【摘 要】
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传统配变无功补偿装置故障远程监测方法采集信号存在干扰信息,影响了信号特征量的提取效果,故障类型识别准确率较差。为此,该文提出基于神经网络的配变无功补偿装置故障远程
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵州黔驰信息股份有限公司
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传统配变无功补偿装置故障远程监测方法采集信号存在干扰信息,影响了信号特征量的提取效果,故障类型识别准确率较差。为此,该文提出基于神经网络的配变无功补偿装置故障远程监测方法。设置监测主站和采集终端,采集补偿装置状态信号,预处理后提取信号特征量,得到装置运行状态属性参数,评估运行参数判断故障,利用神经网络识别故障类型,同时追踪故障参数变化情况。实验结果表明,所提方法减小了信号采集频偏,提高了故障信号提取精度,应用效果优于传统方法。
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