光纤电流互感器渐变性故障时频特征辨识

通过时频变换方法分解光纤电流互感器(FOCT)输出信号,获取渐变故障信号特征,是故障分析的关键步骤。针对FOCT渐变性故障信号时域跨度大且劣化过程呈随机性的特点,对输出信号进行跨间隔采样,利用小波包分解算法,根据故障信号频段实现故障信号特征提取,利用相关评价指标对时域特征参数进行筛选,得到表征FOCT劣化趋势的最优特征参数。针对信号特征维度高的特点,提出主元分析法对高维特征降维处理,满足故障特征辨识快速性的需求。实验结果表明：使用6层小波包分解算法,得到64个包含不同频段信号的子序列,对比各个频带能量占比来确定互感器运行状态,能够实现有效辨识渐变性故障特征。     

Neural Machine Translation by Fusing Key Information of Text

When the Transformer proposed by Google in 2017, it was first used for machine translation tasks and achieved the state of the art at that time. Although the current neural machine translation model can generate high quality translation results, there are still mistranslations and omissions in the translation of key information of long sentences. On the other hand, the most important part in traditional translation tasks is the translation of key information. In the translation results, as long as the key information is translated accurately and completely, even if other parts of the results are translated incorrect, the final translation results’ quality can still be guaranteed. In order to solve the problem of mistranslation and missed translation effectively, and improve the accuracy and completeness of long sentence translation in machine translation, this paper proposes a key information fused neural machine translation model based on Transformer. The model proposed in this paper extracts the keywords of the source language text separately as the input of the encoder. After the same encoding as the source language text, it is fused with the output of the source language text encoded by the encoder, then the key information is processed and input into the decoder. With incorporating keyword information from the source language sentence, the model’s performance in the task of translating long sentences is very reliable. In order to verify the effectiveness of the method of fusion of key information proposed in this paper, a series of experiments were carried out on the verification set. The experimental results show that the Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) score of the model proposed in this paper on the Workshop on Machine Translation (WMT) 2017 test dataset is higher than the BLEU score of Transformer proposed by Google on the WMT2017 test dataset. The experimental results show the advantages of the model proposed in this paper.     

便携式油气分析装置在变压器故障诊断中的应用

应用便携式装置检测油中溶解的氢、乙炔的浓度,可以对变压器内部的潜伏性故障作出“预诊断”。本文介绍了氢与乙炔的检测方法。     

基于功率MOSFET的激光器外触发系统研制

采用功率MOSFET及其驱动器和光纤收发器件,研究了激光触发开关脉冲功率源控制技术中的快上升沿(≤5ns)触发信号产生、驱动、传输及光纤隔离、高耐压脉冲变压器使用等关键技术。给出了激光器外触发控制电路的设计及测试结果,并对其应用特点进行了分析和讨论。     

LZW压缩算法在终端程序远程更新中的应用

介绍基于LPC2378开发的配变监测终端程序远程更新方法,利用芯片自带的IAP功能实现片内Flash上的程序更新,从而避免了使用对硬件配置要求较高的商业嵌入式操作系统。同时,将LZW压缩算法应用到程序更新中,使程序更新文件压缩了40%,大大缩减了通信流量,节省了终端的存储空间。     

变压器漏磁热损的光纤Bragg光栅检测与温升特性分析

变压器的漏磁场强度随着变压器容量的增大而增大,漏磁场强度越大在变压器各结构中引起的漏磁损耗越大,导致变压器运行效率低下,进而影响变压器的正常运行。对35 kV变压器进行试验,将漏磁产生最大处的温度与油箱产生顶端处的温度进行了对比,试验得出当开风机时该处与油箱顶端处的最高温度差为8.7℃、当负荷降至1倍功率时温差为2.9℃,它们的实时温度曲线图与变压器的运行一致,产生了局部温升的现象。通过光纤Bragg光栅（ FBG）检测温度的变化反映变压器漏磁的情况,从而实现了对变压器漏磁的实时在线监测。     

在线超声波流量监测系统设计及其应用

为解决地源热泵系统中的进出水流量测量,设计研究基于超声波时差法原理的非接触式在线流量监测装置。系统以STM32F407 ZE为主控制器,定时采集流量、完成数据封包、加密和远端服务器交互任务;以MSP430F2618为流量测量控制器,采用时差法以TDC-GP22精准测量超声波在介质中传播时间,实现管道流体流速、流量实时监测。系统测试结果实现流量数据测量及上传存储到远端服务器,满足地源热泵系统流量监测需求。     

基于LabView的光纤电流互感器一体化测试系统设计

光纤电流互感器日益成为电力系统中最重要的设备,在实用化研究中,光纤电流互感器的检测精度是重要的指标之一,而被测电流的谐波和光纤电流互感器内部的噪声往往影响其测量的准确性;因此对光纤电流互感器谐波的检测以及对其解调算法实用性的验证非常重要;为进一步的谐波治理提供依据及验证解调算法能否有效运用问题,在详细分析现有的谐波检测理论和两种解调算法原理的基础上,设计了一种基于虚拟仪器LabView的光纤电流互感器谐波检测及解调算法测试一体化系统,在快速检测电流各次谐波电平的同时解调出被测电流的信息并对比验证两种解调算法的可行性与优越性,验证结果表明第二种解调算法的精度明显优越于第一种解调算法,更能适用于光纤电流互感器的信号解调。     

安徽电网变压器油中溶解气体在线监测管理系统的设计与实现

随着电网规模不断增大,电力系统的安全稳定问题趋于更加复杂,为保证电网稳定运行,对变压器工作状态的监视与管理提出了更高要求.该文针对安徽电网目前对变压器监视的实际情况,设计一套针对变压器油中溶解的气体含量进行监测、分析的管理系统,从而及时发现变压器存在或潜在的故障,确保电网的安全稳定运行.     

基于压力式光纤液位传感器的变压器油高度监测系统

针对传统电力变压器绝缘油位测量的局限性,提出一种压力式光纤液位传感器的变压器绝缘油位监测系统.系统采用压力式光纤液位传感器作为绝缘油位的传感器件,该传感器对光源强度变化、光纤传输过程中的光功率损耗具有光强起伏补偿功能;以数字信号处理器TMS320F2812为处理和控制核心,实现对变压器油位的无人实时在线监测.分析了油位...