【摘 要】
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本文主要研究的是基于以太网的变电站监控系统设计与应用技术。变电站是输配电系统中的重要环节,是电网的主要监控点。近年来,为了提高供电质量,保证电力系统安全、可靠、经济运行,变电站自动化系统如雨后春笋般发展起来。文中首先介绍了以以太网为代表的局域网技术,这种技术应用于变电站自动化系统中具有无可比拟的优越性。由于变电站的特殊环境要求变电站的数据通信有快速的实时响应能力,稳定的可靠性和优良的电磁兼容性能。
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本文主要研究的是基于以太网的变电站监控系统设计与应用技术。变电站是输配电系统中的重要环节,是电网的主要监控点。近年来,为了提高供电质量,保证电力系统安全、可靠、经济运行,变电站自动化系统如雨后春笋般发展起来。文中首先介绍了以以太网为代表的局域网技术,这种技术应用于变电站自动化系统中具有无可比拟的优越性。由于变电站的特殊环境要求变电站的数据通信有快速的实时响应能力,稳定的可靠性和优良的电磁兼容性能。变电站的通信网络要能满足不同类型和特性的信息的传输要求,采用统一的TCP/IP协议避免了不同
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局部放电是评定高压电器设备绝缘老化程度的重要参数。高压电器设备运行的可靠性在很大程度上取决于其绝缘的可靠性,因此局部放模式识别方法的研究在高压电器设备的在线监测和故障诊断中具有实际意义。本文在参阅大量的国内外文献后,将模糊逻辑和神经网络有机地结合,汇集各自的优点从而得到一个更为有效的模式识别方法——模糊神经网络,并将模糊神经网络应用于局部放电模式识别。首先设计制作了三种放电模型模拟不同电场分布下的
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