陈冰冰
- 作品数：42 被引量：149H指数：5
- 供职机构：河海大学更多>>
- 发文基金：江苏省电力公司科技项目国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- PSO改进RBPNN在变压器故障诊断中的应用被引量：21
- 2016年
- 针对概率神经网络(PNN)及遗传算法(GA)在变压器内部故障诊断中存在的不足,提出了一种基于粒子群算法(PSO)改进径向基概率神经网络(RBPNN)的故障诊断方法。首先,引入RBPNN,选取反向传播作为学习算法以及油中溶解气体含量比值作为故障特征量。然后,由于该模型受网络结构和初值影响较大,故拟用GA、PSO和改进的PSO对网络优化并测试。通过对比分析,得出改进的PSO在确定拓扑结构、降低误差精度、加快收敛速度和提高预测准确度上更占优势的结论,同时证明了所提方法在故障诊断中的正确性和可行性。
- 施恂山马宏忠张琳李凯许洪华陈冰冰
- 关键词：粒子群算法径向基概率神经网络变压器故障诊断
- 一种基于负载状态的电力变压器绕组松动的诊断方法
- 本发明涉及一种基于负载状态的电力变压器绕组松动的诊断方法，属于电力变压器安全监测技术领域。该方法执行如下步骤：1）设定采样频率和采样时间；2）测量电力变压器的B相低压侧电流；3）获取各振动传感器的振动信号；4）计算第一阈...
- 李凯许洪华马宏忠陈冰冰弓杰伟李勇刘宝稳
- 文献传递
- 油浸式变压器内部局部过热判断与过热点定位方法
- 本发明属于智能变电站技术领域，公开了油浸式变压器内部局部过热判断与过热点定位方法，包含调理电路、数据采集仪、上位机和振动传感器，其中振动传感器分别经调理电路与数据采集仪连接，且振动传感器分别在油浸式变压器的油箱表面分布放...
- 陆云才吴益明李凯王春宁陈冰冰许洪华夏东升马宏忠杨小平蔚超吴鹏王胜权
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- 一种电缆护层环流补偿装置的设计方法
- 本发明涉及一种电缆护层环流补偿装置的设计方法，属于电气工程的技术领域。该设计方法的步骤包括：确定绕组匝数、确定铁芯截面积、确定补偿装置绕组导线的截面积、动稳定校验以及调节补偿装置的气隙宽度。该设计方法通过科学的理论分析，...
- 姜宁李凯许洪华陈冰冰李勇王郁垒王春宁李超群马宏忠
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- 基于EEMD的多尺度模糊熵的OLTC故障诊断方法
- 本发明公开了一种基于EEMD的多尺度模糊熵的OLTC故障诊断方法，包括步骤：(1)将加速振动传感器置于有载分接开关的顶盖，分别采集有载分接开关正常状态、触头松动状态、触头磨损状态、触头烧毁状态下动作过程中产生的振动信号，...
- 马宏忠陈明刘宝稳陈冰冰许洪华
- 文献传递
- 一种高灵敏度的变压器绕组松动判定方法
- 本发明涉及一种变压器绕组松动判定方法，属于电力变压器安全监测技术领域。该方法执行步骤如下：1）为频带变压器安装若干振动传感器；2）获取频带振动传感器的参比振动信号；3）将消噪后的参比振动信号特征频带范围量作为频带变压器的...
- 李凯许洪华陈冰冰马宏忠王涛云李勇刘宝稳
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- 一种电容器组调档电路的闭锁装置
- 本发明涉及一种电容器组调档电路的闭锁装置，属于电气技术领域。该装置串接在电源线路与电容器组之间，并由主路、用于升档的第一支路及用于降档的第二支路组成；第一支路与第二支路并联，主路与并联电路依次串联；主路由跳闸电路和闭锁电...
- 陈冰冰许洪华李勇曹卫国其他发明人请求不公开姓名
- 基于有限元模型的变压器绕组松动研究被引量：3
- 2016年
- 为了研究预紧力大小与变压器绕组松动的关系,通过有限元分析了不同预紧力对变压器振动信号的影响。绘制变压器模型并导入有限元分析软件ANSYS Workbench进行模态分析和谐响应分析,得到了变压器固有频率随着预紧力降低而减小的结果,而施加激励力后,预紧力的变化对振动信号也有较大的影响,其变化趋势由不同位置处的结构决定。因此可以通过计算变压器在不同预紧力时的振动响应特性,并与历史数据比较,从而判断绕组是否发生松动。
- 许洪华陈冰冰弓杰伟李勇马宏忠
- 关键词：变压器有限元模型预紧力模态分析谐响应分析
- 一种基于S变换时频谱SVD降噪的OLTC冲击特性提取方法
- 本发明公开了一种基于S变换时频谱SVD降噪的OLTC冲击特性提取方法，包括以下步骤：(1)通过加速度传感器对有载分接开关OLTC正常状态下的振动信号进行采集；(2)对采集到的振动信号进行S变换，然后进行离散化得到S变换时...
- 司小庆陈冰冰张勇马宏忠王梁陈明严岩曹宇高沁徐礼浩
- 文献传递
- 基于EMD-SVD-KELM与参数优选的励磁涌流辨识
- 2016年
- 针对变压器差动保护装置易受励磁涌流误动作问题,提出了基于EMD-SVD-KELM与参数优选的励磁涌流辨识方法。首先,以经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)为工具,对励磁涌流和故障电流信号进行预处理,提取出识别特征量,并作为后续核函数极限学习机(KELM)学习输入量;然后,因学习机性能受参数C和γ影响较大,以均分训练样本所得多个模型的平均准确率作为适应度评价函数,为KELM参数优选提供评价标准。通过EMTDC仿真计算生成训练样本和测试样本,利用多种优化算法对KELM进行训练和测试。最终,试验结果表明,与网格搜索(GS)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)相比,改进粒子群算法(IPSO)能够更加迅捷地搜索到最优参数,同时学习后的IPSO-KELM模型能够正确识别涌流和故障电流,验证了文中所提方法的正确性和可行性。
- 施恂山马宏忠夏东升许洪华陈冰冰李勇
- 关键词：励磁涌流故障电流
