摘要：电力变压器是直接影响电力系统安全运行的重要设备之一,目前多采用图像或侵入式传感测量的方式,本文设计了变压器声纹采集装置、特征提取方法、以及基于迁移学习的深度神经网络识别模型。首先,采集并预处理变压器噪声信号,对分帧信号进行时域和频域特征提取,获得声纹特征向量,然后,输入迁移学习算法模型,实现变压器直流偏磁、过负荷、以及绕组变形等8种工况的智能识别诊断,最后,设计声纹特征数据库建立方法,采集变压器运行声学样本,对声纹识别算法模型进行训练和优化。通过数据集对比测试和变电站部署应用,验证了算法模型的识别准确度和系统可行性,该装置可作为当前监测手段的有效补充,提高变压器综合监测和潜伏性缺陷识别能力。

摘要：配电变电站(所)是配电网的重要组成部分,因此配电变电站自动化程度的高低,直接反映了配网自动化的水平。基于此,本文对配电变电站的若干问题作以下阐述。1环境温度和湿度配电变电站大多未设计空调器或取暖设施,由于配电变电站的自动化和输电网中变电站采用的设备类似,因此直接采用输电网自动化所采用的微机远动装置(RTU),在严冬会出现启动困难的现象。

摘要：基于混沌非线性控制理论,建立了永磁调速器物理模型和二阶自治数学模型。使用C-C方法重构相空间,准确地求得相空间嵌入维、延时时间,给出了永磁电机混沌系统最大Lyapunov指数的计算方法。提出了采用混沌自适应法控制永磁电机系统的思想,以Duffing系统为跟踪对象,设计了自适应控制器系统。通过SIMULINK建模仿真发现,永磁电机动力学方程稳态下和参数变化时,系统最大Lyapunov指数分别为0.655和0.814。参数变化时,混沌吸引子迅速进入稳定状态,具有良好抗扰性,该研究方法可为永磁电机控制系统设计提供理论依据。

摘要：避雷器(MOA)的过电压保护特性对电网设备的安全运行起到关键作用,其中MOA的电位分布和温度分布情况是评判整支避雷器的重要指标。通过合理的均压措施,能够大幅延长避雷器使用年限,在均压调整前首先需对避雷器的电位分布情况进行准确测试。本项目引入8位精简指令微控制器,无线通信、同步采集方式,完成基于无线采集技术的MOA电位分布及温度分布系统的设计,使测试现场繁琐的光纤布线得以简化,同时保障了测试数据的准确性。根据MOA测试到的电位分布及温度分布结果,为采取MOA均压措施提供了试验依据,保障了电网的安全可靠运行。

摘要：根据电力系统继电保护中电流保护的原理,设计了电流保护的仿真模型,在MATLAB/SIMULINK平台下完成了模型搭建。对模型中各个模块的作用以及参数的设置进行了详细分析。仿真结果表明,设计的仿真系统能实现正确的保护动作,为研究电流保护问题提供了有效的方法和平台。