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基于小波能量占比与时序预测的换流变压器机械状态智能诊断技术
被引量：
2
1
作者
翟春雨
吴书煜
+2 位作者
李颖斌
张玉焜
祝令瑜
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期68-76,85,共10页
换流变压器运行过程中其内部绕组承受交直流电压的共同作用,导致振源振动响应非常复杂。为关注换流变压器在长期振动作用下的机械状态变化,文中首先基于换流变压器绕组振动机理及其振动特性开发了振动在线监测系统,针对现场某换流变压...
换流变压器运行过程中其内部绕组承受交直流电压的共同作用,导致振源振动响应非常复杂。为关注换流变压器在长期振动作用下的机械状态变化,文中首先基于换流变压器绕组振动机理及其振动特性开发了振动在线监测系统,针对现场某换流变压器的振动信号进行了长期带电监测,并提取了不同时刻下振动信号的小波能量占比,最后以小波能量占比等振动特征组成的时间序列作为数据样本,结合时间序列预测模型提出了适用于现场换流变压器的机械状态智能诊断技术。分析结果表明,振动在线监测系统在现场能够对换流变进行长期带电监测,小波能量占比特征量可以在一定程度上反映换流变压器的运行规律和内部机械状态。通过时间序列预测模型对小波能量占比序列的处理,最终得到的预测值与期望值达到了较高的相似度,为现场换流变压器的状态评估和潜在缺陷诊断提供了更加及时、有效的技术途径。
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关键词
换流变压器
小波能量占比
机械状态
时间序列模型
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职称材料
基于DWT-PNN的柔性直流输电系统故障检测方法
被引量：
16
2
作者
金涛
张可
陈坚
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期144-151,共8页
柔性直流输电系统故障极大地影响了电力系统的稳定性。现有输电线路故障检测方法存在阈值选取困难、对过渡电阻阻值变化敏感、检测时间长等问题。提出一种基于小波能量占比的使用概率型神经网络(PNN)进行故障类型检测与位置判别的方法...
柔性直流输电系统故障极大地影响了电力系统的稳定性。现有输电线路故障检测方法存在阈值选取困难、对过渡电阻阻值变化敏感、检测时间长等问题。提出一种基于小波能量占比的使用概率型神经网络(PNN)进行故障类型检测与位置判别的方法。通过对不同故障类型下的母线和线路测量电压进行快速傅里叶分析得出暂态电压频率特性,再利用离散小波变换(DWT)求得不同尺度下的小波能量特性,通过大量的离线仿真数据对PNN进行训练,根据PNN的输出结果实现故障类型与故障位置的精确判定。在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建了四端柔性直流电网电磁暂态模型进行仿真验证,结果表明所提方法可以准确地对高阻接地故障的故障类型与位置判别进行检测,不受过渡电阻阻值影响。
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关键词
柔性直流输电系统
故障检测
小波
变换
小波能量占比
概率型神经网络
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职称材料
题名
基于小波能量占比与时序预测的换流变压器机械状态智能诊断技术
被引量：
2
1
作者
翟春雨
吴书煜
李颖斌
张玉焜
祝令瑜
机构
内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古超高压供电公司
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期68-76,85,共10页
文摘
换流变压器运行过程中其内部绕组承受交直流电压的共同作用,导致振源振动响应非常复杂。为关注换流变压器在长期振动作用下的机械状态变化,文中首先基于换流变压器绕组振动机理及其振动特性开发了振动在线监测系统,针对现场某换流变压器的振动信号进行了长期带电监测,并提取了不同时刻下振动信号的小波能量占比,最后以小波能量占比等振动特征组成的时间序列作为数据样本,结合时间序列预测模型提出了适用于现场换流变压器的机械状态智能诊断技术。分析结果表明,振动在线监测系统在现场能够对换流变进行长期带电监测,小波能量占比特征量可以在一定程度上反映换流变压器的运行规律和内部机械状态。通过时间序列预测模型对小波能量占比序列的处理,最终得到的预测值与期望值达到了较高的相似度,为现场换流变压器的状态评估和潜在缺陷诊断提供了更加及时、有效的技术途径。
关键词
换流变压器
小波能量占比
机械状态
时间序列模型
Keywords
converter transformer
proportion of wavelet energy
mechanical state
time series model
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于DWT-PNN的柔性直流输电系统故障检测方法
被引量：
16
2
作者
金涛
张可
陈坚
机构
福州大学电气工程与自动化学院
新能源发电与功率变换福建省重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021年第7期144-151,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(51977039)。
文摘
柔性直流输电系统故障极大地影响了电力系统的稳定性。现有输电线路故障检测方法存在阈值选取困难、对过渡电阻阻值变化敏感、检测时间长等问题。提出一种基于小波能量占比的使用概率型神经网络(PNN)进行故障类型检测与位置判别的方法。通过对不同故障类型下的母线和线路测量电压进行快速傅里叶分析得出暂态电压频率特性,再利用离散小波变换(DWT)求得不同尺度下的小波能量特性,通过大量的离线仿真数据对PNN进行训练,根据PNN的输出结果实现故障类型与故障位置的精确判定。在PSCAD/EMTDC仿真环境下搭建了四端柔性直流电网电磁暂态模型进行仿真验证,结果表明所提方法可以准确地对高阻接地故障的故障类型与位置判别进行检测,不受过渡电阻阻值影响。
关键词
柔性直流输电系统
故障检测
小波
变换
小波能量占比
概率型神经网络
Keywords
flexible DC transmission system
fault detection
wavelet transform
wavelet energy ratio
probabilistic neural network
分类号
TM721.1 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波能量占比与时序预测的换流变压器机械状态智能诊断技术
翟春雨
吴书煜
李颖斌
张玉焜
祝令瑜
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于DWT-PNN的柔性直流输电系统故障检测方法
金涛
张可
陈坚
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2021
16
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