Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2016
Ключевые слова: надежность, искусственная нейронная сеть, силовой трансформатор, расчетная модель, reliability, artificial neural network, power transformer, calculation model
Аннотация: В работе выполнен анализ работоспособности силового оборудования системы электроснабжения тяговых подстанций - средний параметр потока отказов автоматических выключателей, время безотказной работы оборудования, частота кратковременных отключений тяговой подстанции при различной схеме питания подстанции. На основе использования модеПоказать полностьюлей искусственных нейронных сетей выполнены перспективные расчеты сопротивления изоляции обмотки ВН силовых автотрансформаторов и определен прогноз отношения R60/R15 с упреждением 1 год для тягового трансформатора мощностью 40000 кВА. Погрешность прогнозных параметров находится в приемлемом диапазоне и не превышает 1,0 %. The paper presents an analysis of the health of power equipment of electric traction system - average parameter flow of failures of circuit breakers, uptime of equipment, frequency of momentary outages at traction substation various power substation. Usage-based models of artificial neural networks performed a prospective calculations of insulation resistance of HV winding of power transformers and defined forecast attitude R60/R15 prefetch 1 year for traction transformer with capacity of 40,000 kVA. The error of the forecast parameters within the acceptable range and does not exceed 1,0 %.
Журнал: Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность
Выпуск журнала: № 2
Номера страниц: 36-40
ISSN журнала: 19955685
Место издания: Москва
Издатель: ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО ХОЛДИНГОВАЯ КОМПАНИЯ ЭЛЕКТРОЗАВОД