变电站接地网的断点诊断方法

为提高变电站接地网导体断点诊断的效率和精度,提出了通过测量地表磁感应强度的诊断方法。利用变电站接地网频域电磁场计算软件包进行仿真计算,在对仿真计算结果分析的基础上,研制了专用信号激励源,结合变电站实际电磁干扰环境,研制了信号采集、处理系统,基于电磁感应原理探测地表磁场,诊断变电站接地网导体的断点故障,通过仿真计算、模拟地网试验和现场应用,证明了该方法的可行性和诊断定位的准确性。     

测量磁感应强度诊断变电站接地网断点

为有效检测变电站接地网导体断点故障,提出了一种新的诊断方法,即通过接地网的两根上引导体直接注入异频的正弦波激励电流,据电磁感应原理测量地表磁感应强度的分布特征,诊断接地网导体节点与非节点处的断点故障。利用接地网性能分析软件进行的仿真计算论证了方法的可行性。针对变电站实际的电磁干扰环境,设计了专用的检测诊断系统并用实验结果表明其性能满足检测需要。模拟接地网的实验研究表明诊断方法正确,提高了诊断的效率和精度,检测系统可用于工程实际。     

接地网腐蚀与断点诊断软件系统的开发

用传统电网络理论,以灵敏度矩阵的形式建立了故障诊断方程,再结合能量最低原理建立利用优化方法中的BFGS变尺度法求解各段导体电阻增量的数学模型,然后利用VC编程开发了可视界面友好且使用方便的接地网诊断软件系统。通过仿真计算和模拟试验证明了该诊断系统的实用性和可靠性。     

信息融合在接地网断点诊断中的应用

为了提高变电站接地网导体断点故障诊断的效率和精度,提出了一种新的接地网断点诊断方法,即以现有的电网络分析法、电磁感应法的评价指标为证据来源,引入信息融合理论,研究可信度的分配方法、建立信息融合故障诊断模型,将此两个评价指标进行融合,从而实现电力设备多种检测手段的结合,对接地网断点故障进行诊断。给出了接地网断点诊断的实例,其仿真计算和诊断结果表明,与任何单一检测手段相比,故障诊断的可靠性得到了明显提高。     

瞬变电磁法视电阻率成像的接地网断点诊断方法

为了实现变电站接地网断点无损检测,首次提出将瞬变电磁法用于断点诊断的新方法,在地面上施加一个斜阶跃关断的脉冲信号,通过对接地网感应信号的检测,反演计算视电阻率并快速成像,从视电阻率断面图中直观诊断接地网断点故障情况。采用Ansoft Maxwell软件正演计算接地网瞬变电磁响应信号,通过接地网完好与存在断点两种情况的视电阻率成像图对比,说明方法的可行性。在变电站开展接地网断点诊断实验,结果充分论证了方法的有效性,作为一种简便、高效的接地网断点无损检测方法,可用于工程实际。     

接地网腐蚀的诊断方法研究

为研究变电站接地网腐蚀的诊断方法 ,将接地网等效为纯电阻网络 ,运用电网络理论、模拟电路故障诊断理论及最优化技术建立接地网故障诊断方程组 ,用MATLAB求解方程组 ,分析接地网腐蚀前后的情况变化 ,判断出接地网腐蚀的情况。仿真计算表明 ,本法可快速确定腐蚀支     

杆塔接地网接地模块降阻效率与影响因素研究

输电线路杆塔接地网在外延、垂直接地降阻措施受限时常采用辅助降阻材料降阻,实际杆塔接地工程采用接地模块进行接地降阻时缺少统一规范的指导,在应用时存在一些盲目施工、降阻效率低等问题。本文采用防雷接地领域中通用CDEGS软件对输电线路杆塔接地网采用接地模块降阻时的影响因素进行仿真计算。首先,针对一字型接地网采用接地模块时的敷设位置和密度进行仿真;其次,对常见的方框射线型接地网采用接地模块降阻时的降阻效率进行分析;随后,分别分析了土壤电阻率与土壤结构对接地模块降阻效率的影响规律;最后,针对实际输电线路采用接地模块降阻给出相应施工建议。本文研究结论可为输电线路防雷、杆塔接地网降阻施工提供参考。     

