智能故障指示器实现技术研究
作者:
作者单位:

(1.浙江工业大学 国际学院, 杭州 310023;2.浙江工业大学 信息学院,杭州 310023)

作者简介:

李子涵(1997-),男,本科生,主要从事计算机应用,电力自动化方向的研究。 李章维(1967-),男,副教授,硕士生导师,主要从事计算机应用,电力自动化方向的研究。[FQ)]

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61075062);浙江省科技厅重点公益项目(2014C33088)。


Research on Implementation Technology of Intelligent Fault Indicator
Author:
Affiliation:

(1.International College of Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023,China;2.College of information engineering, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023,China)

Fund Project:

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    摘要:

    传统故障指示器在现场只记录采集信息,不能有效进行现场故障分析和判断,故障分析判断的延迟较大,故障判断的准确率较低;引入周期滤波方法,消除工频信号对采样的影响,利用微分符号统计和最大值统计方法,获得小电流接地系统暂态过程的纯净波形和峰峰值,采用基于聚类分析的故障判断策略,及时准确地判断供配电网络故障,上报故障集控中心综合处理,提高电网运行的可靠性,同时实现故障指示器采集信息的现场分析处理。

    Abstract:

    The traditional fault indicator can only record and collect the information on the spot, and can not effectively analyze and judge the fault, the delay of the fault analysis and judgment is large, and the accuracy of fault diagnosis is low. This paper introduced the cycle filtering method to eliminate power signals on the effects of sampling, using differential symbol statistics and maximum statistical method, to obtain the small current grounding system transient pure waveform and the peak peak value, the fault judgment strategy based on clustering analysis, timely and accurate judgment for the distribution network fault, fault reporting control integrated processing center and improve the reliability of power grid operation, and implementation of field information acquisition fault indicator analysis.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李子涵,李章维.智能故障指示器实现技术研究计算机测量与控制[J].,2017,25(8):286-288.

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  • 收稿日期:2017-01-05
  • 最后修改日期:2017-02-11
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  • 在线发布日期: 2017-09-08
  • 出版日期: