电磁式电压互感器谐波电压测量准确性的仿真与试验研究

在分析电磁式电压互感器(TV)的结构和工作原理的基础上,对TV的谐波等效电路进行了介绍,并对简化谐波等效电路及其传递函数进行了分析.根据TV的谐波等效电路建立了Simulink仿真模型,通过仿真计算,探究其对不同频率下的谐波电压测量的准确性.设计了相应的物理试验平台,开展了TV谐波测量误差分析的试验研究.仿真和试验结果表明,低次谐波下TV能进行准确的测量,而当谐波次数较高时TV的测量误差随之增加,不满足测量准确性要求.     

大型发电机1.4T下定子铁心试验方法研究与应用

研究了以6kV厂用母线作为励磁线圈电源直接合闸进行大型发电机1.4T下定子铁心试验的方法。与以往采用的传统试验方法相比，具有设备简便灵活、现场条件易满足、测试灵敏度高等特点，现场实际应用中取得很好的检验效果，在电厂大修中及时发现并消除了发电机定子铁心故障。     

基于1/2周期重构DFT的瞬时谐波电流检测

结合带通滤波器的瞬时谐波检测方法,设计了基于1／2周期重构离散傅里叶变换带通滤波器的谐波检测系统。该带通滤波器在基频处幅值为1,在各次谐波处幅值为0,且在基频处的相频特性过零点。系统通过带通滤波器分离出基波分量,再从原电流中减去基波分量得到谐波分量。计算量小于快速傅里叶变换。理论和仿真表明,系统可检测电路稳态和暂态谐波．且缩短了动态响应时间,改善了滤波器的跟踪性能。     

基于回路模态分析法的串联谐波谐振评估

串联谐波谐振发生时会造成系统过电压,损坏电力设备,影响系统正常工作。为了解决此问题,需获得准确的串联谐波谐振频率,从而控制谐波源产生与此相应的谐波。由于串联谐振的发生与回路密切相关,不能用节点阻抗矩阵来分析串联谐振问题,据此提出一种分析网络回路阻抗矩阵以获得串联谐振频率及相关支路信息的模态分析方法。仿真分析所得串联谐波谐振频率与频谱分析的比较结果证明此方法正确。理论分析和算例研究证明,该方法是电力系统谐波谐振分析的有效工具。     

基于改进级联神经网络自适应电网谐波检测

为克服电网谐波检测快速性与稳定性矛盾,基于神经网络自适应原理提出了一种级联神经网络自适应电网谐波检测的改进系统。改进级联系统初级运用大步长常规LMS(Least Mean Square)自适应神经网络单元提高检测跟随性能,次级通过嵌入均值滤波环节平滑权值波动的策略构造新的自适应神经网络单元,保证次级神经网络单元具有良好的电网谐波检测稳态精度。运用传递函数Z域变换分析嵌入均值滤波环节的电网谐波检测自适应神经网络单元的稳定性能,运算推导新的级联次级神经网络自适应单元的步长约束条件,保证改进系统既能够有效地提高电网谐波检测的跟随性能同时又可以提高检测的稳态精度。仿真实验表明改进的级联神经网络自适应系统能有效提高电网谐波检测动态性与精确性。     

基于交直流微电网的智慧能源站拓扑结构研究

“多站合一”的智慧能源站是未来变电站发展的新模式,其中变电站供电系统是保证智慧能源站可靠运行的关键。针对变电站站用交直流系统,计及当前交直流微电网技术进步,提出了智慧能源站供电系统采用交直流微电网的方案,并对交直流微电网电压等级、拓扑结构进行分析。通过对供电可靠性和经济性进行比较,说明交直流微电网的新型结构优于传统结构,验证了智慧能源站新型交直流微电网拓扑结构的可行性及技术优势。     

基于区间泰勒展开的不确定性潮流分析

区间算法已经在电力系统不确定性潮流计算中得到了成功应用。然而,迭代法类的区间潮流计算方法由于将区间运算嵌入到了牛顿迭代过程中,使得区间潮流计算过程复杂、计算量大,为此提出基于区间泰勒展开的不确定性潮流计算方法。该方法在建立含区间变量潮流计算数学模型的基础上,利用区间泰勒展开将采用直角坐标系的区间潮流方程求解问题等价转化为三个确定性的代数方程组求解。算例测试结果表明了所提算法在计算精度上高于区间迭代法,与区间迭代法和蒙特卡洛法相比,可以获得良好的加速效果。     

智能变电站信息物理融合可靠性评估方法

智能变电站具备信息物理融合系统特征,其可靠性评估应从信息物理系统视角展开.分析了智能变电站物理侧和信息侧的可靠性因素及其相互影响,提出了考虑设备重要度的二次设备可靠性指标和考虑传输数据可靠性的通信链路可靠性指标,并给出了设备重要度的层次分析模型;指出智能变电站可靠性评估应考虑电网扰动和复杂运行状态对量测信息正确性的影响...     

电能计量误差分析与电能计费问题的讨论

在电力市场化的条件下如何计算谐波电能和暂态电能,谐波电能和暂态电能损耗由谁承担,以及这部分损耗采取何种计费标准,都是亟待解决的问题.本文首先分析了瞬时功率的构成,得到有功功率的公式,接着探讨了前置滤波器对电能计量的影响、暂态情况下的电能计量问题和用户类型对电能转换的影响,最后对有功计费提出了一些建议.     

基于TLS自学习算法的谐波检测

基于Newton算法,本文导出了一种用于TLS估计的自学习算法,讨论了它在谐波检测中的应用。证明LMS算法和约束反Hebbian自学习算法(Constrained Anti-Hebbian Learning Algorithm)是本文提出的算法的两个特例。仿真结果表明,该算法的噪声剔出能力和收敛速度优于LMS算法和Constrained Anti-Hebbian自学习算法。