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关键词： 变压器油温预测   卷积神经网络   双向长短期记忆网络   注意力机制   鲸鱼算法  

摘要： 针对当前变压器油温预测模型难以充分利用大量时间序列数据的问题,提出一种双重注意力优化WOACNN-BiLSTM的变压器油温预测模型。该模型以变压器历史油温数据作为输入,将输入数据通过滑窗法进行升维,通过将通道注意力机制(Channel Attention Mechanism,CAM)即挤压激励模块(Squeeze-Excitation-Networks,SENet)与卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)结合挖掘特征关系,并采用双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)进一步挖掘时序特征;然后加入时间注意力机制(Time Attention Mechanism,TAM)进行权重分配,将建立好的模型使用鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)进行超参数寻优,实现变压器油温预测。最后使用实测数据进行算例分析,验证此方法优越性。

关键词： 在线阻抗提取   功率变换器   DFT   同步采样  

摘要： 针对使用频响分析仪测量阻抗成本高、体积大和激励小等缺点,文中提出基于功率器件的激励发生电路和幅相鉴别模块相结合的方案。采用倍频buck电路注入扰动信号,阻抗参数通过定时同步采样激励和响应信号,进行离散傅里叶变换(DFT)计算得出。通过改变扰动信号的频率,得到不同频率下的阻抗信息。实验表明:阻抗测量理论值和测量值误差不超过5%,拟合度较高。该方案减小了测量系统的体积,且采用功率器件组成的激励信号发生电路,能提供较大的信号扰动。

关键词： 铁芯振动   声成像技术   变压器   故障检测   声学信号处理   图像处理  

摘要： 铁芯振动声成像技术是一种新兴的变压器故障检测方法,能通过对变压器铁芯振动产生的声波进行分析,实现对变压器内部故障的快速定位和准确诊断。本研究以某电力公司的一台220kV变压器为对象,利用铁芯振动声成像技术对其进行故障检测。首先,通过对变压器运行状态的监测和数据采集,获取了铁芯振动信号的原始数据。然后,利用声学信号处理和图像处理技术,对原始数据进行滤波、降噪和图像重建等处理,得到了变压器铁芯振动声成像图像。最后,通过对声成像图像进行分析和比较,确定了变压器铁芯存在的故障类型和位置。实验结果表明,铁芯振动声成像技术能有效地检测变压器内部的故障,具有较高的准确性和可靠性。因此,铁芯振动声成像技术在变压器故障检测中具有广阔的应用前景,并且可以为变压器的维修和保养提供有力的技术支持。

关键词： 高性能混凝土   高温   BP神经网络   抗压强度   聚丙烯纤维  

摘要： 目前,确定高性能混凝土在高温下的力学特性需海量的试验数据,这项试验费力且耗时,为解决高性能纤维混凝土高温后的抗压强度试验进度慢的问题,采用BP神经网络预测方法,共分析了由80个样本组成的数据集,用于残余强度预测。依据BP神经网络的原理,采用数据驱动的预测模型方法,部署了10个输入参数,包括水灰比、水泥、水、砂、石、聚丙烯纤维(简称PP纤维)的掺量、PP纤维的直径、PP纤维的长度、减水剂和温度,抗压强度作为输出参数,从而提供了有效的解决方案。

关键词： 变压器   绝缘老化检测试验   影响因素   寿命评估   对策  

摘要： 随着电力系统的快速发展,变压器的安全稳定运行对于保障电力供应至关重要。绝缘老化是影响变压器寿命的主要因素之一。文章通过开展变压器绝缘老化检测试验,总结影响变压器绝缘老化的主要因素,探究寿命评估方法,通过综合考虑绝缘老化速率、运行环境等因素,实现对变压器剩余寿命的准确预测。并基于提升变压器使用寿命的角度,提出几点可行策略,旨在为变压器日常监测提供更多参考。

