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基于BP神经网络的PMS电流互感器设备状况评价系统

作者:苏晓龙; 夏鹏; 肖波; 王龙; 胡靖pms系统bp神经网络故障预测可视化

摘要:电流互感器作为变电站重要设备,其运行工况的好坏直接影响变电站的安全运行,电流互感器数量多,在运行中也经常会遇见电流互感器各种各样的缺陷,比如发热、漏油、低油位等。通过对PMS上电流互感器这个庞大的数据,单因素图表法分析电流互感器故障发生与其设备型号、设备生产厂家、设备投运时间之间的关系,多因素联合考虑,建立BP神经网络模型,综合考虑设备型号、设备生产厂家、设备投运时间因素,对其运行工况进行概率预测,同时对每个变电站符合模型要求的所有电流互感器进行预测,对容易发生电流互感器故障的变电站进行预警,运用地图无忧软件对BP模型计算的结果进行可视化展示,方便运维人员掌握电流互感器运行工况,对容易发生故障的电流互感器加强带电检测,提前安排检修,保障供电可靠性.

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电力大数据

《电力大数据》(月刊)创刊于1977年,由贵州电网有限责任公司主管,贵州电网有限责任公司电力科学研究院;贵州省电机工程学会主办,CN刊号为:52-1170/TK,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电力大数据》主要刊登人工智能、大数据分析、云计算、泛在物联网、移动作业、区块链等技术在电力系统的应用研究最新成果,涉及电力设备制造、规划设计、发电、输电、供电、配电、用电、调度、电力市场交易等方面。

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