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负压风机厂运行中煤粉仓为什么需要定期降粉？灰色关联分析在输电
运行中为保证给粉机正常工作，煤粉仓应连结一定的粉位，规程划定最低粉位不得低于煤粉仓高度的1/3。由于粉位太低时，给粉机有可能泛起煤粉自流，或一次风经给粉机冲进煤粉仓中，影响给粉机的正常工作。
但煤粉仓持久处于高粉位情况下，有些部位的煤粉不流动，出格是贴壁或角隅处的煤粉，可能泛起煤粉“搭桥”和结块，易引发煤粉自燃，影响正常下粉和平安。为避免上述现象的发生，要求定期将煤粉仓粉位下降，以促使各部位的煤粉都能流动，将已“搭桥”结块之煤粉塌下，一般要求每半月下降粉位一次，粉位降至能连结给粉机正常工作所允许的最低粉位
0引言
在行波故障定位中，每种故障类型不受过渡电阻年夜小和工程运行方式的影响，波形年夜体连结相似，而灰色联系关系分析就是凭据序列曲线纠合外形年夜体相似水平来判断其联系是否慎密。基于这一点本文运用灰色联系关系分析方式连系RTDS的真实故障模子对发生的故障进行判相。今朝在高压线路庇护中所采用稳态故障量选相元件(不包括突变量选相元件)主要有两类,一类为阻抗选相,这类选相元件主要依据阻抗丈量元件的丈量成效来确认故障相,它在年夜大都简单故障的情况下能准确选择故障相,但它受工程运行方式、故障点的过渡电阻影响较年夜,选相成效往往不很理想。另外一种普遍采用以零序电流和负序电流的相位差来判别故障相此外谓之序份量的选相元件［1～3］。序份量选相元件具有受故障点过渡电阻的影响较小和不受负荷电流影响等优点,但也存在两个缺陷:一是不能区分单相接地和两相接地,必需采用其它辅助选相方式;二是在转换性故障(一点在庇护正标的目的,另外一点在庇护反标的目的)中,零序电流和负序电流的相位不能准确反映故障相别,要误选相,在同杆并架线路的跨线故障中也存在类似的问题。我们在行波故障定位中收集到年夜量故障数据，这些数据的波形跟真实故障波形很相似,我们运用灰色联系关系分析对发生的故障进行判相，判断成效不受工程运行方式、故障点的过渡电阻影响，能有用区分单相接地和两相接地实验，成效说了然该方式的真实靠得住性。
1灰色联系关系分析原理
1.1灰色联系关系分析的描写
灰色联系关系是指事物之间不肯定联系关系。联系关系分析主要是对事物态势成长变化的分析，也就是对工程动态成长进程的量化分析，它凭据身分之间成长态势的相似或相异水平来衡量身分间的接近水平。灰色联系关系分析是灰色工程理论的一种新的分析方式，它是用联系关系度年夜小来描写事物之间、身分之间联系关系水平的一种定量化的方式。它以工程的定性分析为条件、定量分析为依据，进行工程身分之间、工程行为之间曲线相似性的联系关系分析。灰色联系关系度则是描写事物间在成长进程中，身分间相对变化的年夜小、标的目的和速度等等，若是两身分在成长进程中，相对变化基本一致，则认为两者联系关系水平年夜，反之亦反。是以灰色联系关系分析的基本思想是凭据序列曲线几何外形的相似水平来判断其联系是否慎密。曲线越接近，响应序列之间的联系关系度就越年夜，反之就越小。由于联系关系分析是按成长趋向作分析，因而对样本的年夜小没有太高的要求，分析时也不需要典型的散布纪律，而且分析成效一般与定性分析不异。
1．2灰色联系关系正义与灰色联系关系度
设X0=（x0(1),x0(2),…,x0(n)）为工程特征序列，在本文中特征序列就是我们要进行判相的故障数据。我们在行波故障实验中收集了各类故障类型的线路两头的数据，我们只需选择一真个ABC三相数据作为特征序列。且
为相关身分序列。该相关身分序列就是我们从RTDS收集的各类尺度故障数据序列，给定实数若实数
小差，暗示在第xi曲线找出各点与x0的最小差，其中minmin｜x0(k)-xi(k)｜是第二级最小差，暗示在各曲线中，找出最小差的根蒂根基上，再按i=1,2,…找出所有曲线xi中的最小差；意义与最小差不异；ξ为分辨系数，ξ∈［0,1］，这里乘以ξ是为减小极值时对计较的影响，从而可以提高分辨率，ξ可调理联系关系系数γ(x0(k)，xi(k))的年夜小和变化区间。γ(X0,Xi）知足：
1）规范性
4)接近性
｜x0(k)-xi(k)｜越小，γ(x0(k),xi(k))越年夜,则称γ(X0,Xi)为Xi对X0的灰色联系关系度，我们可以划分求出ABC三相的灰色联系关系度，γ(x0(k),xi(k))为Xi对X0在k点联系关系系数，并称条件（1），（2）,(3),(4)为灰色联系关系四正义。
在灰色联系关系四正义中，γ(X0,Xi)∈(0,1］讲明工程中任何两个序列都不成能是严酷无联系关系的。
