由变压器直阻超标对故障点进行的查找

2003年7月16日，在对天桥变#2主变进行的预防性试验中，发现其10kV侧线圈绕组的直流电阻超标，数据显示ab绕组的直阻比其他两绕组的直阻偏小，同以往运行数据对比，发现ab绕组的直阻是在不断的减少。该变压器除了直阻出现问题外，当时其他试验结果都良好，油化分析未发现有异常     

基于ANN架构的新能源发电预测模型的研究

以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径。为解决可再生能源（Renewable Energies,REs）在电力网络中不断整合对电力供应系统去中心化带来的问题,提出了一种基于神经计算的预测模型。首先,获取不同的数据集,并介绍了数据使用方法;其次,对不同的人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）架构进行了深入研究,同时探讨了不同的输入特征,以及对预测结果不确定性的评估方法;最后,通过模拟实验表明在光伏发电方面,本模型的预测相对平均绝对误差（Relative Mean Absolute Error,RMAE）可以在夏季达到2.5%,在冬季达到0.5%。而在整个年度内,通过使用输入类别特征的减小均值,光伏和风力发电的RMAE分别可以达到1.7%和4.9%。这一方法的实施为地区可再生能源的集成提供了有力支持,同时也为应对可再生能源的波动性和不可控性提供了新的解决思路。