【摘 要】
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传统变压器状态评估方法,多关注设备当前状态分析,缺少全方位预测其潜在健康状态方法,也无法确定变压器将来的故障发生概率.本文提出了一种基于自适应概率神经网络的变压器健康状态评估方法.该方法,首先从变压器内部本体特征和外部实时监测环境两方面,确定变压器健康状态指标因子,并进行数据预处理得到不相关的指标因子;然后,根据指标因子和样本标签,引入自适应参数训练,训练出用于预测的概率神经网络模型;最后,利用模型参数,通过将指标分为静态基础指标和动态可变指标,前者直接输入到网络中,后者利用AMIRA模型进行预测之后输入
【机 构】
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国网湖南超高压变电公司,长沙 410000;变电智能运检国网湖南省电力有限公司实验室,长沙 410000;武汉工程大学计算机学院,武汉 430205;武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室,武汉 43
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传统变压器状态评估方法,多关注设备当前状态分析,缺少全方位预测其潜在健康状态方法,也无法确定变压器将来的故障发生概率.本文提出了一种基于自适应概率神经网络的变压器健康状态评估方法.该方法,首先从变压器内部本体特征和外部实时监测环境两方面,确定变压器健康状态指标因子,并进行数据预处理得到不相关的指标因子;然后,根据指标因子和样本标签,引入自适应参数训练,训练出用于预测的概率神经网络模型;最后,利用模型参数,通过将指标分为静态基础指标和动态可变指标,前者直接输入到网络中,后者利用AMIRA模型进行预测之后输入到网络中,得到变压器健康状态评估值.实验结果表明,该模型可获得更加准确的状态评估值,支撑变压器状态监测和预警工作.
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风电场中使用碳纤维叶片的风机正在逐年增多,为了研究碳纤维应用在风机叶片时的雷击附着特性,文中建立了碳纤维和玻/碳纤维混合风机叶片的三维电磁场仿真模型,基于有限积分法和理想边界拟合技术,通过计算不同材料叶片表面场强分布,分析了下行先导位置和叶片材料影响雷击附着特性的原因,研判了接闪器对碳纤维叶片的保护能力.研究结果表明:全碳纤维叶片表面场强分布特性与玻璃纤维叶片相似,但更早且更易产生上行先导;玻/碳纤维混合叶片表面场强分布受材料特性影响呈明显的差异化分布,碳纤维部分较玻璃纤维部分更易受雷击;下行先导的位置对
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SF6气体因其温室效应受到众多限制,使用SF6与N2混合气体是实现GIS环保化的简便有效措施,已逐步应用于GIS等气体绝缘电力设备中.SF6/N2混合气体GIS隔离开关研制时,由于混合气体开断能力下降,母线转换电流开断能力成为限制条件,需要进行充分试验验证.大型试验站试验费用高、周期长,有必要搭建厂内小容量试验回路.文中开展SF6/N2混合气体GIS隔离开关小容量母线转换电流开断试验回路研制及试验.为便于在运设备改造,直接气体置换设计126 kV SF6/N2混合气体GIS隔离开关样机.参照GB/T 19
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