您的位置: 专家智库 > >

中央高校基本科研业务费专项资金(13ZD14)

作品数:14 被引量:158H指数:8
相关作者:律方成张波王子建金虎程述一更多>>
相关机构:华北电力大学国网山西省电力公司电力科学研究院河海大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:电气工程一般工业技术自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 14篇中文期刊文章

领域

  • 13篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇一般工业技术

主题

  • 10篇局部放电
  • 10篇放电
  • 7篇绝缘
  • 6篇电器
  • 6篇气体绝缘
  • 6篇气体绝缘组合...
  • 6篇组合电器
  • 6篇GIS局部放...
  • 4篇网络
  • 4篇GIS
  • 2篇电力
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇特征提取
  • 2篇模式识别
  • 2篇感器
  • 2篇测向
  • 2篇超声波传感器
  • 2篇传感
  • 2篇传感器

机构

  • 12篇华北电力大学
  • 1篇河海大学
  • 1篇国网吉林省电...
  • 1篇国网陕西省电...
  • 1篇国网山西省电...

作者

  • 10篇律方成
  • 8篇张波
  • 4篇金虎
  • 4篇王子建
  • 2篇谢庆
  • 2篇程述一
  • 1篇石乐贤
  • 1篇王天正
  • 1篇闫杰
  • 1篇李林
  • 1篇郭雷
  • 1篇徐志钮
  • 1篇丁晓群
  • 1篇陈光宇
  • 1篇姜凯
  • 1篇杨海涛
  • 1篇张国飞

