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变压器3种励磁涌流抑制措施效果比较 被引量:19
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作者 王伟 魏菊芳 +4 位作者 方琼 刘力卿 何思名 关永刚 邹军 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期101-107,共7页
变压器空载合闸过程中容易产生励磁涌流,对变压器和电网中其他设备正常运行都具有很大威胁。文中首先对变压器励磁涌流产生的原理进行了分析,推导了单相变压器励磁涌流的近似表达式,并介绍了改进Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型的理论以及... 变压器空载合闸过程中容易产生励磁涌流,对变压器和电网中其他设备正常运行都具有很大威胁。文中首先对变压器励磁涌流产生的原理进行了分析,推导了单相变压器励磁涌流的近似表达式,并介绍了改进Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型的理论以及使用J-A模型计算励磁涌流的方法。随后,基于PSCAD仿真软件,使用改进J-A模型,对预先消磁、合闸电阻、选相合闸3种变压器励磁涌流抑制措施进行了仿真,并分析了方法的效果及适用情形,为抑制变压器励磁涌流时方法的选择提供了参考。 展开更多
关键词 励磁涌流 J-A模型 预先消磁 合闸电阻 选相合闸
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不平衡样本下基于变分自编码器预处理深度学习和DGA的变压器故障诊断方法 被引量:31
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作者 张弛 吴东 +2 位作者 王伟 刘力卿 谢军 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2021年第3期68-74,共7页
为提高变压器故障诊断效果,并改善训练样本数量不平衡对故障诊断的不利影响,提出了一种基于变分自编码预处理深度学习和油中溶解气体分析(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)的变压器故障诊断方法。该方法以各样本DGA特征量为诊断模型... 为提高变压器故障诊断效果,并改善训练样本数量不平衡对故障诊断的不利影响,提出了一种基于变分自编码预处理深度学习和油中溶解气体分析(dissolved gas-in-oil analysis,DGA)的变压器故障诊断方法。该方法以各样本DGA特征量为诊断模型输入,以各故障状态概率分布为诊断模型输出。首先通过变分自编码器对少数类训练样本进行预处理,在学习确定少数类训练样本分布特征的基础上实现训练样本自动生成,进而提高训练样本的均衡性。基于3隐层结构堆栈稀疏自编码器深度学习网络构建变压器故障诊断模型,并以经变分自编码器预处理后的均衡训练样本对诊断模型参数进行更新优化。基于实例验证了所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法可改善训练样本不平衡的不利影响,各训练集下,采用所提方法的变压器故障诊断结果准确率均保持在91%以上,且漏报率较低。 展开更多
关键词 变压器 故障诊断 深度学习 变分自编码器 不平衡样本 油中溶解气体分析
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基于离散猴群算法的变电站动态无功优化控制 被引量:4
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作者 吴东 张弛 +2 位作者 严玮 王伟 孙冰 《电测与仪表》 北大核心 2021年第4期144-149,共6页
为实现动态无功优化,变电站需频繁调整无功投入容量,然而当设备动作频率过高时会增加系统的故障率并减少使用寿命。文章针对这一工程优化问题,提出了一种变电站动态无功优化控制方法。以变电站二次母线电压允许的偏差和主变功率因数为... 为实现动态无功优化,变电站需频繁调整无功投入容量,然而当设备动作频率过高时会增加系统的故障率并减少使用寿命。文章针对这一工程优化问题,提出了一种变电站动态无功优化控制方法。以变电站二次母线电压允许的偏差和主变功率因数为优化目标,重点考虑变压器低压侧电压约束、高压侧功率因数约束、无功补偿容量约束以及调节次数约束,建立了动态无功优化模型;针对所建立的优化模型,首次把离散猴群算法引入动态无功优化模型的求解,为了提高计算效率,通过动态步长策略对算法进行了改进;通过仿真算例证明了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 变电站电压无功优化 调节次数 动态优化 离散猴群算法
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一种快速高鲁棒性变压器铁心Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识方法 被引量:12
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作者 刘力卿 何思名 +3 位作者 冯军基 方琼 关永刚 邹军 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期55-60,共6页
Jiles-Atherton(J-A)模型是变压器剩磁与励磁涌流计算的重要方法,但在使用中存在着参数辨识的难题。文中从参数辨识的公式法、遗传算法、Nelder-Mead(NM)单纯形算法原理及各自特点出发,提出一种综合运用公式法和两种优化算法对实测磁化... Jiles-Atherton(J-A)模型是变压器剩磁与励磁涌流计算的重要方法,但在使用中存在着参数辨识的难题。文中从参数辨识的公式法、遗传算法、Nelder-Mead(NM)单纯形算法原理及各自特点出发,提出一种综合运用公式法和两种优化算法对实测磁化曲线进行参数辨识的方法。算例分析结果表明,该方法对于经典JA模型参数识别具有较高的精度,在误差影响下体现出良好的鲁棒性,是一种快速、有效的J-A模型参数辨识方法。 展开更多
关键词 J-A模型 参数辨识 公式法 遗传算法 Nelder-Mead算法
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