基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断方法

为了提高基于油中溶解气体分析(DGA)的煤矿用变压器故障识别精确性,提出了一种基于SMOTE-SSA-CNN的煤矿用变压器DGA故障诊断模型。首先,以煤矿用变压器油中溶解气体为基础数据,采用合成少数类样本过采样(SMOTE)算法对原始数据集进行样本扩充,解决原始数据集中正负样本严重失衡的问题;然后引入麻雀搜索算法(SSA)对卷积神经网络(CNN)的卷积核大小与数量、全连接层神经元数量、学习率等超参数进行优化,提高模型故障诊断结果的准确率;最后,通过算例分析对建立的SMOTE-SSA-CNN模型性能进行评估,验证了所提方法对煤矿用变压器故障诊断的有效性,且与传统故障诊断方法相比,所提方法的收敛性较好,精度较高。

电力变压器的振动和噪声及消减措施研究

随着越来越多变电所建于居民区和商业区内,变压器噪声问题变得十分突出。变压器噪声水平的高低,已经成为了衡量变压器生产厂家设计和制造水平的重要指标。在负载电流工况下,变压器的振动和噪声主要是由绕组电磁力产生的。本文从噪声传播路径考虑,研究了振动和噪声的来源和传播途径,以及相应的消减措施,利用ANSYS Workbench和Virtual.Lab Acoustics软件联合仿真,建立了变压器实体模型,通过数值分析方式模拟变压器电磁作用产生的振动和噪声,初步验证了消减措施效果。变压器振动和噪声试验进一步验证了消减措施的有效性,同时证实了数值分析方法的可靠性。

220kV变压器的辐射噪声计算

在分析变压器振动和噪声产生的机理的基础上,利用有限元分析软件ANSYS Workbench以及声学软件Virtual.Lab Acoustics对220kV变压器辐射噪声进行了仿真分析,计算出了辐射噪声,通过试验验证了仿真结果。

油浸式电力变压器降噪措施

由于变压器噪声污染越来越严重,降低变压器噪声迫在眉睫。从理论上阐述了降低油浸式电力变压器噪声的方法,采用一种降低变压器噪声有效的措施—在器身与油箱刚性连接处安装金属橡胶垫,并在变压器振动和噪声试验的基础上验证其效果,为不同类型变压器降噪提供有益参考,并为分析新的降噪方法提供理论依据。

基于全钒液流电池的有源滤波器系统

为了解决由非线性负载产生的谐波污染问题,同时保证重要负载的不间断工作,提出一种全钒液流电池和有源电力滤波器相结合的统一滤波系统。该系统不仅能实现滤波和无功补偿,而且在电力中断时实现不间断电源的功能。详细分析所构建系统的工作原理和控制策略,利用Matlab/Simulink对系统进行仿真验证,并且设计一台基于数字信号处理器TMS320F28335的实验室样机。仿真和实验的结果验证该系统结构和控制方法的可行性。