改进卷积神经网络在互感器故障诊断中的应用
2021-06-11唐登平蔡文嘉
计算机工程与应用 2021年11期
唐登平,蔡文嘉,邹 立,胡 翔,丁 黎,王 雪
1.国网湖北省电力公司 计量中心,武汉430075 2.武汉理工大学 机电工程学院,武汉430070 3.湖北省计量测试技术研究院,武汉430080 4.中国电力科学研究院 武汉分院,武汉430074
低压电流互感器是电网中的关键设备,并广泛应用于电力系统中,通过电磁感应原理从而对电力系统中的电流进行测量。随着特高压输电技术的快速发展,电网中对电压等级的要求也更高了,导致低压电流互感器的工作环境也变得更加恶劣,给电网的正常运行带来更多的隐患。在低压电流互感器的在线检定过程中,快速有效地识别出故障的互感器,对于电力系统的安全和建设成本具有至关重要的作用。因此,研究一种高效的故障诊断方法对于低压电流互感器故障诊断的在线检定显得十分必要。
目前,关于互感器方面的研究还较少,大多数的研究主要集中在互感器的稳定性影响因素、信号处理方案的研究与改进等方面,互感器故障诊断方面的研究非常少。针对电能计量互感器故障诊断,将电路信号作为一种结合算法的输入进行样本训练并加以测试[1]。提出了一种基于小波变换的故障诊断方法,有效解决了互感器的突变型故障和系统信号干扰问题[2]。通过获取互感器信号的频域特征,并使用小波神经网络对电子式互感器进行故障诊断[3]。因此,本文分析了低压电流互感器稳定性的影响因素,对低压电流互感器的几种常见的故障模式进行了分析,获得了相应的模拟数据。……
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