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期刊信息/Journal information
电气技术与经济
电气技术与经济

吴珂

双月刊

2096-4978

010-68189544

100070

北京丰台区南西四环路188号12区30号楼

电气技术与经济/Journal Electrical Equipment and Economy
查看更多>>2006年改为报导论文。
正式出版
收录年代

    复合绝缘子憎水性图像自动识别算法研究

    杨杰叶盛梁其帅
    302-304页
    查看更多>>摘要：硅橡胶复合绝缘子具有优良的防污闪特性,使其在电力系统输电线路中被广泛的应用.然而随着使用年限的增加,复合绝缘子在电晕、紫外线、臭氧和温度等因素的影响下会发生老化.随着老化过程中分子结构的改变,硅橡胶复合绝缘子会逐步失去其对水的排斥能力以及水珠迁移的能力,最终完全失效.这种性能的退化将影响绝缘子的隔离特性,可能严重危害电力网络的稳定运行.通过对复合绝缘子憎水性的检测来评估绝缘子老化程度是一种常见的评估方式.本文研究了一种自动识别复合绝缘子表面憎水性的图像处理算法,能够迅速对复合绝缘子的憎水等级进行评估.

    复合绝缘子憎水性图像识别

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    基于云计算的电力大数据变电站设备状态检修方法

    朱旻哲汤玉娇
    305-307页
    查看更多>>摘要：随着电网规模的扩大,对变电站设备状态的实时监测与智能检修的需求变得至关重要.本文提出了一种基于云计算的电力大数据变电站设备状态检修方法(CBPM),该方法借助云计算的存储和计算能力,对多源异构设备状态数据进行融合处理,并通过智能算法实现设备健康状态评估和剩余寿命预测.经仿真实验结果表明,CBPM方法在健康状态评估准确率和剩余寿命预测精度上均显著优于传统方法,有效提升了变电站设备状态检修的智能化水平.

    云计算电力大数据设备状态检修健康状态评估

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    分布式光伏接入的配电网高承载力规划方法

    戴丽媛沈岳峰张敏
    308-310,313页
    查看更多>>摘要：分布式光伏接入配电网的过程中,由于光伏电源的出力特性与负荷需求之间存在时空差异,可能导致配电网的承载力低,为此研究分布式光伏接入的配电网高承载力规划方法.首先,需要深入分析和确定分布式光伏接入配电网运行的各种影响因素.其次,基于这些影响因素,建立分布式光伏接入配电网的承载力规划模型,综合考虑光伏接入对配电网的影响.最后,通过多约束协调的方法,实现配电网的高承载力规划,即在满足各种约束条件的前提下,最大化分布式光伏的接入容量.实验结果表明:综合考虑弃光量和入网量两个指标,该方法不仅减少弃光量,还提高了入网量,实现配电网高承载力规划的目标,这证明了该方法在分布式光伏接入配电网的高承载力规划方面具有显著优势.

    分布式光伏接入配电网高承载力规划

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    直流系统异常停运致保护拒动处理与预控措施分析

    傅亦宏
    311-313页
    查看更多>>摘要：直流系统是变电站的重要组成部分之一,它保证了变电站保护装置、自动化系统、五防系统等二次设备的基本运行条件.当变电站发生线路、母线跳闸的事故时,必须要确保其仍然可靠运行.文章首先举例一起直流系统异常停运导致保护不正确动作的事件,并对事件发生的原因进行了分析,接着,文章分析了直流系统异常停运保护拒动的处理方法.最后,对变电站直流系统运行维护注意事项进行简要说明.

    直流系统事故处理运维

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    火电厂高压异步电机定子匝间短路故障的诊断方法研究

    王胤龙
    314-316页
    查看更多>>摘要：针对高压异步电机定子绕组的匝间短路的故障诊断问题,本研究利用电磁原理分析了故障发生时高压异步电机的电流和磁场变化情况,通过实时监测电机的电流变化,能够准确判断电机是否发生匝间短路故障.在系统采样时间为10s的情况下,检测时间能够控制在12s以内,实现了在线实时检测,且检测结果具有较好的重复性.