传媒

  • 4篇电测与仪表
  • 4篇高压电器
  • 4篇电工技术学报
  • 2篇陕西电力

年份

  • 3篇2015
  • 8篇2014
  • 3篇2013
14 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
紫外成像法的GIS盆式绝缘子局部放电研究被引量:6
2015年
气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)在电力系统中占有重要地位,盆式绝缘子是GIS内部重要的部件,其表面放电是影响GIS安全运行的重要因素,文中在盆式绝缘子表面设置了典型的绝缘缺陷模型,利用紫外成像仪记录了其表面放电引起紫外光子发射的整个过程,分析了典型放电缺陷模型下的放电电压与光子数之间的关系,对绝缘子表面放电进行了探索,取得的结论:1表面放电紫外光子数随着缺陷尺寸的增大有增大趋势,但是多次重复性实验表明存在饱和特性;2当模拟的同一种绝缘缺陷位于盆式绝缘子不同位置的时候,放电初始电压不同,相同电压下的光子数目也存在较大差异;3当绝缘缺陷距离导杆距离大于6 cm时,在相同电压下的放电明显减弱,产生的紫外光子数也明显减少。这些结论有助于后续对盆式绝缘子表面电荷特性的深入研究,同时也为现场检测GIS局部放电提供了依据。
王鹏皓闫杰王天正
关键词:气体绝缘组合电器局部放电光子数紫外成像
基于LLE降维和BP_Adaboost分类器的GIS局部放电模式识别被引量:10
2014年
在气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)实体模型中分别放置了针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒放电模型,用超声波传感器采集到其放电波形。对放电波形提取的特征向量进行局部线性嵌入(local linear embedding,LLE)算法降维处理,用降维后的向量作为输入对BP_Adaboost分类器进行训练和测试类型识别。识别结果表明,用这样方法进行GIS绝缘缺陷类型识别可以在减少计算量的同时保持较高的识别率,说明了其在局部放电模式识别应用中的有效性。
律方成张波
关键词:GISLLE算法
LVQ神经网络在GIS局部放电类型识别中的应用被引量:6
2014年
通过在气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)实体模型内部分别放置针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种缺陷模型,用超声波传感器在相同电压下采集到良好的局部放电波形。针对波形选取了7个特征参数,最后用LVQ神经网络对放电类型进行识别,其综合识别率达到96.7%,高于S_Kohonen神经网络,有很好的实用价值。
律方成张波
关键词:气体绝缘组合电器超声波传感器
252 kV GIS局部放电实验仿真平台的设计被引量:12
2014年
气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)以其占地面积小、不受大气影响、可靠性高等优良性能在电力系统中的使用日益广泛,然而,GIS内部会出现由于绝缘缺陷引起的局部放电(partial discharge,PD),PD长时间发展会导致GIS绝缘损害,对PD进行检测显得尤为重要。文章主要通过对国内外GIS实验平台的调研,综合考虑了多种因素后,设计了252 kV的GIS局部放电实验仿真平台。整个实验平台高4 150 mm,长5 000 mm,带有一个长1 000 mm的T型分支腔体,腔体上带有观察窗和手孔,方便观察实验过程及放置实验模型,最后通过实验证实了该平台不仅可以模拟典型的绝缘缺陷,同时也可以方便的观察到整个实验过程。
律方成金虎王子建张波
关键词:GIS局部放电
输电线路绝缘子泄漏电流特征量提取综述被引量:23
2014年
基于绝缘子泄漏电流可以有效预测绝缘子的污秽度,污闪、冰闪发生的可能性以及绝缘材料的老化状况,绝缘子泄漏电流特征量的提取和选择对其外绝缘状况以及材料老化状况预测的准确性具有重要影响。针对绝缘子泄漏电流特征量提取及应用方面的研究开展得已经非常广泛,非常有必要进行系统地综述。笔者对泄漏电流应用于绝缘子污秽度、污闪及冰闪电压预测、绝缘材料老化状况监测几个方面进行了系统地综述,将泄漏电流特征量分为幅值类特征量、波形及谐波类特征量和其它常见特征量3大类,系统介绍了各个特征量的研究进展,最后对绝缘子泄漏电流特征量提取方面进行了初步的展望。文章对进一步开展绝缘子泄漏电流研究具有较好的参考价值。
苗鹏超徐志钮
关键词:绝缘子泄漏电流特征量冰闪
基于组合核多特征融合的GIS局部放电检测与识别被引量:28
2014年
GIS局部放电模式识别是其绝缘状态评估的重要部分,搭建了252k V GIS局部放电实验仿真平台,采用超高频和超声波检测法对4种典型绝缘故障进行局部放电检测,得到了相应的放电信号,并根据信号特点获取了相应的统计参数图谱,提取了相应的特征参数;采用K-折交叉验证和粒子群算法对组合核参数法进行了核函数参数优化,然后采用优化后的算法融合了超高频和超声波特征参数,分别将融合后的参数和单一的超高频及超声波参数输入到分类器中进行放电模式识别。结果表明,多特征参数融合后的识别率要高于单一特征的识别率,融合后的识别率可达92%。
律方成金虎王子建张波
关键词:气体绝缘组合电器局部放电特征提取多特征融合
基于超声波法的GIS绝缘缺陷类型识别被引量:8
2014年
在气体绝缘组合电器(gas insulated switchgear,GIS)实体模型内部模拟了高压导体表面突起、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种绝缘缺陷,其中用针-板放电模型模拟高压导体表面突起缺陷。GIS模型内部充入0.4MPa的SF6气体,当加压到60kV时,三种模型均有稳定的放电。用超声波传感器分别测得其响应的放电波形100组,取相邻两个半波的信号幅值差的绝对值Udif和一个周波内的信号值的绝对值之和Utal作为特征量,用BP神经网络进行识别,识别率在80%左右,最后用最小距离分类器与BP神经网络的分类结果做对比,证明了BP神经网络的优越性。
律方成张波
关键词:气体绝缘组合电器超声波检测法BP神经网络
基于主成分分析和多分类相关向量机的GIS局部放电模式识别被引量:61
2015年
GIS局部放电模式识别是其状态评估的重要部分,搭建了252k VGIS局部放电超高频检测仿真实验平台,模拟了4种典型的GIS局部放电模型,并通过试验建立了相应的超高频信号图谱数据库,然后根据信号特点提取了26个原始特征量;采用主成分分析法对特征空间进行降维处理,最终得到10个新的特征量,将原始特征量和降维后的特征量分别输入到多分类相关向量机(M-RVM)中进行分析,结果表明,以降维后的特征量作为输入量,其识别率要高于降维前的;并且采用BN、SVM和M-RVM三种分类器进行对比分析,结果表明,无论是采用原始特征参量还是降维后的参量作为输入量,M-RVM方法的识别率都是最高,其中降维后的识别率大于85%。
律方成金虎王子建张波
关键词:气体绝缘组合电器局部放电主成分分析模式识别
电力系统综合节能的AGC与AVC协调控制策略被引量:2
2014年
为了解决电力系统在有功无功采取解耦控制方式下,自动发电控制系统(AGC)与自动电压控制系统(AVC)均按照各自的方式、目标以及约束进行优化,缺乏协调控制的问题,采用AGC与AVC协调控制策略将有功和无功同时分层协调优化。控制策略将系统分为综合优化控制模型和预测控制模型2个模型:综合优化控制模型协调使用了AGC与AVC控制的目标函数以及相应的约束,优化后给出综合经济性最优的参考设定值,在预测控制模型中对超前AGC机组的有功调节指令与AVC分区内的可控发电机的电压调节指令进行协调优化,基于改进的超前AGC控制策略以及配合超前AGC的AVC控制策略,采用交叉迭代法对控制策略进行修正,最后在IEEE 14节点系统作了有效的验证,协调优化效果明显。
姜凯丁晓群许贤杰陈光宇李林
关键词:自动电压控制自动发电控制模糊集理论
基于S_Kohonen网络的GIS局部放电类型识别被引量:8
2014年
文中在气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)实体模型中分别放置了针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒缺陷模型,在相同的电压下用超声波传感器测得其放电波形。针对放电波形的特征,提取了7个特征参数,用7个特征参数组成的特征量作为S_Kohonen网络的输入,对放电类型进行识别,识别结果很好,说明S_Kohonen网络有一定的实用价值。
律方成张波
关键词:GIS超声波传感器KOHONEN网络
共2页<12>
聚类工具0