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油浸式变压器的负载能力和运行寿命与其热点温度密切相关,准确预测变压器热点温度对监测变压器健康状态和制定动态增容决策有着重要意义.为了预测变压器热点温度,以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值,采用BP神经网络、Elman神经网络和极限学习机(extreme learning machine,ELM)3种方法分别拟合变压器的热点温度,结果表明,ELM模型的拟合度更高,运算速度更快.通过温度、湿度、天气类型等7类变压器运行历史数据,构建基于支持向量回归(support vector regression,SVR)的电力负荷预测模型,将预测结果作为ELM模型的前置输入,提出一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法.以某220 kV油浸式变压器的运行数据为样本对该方法进行验证,发现预测值与真实值的误差在±1℃之内,表明该预测方法具有良好的预测精度. 相似文献
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本文针对当前电容器在线监测装置容易受到互感器或二次回路故障影响的问题,提出一种基于冗余数据的并联电容器电容量综合在线监测方法。该方法将信息融合技术引入电容器在线监测,充分利用多数据源的冗余信息,依据加权数据融合算法,辅以相关判据,获取实时电容值,任意一个互感器线圈或二次回路故障都不影响电容值的测量精度。对于发生在不同数据窗内的多重故障,也能通过相关判据剔除不良数据,获得正确结果。本方法可集成在现有电容器保护测控装置中,减少新设备投资,简化接线。 相似文献
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断路器本体非全相保护技术 总被引:3,自引:2,他引:3
通过对新型断路器本体非全相保护动作原理的分析,找出了其存在的问题,并提出了解决方案. 相似文献
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直流系统间的寄生回路造成的直流接地假象 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了直流系统间的寄生回路造成的直流系统接地的假象的几个事例,并运用电路原理对这一现象进行了分析。总结了这种情况的一般规律。 相似文献
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