    高压异步电机定子故障诊断

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    基于多场景适应性的继电保护信息智能验收方法

    周陈斌孟屹华沈蛟骁邓立晨...
    317-319页
    查看更多>>摘要：传统的继电保护信息验收方法往往难以适应电力系统多变的运行环境,限制了继电保护的效能和可靠性.为此,本文提出基于多场景适应性的继电保护信息智能验收方法.该方法以多场景适应性为主要目标,主要对保护信息子站配置、保护配置和召唤功能进行验收,并利用机器学习算法结合多场景数据来实现对不同场景下的继电保护信息进行准确判断和评估.实验结果表明:本文方法具有高度灵活性和适应性,使得继电保护能够更加准确地响应电力系统中可能出现的故障和异常情况.

    多场景适应性继电保护智能验收特征提取

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    基于大数据技术的电力消费与经济发展非线性动力系统设计

    张艳萍张政军
    320-322页
    查看更多>>摘要：在当今信息化时代,电力消费和经济发展之间的关系日益受到关注.电力作为经济发展的重要支撑,其消费水平和结构直接影响着国民经济的运行状态.而经济的增长又反过来促进了电力需求的提升,形成了一种相互影响、相互作用的动态关系.为了深入理解和探究这种复杂的非线性动力系统,本文基于大数据技术,设计电力消费与经济发展的非线性动力系统,以期为深入研究电力消费与经济发展之间的关系提供新的思路和方法.

    大数据技术电力消费经济发展非线性动力

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    基于大数据技术的电力线路线损故障诊断系统设计

    周韶波曾俊李明远
    323-325页
    查看更多>>摘要：电力线路的安全稳定运行对电网可靠性和供电质量非常重要,但线损异常和故障诊断一直是个难题.本文提出一种基于大数据技术的电力线路线损故障诊断系统设计方案.该系统采用模块化架构,集成数据采集与预处理、线损分析与故障检测、故障诊断与定位等功能模块,并综合运用机器学习、数据挖掘、知识图谱等技术,实现了海量运行数据的高效处理和线损故障的智能诊断.仿真实验表明,该系统在诊断准确率、实时性等指标上优于传统方法,为提升电力线路的运维智能化水平提供了新思路.

    电力线路线损故障诊断

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    基于SVM算法的采煤掘进电气设备故障诊断方法

    李鹏梁剑鹏郝可新
    326-328页
    查看更多>>摘要：针对采煤掘进电气设备故障诊断的复杂性与不确定性,本文提出了一种基于支持矢量机(SVM)的智能诊断方法.该方法通过构建多传感器数据融合的特征提取机制,结合网格搜索优化的SVM训练策略,实现了高精度、强鲁棒的故障分类.实验结果表明,所提出的诊断系统在多种工况下均表现出色,故障分类精度高达96.7％,并具备良好的抗噪性与实时性,可为采煤掘进设备的安全高效运行提供可靠保障.

    采煤掘进电气设备故障诊断支持矢量机

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    基于深度学习的电力边缘集群异常识别方法

    万静赵崇徐雯清雷梦杰...
    329-331页
    查看更多>>摘要：电力边缘集群由于分布式部署和动态资源调度的特性,导致出现平均资源利用率较低的问题.为了解决这一问题,提出基于深度学习的电力边缘集群异常识别方法.该方法利用深度学习技术来采集实时数据,并将这些数据转化为特征向量集合,这些特征向量按照时间顺序排列,形成了有序的特征序列.通过构建这样的特征向量集合,描述电力边缘集群的运行状态.基于这些特征向量集合,计算电力边缘集群异常分数,与设置阈值对比,识别出电力边缘集群中的异常.实验结果表明,在电力边缘集群的六个节点上,设计的基于深度学习的电力边缘集群异常识别方法,平均资源利用率,达到了 87％,相比之下,文献[1]和文献[2]的方法平均资源利用率分别为83％和83.5％.证明设计方法能够更有效地利用资源,为异常识别提供了更好的支撑.

    深度学习无监督学习电力边缘集群异常识别异常系数

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