基于振荡波多特征融合的变压器绕组故障诊断方法

为了获取更多变压器绕组的状态信息,提高绕组故障诊断的准确性,提出了一种基于振荡波多特征融合的变压器绕组故障诊断方法,该方法联合波形特征和小波包时频图的颜色特征判断故障类型、故障程度和故障位置,结合粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)算法实现变压器绕组状态的智能识别。最后搭建变压器故障模拟试验平台验证方法可行性。结果表明：波形特征、颜色矩、颜色聚合向量特征分别针对故障类型、故障程度及故障位置的空间分布具有分离和聚类特性,且通过PSO-SVM识别的准确率高达95 % 以上,故所提方法能够准确辨识变压器绕组的状态,为现场变压器绕组状态检测提供参考。     

长大下坡运行下动车组牵引仿真算法研究及系统开发

针对线路仿真中缺少符合动车组制动特点的长大下坡道运行策略问题，提出复杂运行工况下动车组牵引仿真计算方法。基于误差评价的位移逼近算法和变步长迭代逼近算法求解精确的制动点，将传统空气制动的“惰行+制动”运行策略进行拓展，得到适合处理高速电制动长大下坡问题的牵引仿真算法。开发系统运用于实际线路。结果表明，系统提升了制动点求解精确性，能为牵引工程精细化设计提供数据支持。     

考虑边界磁密分级的节能型卷铁芯损耗计算方法

铁芯损耗计算是节能型变压器优化设计阶段重点关注的内容。现有的分析方法往往只考虑了铁芯内涡流本身的去磁效应，而未顾及各个层级边界磁通密度分级的情况。对于大型卷铁芯，这种差异带来的电磁计算误差不可忽略。因此，需要增加对各级硅钢片边界磁通密度不均匀分布性质的讨论，以更好地服务于损耗计算。考虑了硅钢片晶粒取向、绝缘涂层的导磁性能，严格按照卷铁芯卷片分级构建了磁路网络，通过合理的近似方案得到了不同层级边界磁通密度的解析表达式，结合卷片数各异的有限元分析明确了截面边界磁通密度非均匀分布的演变规律，以此为标准，验证了所提分级磁路模型的有效性。最后，将磁路模型引入到实际节能型自耦变压器铁芯损耗的计算，对经典公式包含的磁通密度参数进行修正，并与空载损耗的测量值进行了对比，结果表明，参数优化后的损耗公式具有更高的计算精度，平均误差低于5%。