Results 11 to 20 of about 542 (103)
Ni掺杂单层PtSe2检测变压器油中溶解气体CH4和C2H4的DFT研究
Gaoya dianqi, 2023 甲烷(CH4)和乙烯(C2H4)是变压器故障的重要特征气体，其组分可以有效反应变压器的运行状态。为实现特征气体的快速精准检测，文中提出一种新型材料Ni掺杂单层PtSe2(Ni-PtSe2)用于检测变压器油中溶解特征气体CH4和C2H4的检测方法。基于第一性原理密度泛函理论，文中对单层Ni-PtSe2吸附变压器油中溶解特征气体CH4和C2H4进行理论计算，从理论上探讨单层Ni-PtSe2在气体吸附前后的几何结构、单层NiPtSe2电子态密度以及能带结构的变化。计算发现 ...
孙仲明 +4 more
doaj
Gaoya dianqi, 2010 在变压器油溶解气体检测中,气体检测光声传感器应用效果较好。利用基于有限元的多重物理量耦合软件COMSOLMultiphysic 3.2,模拟了变压器油中溶解特征气体光声传感器光声池内光声信号的分布,分析了腔体的谐振特性以及光声信号随气体浓度的变化规律,实验研究了乙烯气体光声光谱检测特性。理论和实验结果为微量气体探测光声传感器的设计,特别是光声池的几何优化设计提供理论和数据支持。
黄会贤, 岳彦峰, 陈伟根, 杜林
doaj
Gaoya dianqi, 2014 为实现变压器在线监测装置的有效性检验,应开发相应的状态仿真技术实现油中溶解气体、局部放电、铁心接地电流、绝缘油温度等状态量的有效模拟。笔者首先介绍了自制仿真平台的总体结构和工作机理,提出了油中溶解气体配置、绝缘油加热、油中放电信号产生、铁心接地电流产生的具体实现方式。其次在仿真平台上实现了变压器各种在线监测装置的安装固定,完成了变压器相关在线监测装置的可靠性检验。通过实验和检验结果证明,该仿真平台能有效模拟变压器状态量,完成变压器在线监测装置的有效检验。
王文浩 +6 more
doaj
基于多级特征提取和IHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测
Gaoya dianqi油中溶解气体分析是变压器早期故障诊断的主要方法，准确预测未来特征气体体积分数有助于提前获取变压器的运行状态。为此提出了一种基于多级特征提取和IHHO-KELM的变压器油中溶解气体体积分数预测方法。首先，通过自适应白噪声完全集合经验模态分解将气体体积分数序列分解为多个子序列，利用奇异谱分析对子序列做进一步降噪处理，降低其非平稳性；其次，建立核极限学习机预测模型分别对各子序列进行预测，再将各子序列的预测结果叠加得到油中溶解气体体积分数的最终预测结果，并通过改进哈里斯鹰算法优化其超参数；最后，通过算例验证表明，
傅雨晨 +5 more
doaj +2 more sources
Gaoya dianqi针对非平稳变压器油中溶解气体序列既有长期趋势又有短期细微波动的复杂特性，文中将黄金正弦算法（GSA）优化的麻雀搜索算法（SSA）与变分模态分解（VMD）组合构成GSSA-VMD模型；对原始变压器油中溶解气体序列使用GSSA-VMD分解，最终得到一组平稳的模态分量；其次，为了精准预测变压器气体序列长期趋势和短期波动，文中将时序卷积网络（TCN）与长短期记忆网络（LSTM）组合起来，并与GSSA-VMD组合构成变压器油中溶解气体含量组合预测模型；最后，文中选用变压器油中溶解气体CO2进行实验验证，与VMD ...
代浩 +6 more
doaj
Gaoya dianqi, 2015 以灰色预测和理想点解理论（TOPSIS）为基础,研究基于油中溶解气体体积分数的变压器状态预测及其应用。该方法不同于目前单纯依据数学算法预测油中溶解气体含量的方法,而是从系统的角度综合考虑各特征参数及三比值规则,对故障状态贴近度进行预测。首先根据理想点解法计算各期油中气体体积分数三比值的故障贴近度,以此作为变压器三比值状态信息,然后根据灰色GM（1,1）模型,对变压器三比值故障状态贴进度发展趋势进行预测,最后得到其故障的贴近度,反应了变压器故障状态的发展趋势,对状态维修具有较直观的参考意义 ...
陈金强, 李群湛
doaj
Gaoya dianqi, 2012 油气渗透是变压器油中溶解气体在线监测的技术关键。由于高分子膜的油气渗透装置结构简单、分离效果良好,所以具有很好的应用前景。笔者结合高分子膜的渗透机理,采用高分子膜材料,研制了一种中空纤维膜（毛细管）,试验室搭建了由油气渗透装置等组成的油气渗透试验平台,在不同油温下对中空纤维膜进行油气渗透试验,对中空纤维膜的渗透性能以及渗透率随温度的变化规律进行研究,分析了膜厚对渗透性能的影响。理论及试验结果为进一步完善变压器油中溶解气体在线监测系统提供了技术支撑。
郝劢, 龙震泽, 陈伟根
doaj
Gaoya dianqi, 2019 变压器作为电力系统的核心设备,其安全运行是电力系统稳定可靠的基础。根据在线监测系统提供的油中溶解气体含量历史数据,预测未来气体体积分数及其发展趋势,是DGA故障预测的关键,也是在线监测的必要补充和提前预警变压器故障的重要手段。现有的预测算法存在着模型泛化性差和没有考虑时间序列模型等问题。为提高预测能力,文中首先介绍了非时序有监督学习和时间序列模型关键技术及其在变压器油中溶解气体体积分数预测的应用;然后搜集和发布了一个大规模数据样本,为算法提供了一个较为全面的验证集,提高模型的泛化性 ...
刘慧鑫 +4 more
doaj
Gaoya dianqi, 2009 介绍了生产中碰到的两起变压器故障,通过运用油中溶解气体分析法,结合取样状态、外部设备、天气状况等条件进行综合诊断,最后成功处理了这两起变压器非典型性故障。
王美荣
doaj
Gaoya dianqi, 2012 油中溶解气体分析（dissolved gas-in-oil analysis,DGA）是识别变压器故障的重要手段。笔者基于油中溶解气体数据介绍灰色关联理论,给出了基于组合权重变压器故障诊断的灰色关联分析法。在判定变压器故障类型时,各溶解气体其权重不同,利用层次分析法求出各特征气体在诊断变压器故障类型时的主观权重,但各专家通过层次分析法确定指标权重会存在许多主观因素,文中应用灰色关联分析法对其进行调整,消除各专家造成的各指标权重分配不统一,用熵值法确定指标的客观权重 ...
刘俊华 +3 more
doaj