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电力电缆是电力系统中重要的输电设备之一。为减小屏蔽层损耗和降低电缆末端的电压升高,长距离三相输电电缆通常采用交叉互联接地方式。所以,现场检测交叉互联电缆的局部放电时,即会受到外界电磁干扰信号的影响,又会受到三相电缆之间的串扰信号的影响,导致检测结果难以分析判断。为提高现场交叉电缆系统局部放电的有效检测和准确分析,文中采用宽频带检测传感器现场检测了交叉互联电缆局部放电信号,基于放电脉冲波形图、放电PRPD谱图和3PARD谱图,通过分离分类的方法对现场检测结果进行了识别分析。研究结果表明,利用宽频带传感器可获得更多的局部放电信息,有效抑制外界干扰信号;三相幅值相位分析法可有效区分不同相的局部放电信号,排除三相放电信号串扰的影响,从而实现对放电源的识别。 相似文献
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山区超高压输电线路玻璃绝缘子串防覆冰闪络措施研究 总被引：5，自引：2，他引：3
秦岭山区由于其特殊的地理环境和气象条件屡屡出现山区内线路绝缘子覆冰闪络故障。由于绝缘子串覆冰后冰凌桥接伞裙,造成绝缘子串电压分布的畸变,致使绝缘子串闪络电压降低并引发冰闪。在绝缘子串中安装大盘径绝缘子可以阻断冰凌桥接通道,在一定程度上提高绝缘子串覆冰闪络电压,如安装数量和方式合理,可以保证绝缘子串的正常运行。 相似文献
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风功率的准确预测对电力系统的规划、调度运行等方面均具有重要意义。该文以风功率预测误差最小为目标,提出了一种基于双向长短期记忆深度学习模型的短期风功率预测方法,包括3层（输入层、隐含层和输出层）网络结构的详细设计以及网络训练过程。输入层负责对原始数据进行预处理以满足网络输入要求,隐含层采用双向长短期记忆单元构建以提取输入数据的非线性特征,输出层提供预测结果,网络训练采用Adam优化方法。在此基础上,基于实际风电场采集数据为算例,对该文所提出模型进行训练与测试,验证了该文所提方法的可行性与优越性。 相似文献
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风功率的准确预测对电力系统的规划、调度运行等方面均具有重要意义。该文以风功率预测误差最小为目标,提出了一种基于双向长短期记忆深度学习模型的短期风功率预测方法,包括3层（输入层、隐含层和输出层）网络结构的详细设计以及网络训练过程。输入层负责对原始数据进行预处理以满足网络输入要求,隐含层采用双向长短期记忆单元构建以提取输入数据的非线性特征,输出层提供预测结果,网络训练采用Adam优化方法。在此基础上,基于实际风电场采集数据为算例,对该文所提出模型进行训练与测试,验证了该文所提方法的可行性与优越性。 相似文献
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