典型文献
基于深度学习的变压器负载能力评估与应用
文献摘要：
在电力系统中,变电容量的不同主要是受变压器系统负载能力的直接影响.在电力变压器正常状态或事故状况下过载时,就需电力变压器不因过载而损坏,并确保有充分时间把过载运行限制在安全稳定范围内,所以针对电力变压器负载能力的预先评测与预警,对于大电网系统安全稳定运行至关重要.为此,基于大数据人工智能技术,采用温度计算模型,考虑多参量影响,融合电网运行数据,对变压器过载能力进行预测评估研究,并通过工程实践证明了该方法的有效性,在为保障变压器稳定运行提供依据的同时满足了实际运行需要.
文献关键词：
变压器;负载能力评估;电网运行
中图分类号：
作者姓名：
王兴勋;王月香;倪康婷;李云鹏
作者机构：
北京国网富达科技发展有限责任公司电力物联网中心应用部,北京 100070
文献出处：
引用格式：
[1]王兴勋;王月香;倪康婷;李云鹏-.基于深度学习的变压器负载能力评估与应用)[J].电工技术,2022(15):42-45,55
A类：
负载能力评估
B类：
电力系统,变电,电容量,电力变压器,正常状态,下过,不因,保有,载运,评测,大电网,电网系统,系统安全,安全稳定运行,行至,温度计,多参量,电网运行数据,过载能力,预测评估,评估研究,实际运行
AB值：
0.30127
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