杆塔分流对大型接地网接地阻抗测量的影响分析

针对与发电厂、运行变电站接地网相连的架空避雷线、电力电缆外护套分流电流导致的接地网接地阻抗测量误差问题,提出了利用杆塔分流测量技术精确测量接地网阻抗的方法,即向接地网注入异频测试电流,由在测量点的测量设备主机实时采样、记录测试电流幅值和相角,将测试电流波形信号在测量区域无线发射。同时,在变电站出线各构架基脚处接收该信号,用柔性罗氏线圈测量各构架基脚所流过的异频电流的模值和相角,进而确定分流电流值并计算分流电流和,在测试电流中去除该分流电流和,准确计算出接地网的实际电流值及接地网接地阻抗值。该方法可提高大型接地网接地特性参数测试的准确性。     

一种轴承故障诊断的多任务深度学习方法

提出一种基于多任务深度学习的故障诊断方法,将故障诊断任务分为故障分类和损伤程度识别.共享层采用卷积神经网络提取监测振动信号中蕴含的故障特征信息,两个子任务模块使用门控循环单元从共享层的输出中进一步提取特征,进行故障分类和损伤程度识别.在多任务深度学习方法中两个子任务模块可以通过共享层相互影响,提高模型的特征提取能力,获...     

基于深度卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对传统浅层轴承故障诊断方法依赖于人工特征提取和诊断专业知识从而缺乏自适应性问题,结合卷积神经网络善于识别二维形状的特点,提出一种基于深度卷积神经网络的故障诊断方法(DCNN)。首先,为充分展现滚动轴承故障特征信息,利用短时傅里叶变换得到滚动轴承振动时间序列的二维时频谱;其次,通过卷积神经网络自适应提取时频谱中不同故障特征;最后,将提取的轴承故障特征利用Softmax分类器输出诊断结果,实现轴承故障诊断。通过实测故障轴承数据对该方法进行验证,结果表明DCNN在多故障、变负载的轴承故障诊断准确率高达99.9%,证明了所提方法具有良好的泛化性能和可行性。     

基于小波和深度学习的配电网单相接地故障辨识

随着配电网规模的不断扩大,发生单相接地故障后产生的危害也愈加严重,为避免故障进一步升级,必须迅速采取措施切除故障.配电网故障辨识有利于快速查明故障原因,进而采取相应措施切除故障.同时,故障辨识也是故障选线的前提.针对上述情况,文中介绍了一种利用小波分析提取故障特征量并用深度神经网络进行故障辨识的方法.结果 表明,该方法...     

基于卷积神经网络的变压器故障诊断方法

变压器是电力系统中的重要设备,其安全与稳定直接影响着国民经济的健康发展。油中溶解气体分析(Dissolved Gas Analysis,DGA)是分析变压器故障类别的重要手段。卷积神经网络是深度学习的一种模型,广泛应用于图像识别、语音处理等领域,具有非常好的分类能力。文章选取了变压器的五种油中溶解气体含量作为模型输入量,在借鉴传统浅层BP神经网络油中气体分析方法的基础上,针对BP神经网络表达能力不足以及容易过拟合的缺点,将卷积神经网络应用于变压器故障诊断,并与BP神经网络的分类效果进行了对比,通过算例研究证明了卷积神经网络的效果更优。文章也对卷积神经网络的卷积核个数、卷积核大小以及采样宽度对分类效果的影响进行了探讨。     

