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Gaoya dianqi, 1998 将模糊数学理论引入到电力变压器的故障诊断中,提出了采用模糊等价矩阵对电力变压器的油中溶解气体分析数据进行聚类分析的方法,结果证明是有效的。
张冠军, 严璋, 张仕君
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Gaoya dianqi, 2022 针对传统预测方法在变压器油中溶解气体预测时精度不高的问题，提出一种EMD和GCT联合应用的新型预测方法。首先使用EMD将溶解气体浓度、环境温度、油温及负载电流等时序信息分解成平稳的模态分量；然后使用GCT分析模态之间的预测关系，提取每阶模态的格兰杰原因；最后将待预测分量及其格兰杰原因所对应的历史时序输入到时间注意力机制LSTM网络进行预测，并采用改进的蚁狮算法优化网络参数，经叠加重构得到特征气体浓度最终预测结果。实验结果表明：与传统LSTM网络相比，所提方法具有更高的预测精度和可行性。
陈铁 +4 more
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, 2017 本发明提供了一种天然气水合物分解导致甲烷气体泄漏的模拟实验装置，包括高压釜和安装在高压釜上的开采模拟井筒、温控系统、气压加载装置、摄影机、温度压力测量模块、浓度测量模块、隔板。本发明的模拟实验装置提供水合物沉积层、上覆沉积层和海水层的制备空间，具有耐高压防水摄影、超声测量、温度测量、压力测量模块以及控温模块，能够模拟水合物分解过程甲烷气体泄漏演化的动力学过程 ...
魏伟 +5 more
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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
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, 2014 一种含油污水旋流气浮分离装置，所述气浮装置包括一级气浮装置与二级气浮装置，所述一级气浮装置和二级气浮装置通过管路并联，所述一级气浮装置的底部外侧连接有溶气泵，所述一级气浮装置内设置有分离器，所述二级气浮装置内设置有与水平进入二级气浮装置的管路相连的液体螺旋导流片，所述二级气浮装置的底部还设置有气浮发生器。本发明的有益效果为：本发明的装置有尺寸小、重量轻、成本低、可靠性高、效率高、易于操作 ...
杨浩波 +11 more
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Gaoya dianqi实验室中常采用加速老化方法获得硅油的老化试样，并根据试样中溶解气体组分及体积分数判断硅绝缘油的老化状态，但当前实验中仅能施加热应力或电应力，不能较好地反映硅油的真实工况。为解决这这一问题，文中开展了电热应力对硅油产气特性协同效应的实验研究。文中针对PMX-200型硅油，在200 ℃、25 kV下设计了硅油的热电老化、电热老化和电热联合老化等3组加速老化实验，通过对试样中的气体组分及体积分数分析，发现热电老化方式与电热联合老化方式下试样中溶解气体组分及体积分数最为接近，误差在7.41%~16.86%之间 ...
连鸿松 +4 more
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, 2007 利用回归分析、Kriging空间插值等方法分析了基于气温数据的气温的时空变化,并采用小波变换对未来的气温进行了预测,得出以下结论:(1)重庆岩溶区近40 a来年平均气温总体呈变冷趋势,变化速度为-0.004 3℃/a,其中20世纪80年代为最冷时期.这与全球80年代气温最暖的结论相反;(2)重庆岩溶区近40 a的气温变暖主要发生在渝东北,与此相反,在渝中和渝东南的岩溶地区都为变冷区.重庆岩溶区的气温变冷主要是最高气温的变冷而造成的;(3)重庆岩溶区未来8 a的气温从总体趋势上说呈上升的趋势 ...
刘海隆, 谢德体, 王玲
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, 2012 本发明为一种动态气浮油水分离装置该装置包括梯形管、气浮装置和测量与控制装置，所述气浮装置与梯形管连接，向梯形管内提供气泡。测量与控制装置与梯形管相连，用来测量由梯形管流出的液体的流量 ...
张军 +7 more
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Gaoya dianqi, 2019 在利用油色谱数据对电力变压器进行故障诊断时,为了改善因油色谱数据的波动及其非线性所带来的干扰,文中在利用油色谱分析过热故障时,引入了混沌理论对非线性系统进行分析。文中通过相空间重构建立油色谱数据混沌时间序列,并进行系统混沌特性判定,再将油色谱数据的波动以混沌特征量进行表征,比较分析过热故障特征气体在不同监测数据段中的混沌特征参量变化,从而提取油色谱非线性数据中所包含的状态信息。然后,基于混沌序列具有的短期预测性,利用最大Lyapunov指数预测法对油中气体体积分数的趋势进行预测。实例分析结果表明 ...
张鹏飞, 周力行, 张倬栋, 黎佳
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Gaoya dianqi, 2021 油中溶解气体分析(dissolved gases analysis,DGA)技术是变压器状态监测的重要手段。针对现行主流DGA数据分析及诊断技术侧重单点数据分析,而对在线DGA数据(粒度高,但单点精度差)适应性不强的问题,文中提出了基于Shapelet的变压器异常识别方法。通过Shapelet发现算法构造时间序列决策树,识别个体DGA的季节波动性及运行中的典型事件,配合传统的ESD时序异常检测,避免了由于季节波动导致的产气率、限值误报的同时,也大幅提高了对典型异常事件的识别灵敏度,提高了算法的可解释性。
许海林 +5 more
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