【摘 要】
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电力设备绝缘裂化常常伴随着局部放电,如何提高电力变压器局部放电的检测精度对于研究其绝缘状态具有重要意义。集合经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在局部放电的去噪过程中得到良好的应用,然而对于如何准确的选取EEMD分解过程中的固有模式函数(intrinsic modefunctions,IMFs),还原局部放电真实信号是关键。针对这一问题,文中提出一种基于相关系数的EEMD电力变压器局部放电去噪方法。该方法基于两路同时采集的局部放电信号,根据
【机 构】
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电力设备绝缘裂化常常伴随着局部放电,如何提高电力变压器局部放电的检测精度对于研究其绝缘状态具有重要意义。集合经验模态分解法(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)在局部放电的去噪过程中得到良好的应用,然而对于如何准确的选取EEMD分解过程中的固有模式函数(intrinsic modefunctions,IMFs),还原局部放电真实信号是关键。针对这一问题,文中提出一种基于相关系数的EEMD电力变压器局部放电去噪方法。该方法基于两路同时采集的局部放电信号,根据
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为解决在核爆电磁脉冲(NEMP)探测中经常出现的闪电电磁脉冲(LEMP)干扰问题,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的识别分类算法。通过对收集到的LEMP与NEMP波形的时域分析,定义9个特征参数用以表征、区分二者波形。通过对GRNN的训练使正地闪、负地闪、云闪、先导四种LEMP波形的识别准确率达到92%以上,LEMP的误报率在万分之二左右,为NEMP探测和闪电检测中的信号分类与识别提供了一种可行的技术途径。
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人工和无人机航拍读取避雷器动作次数不仅费时费力,且实施难度大,为了经济、快速高效的实现带间隙避雷器动作次数的在线计算。文中提出一种根据雷电定位系统、输电线路数据、防雷机理与GA-BP神经网络技术相结合的带间隙避雷器动作次数计算方法。首先,计算线路引雷区与落在引雷区内的最大雷电流;然后,确定GA-BP神经网络结构,利用训练好的网络判断雷击后避雷器是否动作。实例表明,该方法对反击雷致避雷器动作识别的准确率达到90%,对雷击后避雷器不动作样本判断的准确率为86.25%,对绕击雷致避雷器动作的准确率总体为80%,
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