整体性则体现了情况对灰色联系关系比力的影响，情况分歧，灰色联系关系度也随之变化，是以对称原理纷歧定知足。
偶对称性讲明，当灰色联系关系因子集中只有两个序列时，两两比力知足对称性。
接近性是对联系关系怀抱化的约束。
2分析步骤
图1是从RTDS收集到的尺度故障模子，图2是从我们研制的AFL2001故障定位装配中收集到的数据波形，其实凭据经验我们从故障后的波形就很容易判断该故障为什么种故障类型。但主观的判断缺少理论凭据。从图1和图2的比力中我们发觉图2和图1中的AB相短路的波形很相似，我们还做了各类故障类型的实验，发现每种故障类型的波形总是与尺度故障类型的某种故障波形相似，这讲明我们可以经由过程故障波形的相似性来判断故障类型，而理论实验的成效也讲明用灰色联系关系度来判断是行之有用的。
2．1被比序列的选定
在统一种故障类型傍边，不管故障点在何处，输电线两头收集到数据波形无很年夜的变化，是以对统一种故障，故障的波形在两头可以认为是不异的。我们以在RTDS中收集到的各类故障波形为被比序列。在本文中以十种故障类型为参考波形：A相短路接地，AB相间短路，AB相间短路接地，ABC三相短路，B相短路接地，BC相间短路，BC相间短路接地，C相短路接地，AC相间短路，AC相间短路接地。其十种尺度故障波形如图1所示。我们在各类故障发生前取20个点，故障发生后取80个点。
尺度被比序列Xj暗示为：
进行工程分析，选准工程行为特征的映照量后，还需要进一步明确影响工程主行为的有用身分。如要作量化研究分析，则需对工程行为特征映照量和各有用身分进行适当处置，经由过程算子作用，使之化为数目级年夜体相近的无量纲数据，并将负相关身分转化为正相关身分。为了便于分析，我们采用初值化方式对数据进行处置。
2．2参考序列的选定
我们以在故障定位中收集到各类故障的数列为参考数列，由于我们收集到数据含有年夜量噪声，所以我们首进步前辈行小波包消噪处置，又由于我们的采样率很高，必需在消噪后依照RTDS的采样率进行回算。
以AB相短路为例，如图2所示。
其实我们从参考图形和被比图形中可以很直观的判断出该故障属于何种故障类型。为了从数学上更了然的暗示这类相似关系，现在求出参考序列与被比序列的联系关系系数。参考序列为：
初始化后的序列：
2．3求联系关系系数
将式（2）连系具体条件稍作变形，参考序列与被比序列的联系关系系数为：
凭据约束条件，本文取ξ=0.6。
灰色联系关系度的计较：
该公式可将成效较多、信息过于涣散、未便于比力的联系关系系数集中用一个值体现出来。
经计较可得A、B、C三相的灰色联系关系度划分如表1所示。
我们在A、B、C各相中都要挑出每相的最年夜联系关系度系数，从而可以判断故障类型。在表1中，A相短路，AB相短路，AB相短路接地，ABC相短路接地中A相的各联系关系度系数很是接近，即在参考序列A相波形与被比序列中各A相波形很是接近，这一点可以从图1与图3很较着的看出。可是A相的第八行中联系关系度系数最年夜。
从表1中可以看出B相的第八行联系关系度系数最年夜，我们从而可以判断故障为第八种故障类型，这与我们的现实故障类型相合适。
为了更直观的得出结论,我们采用各相的相对联系关系度方式，即:
相对联系关系度如表2所示。
从表2中我们可以看出，灰色联系关系度越年夜，该数据的相对误差的尽对值就越小。在表2中第八行的A和B相的相对误差为零，虽然C相的联系关系度系数不是最年夜，可是它的相对误差是最小的，我们由此可以判断为AB相短路，这正好和我们的实验成效相合适。
再如A相短路接地的灰色联系关系度如表3所示。
相对联系关系度见表4。
我们还做了其它各类情况，实验精度很高，是以用灰色联系关系度判断故障类型的方式确实是可行的。
3结论
本文运用灰色联系关系度对输电线的故障类型进行了研究，经由过程理论与实例证实了该方式的有用性与可行性。
该方式对采样率要求不高，同时对数据的精度要求也不高，我们收集的数据含有年夜量的噪声，在对旌旗灯号进行小波包或其它消噪时，我们只需要消噪后旌旗灯号的波形不变，即可用该方式进行故障类型的判断。
我们先用波形进行初判，然后再用联系关系度进行切确判断，若是两相故障或三相故障，在用联系关系度判断时，被比序列不需进行初值化，判断成效反而更切确。
该算法是在MATLAB下编程实现的，法式编写简单，可操作性强，该判相方式可哄骗故障定位的数据直接进行判相，一举两得，与其它选相方式相比，成本低。
参考文献
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