Results 1 to 10 of about 10,917 (169)
Gaoya dianqi, 2021 为了及时有效地诊断变压器绕组松动故障,针对变压器空载合闸振动信号,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的分析方法。首先运用VMD对绕组松动前后变压器表面合闸振动信号进行最优模态分解,建立信息熵—峭度—相关系数综合评价模型,并运用熵权—TOPSIS法提取特征模态分量;通过计算变压器振动信号能量熵进一步判定绕组状态;最后搭建测试平台进行实验验证。结果表明,绕组松动和正常状态下变压器振动信号在特征频率和能量分布上均存在明显差异,该方法为变压器绕组松动故障诊断提供了新的思路。
张九思 +4 more
doaj
Gaoya dianqi, 2022 高压断路器合分闸线圈电流中含有大量信息，监测和分析线圈电流信号对于高压断路器故障检测和诊断意义重大。文中提出基于变分模态分解的方法提取线圈电流特征值，采用变分模态法分解断路器合分闸线圈电流信号，并对所得到的经验模态分量求其中心频率，根据频谱中峰值所对应的时间点，提取线圈电流信号的特征值。实验结果表明：使用该方法能够准确且有效地提取合分闸线圈电流信号的特征值。
庄瑞锋, 陈丽安, 肖梁贤
doaj
Dizhen xuebao, 2022 针对低信噪比条件下微震初至拾取准确度低的问题，基于信号幅度变化引入权重因子，对传统长短时窗比值（STA/LTA）算法进行改进，提高初次拾取精度。为了进一步降低拾取误差，对变分模态分解（VMD）算法进行优化，基于互相关系数和排列熵准则自适应确定VMD分解层数，对初次拾取结果前后2—3 s的记录进行优化VMD，并计算分解后各本征模函数（IMF）的峰度赤池信息准则值，得到各IMF的到时，以各IMF的拾取结果及能量比综合加权得到二次拾取到时。仿真实验表明：改进后的STA ...
Juan Meng, Yanxiong Wu, Yanan Li
doaj +1 more source
Gaoya dianqi, 2023 随着电力系统中变压器容量的不断增加，变压器绕组松动缺陷引起的影响也愈发严重，故需进行故障诊断。针对利用振动信号进行变压器绕组松动缺陷诊断问题，提出基于变分模态分解（VMD）排列熵（PE）的变压器振动信号特征提取方法与天牛须搜索（BAS）优化支持向量机（SVM）的变压器绕组松动缺陷诊断方法。首先对一台实际110 kV变压器设置不同松动状态，采集绕组正常与不同松动程度状态下振动信号；其次，采用变分模态分解结合排列熵进行变压器绕组松动缺陷特征提取；再次，采用天牛须搜索优化支持向量机算法进行绕组松动状态模式识别。
顾仲翔 +4 more
doaj
基于CEEMDAN-SG-BiLSTM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi, 2023 变压器油中溶解气体体积分数可对变压器潜伏故障诊断提供重要依据，为了更精确的预测变压器油中溶解气体体积分数，提出了CEEMDAN结合BiLSTM网络的组合预测方法，先针对EMD中的模态混叠现象和EEMD重构误差较大的问题，提出了CEEMDAN，将气体序列分解，得到模态分量，并对高频波动分量进行Savitzky-Golay(SG)滤波，消弱高频分量中的极值点和噪声干扰。然后利用BiLSTM网络对各个分量进行预测，进一步提高特征提取的完整性。叠加重构所有分量的预测结果，得到变压器油中溶解气体体积分数预测值 ...
陈铁 +5 more
doaj
Dianci bileiqi, 2021 针对雷击输电系统发生雷击干扰和雷击故障时无法快速、准确的识别雷击类型,做出有针对性的防雷措施,提出一种综合的雷击类型识别方法。首先,根据雷击暂态电压信号波形的单调性和对称性构造积分判据的方法来识别非故障和故障性雷击;然后,结合暂态电压信号能量特征值的分布特点构造高低频能量比值判据,识别非雷击,雷击和短路故障;针对希尔伯特一黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）中经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）对原始信号分层时存在的边际效应 ...
宋晓星 +3 more
doaj
Gaoya dianqi, 2020 为了抑制局部放电（PD）信号中含有的窄带周期干扰和白噪声,提出一种基于优化的变分模态分解（VMD）阈值去噪方法。首先针对VMD算法可能造成染噪信号欠分解或过分解的问题,提出一种基于频谱分析和四分位数的模态分解数K值优化方法,并结合模态的峭度特征去除窄带周期干扰和高频白噪声;针对PD信号主导模态中残留的白噪声,利用文中研究中发现的VMD分解白噪声所得模态的两个统计特性,提出一种噪声标准差估计方法来确定阈值,最后引入间隔阈值函数对PD信号主导模态进一步去噪。采用该方法对仿真和实测信号进行去噪处理 ...
佘昌佳 +5 more
doaj
基于GWO-LSTM与NKDE的变压器油中溶解气体体积分数点——区间联合预测方法
Gaoya dianqi, 2022 变压器油中溶解气体体积分数是表征变压器健康状态及故障特性的重要参量。因此，准确预测变压器油中溶解气体的体积分数，有助于及时把握变压器的状态演化与故障发展趋势。现有对气体体积分数预测的研究多集中在点预测方面，难以全面反映气体体积分数的不确定性信息。针对此问题，提出了一种基于灰狼优化长短期记忆网络（long short-term memory based on grey wolf optimization,GWO-LSTM）与非参数核密度估计（non-parametric kernel density ...
栗磊 +6 more
doaj
Gaoya dianqi, 2023 电力变压器绝缘老化评估为电网的长期安全稳定运行提供了技术支持，在保证非破坏性试验的基础上，对绝缘状态进行诊断也是一直以来的研究热点。文中基于广义维纳过程对变压器建立老化模型，通过相关试验数据得到老化诊断指标，从而衡量变压器绝缘老化状态。对变压器健康状态进行分级，采用上述模型预测最短降级时间，相比于直接进行寿命预测，短期预测可以将未来人为操作信息纳入模型，最大化解决信息挖掘不充分的问题。最后对老化评估模型的相关分布参数进行优化求解，采用内蒙古电网设备真实历史数据迭代训练 ...
刘琦 +5 more
doaj
全球能源互联网, 2019 考虑到电动汽车保有量和充电需求不断增长的现状，在满足用户需求的基础上，提出电动汽车充电站的动态规划方案，使得充电站容量和数量可随充电需求的改变而不断扩展，同时实现充电站建设投资成本最小化。该方法以充电站综合建设投资成本最小为目标，采用自适应粒子群优化算法求解充电站静态规划模型，再根据需求量的改变采用多种方法对充电站进行动态规划。共提出3种不同的动态规划模型，分别为动态规划模型、优化选择动态规划模型与改进优化选择动态规划模型。算例分析充分验证了充电站动态规划方案的可行性与合理性 ...
陈黎军 +3 more
doaj +1 more source