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變壓器瓦斯保護(hù)動(dòng)作后用色譜法檢測(cè)故障的案列分析
運(yùn)行中變壓器內(nèi)部發(fā)生各種故障后,油中故障氣體的產(chǎn)氣速率與故障能量密切相關(guān)。對(duì)于能量較低、氣體釋放緩慢的故障,生成氣體基本上都溶解于油中并處于平衡狀態(tài);對(duì)于能量較高的故障,大量氣體迅速生成,所形成的氣泡快速上升,部分故障氣體來不及溶解于油中就進(jìn)入瓦斯繼電器。對(duì)于**種情況,變壓器內(nèi)不同部位油中的故障氣體濃度差別不大,按平時(shí)定期試驗(yàn)方法取油樣進(jìn)行色譜分析即可。對(duì)于后一種情況,通常應(yīng)按導(dǎo)則中的方法同時(shí)
近年來,隨著電力企業(yè)對(duì)變電站安全穩(wěn)定運(yùn)行水平、降低運(yùn)行維護(hù)成本、提高經(jīng)濟(jì)效益的重視,變電站綜合自動(dòng)化系統(tǒng)也得到了快速發(fā)展。在其發(fā)展初期,由于通信網(wǎng)絡(luò)、通信標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范沒有統(tǒng)一的規(guī)定,不同的廠家為了滿足應(yīng)用要求采用了不同類型的通信規(guī)約,導(dǎo)致了各廠家的智能電子設(shè)備之間,信息集成和信息交互比較復(fù)雜,通信協(xié)議不兼容,無法實(shí)現(xiàn)真正意義上的互操作。為了解決這些問題,1998年,由**電工**、美國電力科學(xué)研
遺傳神經(jīng)算法在電力變壓器故障診斷中的應(yīng)用
在電力變壓器故障診斷中,存在大量的*經(jīng)驗(yàn),故障征兆與原因之間存在著復(fù)雜性和模糊性,難以建立精確的數(shù)字模型。隨著計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,利用電氣試驗(yàn)和油中氣體監(jiān)測(cè)結(jié)果中的有效信息,結(jié)合人工智能技術(shù)進(jìn)行變壓器智能故障診斷已成為研究熱點(diǎn)。根據(jù)變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù),利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)進(jìn)行變壓器的故障診斷已有成功的先例,但當(dāng)學(xué)習(xí)樣本數(shù)目多、輸入、輸出關(guān)系較為復(fù)
公司名: 江蘇梅蘭日蘭電氣有限公司
聯(lián)系人: 謝夢(mèng)
電 話: 0519-85108717
手 機(jī): 13401562840
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地 址: 江蘇常州黃河西路185號(hào)
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網(wǎng) 址: smenrin.cn.b2b168.com
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