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  • 人工智能在控制電容設(shè)備絕緣中的應(yīng)用

人工智能在控制電容設(shè)備絕緣中的應(yīng)用

描述:

隨著檢測技術(shù),計(jì)算機(jī)技術(shù),網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等的發(fā)展,在線狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的載體之一。現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢。 變電站的電氣設(shè)備中,電容器類設(shè)備的數(shù)量約占40%。們中的大......

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  隨著檢測技術(shù),計(jì)算機(jī)技術(shù),網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等的發(fā)展,在線狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)是狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的載體之一。現(xiàn)出快速發(fā)展的趨勢。
  變電站的電氣設(shè)備中,電容器類設(shè)備的數(shù)量約占40%。們中的大多數(shù)使用電容絕緣。過監(jiān)測其介電特性,可以發(fā)現(xiàn)仍處于開發(fā)初期的缺陷。而,可以最好地反映設(shè)備的隔離狀態(tài)的介電特性的tanδ切向介電損耗正切(即,介電損耗因子)通常表現(xiàn)出大的數(shù)據(jù)波動(dòng)。文使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般描述來提出其應(yīng)用。望這可以減少來自外部環(huán)境的干擾,并使設(shè)備絕緣狀態(tài)的監(jiān)視更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確。2011年以來的五年中,貴州電網(wǎng)已將在線監(jiān)測技術(shù)應(yīng)用于變壓器設(shè)備的普及和大規(guī)模應(yīng)用。主要包括四個(gè)類別:變壓器油色譜在線監(jiān)測,GIS局部放電在線監(jiān)測,配電柜在線溫度監(jiān)測和電容絕緣在線監(jiān)測設(shè)備。中,對設(shè)備絕緣的電容監(jiān)測,最能反映設(shè)備絕緣狀態(tài)的介電損耗因子,對外部干擾極為敏感,這增加了設(shè)備的難度。視人員可以準(zhǔn)確確定被監(jiān)視設(shè)備的狀況。為很難使用特定的函數(shù)來表達(dá)數(shù)據(jù)與這些因素之間的關(guān)系,所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這里可以發(fā)揮巨大作用。的大規(guī)模并行性,組計(jì)算,自學(xué)習(xí)容錯(cuò)能力和自適應(yīng)能力使得必須將人工智能技術(shù)盡快應(yīng)用于電容設(shè)備的絕緣監(jiān)測。
  前,用于監(jiān)視和測量電容性器件隔離的方法已形成兩個(gè)分支:硬件方法和軟件方法。件方法包括橋接方法,三相不平衡方法和零交叉比較方法。軟件方法分為諧波分析法和正弦波分析法。數(shù)法,高階正弦調(diào)整法,相關(guān)函數(shù)法。波分析方法是最常見的,監(jiān)視的原理是使用高靈敏度的電流互感器麥克風(fēng)發(fā)送電流信號,并將其從次級側(cè)電壓信號中提取出來。以消除模式干擾和濾波。序控制的放大信號的同步和仿真,使用A / D轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號,并使用計(jì)算機(jī)對數(shù)字信號執(zhí)行傅立葉變換(FFT)處理,電纜可以獲得傅立葉系數(shù)在波相位上獲得2個(gè)基本差異。相系統(tǒng)是電力系統(tǒng)的主要體現(xiàn),它以耦合形式存在,因此在三相高壓電容器的測試過程中會(huì)產(chǎn)生干擾,從而導(dǎo)致介電損耗角A和相同的相位會(huì)改變B和C?,F(xiàn)場數(shù)據(jù)的分析表明,母線的平均變化曲線在同一側(cè)具有相同的位置,但是不同的平均損耗曲線之間的差異非常明顯。常,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常規(guī)計(jì)算有很大不同。
  經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性更加明顯。些不能用數(shù)學(xué)模型表示的變量可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示,例如非線性系統(tǒng)的故障診斷,預(yù)測和預(yù)控制。慮到高的介電損耗,基本功能不能用于表示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。此,通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較功能,可以預(yù)測介電損耗,可以比較實(shí)際的測量數(shù)據(jù),并且可以了解設(shè)備的絕緣性。取每個(gè)級別的參考錯(cuò)誤并獲取相應(yīng)的連接權(quán)限。

人工智能在控制電容設(shè)備絕緣中的應(yīng)用_no.60

  k種模式中,模擬值模式AK =(alk,...,ank),CK =(cik,...,cqk)。誤差校正梯度下,可以使用離散方法來學(xué)習(xí)采樣數(shù)據(jù)。習(xí)完成后,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將根據(jù)存儲(chǔ)連接的權(quán)重做出響應(yīng)。先是順序傳播過程,使用初始值來學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)。后分配初始值輸入層的連接權(quán)LA和LB,連接輸出層LB的Lc,然后連接LB層的閾值,并將Vj賦予[-1, 1]間隔內(nèi)的隨機(jī)值;學(xué)習(xí)模式(AK,CK),使用層單元LA中的值A(chǔ)K,激活LA層的ak,連接到矩陣γ,將其傳輸?shù)絾卧狶B并刺激隱藏層。
  Nnbox將提供由Newff()表示的特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能。=紐夫(A,l,TrainFun)。上述格式中,net表示網(wǎng)絡(luò)的屬性和參數(shù)的值。
  個(gè)輸入變量為:R * 2矩陣A,代表輸入向量以及每個(gè)元素的最大值和最小值。;線向量-1,代表每一層神經(jīng)元的數(shù)量; c鏈載體,代表神經(jīng)元的傳遞功能; TrainFun字符串變量,代表學(xué)習(xí)功能的域名。先創(chuàng)建一個(gè)模型實(shí)例,觀察時(shí)間序列刷新圖,然后建立一個(gè)預(yù)測模型,確定每個(gè)結(jié)構(gòu)中隱藏神經(jīng)元的數(shù)量,然后輸出預(yù)測數(shù)據(jù)。立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓t-1浪費(fèi)時(shí)間t。用U和C預(yù)測時(shí)間t 1處的介電損耗。

人工智能在控制電容設(shè)備絕緣中的應(yīng)用_no.231

  擇2350個(gè)數(shù)據(jù),驗(yàn)證數(shù)據(jù)的54%,將其分為兩組以預(yù)測介電損耗因子的值,然后創(chuàng)建MA,AR和ARMA模型作為相關(guān)函數(shù)和部分相關(guān)函數(shù)的函數(shù)。Matlab中,調(diào)用autocorr(),parcorr()函數(shù)來考慮不同周期之間的相關(guān)性。
  旦構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它就會(huì)具有敏感的響應(yīng),并且準(zhǔn)確性可以達(dá)到診斷指標(biāo)。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測電容性設(shè)備的介電損耗時(shí),有必要結(jié)合實(shí)際的預(yù)測數(shù)據(jù),充分收集歷史數(shù)據(jù),并弄清相關(guān)的變量關(guān)系,以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。測。著無人值守變電站的普及,人工智能檢測設(shè)備的狀況變得尤為重要。過對本文的討論和分析,可以理解,在線檢測設(shè)備是一種監(jiān)視方法,可以減少外部環(huán)境對設(shè)備的影響,并真正反映出隔離情況。備。約。
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