基于改进ΔU-I轨迹法的变压器绕组变形在线检测方法

绕组变形是电力变压器最容易发生的故障之一,未及时检测到的绕组变形增加了变压器发生灾难性事故可能性。为了准确灵敏地检测出任何轻微的绕组变形,在原有ΔU-I轨迹法的基础上提出了改进方法。文中首先阐述了原有方法的原理,并通过仿真说明了其在应用中所存在的缺陷。基于原有方法的不足,提出了负载标准化方法,解决了原方法在实际应用中受负载影响较大的问题;在此基础上,进一步提出了改进方法,并探究了测量误差对原方法和改进方法的影响情况。仿真结果表明,与原方法相比,改进方法在反映轻微绕组变形时具有更高的准确度和灵敏性。     

0kV “４TV”接线中TV烧毁故障分析

理论分析认为10kV中性点不接地系统中采用"4TV"接法能有效消除电磁式TV铁磁饱和谐振过电压,防止其烧毁,但是实际运行中单相接地故障时"4TV"接法也发生TV烧毁情况。分析单相接地故障时TV烧毁原因,并针对故障原因提出"4TV"接线改进优化措施。     

一种基于绝缘摇测判断的配网接地故障查找法

在电力系统中,配网结构复杂,是电力系统中的重要部分.如果配网出现故障,通常排除或者解决会非常麻烦.因此,寻求一种快速查找故障的方法,并采取积极有效的应对策略,可以缩短故障设备抢修时间,最大限度减少停电时间.本文基于绝缘摇测判断法,探索了一种快速定位配网故障的方法,提出配网故障整体绝缘遥测法.     

脉冲参数对激活动作电位强度阈值影响的仿真研究

电刺激激活神经元动作电位的最小刺激强度(强度阈值)与所施加脉冲的参数有关。然而,目前学者大多关注于刺激脉宽对强度阈值的影响,而频率作为重要刺激参数,其对强度阈值的影响鲜有报道。为此,基于HH模型和电缆模型,建立神经元动作电位传输模型,在初步探索电脉冲刺激激活神经元动作电位阈值效应的基础上,系统探讨脉冲宽度、频率对该强度阈值的影响关系。研究结果表明:当刺激强度大于强度阈值时,动作电位激活并沿神经元轴向传导,轴向各处动作电位仅时延不同;当刺激强度小于该强度阈值时,无动作电位产生,轴向各处跨膜电位受外部刺激影响产生波动,且距离刺激点越远,波动越小。当刺激脉宽较宽(3 ms)、频率较低(100 Hz)时,电刺激激活动作电位的强度阈值几乎不随刺激参数的变化而变化;当脉宽较窄(3 ms)时,脉宽越宽,该强度阈值越低,且在对数坐标轴中随脉宽的增加线性下降;当频率较高(300 Hz)时,频率对强度阈值的影响与脉宽相似,强度阈值随频率的增加而显著下降,且在对数坐标轴中为线性降低。该研究可为后续电刺激疗法中脉冲发生器的设计和神经调控技术中刺激参数的选择提供理论支撑与指导。     

基于两起事件分析的10kV电缆开断作业优化设计

简要介绍并分析了两起10kV电缆开断事件,从施工安全角度出发,提出了10kV电缆开断作业的优化设计,为相关工作人员提供参考。     

考虑接地导体时500kV开关场内的工频电场

为了深入研究变电站内工频电场在有无考虑站内电气设备接地体影响时的分布情况,推导了计算开关场内工频电场的三维模拟电荷法,以500 k V变电站为例,对变电站500 k V开关场及各类电气设备的接地体进行模型建立与工频电场分布的计算分析。首先,通过仿真结果与实测结果的对比,验证所建模型的正确性;然后分析了变电站站内有无电气设备接地体影响时的工频电场分布情况。文章方法为考虑接地体影响时站内工频电场的计算与分析提供了一种有效、快捷的途径。     

变电运行设备维护与常见故障处理

变电运行设备是电力系统的关键组成部分之一。变电运行设备的正常运转,是我国居民用电可靠、安全的一大保障。但在实际使用过程中,变电运行设备也存在较多的问题,需要适时对其进行检修与维护。本文将主要围绕变电运行设备的维护与常见故障的处理方法展开讨论。     

浅谈大数据管理在基层供电企业的应用与发展

大数据的应用越来越广泛,将大数据思维应用到管理中已是大势所趋。目前基层供电企业存在基础数据质量不高影响大数据的采集、管理效果还未被完全认可影响大数据的应用、专业管理壁垒影响大数据价值扩展、不能准确定位而盲目应对大数据潮流等问题。从基层供电企业业务部门和运监人员两个方面,列出了几个数据分析案例,认为大数据管理在基层供电企业应用尚处在初级阶段,提出几点建议以在未来的管理中占据主动地位,同时展望大数据管理在基层供电企业的应用场景。可以预见,随着技术的进步和更多人员的参与推动,大数据将在基层供电企业更多的管理事项中发挥更大作用。     

电力大数据应用综述

电力大数据具有真实性高、时序性强、数据量大的独特优势,深入挖掘电力大数据的应用潜力是目前电网企业应对经济下行、提质增效的重要手段.首先介绍了电力大数据的国内外研究现状,其次阐述了电力大数据在居民互动用能、企业智慧运营、政府政策制定方面的应用,最后提出了该技术在具体应用时所面临的困难与挑战.     

浅谈大数据管理在基层供电企业的应用与发展

大数据的应用越来越广泛,将大数据思维应用到管理中已是大势所趋。电力大数据是指各种数据采集渠道收集到的海量业务数据的集合,具有数据量大、时效性强、使用价值高等特点。国网、南网等电网企业早已嗅到了大数据的价值,采取了很多措施,及时作出了必要的战略部署。目前,基层供电企业的业务部门开明人士和运监人员正开始数据管理尝试,还处在起步阶段,面临诸多问题需要解决。本文列出的几个数据管理分析案例,是基层供电企业在大数据管理方面的“星星之火”,提出面对大数据潮流基层供电企业可主动作为的几点建议,以在未来的大数据管理潮流中占据主动地位,并展望大数据管理在基层供电企业应用的场景。