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基于原有的XLPE薄片水树老化方法,提出了一种能有效加速XLPE材料中水树生长的新型老化方法,然后对XLPE薄片进行加速水树老化实验,并对比分析实验结果。利用光学显微镜和扫描电镜观察薄片样本中的水树微观形态,并统计其长度。搭建水树老化的微观模型,并进行电场仿真分析。结果表明:采用新的老化方法可在短时间内有效培养出符合实际工业运行电缆中的水树,生成的水树长度和微观形貌差异较小,并且可以培养出非独立多棵水树;对于非独立多棵水树,其单棵水树的宽度变窄,重叠区域的水树枝密度与未重叠区域一致,水树长度集中在800μm左右,水树尺寸分散性较小,生成的水树符合"珍珠串"的典型结构。仿真结果显示:水树内部存在的电场屏蔽效应使成片水树重叠区域的水树枝密度与未重叠区域一致,单棵水树与非独立多棵水树前端的电场强度一致,交界处受到的Maxwell应力相同,产生的横向应力和纵向应力一样,对XLPE分子链的撞击力一样,引起的分子链疲劳断裂相同,因此水树长度相近。 相似文献
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电缆中间接头是城市电缆系统中最容易出现问题的部位,为了提高老化后电缆中间接头的绝缘性能,本研究尝试通过向中间接头注入修复液的方法进行修复。首先在潮湿环境下对电缆中间接头进行电热加速老化试验,并向老化后的样本注入修复液进行修复,通过工频介质损耗测量、工频击穿试验和能谱分析对修复前后中间接头样本的结构和性能进行对比分析。结果表明:老化后电缆中间接头的绝缘强度明显下降,而通过修复液修复后其绝缘性能有所提升。通过能谱仪检测发现修复后中间接头界面出现了Si和Ti的氧化物,说明修复液可以扩散进入中间接头界面并与侵入的水汽反应生成有机聚合物,填充在界面气隙空腔位置,从而提高了中间接头的界面击穿电压,达到了修复电缆中间接头的目的。 相似文献
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针对中压电缆热缩型中间接头界面受潮老化的放电特性做了相关研究,分别在不同的湿度环境下做了两类中间接头样本。通过对干燥电缆接头和受潮电缆接头界面间的放电特性做了对比,将整个放电过程分成了三个阶段,分别对比这三个阶段的不同放电特征。对击穿后的样本进行了解剖,观测到受潮界面和干燥界面绝缘失效后的电痕有差异。分析了造成放电特性和电痕差异的主要原因。得出了由于界面间水的作用,使得界面空腔被填满的同时降低了绝缘强度,虽然消弱了初始阶段的局部放电,但增加了后期的击穿概率。而造成不同的电痕特征的主要原因在于干燥界面间的放电对绝缘的劣化具有累积效应,所以放电主要集中在一条通道上。而潮湿界面在水的作用下,界面击穿发生在不同的位置,碳化痕迹分布较广。 相似文献
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为了有效改善无线传感网中无需测距节点定位算法的定位性能,提出了一种基于节点RSSI单跳距修正和LS-LM的无线传感网定位算法。基于距离向量-跳段算法原理,首先计算出参考节点的平均每跳距离,分析了未知节点与参考节点之间距离计算中的定位误差。其次,根据接收信号强度指示(RSSI)的大小设置了用于修正单跳距离的校正值。最后,利用最小二乘Levenberg-Marquardt (LM)算法来优化每个节点的估计位置。实验结果表明:与传统算法和某些现有的改进算法相比,提出算法的定位精度有所提高。 相似文献
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电缆中间接头是电缆运行系统中的薄弱部位。随着接头运行时间的增加,空气中的潮气会侵入到接头复合界面,使接头绝缘强度严重降低,进而导致事故的发生。本研究首先通过修复液对受潮交联聚乙烯(XLPE)和硅橡胶(SiR)复合界面模型进行修复,对修复前后的复合界面进行耐压击穿试验和去极化电流测试,并对比分析复合界面修复前后电气性能的变化。最后对实际受潮电缆接头进行修复实验以验证修复效果。结果表明:修复后的复合界面击穿强度大幅提高,通过修复可以降低受潮界面的极化能力,并改善复合界面间的电荷储存特性。实际受潮电缆接头修复试验证明通过修复可以提高接头的绝缘性能。 相似文献
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针对某电缆出线变电站近区连续遭受两次雷电绕击的事故,基于PSCAD/EMTDC搭建仿真模型并进行了过电压的仿真计算.雷击点位于变电站进线第二基杆塔处,仿真分析了发生第一次雷电绕击时,绝缘子片数和出线电缆的长度对绕击过电压的影响,以及发生第二次绕击时不同的避雷器配置方案对热备用状态下断路器过电压的影响.仿真结果表明,绝缘子片数的增加会增大绕击过电压幅值,不同电缆长度对限制过电压的效果具有明显的差异;发生第二次雷击时,通过在站内断路器断口侧及变电站第一基杆塔绝缘子旁安装避雷器,能够有效减小断路器过电压幅值. 相似文献
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在十九大中习近平总书记提出 “培养造就一大批具有国际水平的战略科技人才、科技领军人才、青年科技人才和高水平创新团队。”在实现全面小康社会的关键时期,人才培养是重中之重。本文对以课外兴趣小组为核心的第二课堂的概念、原则、举措、成效等方面进行了阐述,并就当前高校第二课堂存在的问题提出了行之有效的解决办法,以期对探索高校第二课堂的育人功能有所裨益。 相似文献
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现有大气质量预测方法多基于单纯的时间序列数据进行趋势预测,忽略了污染物传输和扩散规律及其分类间模式特征的问题。为此,提出一种基于烛台图模式匹配(CPM)的PM2.5(大气细颗粒物污染)扩散特征提取方法。首先,利用基于卷积神经网络(CNN)的卷积思想从大量历史PM2.5序列中生成基础周期烛台图;然后,通过距离公式对不同烛台图特征向量的浓度模式进行聚类分析;最后,结合CNN在图像识别中的独特优势,形成融合图形特征与时序特征序列的混合模型,判断带有反转信号的烛台图将导致的趋势反转情况。在桂林市大气质量在线监测站的监测时序数据集上的实验结果表明,与使用单一时间序列数据的深度卷积神经网络VGG(Visual Geometry Group)相比,基于CPM的提取方法准确率提升了1.9个百分点。可见,基于CPM的方法能有效提取PM2.5趋势特征,可以用于预测未来污染物浓度周期变化。 相似文献