光学电流互感器具有测量精度高、结构简单、安全性高等特点,其关键组件光纤复合绝缘子承担着通信和电气绝缘的双重作用。然而,现有不同光纤植入型式的光纤复合绝缘子芯体存在相应材料、结构或工艺等缺陷,光纤与绝缘材料之间易产生界面隐...光学电流互感器具有测量精度高、结构简单、安全性高等特点,其关键组件光纤复合绝缘子承担着通信和电气绝缘的双重作用。然而,现有不同光纤植入型式的光纤复合绝缘子芯体存在相应材料、结构或工艺等缺陷,光纤与绝缘材料之间易产生界面隐患,威胁电气设备安全运行。该文提出采用低密度环氧基复合泡沫作为光纤芯体基体,植入聚乙烯型低烟无卤(low smoke zero halogen polyethylene,LSZHPE)、聚乙烯-四氟乙烯(ethylene-tetrafluoroethylene copolymer,ETFE)及裸纤3种光纤,对比分析不同类型光纤芯体物理、界面、电气等关键性能。结果表明:LSZHPE光纤体系芯体具有较优的综合性能,150 h水扩散泄漏电流低于100μA,界面击穿强度达到13.34 k V/mm,同时光纤植入后光导通损耗满足实际应用要求;ETFE光纤及裸纤体系芯体电气性能良好,但受限于材料自身特性,界面剪切强度较低,界面可靠性相对较差。该研究为光纤复合绝缘子材料选型、界面评估及结构优化提供了新思路。展开更多
为快速、准确预测接触网复合绝缘子临界污闪电压,减少人工污秽试验工作量,提出了一种复合绝缘子污秽闪络电压预测模型。首先,利用黄金正弦(golden sine algorithm,GSA)与分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map,PWLCM)改进的减...为快速、准确预测接触网复合绝缘子临界污闪电压,减少人工污秽试验工作量,提出了一种复合绝缘子污秽闪络电压预测模型。首先,利用黄金正弦(golden sine algorithm,GSA)与分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map,PWLCM)改进的减法平均优化器(subtraction average based optimizer,SABO)算法增强反向传播(back propagation,BP)神经网络的性能;其次,利用人工污秽试验获取10种不同复合绝缘子的闪络电压,收集相关试验参数;再次,依据Obenaus模型对复合绝缘子污秽闪络表现进行分析,利用斯皮尔曼(Spearman)相关系数法筛选出与复合绝缘子临界污闪电压密切相关的4个参数作为预测模型的输入特征量,以预测复合绝缘子临界污闪电压;最后,利用五折交叉验证法对预测模型进行综合评估,并与常用智能优化算法预测模型的预测结果进行比较。结果表明:GSABO-BP模型预测复合绝缘子污闪电压平均绝对误差为1.244 kV,平均绝对百分比误差为2.25%,模型可决系数稳定在0.98以上;与改进前的SABO-BP模型相比,预测值平均误差下降67.80%。GSABO-BP模型在复合绝缘子污闪电压预测上具有较高的预测精准度,对电气化铁路供电系统的防污保护工作具有重要意义。展开更多
文摘光学电流互感器具有测量精度高、结构简单、安全性高等特点,其关键组件光纤复合绝缘子承担着通信和电气绝缘的双重作用。然而,现有不同光纤植入型式的光纤复合绝缘子芯体存在相应材料、结构或工艺等缺陷,光纤与绝缘材料之间易产生界面隐患,威胁电气设备安全运行。该文提出采用低密度环氧基复合泡沫作为光纤芯体基体,植入聚乙烯型低烟无卤(low smoke zero halogen polyethylene,LSZHPE)、聚乙烯-四氟乙烯(ethylene-tetrafluoroethylene copolymer,ETFE)及裸纤3种光纤,对比分析不同类型光纤芯体物理、界面、电气等关键性能。结果表明:LSZHPE光纤体系芯体具有较优的综合性能,150 h水扩散泄漏电流低于100μA,界面击穿强度达到13.34 k V/mm,同时光纤植入后光导通损耗满足实际应用要求;ETFE光纤及裸纤体系芯体电气性能良好,但受限于材料自身特性,界面剪切强度较低,界面可靠性相对较差。该研究为光纤复合绝缘子材料选型、界面评估及结构优化提供了新思路。
文摘为快速、准确预测接触网复合绝缘子临界污闪电压,减少人工污秽试验工作量,提出了一种复合绝缘子污秽闪络电压预测模型。首先,利用黄金正弦(golden sine algorithm,GSA)与分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map,PWLCM)改进的减法平均优化器(subtraction average based optimizer,SABO)算法增强反向传播(back propagation,BP)神经网络的性能;其次,利用人工污秽试验获取10种不同复合绝缘子的闪络电压,收集相关试验参数;再次,依据Obenaus模型对复合绝缘子污秽闪络表现进行分析,利用斯皮尔曼(Spearman)相关系数法筛选出与复合绝缘子临界污闪电压密切相关的4个参数作为预测模型的输入特征量,以预测复合绝缘子临界污闪电压;最后,利用五折交叉验证法对预测模型进行综合评估,并与常用智能优化算法预测模型的预测结果进行比较。结果表明:GSABO-BP模型预测复合绝缘子污闪电压平均绝对误差为1.244 kV,平均绝对百分比误差为2.25%,模型可决系数稳定在0.98以上;与改进前的SABO-BP模型相比,预测值平均误差下降67.80%。GSABO-BP模型在复合绝缘子污闪电压预测上具有较高的预测精准度,对电气化铁路供电系统的防污保护工作具有重要意义。
