水中大电流脉冲放电的激波传播特性

水中大电流脉冲放电伴随着强电磁场与机械冲击,导致近场的激波特性难以直接测量。为了探究水中大电流脉冲放电激波的传播特性,提出了基于经典水中爆炸经验公式的激波传播特性模型。从动力学角度描述了水中脉冲放电一次及二次激波的产生过程,建立了放电综合试验平台。借助阴影法与高速摄像技术捕捉了激波传播过程,分析图像并联立Tait方程和Rankine-Hugoniot方程得到了激波峰值特性。通过压力传感器获取不同位置激波并对模型适用性进行了评估,结果表明该模型可用于描述水中大电流脉冲放电激波的近场及远场传播特性,能够为激波的工业应用提供理论指导。     

基于S变换相关度和深度学习的配电网单相接地故障选线新方法

针对配电网发生单相接地故障时特征信息不明显,且现有选线方法易受故障条件和环境噪声影响的问题,基于S变换相关度和深度学习,提出一种具有强抗噪声能力和高泛化水平的配电网单相接地故障选线新方法.首先,利用S变换获取零序电流时频信息,基于各线路零序电流的全频段信息计算线路故障信息相关度;其次,为提高故障特征的可辨识度和抗干扰性,提出一种S变换相关度图形(SCF)构建方法;在此基础上,建立含SCF层的卷积神经网络深度学习模型(S-CNN),并利用Simulink仿真模型生成的故障数据对其结构参数和超参数进行分步训练;最后,通过S-CNN提取配电网故障零序电流深层特征,实现故障选线,并测试了S-CNN在配电网不同运行状况和故障条件下的选线效果.仿真结果和实际配电网故障数据测试表明:在强噪声干扰场景中,基于S-CNN的故障选线模型在不同故障位置、故障相角、过渡电阻条件下可实现高正确率选线,且在各线路零序电流采样不同步条件下仍具有较强的鲁棒性.     

基于长短期记忆网络的电网故障区域定位与故障传播路径推理

为了在发生故障后维持电力系统的安全稳定,有必要实现对故障区域的快速定位并确定故障冲击的传播路径,提出基于长短期记忆网络(LSTM)的故障区域定位和故障传播路径推理方法.首先,利用LSTM建立2个故障诊断模型分别实现在线检测故障时刻和确定故障区域;然后,通过计算故障点附近线路的端口供给能量确定故障冲击的传播路径;最后,以8机36节点电网为例进行算例验证,结果表明所提模型可在发生故障后短时间内检测到故障,给出故障区域和故障冲击传播的路径,且对噪声有较强的鲁棒性.     

考虑分布式电源出力随机特性的配电网节点脆弱性评估

随着分布式电源的接入及配电网规模的不断扩大,配电网的安全性与可靠性面临挑战,配电网脆弱环节辨识问题亟待解决.考虑分布式电源出力随机性对配电网节点脆弱性的影响,建立基于拉丁超立方抽样的风电与光伏随机出力模型;基于复杂网络理论与配电网辐射状的拓扑条件提出改进节点度、改进介数等节点脆弱度指标;利用分布式电源随机出力模型的采样结果得到节点脆弱度指标的分布特性;提出基于样本修正权重的模糊综合评价方法,对考虑分布式电源出力随机性的配电网节点脆弱性进行分析.改进的IEEE 123节点系统算例结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

宽频带范围下磁场能量收集的匹配网络设计

磁场能量收集技术是电磁环境中分布式传感器实现自供能的有效手段。与工频磁场和射频磁场等单一频率的磁场环境不同,电力变换器中的磁场分布具有宽频率范围特性。为了提高取能模块的功率密度,应尽可能多地在有限体积内收集能量,提出通过采用双级谐振-带通滤波网络。与此同时,基于相同取能线圈,充分对比了不同电流和负载特性下,单级谐振网络和双级谐振-带通网络的输出特性,归纳出双级谐振-带通网络的适用范围。     

