基于STM32的电容型设备在线监测系统研究

张成; 周国平; 郦晓飞; 范屹帆; 刘涛

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0005-05

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基于STM32的电容型设备在线监测系统研究

更新时间：2026-06-19

- 基于STM32的电容型设备在线监测系统研究
- Vol. 43, Issue 10, Pages: 5-8+17(2024)
- 作者机构：
  
  南京林业大学信息科学技术学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0005-05
  CLC： TM63;TP274
- Published：2024
- 稿件说明：
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张成, 周国平, 郦晓飞, et al. 基于STM32的电容型设备在线监测系统研究[J]. 2024, 43(10): 5-8+17.
DOI：

张成, 周国平, 郦晓飞, et al. 基于STM32的电容型设备在线监测系统研究[J]. 2024, 43(10): 5-8+17. DOI： 10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0005-05.

摘要

目前变电站内电容型设备数量约占变电站总设备的40%-50%，其正常运行对电力系统的安全稳定起重要作用。针对离线检测影响范围大、实时性差、精度低等弊端，提出了一种基于STM32的电容型设备在线监测系统。通过加Blackman窗对传统谐波分析法进行改进，并对信号采集装置进行软硬件设计，最后结合BP神经网络模型对设备的绝缘状态进行综合判别分析。实验结果与现场应用表明，装置对介质损耗的测量最大误差小于0.63%，模型判别结果相对误差小于0.5%，系统准确度高且鲁棒性好，能够较客观地判断设备的绝缘状态，具有一定的实际应用价值。

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关键词

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