关键词： 控制绕组   器身   尺寸控制   压装   测量高度   关键工序   电力变压器绕组   调节压力  

摘要： 3绕组干燥和压装过程中绕组高度的控制绕组干燥和压装是控制绕组轴向高度的关键工序,准确计算和确定绕组压装工艺压力,选择合理的干燥和压装方式,在统一调节压力下测量高度和调整绕组高度,严格控制绕组高度偏差,最终实现调节压力下绕组轴向高度的有效控制。

关键词： 储能电站   能量管理系统   策略优化   工程应用  

摘要： 电化学储能电站对电能的时空迁移属性使其成为提高电网电能质量的有效调节手段,而如何提高其调峰效率与调节能力是提升储能电站利用率的关键。基于能量管理系统分配算法,设计了能提高目标值分配效率、减少调节次数的高效优化分配策略,并在现场进行了工程实施。首先,介绍了典型电网侧储能电站的基本组成结构及现场配置;其次,介绍了传统的平均分配策略逻辑,并在此基础上提出了基于高效调节的逐台优化分配策略;最后,通过现场工程应用,验证了优化后的分配算法具备稳定调节、减少调节次数的能力。

关键词： 电力变压器   自动化检修   人工智能  

摘要： 电力变压器是电网安全稳定运行的关键设备,传统的人工检修方式存在效率低下等问题。本文在分析人工智能技术发展现状及变压器故障类型的基础上,提出了一种基于人工智能的电力变压器自动化检修系统。该系统采用分层架构,融合了大数据处理、深度学习等技术,实现了变压器状态监测、故障诊断、寿命预测和检修策略优化的智能化。仿真实验结果表明,该系统在诊断准确率、预测精度和检修效率等方面均优于传统方法,为智能电网建设提供了新思路。

关键词： 金属钛   Ti-N氮化层   微波等离子体氮化   微观结构   力学性能   摩擦学性能  

摘要： 目的对纯钛进行微波等离子体氮化处理,研究氮化工艺参数中的微波等离子体氮化功率对氮化层微观结构和性能的影响,以提高纯钛表面的硬度并改善其耐磨性。方法采用微波等离子体化学气相沉积技术,在微波功率为4250、4500、4750、5000 W的条件下,对纯钛表面进行氮化处理。采用X射线衍射仪分析氮化层的物相结构,采用扫描电子显微镜观察氮化层表面和截面的形貌特征,并测量氮化层厚度。通过维氏硬度计和纳米压痕仪测定氮化层的硬度,并通过摩擦磨损测试对材料的耐磨性能进行表征。结果在较低微波功率(4250 W)条件下,等离子体的浓度和活性很低,钛表面出现了TiN_(0.3)相,仅形成较薄的氮化层。随着功率的增大,等离子体的活性和密度增强,扩散机制发生转变,形成了Ti_(2)N和TiN双相结构,氮化层厚度随之增大,从而提高了氮化层的硬度,并提高其耐磨性。在5000 W微波功率下制备的氮化层表现出最佳性能,硬度达到22.84 GPa,摩擦因数仅约为0.1。结论微波功率的变化显著影响基体表面微波等离子体的浓度和活性,进而改变氮化层的物相、结构和性能。

关键词： 光伏发电   功率波动   电力系统   双层调度策略   功率平衡  

摘要： 本文针对分布式光伏发电功率接入电力系统后导致的最大功率波动量较大及功率越限次数较多的问题,提出了一种能够平抑分布式光伏发电功率波动的电力系统调度方法。首先,建立了电力系统的数学模型,以准确描述分布式光伏发电的状态。其次,设定了阈值来识别分布式光伏发电功率的波动异常,并据此生成调度指令。再次,利用双层调度策略设计了符合功率平衡约束且满足调度目标的调度方案。通过调控电力系统的运行参数,实现了对分布式光伏发电功率波动的有效平抑。试验结果表明,采用本文提出的方法后,电力系统的最大功率波动量控制在1 MW以内,且未发生功率越限情况,分布式光伏发电功率波动的抑制效果良好。