| 虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型研究 |
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| 引用本文： | 李军锋,王钦若,熊山,温满华,黄成云.虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型研究[J].科学技术与工程,2018,18(14). |
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| 作者姓名： | 李军锋 王钦若 熊山 温满华 黄成云 |
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| 作者单位： | 广东电网有限责任公司教育培训评价中心;广东工业大学自动化学院 |
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| 基金项目： | 广东省级基金(GDKJQQ20152053) |
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| 摘 要： | 传统主变压器低压侧故障诊断模型需要大量故障特征数据;且故障特征数据不相互独立,很难找到最合适的特征实现故障诊断。为此,提出一种新的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。介绍了虚拟现实变电站主变压器低压侧典型故障,主要包括漏电故障和短路故障,对这两种故障进行分析,发现出现故障时电压电阻变化特征,为建立故障诊断模型提供依据。依据贝叶斯定理,利用某对象的先验概率,通过贝叶斯公式求出其后验概率,构建单层贝叶斯分类器。在此基础上,利用径向基神经网络将故障类变量看作属性变量的父节点,构建故障特征相互独立的虚拟现实变电站主变压器低压侧故障诊断模型。实验结果表明,构建模型能够准确诊断低压侧故障,具有很高的应用性。
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| 关 键 词： | 虚拟现实变电站 主变压器 低压侧 故障 诊断 |
| 收稿时间： | 2017/11/11 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/1/3 0:00:00 |
Research on fault diagnosis model of low voltage side of main transformer in virtual reality transformer substation |
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| LI Junfeng,WANG Qinruo,XIONG Shan,WEN Man-hua and HUANG Chengyun.Research on fault diagnosis model of low voltage side of main transformer in virtual reality transformer substation[J].Science Technology and Engineering,2018,18(14). |
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| Authors: | LI Junfeng WANG Qinruo XIONG Shan WEN Man-hua and HUANG Chengyun |
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| Institution: | Evaluation center of education and training of Guangdong Power Grid Co,Ltd;Automation college of Guangdong University of Technology,Automation college of Guangdong University of Technology,Evaluation center of education and training of Guangdong Power Grid Co,Ltd,Evaluation center of education and training of Guangdong Power Grid Co,Ltd,Evaluation center of education and training of Guangdong Power Grid Co,Ltd |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | virtual?reality?substation main transformer low voltage side fault diagnosis |
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