基于环流量的同杆四回输电线路故障选线

为了消除同杆四回线导线间的耦合问题,基于先线间解耦、再相间解耦的顺序,利用矩阵变换的方法提出了一种新的同杆四回线相模变换分析方法。在此基础上结合各单回线故障时的边界条件,对不同回线各种故障情况下各序环流量之间的相位关系进行全面分析。利用不同回线故障时各环流量间的相角差至少相差90°的特点,提出了一种不受系统阻抗影响的基于环流量相角差的同杆四回线故障选线方法。大量的ATP/EMTP仿真验证了该方法的准确性和有效性。     

基于18相风力发电系统的最大功率跟踪控制策略研究

多相电机具有转矩大、 转矩脉动低以及容错性高的特点,适用于低速大功率场合.提出一种基于18相直驱永磁同步发电机的风力发电系统,该系统由18相电机、三相桥式不控整流器、并联隔离型DC/DC变流器和模块化多电平变流器构成.通过理论推导得出在最大功率点时,三相桥式不控整流器的输出电流为一恒定值,因此只需控制输出电流恒定即可实现最大功率跟踪.与传统控制方法相比,该控制方法复杂度显著降低.此外,对并联的隔离型DC/DC变流器输入电流进行反序分配,从而调节DC/DC占空比,维持模块化多电平变流器能量平衡.最后在Matlab/Simulink软件平台下搭建了相应仿真模型,仿真结果验证所提控制方法的有效性.     

兴安直流工程交直流系统谐振影响因素分析及其抑制措施

针对兴安直流工程出现的谐振放大问题,研究了谐振抑制机理。基于同时考虑送、受端交流系统和直流系统的阻抗等值网络,通过频率扫描法研究等值网络的阻抗特性和谐振抑制稳定性,结果证实兴安直流工程交直流系统在特定频率附近存在谐振风险,与暂态仿真结果和现场振荡现象一致。对直流振荡特性的影响因素进行了仿真分析,提出改造直流侧网络阻抗的谐振抑制方法。仿真结果验证了所提策略对谐振抑制的有效性。最后,将所提策略应用于兴安直流工程,典型运行方式下未再出现谐振现象。     

采样频率对直流线路行波保护的影响

结合直流线路行波保护原理及各判据的实现方法,利用云广±800 k V直流输电系统的PSCAD/EMTDC仿真模型,从采样数据不确定性、区内外故障区分度、暂态干扰等方面分析了不同采样频率对直流线路行波保护各种判据的影响,结果表明采样频率的变化主要会对直流线路行波保护中的电压变化率判据产生较大影响。最后从整体性能角度给出了直流线路行波保护采样频率选取的建议。     

基于虚拟电流网络的换流器最后断路器保护

目前,换流器最后断路器保护存在可靠性差、逻辑复杂或预警性不足等问题,实际工程也出现了换流器最后断路器保护误出口事件。为此,文中首先梳理了实际工程换流器最后断路器保护的实现策略,并在换流器最后断路器电流回路特征分析的基础上,构造了虚拟交流出线电流网络和虚拟母线电流网络,继而提出了一种基于虚拟电流网络的换流器最后断路器保护算法,从原理上解决了最后断路器识别问题。所提算法与实际工程应用的算法进行了对比测试,测试结果表明所提算法可正确地识别最后断路器,原理清晰可靠,且有效地避免了实际工程中算法逻辑复杂、需要遍历等问题。     

HVDC单极闭锁暂态特性的桥差保护动作分析

针对高肇直流工程一起桥差保护动作导致单极闭锁的紧急停运事件,介绍了该事件发生的经过和保护动作原理,研究了直流输电工程双极转单极大地运行瞬间换流变压器的暂态响应特性,阐述了造成本次动作时间的根本原因。研究结果表明,在系统的零序等值回路里,零序电压的变化或零序阻抗的变化,是导致中性点零序电流出现暂态偏置的原因。在零序电流偏置的暂态过程中,接地极线路近区遭受雷击,导致入地电流续流并通过近区大地进入换流站地网,换流变压器出现直流偏磁饱和,暂态传变特性导致换流器Y桥和D桥电流差过大,在200ms后达到桥差保护动作条件,换流器桥差保护动作。最后,针对上述问题,给出了整改措施,并起到了良好的工程应用效果。     

考虑频变特性的直流线路故障行波精确计算方法及应用

输电线路参数存在频变特性,若在直流输电线路故障行波暂态计算中将其等效为固定不变的常数,则必然会导致计算误差增大。为此,文中基于叠加原理提出了适用于任意波形的时序波阻抗矩阵,以描述行波电压和电流间时域的频变关系;此外,利用双指数波对行波波形进行拟合,以获取更高的计算精度。在此基础上,将所提出的方法应用于直流线路故障测距,提出了一种考虑直流线路频变特性的故障定位新方法。基于PSCAD/EMTDC的实际直流工程算例的大量仿真测试表明,所提行波暂态计算方法能有效计及直流线路参数频变特性,对暂态行波的计算更精确,进一步提高了故障测距精度。     

知识图谱框架下基于深度学习的HVDC系统故障辨识

为加快电力系统数字化转型,保证高压直流输电(high voltage direct current, HVDC)系统高质量安全运行,有必要通过智能技术充分挖掘、提炼HVDC系统日常调控、运维等阶段积累的海量数据和丰富管理经验,从而构建知识图谱辅助工作人员对故障进行诊断和处理。提出了一种基于小波变换和深度学习的HVDC系统故障诊断方法。首先,采用小波变换将换流站的故障录波数据(单相接地、相间短路和阀组短路)转换为二维时频图像,并采用数据增强技术来进一步扩充样本数据集。然后,利用ResNet50网络来实现HVDC系统的故障诊断。根据实验结果,所提方法在训练集的分类精度为93%,在测试集的分类精度为82%,证明了该方法的有效性,为HVDC系统的故障诊断提供了一种新的可行性路线。为了进一步验证所提方法,将其与GoogleNet、VGG16、AlexNet、SVM、决策树和KNN等方法进行对比,对比实验结果表明,所提方法在HVDC系统故障诊断中的表现更加出色。     

基于环流量的同杆四回输电线路故障选线

为了消除同杆四回线导线间的耦合问题,基于先线间解耦、再相间解耦的顺序,利用矩阵变换的方法提出了一种新的同杆四回线相模变换分析方法.在此基础上结合各单回线故障时的边界条件,对不同回线各种故障情况下各序环流量之间的相位关系进行全面分析.利用不同回线故障时各环流量间的相角差至少相差90°的特点,提出了一种不受系统阻抗影响的基于环流量相角差的同杆四回线故障选线方法.大量的ATP/EMTP仿真验证了该方法的准确性和有效性.     

基于集成学习的高压直流输电系统故障诊断

以某西南电网变电站出现的4种故障的实测数据作为数据集,针对高压直流输电(high voltage direct-current, HVDC)系统的故障诊断设计出一种基于集成学习(ensemble learning, EM)的故障诊断方法,显著提升了故障诊断的速度、精度和鲁棒性。首先,对4类故障数据进行数据预处理,同时对故障数据的特征进行提取并完成训练,使用故障数据标签对故障数据集进行均分权重。然后,计算当前弱分类器对带权重数据集的分类误差,并计算当前分类器在强分类器中的权重。最后,更新训练样本权值的分布得到强分类器,根据训练好的模型对不同数据集下的故障类型进行辨识实验。通过与BP神经网络故障诊断模型对比,所提出的方法在多组测试中可以达到89%以上的诊断准确率,错误率较低并且鲁棒性强,有利于HVDC系统的故障识别和快速诊断。