄生参数的关系,运用该模型进行了分析,较好地反映出该变压器结构与部分寄生参数之间的非线性关系。预测结果对平面变压器的设计有较大的指导意义。     

变压器油标准样品配制方法试验研究

结合变压器油中溶解气体检测装置检验工作对配制标准样品的需求,针对现有变压器油标准样品配制方法存在的问题,通过对气体在变压器油中溶解及逸散的影响因素等进行试验研究,建立了"定量进气法"和"母液稀释法"两种变压器油标准样品快速配制方法,对于指导变压器油样品配制及相关工作开展具有重要意义。