空气间隙击穿后放电通道内的气体运动特性

空气间隙击穿后放电通道内气体的运动关系着间隙绝缘强度的恢复,而绝缘强度的恢复程度对输电线路因间隙放电而跳闸后的重合闸成功与否具有决定性的影响.该文采用高速纹影技术,获得棒-板空气间隙击穿后放电通道演化过程的纹影图像,并基于光流法获得了间隙击穿后放电通道内气体速度场的时空分布.观测结果表明:间隙击穿后放电通道内气体运动的平均速度以"双指数"方式衰减;放电通道在边缘处的射流发展成为湍流的概率较小,同时,射流的发展使放电通道先呈现"由弯变直"的趋势,而后逐渐变得不规则;间隙击穿后的初期,靠近棒电极的放电通道内气体的运动方向呈现相反的趋势,这有助于棒电极附近的放电通道先恢复到放电前的状态.     

500/√3kV 0.002级多级励磁标准电压互感器设计与仿真分析

由于高压互感器绝缘设计较为困难,使得现有的标准电压互感器测量准确度难以得到有效的提升.该文以多级高低压混合励磁标准电压互感器电路为研究对象,结合多级励磁理论进行该电路在理想条件下的仿真分析.首先,根据该励磁方案建立其对应的等效电路;其次,根据该等效电路推导出互感器准确度计算公式;然后,结合实际需求,对500/√3kV多级高低压混合励磁标准电压互感器进行理论参数计算,包括内阻抗与励磁阻抗参数计算;最后,根据上述的理论参数计算出该互感器的测量准确度,仿真结果表明该互感器结构的比差为-2.27×10?7％,角差为3.44×10?6％,该标准互感器足以满足准确度等级为0.002级的要求,可尝试开发实物.     

交直流混合微电网群分布式自治经济控制策略

为实现交直流混合微电网群在孤岛状态下的自治经济控制,提出一种基于离散一致性原理的分布式控制策略。该控制策略包含子微网控制与微电网群间控制2个层面。在子微网控制层面,通过在传统经济下垂控制中引入成本、频率、电压及无功分配的二次调整项,实现了子微网的自治稳定与功率经济分配;在微电网群间控制层面,通过构造基于成本微增量偏差值的换流站本地控制策略,并进一步引入基于离散一致性的二次调整项,实现了功率在不同子微网间的经济分配。2层控制策略相互配合,共同实现对交直流混合微电网群的分层–分布式自治经济控制。最后,基于所建交直流混合微电网群模型的仿真结果,验证了所提方法的有效性。     

增材制造技术在电机中的应用综述

增材制造技术(即3D打印)因具有高设计自由度、高材料利用率、高成形效率和精度等优势,逐渐成为高效轻质高功率密度电机设计与制造的研究热点。该文旨在对3D打印电机的性能及其应用作系统性综述。首先,对3D打印电机的发展脉络进行简要概括。其次,分别对3D打印铁心、磁钢、绕组,以及散热和机械支撑结构的研究现状进行总结,并与传统工艺加工的样件进行性能对比。随后,介绍了适用于增材制造的结构设计方法——拓扑优化。最后,根据目前的研究情况归纳了3D打印电机未来的发展趋势和面临的挑战。     

计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法

故障过程中双馈风机Crowbar投入与不投入的暂态响应特性差异明显,因而在风电场等值中场内机组Crowbar状态是一个良好的机群划分指标。然而,双馈风电场与单台机组间故障特性的差异性,使得现有采用单机模型来识别场内机组Crowbar状态的方法存在识别不准确的问题,从而降低风电场等值建模精度。为此,该文提出一种计及Crowbar状态改进识别的双馈风电场等值建模方法。通过分析风电场故障特性,构建Crowbar状态特征向量;收集风电场各工况下的样本数据,建立基于支持向量机(support vector machine,SVM)的识别模型。在新工况下,依次以Crowbar状态识别结果和输入风速为分群指标对场内机组进行机群划分,从而建立风电场等值模型。仿真算例结果表明,该文提出的基于SVM的Crowbar状态识别方法在各个故障场景下相较于传统方法均有较好的识别效果,所建立的等值模型与详细模型故障暂态特性十分吻合,等值方法合理有效。