基于SF_(6)分解产物分类规划的GIS放电故障分析OA
为提高气体绝缘开关(Gas Insulated Switchgear,GIS)的安全评价能力,在基于机器学习算法的GIS诊断模型的鲁棒特性基础上,研究由阿伦尼乌斯化学反应模型处理的不同故障类型的经验概率函数,利用6种机器学习算法建立放电故障和绝缘缺陷模型,通过学习组成系统中不同气体(SO_(2)、SOF_(2)、SO_(2)F_(2)、CF_(4)、CO_(2)等)体积分数的数据集及其比值来训练识别算法。结果表明,经验概率模型可以有效识别GIS多…查看全部>>
肖明伟;何凯琳;杨沛豪
国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司,安徽芜湖241000中国能源建设集团西北电力试验研究院有限公司,西安710054西安交通大学电气工程学院,西安710049 西安热工研究院有限公司,西安710054
动力与电气工程
气体绝缘开关机器学习算法SF_(6)分解产物绝缘缺陷放电故障
《内蒙古电力技术》 2024 (1)
P.60-66,7
国网安徽省电力公司芜湖供电公司科研项目“基于GIS的配电网自动成图关键技术研究”(B312C022000C)。
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