【摘 要】
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电力变压器是电网中的核心设备,对电网稳定运行至关重要。近年来,我国经济快速发展,城市化进程加快,用电量增加,电力系统装机容量需求日益增长,为确保供电可靠性,需有效诊断出变压器的运行状态。目前,传统的变压器诊断方法容易陷入局部最优、结果偏差、甚至无法诊断等问题,因此以变压器油中溶解气体数据为依据,结合智能算法对变压器故障进行预测,能够及时准确的发现隐藏危害或故障,作出预防措施,保证电网可靠运行。以此
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电力变压器是电网中的核心设备,对电网稳定运行至关重要。近年来,我国经济快速发展,城市化进程加快,用电量增加,电力系统装机容量需求日益增长,为确保供电可靠性,需有效诊断出变压器的运行状态。目前,传统的变压器诊断方法容易陷入局部最优、结果偏差、甚至无法诊断等问题,因此以变压器油中溶解气体数据为依据,结合智能算法对变压器故障进行预测,能够及时准确的发现隐藏危害或故障,作出预防措施,保证电网可靠运行。以此为背景进行更深入的研究,具有重要的现实意义。另外,单一智能算法对电力变压器故障诊断中存在一定的缺陷,不能
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伴随着能源危机的全球性爆发,无污染可再生的风能成为人们逐渐关注的新能源之一,风力发电技术在新能源技术领域备受关注。近些年来,风力发电机组建设迅速,但是快速发展的同时也带来了一系列的挑战,风电机组故障率高,维修成本大,带来了巨大的经济损失。因此,对风电机组故障诊断方法研究的加强,可有效降低风电机组的维修成本,对提高风电机组的经济效益具有重大的影响。可见,搭建模拟风电机组的风电机组故障诊断试验台,进行
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