基于信息熵的机组运行劣化度综合指标

水轮发电机组故障诊断与运行状态评价课题是当前水电系统研究课题中的热点。首先从分析影响水电机组运行状态的相关参数出发,得到的故障熵指标反映了机组的故障发展和变化情况,融合了时域、频域和时频以外的一些信息,能有效地反映机组的运行状态。提出了机组运行状态综合劣化度的指标,机组运行劣化度综合指标结合了机组运行工况的信息和故障熵的长处,反映机组状态劣化的程度,是一种有效地表征机组状态是否劣化的参量。将上述指标在水轮发电机组进行了运行状态评价的实际应用,结果表明研究成果对机组的运行稳定评价是有效的。     

应用电信号特征分析(ESA)技术诊断旋转设备的故障

介绍了利用高速采集和数据分析技术,对电驱动旋转设备施用故障诊断的非侵入式技术;并通过对旋转设备进行状态检测和故障诊断,判断了该设备的劣化趋势,以保证旋转设备稳定、可靠运行。     

基于Hilbert边际谱和IPSO-SVDD的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是旋转机械状态监控及故障诊断的重要研究内容。为了更加高效的对轴承故障位置及故障程度进行诊断,提出了一种基于Hilbert边际谱和改进粒子群算法(IPSO)优化支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先求取轴承振动信号的本征模态函数,在此基础上得到信号的边际谱以及信号的AR模型参数,积分求取边际谱的能量特征函数和AR模型参数相结合构成系统特征向量。然后针对传统网格搜索法或凭经验确定SVDD核心参数的缺点,提出利用基于动态因子的粒子群算法对SVDD的核心参数惩罚常数C及核函数宽度σ进行优化,利用优化后的SVDD模型对滚动轴承各状态信号进行智能诊断。人工数据集及真实数据集实验结果表明,该方法可以有效识别各故障状态信号,并且优化后模型的诊断效率及诊断精度高于传统网格搜索法确定的模型。     

基于时变状态矩阵的故障系统稳定性分析

针对能量函数法无法分析系统的时变状态矩阵与稳定性之间的关系,提出一种基于时变状态矩阵的故障电力系统稳定性分析方法。首先,通过系统在故障消失点的状态及运行方式,逐步计算系统在故障后各运行点的状态及状态矩阵。然后求取差分方程的解,并根据时变系统稳定性判据,判定故障后系统能否渐进稳定。最后,2机系统和16机系统仿真算例表明,该方法能够准确判断系统在不同故障位置及故障持续时间等情况下系统的稳定性。     

基于并行神经网络的水电机组振动状态劣化研究

目前大多数水电机组振动故障诊断研究大多侧重于故障类型和故障定位,从而忽视了检修的重要性。通过检修可以避免大多数故障,而水电机组振动状态和设备劣化之间存在复杂的非线性关系。引入并行神经网络,设计了一种基于传感器和并行神经网络模型的状态监测方法。该方法采用传感器收集大量的数据,通过并行神经网络来拟合设备劣化曲线,根据拟合曲线进行有效的诊断,并给出当前设备运行情况、设备故障风险评估和检修建议。最后,通过预测精准度分析和基于时间劣化预测分析对方法进行验证,系统的拟合曲线可较好地反映设备的运行状态。     

有载调压分接开关驱动电机旋转角度的在线监测方法

变压器有载调压分接开关广泛应用于电力系统电压调节中,而机械误动或故障是其主要故障类型,因此监测其机械性能对保障电力系统安全、稳定与可靠运行具有重要意义。利用旋转角度信号传感器和数字信号处理技术,提出了一种在线监测方法,以测量、分析和评估OLTC驱动电机旋转角度的动态或瞬态变化,利用该方法可有效判断机械驱动系统的缺陷及潜在故障。结合现场的安装设计,开发了一套实际应用系统。仿真分析与实验结果表明,文中提出的在线监测方案是可行的。     

变压器绝缘油中产气趋势突变的检测方法研究

提出一种检验绝缘油中产气监测数据突变趋势的方法,发现变压器的潜伏性故障。该方法主要以非参数统计检验法计算监测数据时间序列的正态分布统计变量,比较正序与负序变量曲线的关系,检验统计变量的发展趋势及时域范围,并给出置信度。实际案例分析表明:该方法可描述监测数据的起始变化、趋势显著、趋势最大及趋势稳定4种渐进变化过程信息,适用于分析低浓度气体及微小变化值,有利于发现变压器劣化迹象。     

