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开关柜温度主动预警关键技术研究及应用
针对目前开关柜温度监测存在的问题 , 在研究了负荷电流 、环境温度 、温度变化时间等因素对开关柜温升的影响 后 ,运用有限元温度场仿真技术预测了开关柜内部的温度分布情况 。将温度场仿真数据作为机器学习的训练样本 、温升试验数 据作为机器学习的测试样本 ,经神经网络创建 、训练及算法仿真测试 ,得出不同于以往单一温度值的温度—电流—时间多物理量 耦合温升预测模型 。将模型植入到嵌入式温升主动预警装置中 ,经大量试验后提出开关柜温度监测策略 ,现已成功应用于国家 电网智慧变电站首批试点项目 ,对制定开关设备载流性能的智能运维策略有实际应用价值。
