针对220kV SF_(6)断路器GL314型储能异常缺陷分析与建议

本文介绍了某公司220kV SF_(6)断路器(GL314型)机构离合器打滑而导致的储能异常缺陷处理,阐述了某公司220kV SF_(6)断路器机构离合器动作原理,分析了造成离合器打滑储能异常的原因,并提出了整改建议。结合设备的检修维护要求,提出了某公司220kV SF_(6)断路器机构离合器维护时的建议措施及注意事项,对促进某公司220kV SF_(6)断路器GL314高压开关长期安全稳定运行提供了重要保障。

基于人工智能的风电机组运行状态监测和故障诊断预警研究

为实时掌握风电机组的运行状态,保证风机发电的正常运行,提出基于人工智能的风电机组运行状态监测和故障诊断预警方法。该方法以风电机组的历史运行数据和实时运行数据为基础,采用小波包分解算法进行数据冗余处理后,将其输入栈式稀疏加噪自编码深度神经网络模型中,通过模型的学习和训练。提取数据中的故障特征,完成风电机组故障分类诊断;同时设定故障预警阈值,完成故障预警,实现风电机组运行状态的全面监测。测试结果显示:该方法具有较好的应用效果。