【摘 要】
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对气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulatedmetal-enclosed switchgear,GIS)提前进行准确的故障预测,可减少因其故障导致电力系统无法正常运转带来的经济损失。借鉴传统的GIS
【基金项目】
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陕西省重点研发计划项目(2018ZDXM-GY-040),西安市科技计划项目(201805030YD8CG14(4))
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对气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulatedmetal-enclosed switchgear,GIS)提前进行准确的故障预测,可减少因其故障导致电力系统无法正常运转带来的经济损失。借鉴传统的GIS故障诊断方法,提出采用移动平均模型(moving average,MA)对SF6分解气体成分进行预测,同时结合GIS的气室温度、密度、压力等历史数据,通过深度信念网络(deep belief network,DBN)对预测数据进行误差修正,预测得到GIS未来的气体浓度及故障类型。结果表明:对多台GIS
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