导读:本文包含了电容型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:电容,变换器,设备,验电器,在线,正极,谐振器。
电容型论文文献综述
周雪东[1]（2019）在《一起电容型套管介损异常的原因分析》一文中研究指出通过对电容型套管介质损耗因数tanδ的影响因素进行探讨与分析,并介绍了一起对某110 kV变电站主变进行常规预试过程中,发现主变变高C相套管介损偏大、电容量超标后,运用油色谱分析和局部放电试验等综合分析确定套管内部存在放电,导致部分电容屏击穿。通过对套管解体检查证实了综合分析判断结果的准确性,对现场的事故分析有一定的指导意义。(本文来源于《技术与市场》期刊2019年08期）
李安训,王楠,扈翠宁[2]（2019）在《面向高压电容型设备绝缘在线检测系统的设计方法研究》一文中研究指出近几年,人工智能技术取得重大突破,开始向各个领域蔓延。得益于这项技术,很多领域得到了重大的发展。由于人工智能的出现,人们对电力系统的控制越来越熟练。人工智能主要是对一些电力系统的器械性能进行监测、记录并对数据进行整理、分析展现给相关控制人员。人工智能的检测工作效率要远远高于人工检测的效率且检测数据更为准确。在所有的电力器械中,高压电容型器械的情况观测对于整个电力系统来说非常重要,因为高压电容型器械的稳定性非常差,容易发生故障而影响整个电力系统的正常工作,但是它又在电力系统中起着至关重要的作用。文章主要探讨如何运用绝缘在线检测系统对高压设备进行实时监测。(本文来源于《企业科技与发展》期刊2019年08期）
官亦标,沈进冉,李康乐,徐斌[3]（2019）在《电容型锂离子电池研究进展》一文中研究指出锂离子电池具有高的能量密度,而超级电容器则以高功率密度和长循环寿命为突出优势。电容型锂离子电池是在锂离子电池的正极中加入部分电容炭材料,在不显着降低能量密度的情况下,大幅度改善锂离子电池的功率特性和循环寿命,从而实现电容与电池技术的融合。本文综述了国内外近年来在电容型锂离子电池领域的最新研究进展,介绍了主要的电容型锂离子电池体系及其性能特点,并对其未来发展方向进行了展望。(本文来源于《储能科学与技术》期刊2019年05期）
肖牧轩,易伟浪,朱颖达,何志兴[4]（2019）在《开关电容型ISOP变换器电压解耦控制》一文中研究指出传统的双环控制输入均压环和输出电压环之间存在着耦合关系,输入均压环和输出电压环控制器参数调节会相互影响。通过引入耦合因子分析了输入均压控制与输出电压控制之间的耦合特性,提出了开关电容(SC)型输入串联输出并联(ISOP)直流变换器的电压解耦控制策略,消除了输入均压环与输出电压环相互之间的影响,有利于控制器参数的优化设计,同时采用交错移相调制方法,大大减少了输出电流纹波。最后,搭建了3模块的ISOP直流变换器的仿真模型验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电力电子技术》期刊2019年07期）
张亚萌[5]（2019）在《电容型设备缺陷预测模型研究》一文中研究指出在电力系统中,电容型设备数量众多,占变电站设备总量的40%~50%,电容型设备的健康运行对于电力系统至关重要。随着电网信息化建设的大力推进,各种电力数据呈爆炸式增长,这为电容型设备健康运行提供了强大的数据支撑。传统的统计方法已无法满足实际的分析需求。本论文以重要性高、数据量大、数据种类丰富的电容型设备数据为数据源,并检验随机森林(Random Forest,RF)、多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、集成树(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)和线性分类算法等五种不同机器学习算法在电容型设备缺陷预测中的适用性,构建缺陷发生预测和缺陷等级预测模型,并将金融领域的评分卡模型应用在电容型数据分析中,探索出最优缺陷预测模型。