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题名电力系统数字显示值智能识别技术研究
被引量:4
- 1
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作者
王海东
张钊建
张金凤
郑连清
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机构
四川省电力公司达州电业局
福建华电可门发电有限公司
重庆大学电气工程学院
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2008年第8期53-56,共4页
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文摘
目前,对电力系统数字显示值识别尤其是数字串中含有小数点的情况研究较少,本文在改进投影法的基础上提出了一种新的相对比较简单的小数点处理办法。针对传统BP神经网络的不足,采用带动量因子的自适应修改学习率的学习算法,并对采用该算法的BP神经网络参数进行设置。实验结果表明,基于改进投影法的小数点处理方法解决了小数点引起的误识问题,采用带动量因子的自适应学习率算法的BP神经网络的识别率能达到99%以上。
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关键词
电力系统
数字智能识别
改进投影法
BP神经网络
自适应学习率算法
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Keywords
power system, numeric intelligent recognition, improved projection method, BP neural network, algorithm with adaptive learning rate
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分类号
TM769
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名小电流接地系统单相接地故障选线新方法
被引量:17
- 2
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作者
唐捷
周湶
伏进
孙才新
包中福
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机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
国家电网公司四川省电力公司达州电业局
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第12期143-147,共5页
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基金
重庆市科技计划重大项目(2004CA6003)。~~
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文摘
为改进小电流接地系统单相接地故障选线方法,结合数字信号处理中的相关分析技术与小波包分解技术,利用db小波包以适当频带宽度分解了这种故障后的暂态零序电流,自适应地选出各条线路上故障能量最大的特征频段。两两相关分析各线路故障特征频段对应小波包分解系数的波形,获得相关矩阵,并求出各线路的综合相关系数,最终给出按接地故障发生可能性大小排列的选线结果。理论分析及大量MATLAB仿真结果表明:该法不受故障条件的影响,可准确、可靠地实现配电网单相接地故障选线,适于中性点不接地或经消弧线圈接地系统。
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关键词
小电流接地系统
故障选线
小波包
特征频段
相关分析
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Keywords
low current neutral grounding power system
faulty line detection
wavelet packets
characteristic frequency band
correlation analysis
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分类号
TM862
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名输电线路杆塔接地阻抗测量方法探讨
被引量:6
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作者
杜洋
李龙江
段炼红
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机构
四川电力公司达州电业局
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2009年第S2期84-87,共4页
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文摘
为探讨不同测量方法对输电线路杆塔接地电阻测量结果的影响,本文分析了常用的两种测量方法——三极法和钳表法的基本测量原理与测量方法,并应用这两种方法在现场对不同地形、不同土质、不同电压等级线路杆塔接地装置接地阻抗进行了实测。结果表明,钳表法测量误差极大,且误差无规律可循,无法修正,必须引起同行们的高度重视。通过对比,作者认为三极法测量比较准确。
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关键词
杆塔
接地电阻
测量方法
三极法
钳表法
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Keywords
tower
grounding resistance
measurement method
three electrodes method
clamp tester method
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分类号
TM934.7
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名基于紫外传感器的电晕放电在线监测系统设计
被引量:4
- 4
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作者
冉涛
文军
谯小艳
汪金刚
孙强
吴健
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机构
四川省电力公司达州电业局生产技术部
四川省电力公司达州电业局送电工区
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2012年第2期121-124,共4页
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文摘
针对电力设备电晕放电的特点,设计了一种新型的电晕放电在线监测系统。该系统主要是由"日盲型"紫外传感器、嵌入式计算机和GSM模块构成的。在分析其原理和紫外传感器工作原理的基础上,详细介绍了该系统的整体设计与基于Qtopia和Qt/Embedded 3.3.7的软件设计过程,通过现场实验证明:该系统是可行的,从而对电晕放电在线监测提供了一种新型的思路。该系统操作简便、功耗小、成本低,能够满足电力系统在线监测的要求。
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关键词
电晕放电
在线监测
“日盲型”紫外传感器
QT/EMBEDDED
3.3.7
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Keywords
corona discharge
on-line monitoring
blind ultraviolet sensor
Qt/Embedded 3.3.7
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分类号
TP769
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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