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550kVGIS隔离开关特快速瞬态过电压危害分析及其预防措施
被引量:
1
1
作者
郭文波
汪文元
李寅伟
《水电站设计》
2023年第2期67-70,共4页
550kVGIS隔离开关在分合闸过程中可能产生VFTO值超标及危害,必须采取措施预防。以成功治理VFTO危害为例,用工程建设中对550kVGISVFTO的研究成果,分析VFTO值超标及危害原因,提出在550kVGIS隔离开关全生命周期内预防VFTO危害的措施。
关键词
550kVGIS
隔离开关
VFTO
危害分析
预防措施
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职称材料
基于云模型的水轮机健康状态评估
2
作者
张龙生
劳鹏飞
《水电能源科学》
北大核心
2023年第12期186-189,共4页
水轮机健康状态评估是实现水轮机健康管理的必要工作,是实现水轮机视情况维修的关键步骤。考虑到获取的水轮机健康状态表征信息的不确定性和模糊性,构建了定性和定量的指标体系组合,将水轮机健康状态定义为5个状态,并利用语言尺度函数...
水轮机健康状态评估是实现水轮机健康管理的必要工作,是实现水轮机视情况维修的关键步骤。考虑到获取的水轮机健康状态表征信息的不确定性和模糊性,构建了定性和定量的指标体系组合,将水轮机健康状态定义为5个状态,并利用语言尺度函数将其转换为云滴,通过云距离实现了对水轮机健康状态评估,并以某型水轮机为例验证了健康状态评估模型的有效性,为水轮机装备健康管理提供了坚实基础。
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关键词
云模型
水轮机
健康管理
健康状态评估
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职称材料
基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究
3
作者
刘海洋
祝迪
劳鹏飞
《水电能源科学》
2024年第8期164-167,共4页
为诊断水轮机故障,基于文本挖掘与机器学习技术,提出了一种基于故障现象文本的水轮机故障诊断模型。该模型首先使用Word2vec将故障文本映射到向量空间,然后将提取的文本特征输入到XGBOOST分类器中进行故障诊断;此外,还使用KmeansSMOTE...
为诊断水轮机故障,基于文本挖掘与机器学习技术,提出了一种基于故障现象文本的水轮机故障诊断模型。该模型首先使用Word2vec将故障文本映射到向量空间,然后将提取的文本特征输入到XGBOOST分类器中进行故障诊断;此外,还使用KmeansSMOTE算法来弥补由于数据不平衡造成的分类误差。在一个真实的数据集中进行了模型性能验证,结果表明所提的故障诊断模型的综合性能优于其他对比模型。
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关键词
文本挖掘
故障诊断模型
过采样算法
水轮机
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职称材料
题名
550kVGIS隔离开关特快速瞬态过电压危害分析及其预防措施
被引量:
1
1
作者
郭文波
汪文元
李寅伟
机构
国能大渡河双江口水电开发有限公司
国能
大渡河
沙坪发
电
有限公司
中国
电
建集团成都勘测设计研究院
有限公司
出处
《水电站设计》
2023年第2期67-70,共4页
文摘
550kVGIS隔离开关在分合闸过程中可能产生VFTO值超标及危害,必须采取措施预防。以成功治理VFTO危害为例,用工程建设中对550kVGISVFTO的研究成果,分析VFTO值超标及危害原因,提出在550kVGIS隔离开关全生命周期内预防VFTO危害的措施。
关键词
550kVGIS
隔离开关
VFTO
危害分析
预防措施
分类号
TV312 [水利工程—水工结构工程]
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
基于云模型的水轮机健康状态评估
2
作者
张龙生
劳鹏飞
机构
国能
四川
大渡河
双江口
水
电
开发
有限公司
武汉三联
水
电
控制设备
有限公司
出处
《水电能源科学》
北大核心
2023年第12期186-189,共4页
文摘
水轮机健康状态评估是实现水轮机健康管理的必要工作,是实现水轮机视情况维修的关键步骤。考虑到获取的水轮机健康状态表征信息的不确定性和模糊性,构建了定性和定量的指标体系组合,将水轮机健康状态定义为5个状态,并利用语言尺度函数将其转换为云滴,通过云距离实现了对水轮机健康状态评估,并以某型水轮机为例验证了健康状态评估模型的有效性,为水轮机装备健康管理提供了坚实基础。
关键词
云模型
水轮机
健康管理
健康状态评估
Keywords
cloud model
hydraulic turbine
health management
health status assessment
分类号
TV734 [水利工程—水利水电工程]
TP15 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究
3
作者
刘海洋
祝迪
劳鹏飞
机构
国能
四川
大渡河
双江口
水
电
开发
有限公司
出处
《水电能源科学》
2024年第8期164-167,共4页
文摘
为诊断水轮机故障,基于文本挖掘与机器学习技术,提出了一种基于故障现象文本的水轮机故障诊断模型。该模型首先使用Word2vec将故障文本映射到向量空间,然后将提取的文本特征输入到XGBOOST分类器中进行故障诊断;此外,还使用KmeansSMOTE算法来弥补由于数据不平衡造成的分类误差。在一个真实的数据集中进行了模型性能验证,结果表明所提的故障诊断模型的综合性能优于其他对比模型。
关键词
文本挖掘
故障诊断模型
过采样算法
水轮机
Keywords
text mining
fault diagnosis model
oversampling algorithm
hydraulic turbine
分类号
TV737 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
550kVGIS隔离开关特快速瞬态过电压危害分析及其预防措施
郭文波
汪文元
李寅伟
《水电站设计》
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于云模型的水轮机健康状态评估
张龙生
劳鹏飞
《水电能源科学》
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
基于故障现象文本的水轮机故障诊断研究
刘海洋
祝迪
劳鹏飞
《水电能源科学》
2024
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职称材料
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