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变压器油中故障气体的复合预测方法 总被引:3,自引:1,他引:3
为了提高对变压器故障的预测能力,提出了灰色粗预测、自学习神经网络在线修正的复合预测法.此法是利用GM(1,1)模型初步预测油中溶解气体的浓度及变化趋势,通过分析故障气体组分之间的影响及气体浓度时间序列之间的关系确定修正参数,将初步预测结果与修正参数作为自学习BP网络的输入,从而完成预测结果的在线修正.该方法已用于实际变压器油中溶解气体的预测,结果验证了其有效性. 相似文献
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高速铁路自然过分相方案 总被引:1,自引:0,他引:1
在深入研究机车带负荷过分相产生电弧机理的基础上,提出了自然过分相技术方案.该方案的基本原理是在车载变压器高压侧和牵引供电臂末端分别并联一个电容,当机车过分相时,牵引网和车载电气传动系统实现等电位分离,避免了机车过分相时产生电弧.自然过分相方案和现在使用的3种方案相比,具有过分相断电时间短,结构简单,投资少,运行维护量小等优点.自然过分相方案还能大幅度降低机车运行时离线电弧的强度. 相似文献
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用于青藏铁路格拉段接地系统的新型装置 总被引:2,自引:0,他引:2
青藏铁路格拉段经过大片高土壤电阻率的多年冻土地区,给变电站及输电线路杆塔等电力系统接地设计施工带来了前所未有的挑战。为了更好的降低接地电阻,笔者提出了适合该地区使用的新型接地装置———降阻模块。该模块具有较小的自身电阻,通过与土壤良好接触、增加等效半径等方式降低了接触电阻与散流电阻。为了进一步提高其降阻能力,在格拉段可采用换土等措施。根据铁路沿线接地网情况,给出了不同情况下接地模块接地电阻的计算公式,并分析了降阻模块个数变化对接地网利用系数的影响和利用系数的变化规律。通过模拟及现场实验表明,该降阻模块具有施工方便,散流特性好,降阻能力强等特点,为青藏铁路格拉段接地装置的选用提供了新的选择。 相似文献
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根据现场长期实测数据分析,大秦铁路牵引供电系统具有负荷幅值变化大、过载系数高和陡变性的间歇性重负荷特性,牵引供电系统负荷的变化对变压器套管介质损耗因数的测量产生影响,并且变压器套管接线等效电路的初始电流对负荷变化前后介质损耗因数的测量精度有干扰。采用Matlab/Simulink软件对变压器套管接线等效电路进行仿真,验证了分析结果的正确性。引入变压器套管接线等效电路初始电流对传统测量方法进行改进,确定矫正系数。运用改进后的测量方法对变电所变压器套管介质损耗因数进行测量,结果表明所得到的介质损耗因数测量值稳定、可靠和准确,有利于对变压器高压套管绝缘老化情况的准确监测。 相似文献
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层次极限学习机用于高光谱图像预测绝缘子污秽度 总被引:1,自引:1,他引:0
高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势,能精细化地反映物质微观特性. 为此,引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度. 考虑到极限学习机具有学习效率高和泛化能力强等优点,提出基于正则化约束极限学习机的绝缘子污秽度预测(extreme learning machine-insulator pollution degree prediction,ELM-IPDP)模型. 此外,为进一步提升预测性能,引入层次极限学习机从复杂的高光谱图像中学习出有效、抽象、判决性特征表示,继而建立基于层次极限学习机的绝缘子污秽度预测(hierarchical ELM-IPDP,HELM-IPDP)模型. 在不同的训练集与测试集比例和不同隐含层神经元个数的情况下分别进行实验,从实验结果可知:ELM-IPDP模型和HELM-IPDP模型的预测性能基本上随着隐含层神经元个数和训练样本的增加而不断提高;当训练集与测试集比例为9∶1时,ELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别为0.040 3和0.944 7,而HELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别提升到0.022 3和0.972 0. 相似文献
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强风环境下棒形绝缘子积污动态仿真分析 总被引:5,自引:0,他引:5
为探讨高速铁路绝缘子表面的积污特性,分析了污秽颗粒在强气流环境中的受力情况,建立了QBJ-25/20型绝缘子积污的仿真模型.以绝缘子伞裙表面污秽的体积分数反映其积污状况,得到了绝缘子伞裙上、下表面积污与风速及来流角度之间的关系.结果表明:在高速气流中,绝缘子表面积污量与来流角度、气流速度呈负指数关系;当来流角度在0°~90°之间时,伞裙上表面受来流角度的影响较大,而下表面受气流速度的影响更明显;积污量随污秽颗粒直径增大呈先增大后减小的趋势. 相似文献