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鉴于目前高压断路器状态评估方法依靠人们主观经验确定指标权重的情况,提出一种基于实例样本统计规律的SF6高压断路器状态综合评估方法。根据试验和实时监测状态指标与断路器不同劣化特性的关联关系,构建层次性评估指标体系。通过分析不同状态指标量化特征,提出评分值计算函数;同时,基于关联规则置信度计算指标项的权重系数,以客观地量化它们的相对重要性。采用变权重方法并实验性地选取均衡参数来计算综合指标的权重系数,旨在解决综合状态相对劣化程度不均衡问题。实例计算表明,所提出的方法能够较客观有效地评估SF_6高压断路器综合状态,为断路器安全管控和状态维护提供参考依据。 相似文献
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污区等级是评价绝缘子以及输电网安全性能的重要指标,为了研究所处地区的气象数据与污区等级的关系,建立基于气象数据的污区等级评估方案。利用现有云南省气象数据及污区等级分布数据,提出了基于CSO-LSSVM的污区等级评估方法,首先对现有气象数据进行整理分析,采用了LSSVM算法对数据模型进行学习和评估,针对LSSVM参数确定较为困难的问题,引入了CSO算法对LSSVM的参数进行寻优。试验结果表明,相较于传统BP神经网络的评估模型,CSO-LSSVM算法所构建的气象数据与污区等级评估模型的评估结果正确率较高,具有一定的实际应用意义。 相似文献
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提出了基于无线传感器网络的故障定位系统方案。根据电力系统故障测距对测距装置的要求及无线传感器网络本身的特点,对该定位系统提出了要求。阐述了应用无线传感器网络进行故障定位的优势,推导了故障定位原理,设计了无线传感器网络定位系统结构,采用同步触发装置解决了同步性问题,借助于多路径可靠信息路由机制满足了网络可靠性要求。仿真结果表明,该路由机制既满足了可靠性要求又减少了网络开销。 相似文献
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超高压输电线路一旦覆冰会造成严重的危害,甚至会影响电网正常运行,预测输电线路覆冰情况对于解决灾害有重要意义。目前提出的预警模型覆冰率预测结果与实际结果相差较大,为了解决上述问题,基于机器视觉设计了一种新的超高压输电线路覆冰灾害分级预警模型,处理超高压输电线机器视觉信息,采集原始图像信息,划分原始图像中的线路特征,确定梯度特征,分析梯度方向,实现梯度增强。利用卷积神经网络对图像进行分类,根据分类结果完成信息处理。同时检测历史覆冰灾害因子、气象因子和线路冰冻因子,根据检测结果建立PSOEM-LSSVM模型,计算预警模型权重,分析综合风险指数的赋权及合理性,对输电线路覆冰风险进行分级,通过指数结果将灾害分为5级,评判灾害程度。实验结果表明,基于机器视觉的超高压输电线路覆冰灾害分级预警模型预警相对误差始终低于0.02%,预警过程不会受到风速影响,能够很好地保证超高压输电线路运行安全性。 相似文献
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首先给出了用于电力系统故障监测的无线传感器网络的系统架构,阐述了该无线传感器网络的工作原理。根据电力系统监测对网络延时、数据可靠性、时间同步精度、动作时间等方面的要求,通过仿真分析无线传感器网络相关的性能,给出了基于无线传感器网络的电力系统故障监测的可行性。 相似文献
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鉴于目前高压断路器状态评估方法依靠人们主观经验确定指标权重的情况,提出一种基于实例样本统计规律的SF6高压断路器状态综合评估方法。根据试验和实时监测状态指标与断路器不同劣化特性的关联关系,构建层次性评估指标体系。通过分析不同状态指标量化特征,提出评分值计算函数;同时,基于关联规则置信度计算指标项的权重系数,以客观地量化它们的相对重要性。采用变权重方法并实验性地选取均衡参数来计算综合指标的权重系数,旨在解决综合状态相对劣化程度不均衡问题。实例计算表明,所提出的方法能够较客观有效地评估SF6高压断路器综合状态,为断路器安全管控和状态维护提供参考依据。 相似文献
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电网行波故障定位装置的最优化配置及其改进算法 总被引:2,自引:2,他引:0
通过分析行波在电网中的传输特性,根据传输线路故障后的行波方程和电网络拓扑结构,提出了一种基于多自由度的行波装置最优化配置和定位算法。该算法根据行波在电网中传输的自由度,通过求解最大非奇异子集获得最优化配置结果。通过该算法不仅能得到行波故障定位装置的最优化配置,还能有效避免断路器状态的不可靠信息,如断路器发生误动或者拒动对故障定位的影响。利用经过多自由度优化配置的行波装置,通过多点协调实现故障定位。仿真分析表明,该算法简单、可靠,而且能有效地节省行波定位装置的投资成本。 相似文献