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991.
小电流接地系统单相故障选线中,目前频带的选择方法中被广泛采用的是首容性频带方法,但是这种方法易受配网运行方式、线路参数不精确等因素的影响。为了克服以上缺点,提出一种基于矩阵束算法的配电网单相接地选线频带自适应获取方法。频带下限在不接地系统中为0,经消弧线圈接地为150 Hz;频带上限的确定方法为首先通过矩阵束算法提取各出线零序电流的共有频率以及对应的相位,然后找到满足相位关系的最大频率,此最大频率就是频带的上限。PSCAD仿真和故障录波验证了该方法在各种故障情况下的有效性。此方法有望提高小电流接地系统单相接地故障时的选线正确率。 相似文献
992.
提出了一种基于Stehfest算法的双端测距方法。该方法采用配网单相接地故障后半周期内的零序电压、电流暂态信息,由Prony算法得到其时域表达式,利用零序网络以及线路分布参数的象函数模型,在不考虑线路零序参数的频率特性和考虑其频率特性两种情况下,分别列写出线路的象函数测距方程。通过Stehfest算法对测距方程进行数值反演计算,并用搜索法求取区间内测距方程的最小值,得到方程的数值计算矩阵,进而以该矩阵行元素平方和最小为目标,确定故障距离。大量的EMTP-ATP仿真实验验证了该方法的正确性。 相似文献
993.
电容器组是电网中的重要设备,常有内部轻微故障的发生,若无法及时发现,将逐步发展为严重故障,导致电容器组的损坏。为解决此问题,根据电容器组早期单个元件损坏的理论特征分析,提出了针对电容器组早期内部元件故障的一个全新的预警方法:LC振荡频率变化量法。该方法通过采集放电PT电压和母线电压,计算出串联电抗器与电容器形成的LC回路的振荡频率,记录该频率初始值。再通过电容器运行过程中该频率的变化量进行预警判断。该方法的优点是判别精度高,且能判断出故障相别,可以躲过系统电压的波动。根据预警方法的需求,设计了专用的电容器组的在线监测和预警装置,并将这些方法实现了工程应用。通过现场运行的各种数据也验证了所提新的预警方法。该装置方便了电容器组的运行管理,并为其早期故障的及时发现提供了新的途径。 相似文献
994.
为了在线抑制区间低频振荡,提出了一种基于广域信息的发电机电压控制方法。在发电机机端电压调整对系统振荡模式阻尼影响机理基础上,分析了电压控制对局部振荡模式和区域振荡模式的影响。基于发电机主导振荡模式下参与因子计算进行控制点选取;通过参与振荡的发电机分群计算两群机组振荡相角的均值,判别相角均值大的机群为领前群并提升领前群机组的电压;基于机组的调度区域属性区分局部振荡模式和区域振荡模式。南方电网算例分析结果表明,该方法能有效抑制低频振荡,证明了方法的正确性和有效性。 相似文献
995.
高速铁路牵引供电系统不同的负荷模型将得到不同的节点导纳矩阵,从而对谐波谐振幅度、频率产生较大的影响。利用复矩阵模态分析研究不同高速列车的谐波模型对高速铁路牵引供电系统谐波谐振特性的影响规律。将利用频谱分析得到的驱动点阻抗变化曲线与三种不同负荷谐波模型得到的模态幅值和频率敏感度分析进行对比。结果表明,不同的谐波模型在相同的谐振模态下得到了相近的谐振频率区域。 相似文献
996.
级联H桥型变换器CHB(cascaded H-Bridge)由于其笨重、复杂的多绕组移相变压器,限制了其向更高电压/功率等级电机驱动中应用。而模块化多电平变换器MMC(modular multilevel converter)的拓扑结构相比CHB可省去其笨重、复杂的移相变压器,因而更希望能够采用MMC来实现更紧凑、更灵活的电机驱动解决方案。但需要指出,MMC与CHB实际上存在很多不同之处,至今还没有文献对这两种拓扑各方面性能进行过系统的比较。为此,文中首次详细对比了MMC与CHB在电路结构、工作原理、元件数量、PWM调制方法、谐波性能等方面的优缺点,并探讨了MMC在电机驱动应用中需要面对的电容电压平衡问题、环流问题、启动预充电问题、以及低频运行时的电容电压波动等问题,并给出了相应的解决方法与一些基本的实验验证,旨在为模块化多电平换流器在电机驱动应用中的推广提供一点抛砖引玉的作用。 相似文献
997.
998.
999.
数字式电火花堆(EDD)修复仪辅助电源需满足为焊枪电机供电、保证数字芯片工作及实现多路输出和电气隔离。传统辅助电源设计方式存在转换效率低、功率密度小、易受干扰、功率等级低等缺点。采用定频LLC谐振变换器加同步Buck两级拓扑的新式辅助电源设计方案,利用高频LLC谐振变换器的软开关能力,可缩小电源体积、提高转换效率,且能实现多路输出间电气隔离,避免相互干扰。通过与传统的辅助电源作比较,突出了所提新式辅助电源的优点,并详细分析了新式辅助电源的工作原理和控制方式,最后通过一台实验样机验证了新式辅助电源的可行性。 相似文献
1000.
Zhengbing Yan Bi‐Ling Huang Yuan Yao 《American Institute of Chemical Engineers》2015,61(11):3719-3727
In batch processes, multivariate statistical process monitoring (MSPM) plays an important role for ensuring process safety. However, despite many methods proposed, few of them can be applied to batch‐to‐batch startups. The reason is that, during the startup stage, process data are usually nonstationary and nonidentically distributed from batch to batch. In this article, the trajectory signal of each process variable is decomposed into a series of components corresponding to different frequencies, by adopting a nonparametric signal decomposition technique named ensemble empirical mode decomposition. Then, through instantaneous frequency calculation, these components can be divided into two groups. The first group reflects the long‐term trend between batches, which extracts the batch‐wise nonstationary drift information. The second group corresponds to the short‐term intrabatch variations. The variable trajectory signals reconstructed from the latter fulfills the requirements of conventional MSPM. The feasibility of the proposed method is illustrated using an injection molding process. © 2015 American Institute of Chemical Engineers AIChE J, 61: 3719–3727, 2015 相似文献