配电网小电流单相接地故事选线方法应用比较

中性点非有效接地系统由于其供电可靠性,被广泛应用于我国的配电网中。此类系统发生最多的是单相接地故障,如何快速准确地检测出故障线路是电力系统继电保护的重要研究课题。本文对几种典型小电流接地系统单相接地故障选线方法进行分析比较归纳,并提出了现今研究的难点和方向。     

配电网小电流单相接地故障选线方法应用比较

中性点非有效接地系统由于其供电可靠性,被广泛应用于我国的配电网中。此类系统发生最多的是单相接地故障,如何快速准确地检测出故障线路是电力系统继电保护的重要研究课题。本文对几种典型小电流接地系统单相接地故障选线方法进行分析比较归纳,并提出了现今研究的难点和方向。     

小电流接地电力系统单相接地故障

该文详细分析了单相接地故障的原因、危害、查找方法及预防措施。     

小电流系统单相接地故障分析

介绍了变电运行中小电流系统在单相接地后存在的问题，通过对小接地系统发生单相接地与电压互感器保险熔断时现象的比较，为变电运行人员提供了分析判断系统故障原因的方法。     

基于小波理论的小电流接地系统单相接地故障选线仿真

在对小电流接地系统单相接地故障进行理论分析的基础上,指出利用合适的小波对所有线路同一非故障相暂态电流的特征分量进行小波变换求取模极大值,可以实现故障选线.Matlab仿真结果验证了这一方法的正确性.     

一种小接地电流系统单相接地故障选线新方法

针对“流接地电流系统单相接地故障选线”的问题，提出了一种新的选线方法，它充分考虑了系统故障前后的不对称因素。可以应用于中性眯不接地系统和中性点经消弧线圈接地系统，对只有两相ＣＴ的低压网络，可以直接使用，并有２／３的选线功能     

小电流接地系统单相接地故障过程分析

本文分析小电流接地系统单相接地故障的特点,重点分析了中性点不接地和经消弧线圈接地系统发生单相接地故障时的情况,分别分析了故障时的稳态量和暂态量,为选择小电流接地选线的方案提供依据。     

小电流接地系统单相接地选线方案研究

油田及其它配电网经常出现各种类型的短路故障－三相短路、相间短路、单相短路．故障线路、故障点难以确定，这将带来原油产量的损失 为解决这一难题，在充分研究现有理论和现有技术的基础上，提出了解决上述难题的理论.方法及相应的实现手段，文中主要介绍单相接地的故障线路及故障的检测．     

小接地电流系统单相接地故障的仿真和研究

小接地电流系统发生单相接地故障时电压、电流零序电压和零序电流等电气量尤其变化的特殊性,一直都是研究人员关注的焦点。以MATLAB软件为平台,为小接地电流系统单相故障进行建模,并利用零序电流的幅值、相位判别出故障线路和故障相,对分析电力系统故障特性以及保护方案的选择都有着重要的作用。     

经消弧线圈接地的供电系统单相接地故障小电流选线

10kV配电网当发生单相接地时，接地点在电网中引起异常过电压，使非故障相发生第二点接地，造成扩大事故。因此根据小电流接地系统发生单相接地故障时的特点，结合宝钢某现场供电系统的实际情况来分析小电流接地选线装置及其选型。可供中压配电网采用中性点经消弧线圈接地的钢铁企业或其它工业企业改造单相接地选线装置时参考。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于数据融合与信息共享的水电机组故障诊断

对当前水电机组故障诊断系统的现状进行了讨论，并且基于数据融合和信息共享的思想，提出将状态检修系统与计算机监控系统和信息管理系统相结合的方法，基于研究开发了水电机组状态监测与故障诊断系统，达到了充分利用现有资源，提供智能决策参考的目的。     

基于SVM与多振动信息融合的齿轮故障诊断

针对齿轮振动信号故障特征微弱以及单个传感器故障诊断可靠性与准确性低等问题,采用多传感器信息融合方法,利用支持向量机(SVM)对8路齿轮振动信号进行特征级融合,实现故障诊断.研究结果表明:基于多个传感器单个特征量信息融合的齿轮故障诊断率比常规的基于单个传感的多个特征量的诊断准确率更高,诊断结果更可靠;峰值因子对齿轮故障最敏感,以峰值因子为特征量的多传感器信息融合,诊断准确率达93.33%.     

多源信息融合故障诊断方法研究进展

简述多源信息融合与故障诊断的关系,指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述,并分别说明其诊断原理与研究现状;指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断,按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论、模糊集理论、粗糙集理论和人工神经网络的融合故障诊断。最后展望了信息融合故障诊断方法的未来发展趋势。     

基于深度置信网络和信息融合技术的轴承故障诊断

提出一种基于深度置信网络(DBN)和信息融合技术的轴承故障诊断新方法。首先采用集合经验模式分解将轴承振动时域信号分解为若干个固有模态函数,并分别输入至若干个DBN中进行故障状态识别,然后通过简单投票法将每个DBN识别的结果进行决策层信息融合,从而得到轴承故障的最终诊断结果。通过对单负载和多负载下不同类型和不同损伤程度的滚动轴承故障诊断进行实例分析,验证了本文方法的有效性和精确性。     

基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断

为了能够从多方面反映水轮发电机组系统状态,实现对水轮发电机组故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术应用于水轮发电机组故障诊断系统。根据故障特征量将故障进行分类处理,采用多个并联的BP子神经网络进行水轮发电机组故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对水轮发电机组故障的准确诊断。诊断测试实验证明:采用该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。     

信息融合技术在电力变压器故障诊断中的应用

根据变压器运行原理和结构特点,将信息融合思想引入到变压器的故障诊断中,建立基于信息融合技术的故障诊断模式,即通过曲面拟合算法和证据推理技术,从不同侧面充分利用各种特征信息对变压器的故障进行诊断,以有效地提高确诊率.     

贝叶斯数据融合技术在机舱故障智能诊断中的应用

结合船舶机舱的实际特点并对该技术的实现进行了研究，设计了机舱故障智能诊断系统，采用贝叶斯数据融合技术，充分利用样本的先验信息，根据故障类型和概率统计的推理方法，建立故障知识库和推理规则，实现了故障的前期预报和故障原因的快速诊断，这种方法适用于故障有一定规律的设备。     

D-S证据理论在小电流故障选线中的应用研究

介绍了在不同的情况下选取适当的故障选线算法来处理故障信息,并对故障信息进行D—S证据理论的信息融合,提高了故障选线的准确率．指出如何将选取的群体比幅比相算法和小波分析方法进行改进以适合证据理论的融合,如何设计算法计算D—S证据理论中的不确定性问题．