【摘 要】
：
变压器运行时发出的声音中包含了变压器运行状态的信息。当某些零部件或者设备运行的参数出现异常时,变压器的声音往往会发生一定程度的变化。故障产生的机理不同,变压器发出的声音也不同。据此,本文提出基于声纹的变压器放电和机械故障诊断方法。针对机械故障声音与变压器本体噪声特征相似易混淆的问题提出改进小波包-BP神经网络算法,与传统小波包-BP神经网络算法相比声音的识别率提高了 5.7%。为提高声音识别系统的
论文部分内容阅读
变压器运行时发出的声音中包含了变压器运行状态的信息。当某些零部件或者设备运行的参数出现异常时,变压器的声音往往会发生一定程度的变化。故障产生的机理不同,变压器发出的声音也不同。据此,本文提出基于声纹的变压器放电和机械故障诊断方法。针对机械故障声音与变压器本体噪声特征相似易混淆的问题提出改进小波包-BP神经网络算法,与传统小波包-BP神经网络算法相比声音的识别率提高了 5.7%。为提高声音识别系统的泛化性,采用梅尔对数频谱-卷积神经网络声音识别算法。采用两种算法相互验证,提高了声音识别系统的可靠性。针
其他文献
基于可关断型开关器件IGBT的模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)电压等级高,运行电流大。换流阀运行过程中的某些偶发过程及子模块的快速投切会导致一些瞬态电磁骚扰的产生,这类瞬态信号通过子模块回路中的寄生参数以传导及辐射骚扰的形式耦合至IGBT驱动回路中。当子模块驱动端口电压绝对值超过20V,IGBT门极会被击穿。此外,驱动端口引入的正负向电压尖峰还
近年来,随着全球生态环境恶化和气候变化问题日趋突出,积极开发利用各类可再生能源已变得势在必行。相比传统能源系统中能源之间关联性差、运行方式相对独立,能量枢纽借助先进的转换、存储设备,使不同能源之间实现灵活转化与统一管理,成为未来城市能源供应的主要形式。考虑到可再生能源出力的不确定性,如何对能量枢纽中所含设备进行合理的优化配置以提高对可再生能源的开发利用能力是发展能量枢纽面临的重要任务。为此,本文针
在微地形条件下,输电线路容易受到局部极端气候的影响而发生事故。本文以云南地区小和线500kV高压输电线路为工程背景,针对V型复合绝缘子断裂跳闸事故展开研究。研究垭口微地形下V串所受风雨载荷及其机械力学情况。(1)基于已有的输电线路理论,查阅大量相关文献数据,得到了垭口微地形风场的理论模拟方法和绝缘子、导线所受风载荷计算方法;根据雨滴特性,计算得到雨滴的理论模拟方法,给出了雨滴冲击力的计算方法;(2
自“碳达峰”和“碳中和”双碳目标提出后,我国针对碳排放陆续出台了多项政策。与电力行业的相关政策中,十四五规划已经明确指出要构建以新能源为主体的新型电力系统。但是以风电和光伏为主等新能源发电受自然因素的影响,其具备“发电不可控”的特点,特别是风力发电还具有随机性、波动性,光伏发电具备突发性和间歇性,这些特性会影响整个电网的稳定性。针对电网对新能源消纳能力不足的问题,引入储能技术是一个很好的选择。在众
电表在电力智能化应用中占据重要地位,智能电网的快速发展使智能电表的需求量急剧增加,预计截止2024年底全世界智能电表总数将超过12亿只,是2017年的两倍,目前我国中东部各省的智能电表需求量在1500万只到5000万只之间。由于安全性的需求,电力企业的智能电表数据还没有对公众开放,目前可以通过向电力企业申请权限获取用电信息采集系统中的用电数据或自费安装智能电表获取智能电表数据,上述方式存在建设成本
为实现碳达峰和碳中和目标,国家大力支持分布式电源并网和电采暖等电能替代措施。然而,而大规模间歇性可再生能源的接入,导致电网运行状态恶化;另一方面,终端消费电气化水平的提升也影响了系统运行经济性。为此,本文主要研究主动配电系统分布式资源的优化运行与配置。一方面,在高压配网侧配置储能,以减轻系统调峰压力,提升系统运行的经济性;另一方面,分别研究通信正常和故障时分布式电源的主动控制策略,提升系统的控制性
图像数据作为信息时代重要的载体,广泛运用在构建智慧城市、智能安防等方面,在工业生产领域也有相关的应用。四角切圆炉膛具有燃料燃烧充分、NOx排放低等优点,因此在火力发电方面应用较多,但是四角切圆炉膛火焰和烟黑浓度场情况复杂,炉膛内燃料的不充分燃烧会导致资源浪费和环境污染,因此应用视觉的方法监测四角切圆炉膛火焰场和烟黑浓度场研究具有重大的意义。本文基于机器视觉技术对四角切圆炉膛烟黑浓度场进行重建。由于
随着中国电力行业的快速发展以及社会对环境保护的迫切需求,清洁能源的发展也进入了一个新的时期。风力发电、太阳能发电等间歇式能源所占份额在不断增加,但其随机性也给电网频率控制带来新的挑战。然而燃气蒸汽联合循环机组和水电机组的灵活性较差,不能满足调峰调频需求,核电机组因燃料利用效率和节能减排政策的原因主要带基本负荷。因此作为我国能源系统主体的燃煤机组,承担起了稳定电网的责任,其灵活性尤其是稳定负荷波动和
送风机系统作为火电厂中重要的辅机系统之一,送风机的稳定可靠运行直接影响到炉膛内煤粉安全稳定的燃烧,也间接影响到火电厂的安全、经济运行。近年来,火电机组容量逐步增大,对机组各个设备的运行品质的标准越来越严格,这需要送风机更加稳定且可靠的运行。对送风机的运行状态进行实时的监测,开展故障预警技术具有极为重要的意义。本文主要建立数据驱动下的基于深度学习的火电厂送风机故障预警,通过故障预警系统,能够及早发现
海上风电采用柔性直流输电因其输送距离更远、控制灵活性高、容易扩展成多端系统等优点,成为海上风电风能送出的优选方案。针对这一趋势,本文重点讨论海上风电汇集送出系统设计与多端柔性控制策略研究。首先对大规模海上风电汇集系统分析设计并对其经济性进行研究,然后深入研究了系统的并网控制策略,并针对海上风电多端柔性直流送出造成的系统频率问题进行研究。主要研究工作如下:(1)从海上风电场内部电气汇集系统的特征出发