不完备故障类别下基于Multi-SVDD的高压隔离开关故障诊断方法

针对高压隔离开关故障诊断时特征库中故障类别不完备的问题,提出了基于多重支持向量域描述(Multi-SVDD)的故障诊断方法。首先通过主成分分析将正常和已知故障样本特征量按贡献度进行排序作为新的特征向量,并以特征量贡献度构造加权高斯核函数,提高对类间特征差异的辨识能力。然后利用粒子群算法对核参数进行优化,提高模型的推广能力和对样本类别识别的正确率。其次对正常和已知故障样本集进行训练,建立描述隔离开关不同工作状态的超球体作为预测模型。最后利用Multi-SVDD对样本空间进行划分并计算待测样本点至各超球体中心的距离,确定样本所属的种类。试验结果表明,该方法可以有效处理高压隔离开关故障诊断中故障类别不完备的问题,在诊断出已知故障的同时可对未知故障给出判断。     

高压断路器机械故障诊断方法综述

机械故障仍然是高压断路器的主要故障类型。及时、准确地诊断出高压断路器的机械故障是实现高压断路器状态维修和保障电网安全运行的关键,相关研究得到了广泛的重视。文中介绍了高压断路器机械故障的基本情况,按照故障诊断的基本流程,从信号预处理、特征提取和降维筛选、故障识别方法等三个环节综述了高压断路器机械故障诊断方法的研究现状和主要不足。最后,讨论了高压断路器机械故障诊断领域存在的关键难点问题,并对今后诊断方法的发展进行了展望。     

220kV变电站二期扩建工程现场安全管理

220kV变电站二期扩工程,涉及面广,改动范围大.为了保证变电站在改造过程中技改和安全运行两不误,要做好危险点的分析和预控,为投产后的新设备的良好运行打好基础.现就220kV变电站二期扩建现场安全管理方面进行分析并提出对策.     

基于信号特征融合与优化的高压断路器机械状态评估

从断路器电磁铁线圈电流和振动信号中分别提取信号特征,是实现断路器状态评估的可靠方法。然而断路器实际运行中的故障类型复杂多样,只靠单一信号可能无法准确实现其状态评估,因此提出一种基于不同信号特征融合的断路器状态评估方法,分析表明,该方法有利于实现断路器在复杂故障前提下的状态评估;对信号融合后的特征量进行了优化分析,结果显示,优化后的特征量依然能够准确实现断路器状态评估。