基于多元状态估计技术建模的引风机早期诊断研究

随着发电厂容量的增大,机组设备越来越复杂,其相应的故障发生率也日益提高。如何对发电机组进行状态监测与早期诊断,在故障早期发现设备劣化趋势,从而减少故障发生,使发电机组安全稳定运行是近年来发电厂面临的主要难题。采用基于多变量状态估计技术的建模方法,对引风机的运行状态进行实时预测,帮助运行人员发现分析设备早期的故障特征信号并采取解决措施,避免设备进一步恶化。该方法在发电厂的实际应用表明,使用效果良好,在发电设备的早期诊断领域有着广阔的应用前景。     

劣化绝缘子检测技术的国内外研究现状

绝缘子的安全运行直接影响着电网安全,为检测劣化绝缘子,国内外提出了多种检测方法,例如电压分布法、脉冲电流法、电场测量法等。这些方法主要是利用表征绝缘状态的一个或几个特征量进行故障早期预报。本文对各种劣化绝缘子检测技术进行了介绍和对比研究,并介绍了非接触式劣化绝缘子检测方法的思想。     

一种改良型干式空心电抗器的无线测温装置设计

国内某些地区,由于电源点密集,线路较长,导致电网长期处于无功过剩,电压偏高的状态,严重影响了电网系统的稳定运行。为了解决该问题,电网中大量采用电抗器进行无功补偿,以提高系统运行的稳定性。但是根据多年的运行情况来看,电抗器的故障和异常问题,最明显的表征量就是温度,如果能对电抗器包封内的温度进行实时监测,理论上可避免绝大部分故障。文中提出了一种改良型的无线测温装置的设计,该装置安装于电抗器封包内,能准确实时地反映电抗器的运行状态,方便运维人员提前对电抗器故障进行诊断和预防。     

基于旋转机械振动参数图形融合灰度共生矩阵的故障诊断方法

旋转机械振动多维图形信息一直没有得到充分利用,在一定程度上影响了诊断技术的推广和应用,针对这一问题,该文研究了直接提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形中的纹理特征信息的方法,提出利用描述图形灰度空间分布特性和空间相关性的灰度共生矩阵分析图形纹理特征,解决了灰度共生矩阵受所选取的方向影响的问题,最后利用人工免疫算法实现旋转机械故障诊断。在600 MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验并应用上述方法进行了故障诊断,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新途径。     

发电机传动轴承的异常振动谱特征提取算法

对发电机传动轴承的异常振动特征的准确提取是实现机械运行状态检测和发电机动轴承疲劳损伤预测的基础。当前对发电机传动轴承的异常振动的特征提取采用功率谱密度特征提取方法，由于功率谱密度特征具有非高斯性，对交变温度下发电机传动轴承异常振动的跟随性能不好。提出一种基于Hilbert变换的发电机传动轴承的异常振动谱特征提取算法。建立一个多参量的发电机传动轴承动力学模型，进行轴承的振动分析模型构建，采用经验模态分解和Hilbert谱提取方法把发电机异常振动进行多分量分解，提取发电机传动轴承的异常振动的Hilbert谱特征，计算接触轴承所产生的轴承力的响应幅值和时间滞后值，实现对振动特征的横向、扭转的定位和检测。以此为基础优化传动系统的结构和动力学参数，进行齿轮的啮合异常修正。仿真结果表明，该方法稳定可靠、性能优越，提高了发电机传动轴承的状态监测和损伤预测能力。     

Fault diagnosis of rotating machinery using Gaussian process and EEMD‐treelet

Fault detection of rotating machinery is very important for its performance degradation assessment. In this work, an effective feature learning and detecting method based on the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and Gaussian process classifier (GPC) is put forward. Compared with the traditional parameter optimization methods of GPC, this work proposed a bacterial foraging optimization as the optimal solution of the hyperparameters of GP model. To find a valid feature vector, this work also utilized EEMD to decompose the vibration signals and get some time‐frequency features. Then, treelet transform is proposed to reduce the feature dimension. The results of some applications indicate that the EEMD has stronger processing capability of the status signals of rotating machinery. Treelet can transform the high‐dimensional vector to low‐dimensional space, which is used as the input of the proposed BFO‐GP model. The proposed diagnosis method can identify not only the optimal feature vector but also the fault locations.     

