排序方式: 共有17条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
目前电网智能化水平的提升对高压试验的智能化和试验效率也有了更高的需求,为解决现有的高压试验电源在高压交流绝缘试验中存在的不足,提升高压试验的效率,提出了一种智能化磁控谐振高压试验系统。该试验系统集升压、补偿和调谐于一体,具有升压调节平滑连续,结构紧凑等优势,可用于工频耐压试验。阐述了该系统的结构组成与基本原理,并搭建了该试验系统仿真模型,通过研究空载和负载运行特性验证了该系统原理的正确性。 相似文献
2.
3.
5.
6.
7.
为保证换流变压器阀厅安全,提升防火墙孔洞封堵结构材料耐火性能,研究换流变压器阀厅防火墙孔洞封堵结构材料耐火极限问题。以某高压换流站为例,采用5层封堵结构材料封堵换流变压器阀厅防火墙孔洞;依据选择测定点,通过耐火极限试验计算各个测点的温度曲线,生成孔洞封堵结构材料的耐火极限曲线;采用LS-DYNA有限元软件,模拟分析封堵结构材料内部温度传递过程中的温度场,分析其耐火极限。分析结果显示:经过3 h的耐火极限后,受火面在15 min时温度即达到1 100℃左右,龙骨的温度为182℃;距离孔洞距离最近的测点温度最高,分别为120、134℃,符合相关标准;且没有发生漏火现象,结构整体的密封性以及隔热性均较为完好;在相同的耐火时间下,模拟的封堵结构材料温度的增加较慢,温度场扩散速度较慢。 相似文献
8.
针对换流变压器振动信号复杂度高、数据量大、信息利用率低导致基于振动信号的换流变特征提取模型搭建困难、准确度不高等问题,该文研究了一种基于类格拉姆矩阵和卷积神经网络的换流变压器振动信号多层次特征提取模型。首先通过极坐标变换和自定义点积运算将一维振动时序序列和对应细化频率序列转化为类格拉姆矩阵得到时域、频域特征图谱,通过连续小波变换将原始序列转换为时频能量特征图谱,得到振动信号的时域、频域和时频能量图谱。然后利用卷积层和池化层并行对输入图谱进行多层次特征提取融合,解决了传统方法信息利用率低的问题。利用卷积神经网络对融合矩阵进行二次特征提取。分析结果表明,该文模型振动测点分布平均识别准确率为95.4%,工况平均识别准确率为97.82%,优于长短时记忆网络(long short term memory,LSTM)、一维卷积神经网络(one-dimensionalconvolutionalneuralnetwork,1D-CNN)、残差网络(residual network,ResNet)、全卷积网络(fully convolutional network,FCN)等经典时间序列应用网络,可为基... 相似文献
9.
10.