本论文的研究内容与研究结果如下:(1)针对一般的编码方法,在各种缺陷发生预测以及缺陷等级预测模型中的效果较差,在对电容型设备数据进行清洗和数据均衡化基础上,结合电容型数据的特点,加入基于评分卡模型的证据权重(Weight of Evidence,WOE)特征编码,用于改进缺陷发生预测以及缺陷发生模型的性能。(2)针对设备是否发生缺陷进行预测,将五种机器学习算法应用在缺陷发生预测中,进行模型训练和参数调优,对各算法使用普通编码和评分卡模型WOE特征编码的预测结果进行比较,并分析特征重要性。实验结果表明,加入评分卡模型的WOE特征编码后,各算法的分类效果均得到改善,支持向量机、集成树和线性分类的精度提高0.07以上,多层感知机和随机森林分别提高0.02和0.03。随机森林各综合评价指标均最优,精度达到0.95。因此,基于WOE的随机森林算法(WOE_RF)缺陷发生预测模型最优。(3)在预测设备是否发生缺陷的基础上,进一步预测设备可能发生缺陷的等级。同样使用上述五种机器学习算法对两种特征编码方法下的缺陷等级预测结果进行比较,并分析特征重要性。研究结果表明,加入基于评分卡模型的WOE特征编码,可以有效改善各算法的分类能力,随机森林、多层感知机和支持向量机精度提高0.05以上,集成树和线性分类分别提高0.01和0.02。但同样是随机森林表现最佳,精度达到0.78。因此,WOE_RF缺陷等级预测模型最优。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-05-17）
王春晖[6]（2019）在《电容型高功率脉冲电源控制电路设计研究》一文中研究指出脉冲电源主要是采用独特调制技术对电容器进行数字化、智能化控制,以此来实现电压电流调节的功能,从而满足人们的不同需求。基于现阶段人们对脉冲电源的稳定性、安全性以及相应的功能要求越来越高,相关设计人员研究并制作出了电容型高功率的脉冲电源,而本文就主要对这种脉冲电源控制电路的具体设计方法和相关要求进行简要分析。(本文来源于《河北农机》期刊2019年05期）
王洪朋,刘兵,林军昌,哲东旭[7]（2019）在《电容型电压传感装置高压电容设计方案探讨》一文中研究指出本文通过理论分析及试验验证对电容型电压传感装置中的高压电容器设计方案进行了阐述,对比了几种不同介质厚度薄膜在该结构中的试验数据,分析了几种不同串并联结构的优化数据差异,最终确定了该高压电容器的元件及整体结构设计方案。(本文来源于《电力电容器与无功补偿》期刊2019年02期）
申松[8]（2019）在《基于数据融合的电容型设备预警研究》一文中研究指出随着经济的发展,人类的用电需求越来越大,电力系统的稳定运行显得至关重要。在变电站中,电容型设备占据40%-50%,远多于其他类型设备。因此,监测电容型设备的运行状态,区分正常设备和缺陷设备,提前预警,对整个电力系统的稳定运行具有重要意义。电力系统在运营期间,产生了大量的运营数据及检修记录,累积为历史数据。这些数据涵盖了电容型设备的各类信息,具有属性多的特点。如何有效地融合这些数据信息服务于电力系统的运营管理一直是重要问题。本文基于数据融合理论与方法研究与分析了中国南方电网公司电容型设备台账数据及检修记录数据,并提出了相应算法。本文首先对数据集进行预处理。南方电网公司电容型设备台账数据及检修记录数据存在两个问题:数据类型不统一、数据集正负样本量不平衡。针对第一个问题,本文采用了数值编码及独热编码(onehot)两种编码方式进行类型转换,并舍弃部分不便于进行编码转换的属性。然后分别针对两种编码方式做了模型试算,确定其优缺点。针对第二个问题,本文分别采用上采样和下采样以增加稀有样本和减少数量多的样本。然后,本文利用数据融合的方法,分别用神经网络、支持向量机、随机森林方法构建了设备缺陷预测模型。为了确定模型的参数,本文使用了网搜索法进行调整,使得参数调整后的模型的预测精度达到或接近最高。同时,采用交叉验证的方法确保模型不会对数据集产生过拟合现象。随后分别使用精度、准确率、召回率、F1_score等指标对模型进行了准确性评估,并对实验结果进行了对比分析。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-03-22）
