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为了提高电气设备变压器超高频局部放电特征识别能力,提出基于人工神经网络(ANN)的电气设备变压器超高频局部放电模式识别方法。根据电气设备绕组间的短路阻抗特性进行超高频局部放电模型构造,计算电气设备变压器励磁支路增量电感,采用人工神经网络辨识方法进行电气设备变压器超高频局部放电特征提取和模式识别,计算输出的静态电感和增量电感,采用快速傅里叶变换提取电气设备放电脉冲调节,计算一次侧基频电流幅值,根据励磁曲线和励磁电阻的匹配模式,建立电气设备变压器超高频局部放电的参数提取模型,采用人工神经网络实现电气设备变压器超高频局部放电模式识别。仿真分析结果表明,在0.020s时,本文方法多数值均能检测出局部放电,采用该方法进行电气设备变压器超高频局部放电模式参数识别的准确性较高,收敛性较好,抗干扰能力较强。 相似文献
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为研究风气互补发电系统对电网的影响,首先搭建了由风电机组、燃气轮机、电网线路、静止无功补偿器、电力系统稳定器和大型水力发电机组成的仿真系统,并对该系统的负载侧和电网线路中部节点进行了稳定性分析。仿真结果表明,电网在加载了风气互补系统后运行能保持稳定,并能在发生短时故障后恢复到原来状态。该文为进一步研究风气互补系统与电网的相互影响提供了良好的模型基础。 相似文献
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针对机械装备滑动摩擦副广泛存在的高强度摩擦自激振动,设计了结构简单的压电悬臂梁振动能量收集器并安装在滑动摩擦副上,以实现将摩擦自激振动能量转换为电能。通过在CETR摩擦磨损试验机上开展摩擦自激振动能量收集试验以及进行相应的有限元和数值仿真分析,验证设计的压电悬臂梁振动能量收集器的效果并分析其机理。结果表明,压电悬臂梁振动能量收集器输出电压的时域演变规律和频域特性与相应的摩擦自激振动信号一致,故设计的压电悬臂梁振动能量收集器可有效地将摩擦自激振动能量转换为电能,实现了摩擦自激振动能量的收集;法向载荷的增大使得输入摩擦系统的能量显著增强,导致摩擦副界面摩擦自激振动强度增大,从而增加了压电悬臂梁振动能量收集器的激励源强度,使其输出电压显著增大;在较大的法向载荷作用下压电悬臂梁振动能量收集器的输出电压最大值达到近4 V且频率较高,可为低功率传感器提供电能供应。 相似文献
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