基于SIMULINK和GA的电力系统智能辨识法

电力系统4大参数辨识是国内各电网公司正积极开展的一项工作,遗传算法(GA)在电力系统参数辨识中得到了成功的应用,但与其他辨识方法相比,GA辨识法所需时间长,效率低。针对该问题,提出了一种新的基于SIMULINK和遗传算法的辨识法——智能辨识法,其基本思想是:通过直接设置系统SIMULINK模型状态变量的初始值,使系统在零时刻即达到初始稳态,减少GA辨识法建立初始稳态所需时间,提高辨识效率。智能辨识法已用于福建电网主要机组励磁系统和调速器系统的参数辨识,辨识结果证明了其有效性和实用性。该辨识法同样适用于电力系统其他参数辨识。     

虚拟电机技术应用前景和发展方向

随着高压大容量电力电子技术的迅速发展,越来越多的电力电子设备将投入运行,电力电子化已成为电力系统发展的必然趋势。但是,电力系统电力电子化程度的不断加深使系统相对惯量、阻尼下降,不利于电力系统的安全稳定运行。虚拟电机技术可以使电力电子设备模拟传统旋转电机惯量和阻尼特性,解决电力电子化电力系统所面临的安全稳定问题。文中主要介绍了虚拟同步电机和虚拟直流电机技术的基本原理,并描绘了虚拟电机技术在光伏和风力发电、电力电子式变压器、柔性交直流输电和负荷响应控制等方面的应用前景,最后对虚拟电机技术的发展方向进行了探讨。     

基于态势感知的智能配电网运行状态评估

围绕智能配电网的态势感知关键技术,综合考虑安全性、供电可靠性和经济性,提出了基于态势感知的智能配电网运行状态综合评估方法。研究基于量测系统的态势要素采集方案,对配电网运行状态进行实时评估和态势理解,进而基于负荷的超短期预测进行态势预测,并建立了配电网运行状态评估指标体系,从不同层次、不同角度反映系统当前与未来时刻的运行状态以及故障发生后系统所面临的风险,并通过IEEE 33节点配电系统对所提出的方法进行验证。结果表明,该方法可准确反映配网的运行状态,判断系统态势发展的趋势,为配电网安全运行提供一定参考。     

一致性特征点匹配在目标跟踪中的应用

为了解决运动目标快速跟踪过程的实时性与稳定跟踪问题,提出了一种新的基于局部特征点匹配的KPM(key points matching) 算法,对图像的局部多尺度特征提取与匹配进行研究。首先,应用SURF(speeded up robust features) 算法在跟踪窗口内提取特征点,生成并匹配特征矢量。然后,结合最近邻提纯法与一致提纯法剔除目标区域以外的特征点对,减少误匹配以提高跟踪精度。最后,生成目标仿射变换矩阵,更新目标运动参数。实验结果表明,本文所提出的KPM算法当目标发生大角度旋转和快速缩放,同时发生光照变化时,仍能够实现稳定的跟踪,且满足运动目标实时跟踪稳定可靠、精确度高、抗干扰能力强等指标要求。     

基于小信号模型的柔性直流输电网络运行稳定性研究

小信号稳定性是动态系统在小扰动情况下保持稳定运行的能力。柔性直流输电网络作为交流系统、新能源及无源网络互联的枢纽,其小信号稳定性直接关系到区域电力系统的稳定运行。首先推导电压源型换流站、换流站控制系统、直流输电网络的小信号数学模型,通过仿真对比验证小信号模型的准确性,根据状态空间法,列出柔性直流输电网络的状态矩阵;然后通过李雅普诺夫稳定性判据及参与因子矩阵分析方法推导柔性直流输电网络的小信号稳定性判据;最后通过算例分析,证明此小信号稳定性分析法的适用性及准确性,并总结出PI参数优化规律,为柔性直流输电网络工程应用时控制器的设计以及稳定性优化提供研究基础。     

小波和能量特征提取的旋转机械故障诊断方法

转子系统和轴承是旋转机械中的关键零部件,其长期处于高速、满负荷运行极易出现故障。基于振动信号处理的诊断方法具有可在线、实时诊断的特点,针对频谱分析对非线性振动信号故障特征提取的不足,研究小波包对振动信号进行特征提取。由于传统软、硬阈值量化方法在阈值处分别存在恒定偏差和不连续的问题,设计了一种参数可调的改进连续函数对阈值进行量化。系统首先对振动信号进行小波包分解与去噪,然后采用小波包能量特征提取方法完成对旋转机械的转子不平衡故障、不对中故障、转子动静碰摩故障进行有效诊断。测试结果表明,轴承出现不同故障时,通过小波包分解后不同子带能量的不同,可用模式识别方法有效进行故障识别。     

Transmission charges of power contracts based on relative electrical distances in open access

Transmission charge allocation is one of the major issues in transmission open access faced by the electric power industry. This paper introduces a new method of transmission charge allocation based on relative electrical distance (RED) concept. The method estimates the relative locations of load nodes with respect to the generator nodes. Transmission charges are allocated based on the relative electrical distance and the power contracts. The proposed method has been tested on typical sample systems and also on a practical 24-bus equivalent EHV power system, and results are presented for illustrative purpose. The proposed method provides better transmission tariff for maintaining system stability margins, minimum transmission loss and relieving congestion on lines.