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针对传统PD模式识别用统计特征量需要依赖专家经验而缺乏一定的泛化性问题和卷积神经网络(CNN)模式识别算法缺乏PD图谱时序特征信息的问题,文中构建了基于CNN-LSTM深度学习的PD PRPD图谱模式识别模型,该模型综合了CNN善于挖掘PRPD图谱局部空间信息的优点和长短时记忆网络(LSTM)善于挖掘PD图谱时序特征信息的优点,可同时提取PRPD图谱的局部空间特征和时序特征,利用变压器典型绝缘缺陷放电图谱对构建的网络进行性能测试,并与CNN和LSTM对比,结果表明,对于PD图谱稳定的悬浮电位缺陷,CNN-LSTM和CNN的识别能力均为100%,但是对于金属突出物缺陷、油纸气隙缺陷和沿面放电缺陷,CNN-LSTM的识别能力优于CNN,CNN-LSTM网络的整体识别性能优于CNN和LSTM。 相似文献
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针对一起换流站串抗避雷器的电流泄漏电流表出现指针异常满偏问题进行故障诊断,理论分析可能引起泄漏电流表指示异常的原因,通过开展一系列对比试验并结合建模仿真,重点研究了外界磁场和异常高电压对电流泄漏电流表指针偏转的影响,结果表明泄漏电流表指针偏转与串抗周围强磁场环境无关,而与其下引线处异常高电压有关。经综合分析,确定该电流泄漏电流表同避雷器并接于线路串抗两侧,其下引线处因无法接地而存在异常高电压是引起指针异常满偏的主要原因,随后提出处理建议。 相似文献
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针对换流变压器漏磁场引起的结构件(夹件、油箱)损耗及局部过热问题,本文提出一种快速计算换流变压器夹件和油箱漏磁场及损耗的方法,给出了夹件及油箱漏磁场及损耗的计算原理及数学模型;其次,开展了换流变压器夹件及油箱漏磁场及损耗的有限元计算,并在三维涡流场下对换流变压器夹件和油箱的漏磁场及的损耗展开了分析,将解析法与有限元法进行了对比;最后,对换流变压器的空载电流、磁感应强度以及负载损耗进行了实验,验证了有限元方法的正确性,并间接验证了所提方案的可行性。 相似文献
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高压开关柜的运行状态对电力系统运行可靠性具有重要影响,带电检测是反映开关柜绝缘缺陷的有效手段。超声波(AE)、特高频(UHF)及暂态地电压(TEV)等多种局部放电检测技术在开关柜内金属部件异常放电的定性、定位具有一定优势。由于开关柜穿墙套管内部发生局部放电产生的电磁波经过多次折反射,导致检测点的信号衰减幅度较大,使常规电类检测方法不能完成局部放电检测与故障诊断。本研究基于臭氧对253.7 nm紫外光的吸收性提出了一种泵吸式臭氧浓度检测与AE局部放电相结合的技术,对穿墙套管内局部放电源的放电类型及放电程度进行定性、定位分析。结果表明:泵吸式臭氧浓度检测方法在开关柜穿墙套管内部异常放电定性与定位方面具有一定的有效性。 相似文献
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