為有效評(píng)估大電流開(kāi)關(guān)柜梅花觸頭接觸狀態(tài),避免發(fā)生嚴(yán)重?zé)峁收?需提高梅花觸頭熱缺陷評(píng)估的靈敏度和準(zhǔn)確性。因此,設(shè)計(jì)了一種長(zhǎng)期評(píng)估梅花觸頭接觸狀態(tài)的算法用于熱缺陷評(píng)估。首先,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)了傳統(tǒng)的相對(duì)溫差法,并根據(jù)正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)修正了相對(duì)溫差的計(jì)算結(jié)果。其次,基于改進(jìn)的相對(duì)溫差法設(shè)計(jì)了一種熱缺陷評(píng)估算法。算法中相對(duì)溫差的計(jì)算結(jié)果被劃分為8個(gè)狀態(tài)級(jí)別分別表征不同程度的狀態(tài)。對(duì)存在異常的狀態(tài)設(shè)計(jì)了"N+3"判斷算法和"24 h密集評(píng)估"算法,用于判斷梅花觸頭是否存在潛在的接觸問(wèn)題并排除算法中由計(jì)算誤差導(dǎo)致的異常告警。最后,將熱缺陷評(píng)估算法應(yīng)用于實(shí)際開(kāi)關(guān)柜運(yùn)維驗(yàn)證了其有效性。算法可較準(zhǔn)確地評(píng)估開(kāi)關(guān)柜梅花觸頭的接觸狀態(tài)。 

【文章來(lái)源】：高壓電器. 2020年11期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

利用該網(wǎng)絡(luò)計(jì)算梅花觸頭位置理論正常狀態(tài)應(yīng)有的溫升τ0。并以此溫升代替相對(duì)溫差法中對(duì)應(yīng)點(diǎn)的溫升τ2。結(jié)合反算得到的梅花觸頭實(shí)際溫升τ1，可實(shí)現(xiàn)針對(duì)同一個(gè)梅花觸頭實(shí)際溫升和理論正常狀態(tài)應(yīng)有溫升的比較。改進(jìn)算法的思路見(jiàn)圖2，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)算法中的不足。1.2 改進(jìn)算法修正

對(duì)理論溫度和實(shí)測(cè)溫度的差值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，以找到合理的修正值。在大電流開(kāi)關(guān)柜長(zhǎng)期溫度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[6]中采集24組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含6個(gè)梅花觸頭反算溫度，共144個(gè)梅花觸頭溫度數(shù)據(jù)。與計(jì)算得到的理論溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行差值運(yùn)算，并對(duì)溫差進(jìn)行正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見(jiàn)圖3。從圖3可以看出，正態(tài)分布的期望等于1.24，說(shuō)明理論計(jì)算溫度和實(shí)測(cè)溫度之間的差值大概率等于期望值。因此在該研究中以1.24℃作為修正值。為驗(yàn)證修正效果，選取72組數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，A相上方梅花觸頭相對(duì)溫差的計(jì)算結(jié)果見(jiàn)圖4。其中出現(xiàn)了若干組負(fù)的計(jì)算值，這是因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算存在一定誤差。研究中監(jiān)測(cè)的大電流開(kāi)關(guān)柜為新投入運(yùn)行的設(shè)備，梅花觸頭接觸狀態(tài)良好，因此假設(shè)梅花觸頭實(shí)測(cè)溫度與理論溫度一致，圖4中出現(xiàn)的相對(duì)溫差波動(dòng)認(rèn)為是文中計(jì)算模型帶來(lái)的誤差，為方便實(shí)際運(yùn)維判斷，將小于5%的相對(duì)溫差視為合理誤差，認(rèn)為梅花觸頭處于正常接觸狀態(tài)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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