继电保护设备状态监测及故障诊断方法研究

发布时间：2022-10-10 17:32

　　为提高继电保护设备状态监测与故障诊断的准确率,建立了基于4G网络通信技术和SBO-ELM的继电保护设备状态监测与故障诊断系统。首先,结合4G网络通信技术的优点,设计了继电保护设备状态监测与故障诊断系统的系统结构图和硬件结构图;其次,针对极限学习机模型存在稳定性较差和精度较低的不足,运用SBO优化ELM模型的输入层权值和隐含层偏置,建立基于SBO-ELM的继电保护设备故障诊断模型。验证结果表明,与GA-ELM、ELM和BPNN相比,SBO-ELM可以有效提高继电保护设备状态监测与故障诊断的准确率。 

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 监测系统结构
2 SBO算法
3 极限学习机
4 基于SBO-ELM的继电保护设备状态故障诊断
    4.1 目标函数
    4.2 特征选择
    4.3 结果分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
[1]智能变电站继电保护在线监测系统的实现[J]. 王堃.  电子技术与软件工程. 2018(11)
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[3]基于SBO-PP模型的水资源可持续发展能力评价模型及应用[J]. 胡林凯,崔东文.  水利经济. 2017(05)
[4]基于DGA的粒子群极限学习机电力变压器故障诊断[J]. 袁海满,吴广宁,高波.  高压电器. 2016(11)
[5]继电保护设备在线监测和状态检修研究[J]. 张艳.  中国新通信. 2016(19)
[6]继电保护设备全寿命周期质量智能预警系统的研发[J]. 王晓飞,南东亮,张彦军,伏睿,冯小萍,曹伟,陈军.  电力信息与通信技术. 2016(07)
[7]基于智能优化方法的SVM电机故障诊断模型研究[J]. 赵慧敏,房才华,邓武,聂冰.  大连交通大学学报. 2016(01)
[8]基于网络报文分析装置的继电保护设备状态监测技术[J]. 刘海涛.  电气技术. 2016(01)
[9]继电保护装置在线监测技术研究[J]. 狄军峰,温东旭,张义.  数字技术与应用. 2015(05)
[10]智能变电站继电保护状态监测算法设计[J]. 刘震宇.  电气技术. 2015(04)



本文编号：3690056