雷兴列,潘巍巍,胡礼军,吴龙锋,刘庭[9]（2019）在《电容型验电器影响因素研究》一文中研究指出文中针对电容型验电器失效的现象,以220kV输电线路用电容型验电器为例,分析其工作原理及影响因素;通过仿真建模计算分析了金具、导线分裂数、验电角度对验电器启动电压的影响,并根据仿真计算结果对电容型验电器进行改进,通过试验及现场应用证实了改进方法的有效性,解决了220kV输电线路验电失效的问题,可确保作业人员的人身安全。(本文来源于《高压电器》期刊2019年01期）
尚慧琳,胡立力,文永蓬[10]（2018）在《一类静电驱动双边电容型微谐振器振动系统的复杂动力学特性研究》一文中研究指出以一类静电驱动双侧平行板电容型微谐振器为研究对象,基于分岔理论研究微结构的复杂动力学行为的机制。通过分析微结构动力系统的静态分岔,发现直流偏置电压的增大会直接引起微结构的静态吸合。在此基础上获得系统的多稳态解的解析形式,解析预测与数值结果吻合,研究发现系统的振动跳跃来源于双平衡点失稳引起的多稳态现象。进而发现继续驱动交流电压幅值的增大则会引起微结构的混沌和吸合不稳定现象。该结果对静电驱动微谐振器的设计中如何避免出现复杂响应具有实际意义。(本文来源于《振动与冲击》期刊2018年24期）
电容型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近几年,人工智能技术取得重大突破,开始向各个领域蔓延。得益于这项技术,很多领域得到了重大的发展。由于人工智能的出现,人们对电力系统的控制越来越熟练。人工智能主要是对一些电力系统的器械性能进行监测、记录并对数据进行整理、分析展现给相关控制人员。人工智能的检测工作效率要远远高于人工检测的效率且检测数据更为准确。在所有的电力器械中,高压电容型器械的情况观测对于整个电力系统来说非常重要,因为高压电容型器械的稳定性非常差,容易发生故障而影响整个电力系统的正常工作,但是它又在电力系统中起着至关重要的作用。文章主要探讨如何运用绝缘在线检测系统对高压设备进行实时监测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
电容型论文参考文献
[1].周雪东.一起电容型套管介损异常的原因分析[J].技术与市场.2019
[2].李安训,王楠,扈翠宁.面向高压电容型设备绝缘在线检测系统的设计方法研究[J].企业科技与发展.2019
[3].官亦标,沈进冉,李康乐,徐斌.电容型锂离子电池研究进展[J].储能科学与技术.2019
[4].肖牧轩,易伟浪,朱颖达,何志兴.开关电容型ISOP变换器电压解耦控制[J].电力电子技术.2019
[5].张亚萌.电容型设备缺陷预测模型研究[D].电子科技大学.2019
[6].王春晖.电容型高功率脉冲电源控制电路设计研究[J].河北农机.2019
[7].王洪朋,刘兵,林军昌,哲东旭.电容型电压传感装置高压电容设计方案探讨[J].电力电容器与无功补偿.2019
[8].申松.基于数据融合的电容型设备预警研究[D].电子科技大学.2019
[9].雷兴列,潘巍巍,胡礼军,吴龙锋,刘庭.电容型验电器影响因素研究[J].高压电器.2019
[10].尚慧琳,胡立力,文永蓬.一类静电驱动双边电容型微谐振器振动系统的复杂动力学特性研究[J].振动与冲击.2018
论文知识图