基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断研究

针对无绝缘轨道电路故障的随机性和复杂性,采用单一诊断模型存在提取特征片面,且模型结构经验设计不合理的问题,提出一种智能优化深度网络的故障诊断方法。首先以轨道电路信号集中监测系统的6个电压检测量建立故障特征集,使用卷积神经网络（CNN）提取特征空间信息,长短期记忆网络（LSTM）提取时间特征信息,从而让轨道电路故障诊断所提取的特征兼具时空信息;同时,引入遗传算法（GA）优化上述深度神经网络的结构及参数,并结合强化学习中的Q-learning方法对两个组合网络特征级的输出权重进一步优化;最后,使用多层感知器（MLP）对深度网络的分类误差进行拟合修正,提高模型对轨道电路的故障诊断精度。仿真结果表明,利用智能优化的深度网络模型对轨道电路的故障诊断相较于单一模型、精炼设计的组合模型识别率可达99.28%,评价指标等均有所提升,具有更高的故障诊断准确度,证明了智能优化深度网络能进一步提高轨道电路的故障诊断性能。     

基于改进DNN的配电网接地故障选线方法研究

针对配电网单相接地故障特征信息不清晰且现有选线方法易受故障条件和环境噪声的影响,根据配电网暂态故障特征和稳态故障特征,提出了一种改进的深度神经网络用于故障选线。对深度学习网络的损失函数和学习率进行优化,进一步提高选线的效率和准确性。通过仿真验证了该方法的可行性。结果表明,与改进前相比,改进后的训练迭代次数由86次降低到30次,训练效率提高了65.12%,故障判断的准确率由95%提高到99%,具有较好的抗干扰能力,有一定的参考价值。     

基于时间卷积网络的模拟电路故障诊断方法

对模拟电路故障诊断中的故障特征提取进行了研究,引入了卷积神经网络模型,提出了一种基于时间卷积神经网络的模拟电路故障诊断方法,在四阶Butterworth低通滤波器电路上分别对不同深度的时间卷积网络进行分类对比实验,实验结果证实了深度时间卷积网络在故障特征提取中的有效性。同时设计实验对比了时间卷积神经网络、SAE-SOFTMAX、深度信念网络和长短期记忆网络的特征提取能力,结果表明,时间卷积神经网络模型在模拟电路故障诊断中能够提取出更能反映数据本质的特征,取得更好的诊断准确率。     

基于深度学习的天然气钢制管道缺陷检测方法研究

在天然气钢质管道腐蚀缺陷超声检测中,常规模式识别采用人工提取回波信号的方法,存在主观性强、普适性低的问 题。 基于此,本文提出用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)提取回波信号的特征结合随 机森林(random forest RF) 分类的方法。 首先根据实验获取的回波信号的噪声情况,用小波包变换(wavelet packet transform WPT)对信号进行去噪;并用变分模态分解( variational model decomposition VMD)对去噪后的信号进行分解和重构以获得平滑 的信号;最后将处理好的回波信号进行 1D-CNN 网络特征提取和随机森林分类。 实验结果表明,基于 VMD-1D-CNN-RF 的天然 气钢质管道缺陷检测方法针对人造缺陷的识别准确率为 85. 71%,针对天然气站场的管道缺陷识别准确率为 71. 05%,表明无需 专家识别也可初步判别管道状况。     

基于正则化最小二乘法的接地网腐蚀诊断方法研究

针对接地网腐蚀引起电力系统事故问题,阐述了故障诊断方程的建立和求解过程,并采用正则化最小二乘方法解决了方程组欠定问题,消除了测量过程中随机误差带来的影响,准确判断出故障位置.算例计算与分析结果表明,计算结果与试验结果相吻合,该诊断方法具有较高的应用价值.     

基于节点电压法的变电站接地网腐蚀数值计算

针对地网腐蚀后接地阻抗以及地表点位变化的问题,采用基于不等电位的节点电压法,计算了接地网腐蚀前后接地阻抗以及地表点位的变化情况。该方法可判断地网的腐蚀严重情况;可根据具体的腐蚀情况提供地网腐蚀后的改造方案。该模型对于入地电流频率在几十千赫兹下仍可考察地网的运行情况。