直流输电系统换相失败探讨

换相失败是高压直流输电系统逆变器最常见的故障之一,以天广直流输电系统为例,简介南方电网采用德国siemens直流输电技术的各直流输电系统中换相失败的检测、故障恢复及相关后备保护,并结合实例和RTDS实时仿真初步探讨了换相失败故障过程中低压限流功能可能带来的不良影响、交直流混联系统间的相互影响等问题,这不仅有助于直流输电系统运行维护工作,还为交直流混联系统的进一步研究提供了有益的参考.最后还比较了ABB直流输电换相失败相关技术,并提出了一些建议.     

直流输电系统换相失败探讨

换相失败是高压直流输电系统逆变器最常见的故障之一,以天广直流输电系统为例,简介南方电网采用德国Siemens直流输电技术的各直流输电系统中换相失败的检测、故障恢复及相关后备保护,并结合实例和RTDS实时仿真初步探讨了换相失败故障过程中低压限流功能可能带来的不良影响、交直流混联系统间的相互影响等问题,这不仅有助于直流输电系统运行维护工作,还为交直流混联系统的进一步研究提供了有益的参考。最后还比较了ABB直流输电换相失败相关技术,并提出了一些建议。     

计及换相动态的直流换相失败在线预警方法

单一直流换相失败易引发其相邻直流同时换相失败,严重时将造成直流闭锁引发连锁故障,开展多馈入直流换相失败预警研究及预防对保障电力系统安全稳定至关重要。提出了基于预测换相电压-时间面积的多馈入直流换相失败在线预警方法。首先,通过解析直流换相过程中的交流电压、直流电流动态,实现对换相电压-时间积分面积的实时预测。其次,基于前述预测方法从单一直流系统到多馈入直流系统推导了直流输电换相失败预警系数,并对该系数的主要参数进行了整定。然后将该系数引入换相失败预防控制环节为例说明其应用方式。最后,在PSCAD/EMTDC平台中分别基于CIGRE HVDC模型及多馈入模型验证了所提直流换相失败预警系数的正确性及对换相失败预防的指导性。     

南方电网直流换相失败机理及判别方法*

换相失败是高压直流输电系统最常见的故障之一。对导致换相失败的因素进行了分析,指出交流系统故障、丢失触发脉冲或门极控制回路故障、阀发生误触发、逆变器发生阀短路等是导致换相失败的主要因素。介绍了西门子和ABB两种技术路线在南方电网直流工程中的控制保护的应用情况。最后,提出一种通过TFR故障录波判断是否发生换相失败的方法,为各直流工程运行维护人员提供参考。     

直流换相失败原因及影响分析

直流换相失败是影响电网安全的重要故障之一,通过分析直流换相失败的机理,归纳了影响直流换相失败的主要影响因素,并通过故障分析展示了直流换相失败对电网安全的影响。     

基于电压时间换相面积预测的换相失败抑制方法

提前触发控制是降低高压直流输电系统换相失败发生概率的一种重要方法,精准的提前触发是该方法抑制换相失败的关键.根据换相电压时间面积理论,提出了一种基于换相电压时间面积预测的换相失败抑制方法.该方法不仅计及了故障后直流电流的变化,还通过换相面积的测量间接计及了故障后换相角以及等效换相电抗的变化.同时,该方法具有较清晰的物理...     

基于控制保护的高压直流输电系统换相失败抑制方法综述

换相失败是基于电网换相换流器的高压直流输电(line commutated-converter based high voltage direct current,LCCHVDC)常见故障之一,增强高压直流输电系统换相失败的抵御能力是目前我国电网发展的研究重点之一。首先,分析换相失败的机理和影响因素;其次从故障检测判断、首次换相失败抑制、后续换相失败抑制3个方面,对基于控制保护的换相失败抑制方法进行详细的梳理和分析;最后,针对换相失败多种影响因素动态耦合、换相过程高度离散化、后续换相失败产生机理不明,导致抑制换相失败的控制保护策略存在盲目性、滞后性、主观性等问题,指出换相失败多影响因素耦合规律研究、离散化换相过程连续化研究、计及控制行为的后续换相失败抑制研究是未来换相失败抑制方面研究的重点。     

抑制直流输电换相失败方法研究

通过剖析换相失败机理,分析发生换相失败的主要原因是基于电网换相换流器的高压直流输电采用的换流元件晶闸管为半控型器件。当关断角小于其固有极限关断角时便会发生换相失败,换相失败会引起换流变压器直流偏磁、换流阀过热、送端电网过压和发电机组脱机等问题,严重情况下可能进一步导致直流闭锁,存在引发大面积停电的风险。整理并总结已有的抑制换相失败的措施,并对这些措施进行分类阐述,一是通过修改控制器定值,二是通过增加额外的组件或设备抑制换相失败,三是进行换流器拓扑局部改造,最后指出了亟待研究的问题,为当前及今后的研究提出可行的技术思路。     

预防多馈入直流输电系统换相失败的直流功率控制方法

为了预防多馈入直流输电系统换相失败及同时换相失败的问题,提出了一种直流功率控制方法。在定量分析直流功率对逆变侧换流母线电压影响的基础上,利用回降故障直流功率、增大系统电压稳定裕度的方法防止换相失败。该方法根据逆变器之间的相互作用关系,将多馈入直流输电系统换相失败分为2种不同场景,针对不同场景设计了相应的直流功率控制策略,并给出了对应的直流功率控制启动判据,计算了直流功率调节量及其调节速率。在PSCAD仿真平台搭建多馈入直流输电系统模型,所提出的直流功率控制方法能够有效避免多馈入直流输电系统换相失败及同时换相失败。     

基于经验模态分解与动态神经网络的短期负荷预测

提出了采用经验模态分解(EMD)、动态神经网络与BP型神经网络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用EMD将非平稳的负荷序列分解,然后根据分解后各分量的特点构造不同的动态神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。     

基于Elman神经网络的油浸式电力变压器故障诊断

油浸式电力变压器的运行状态直接影响到电力系统的安全与稳定,对其进行故障诊断具有重要的现实意义。依据Elman神经网络具有动态处理数据及对历史数据敏感的能力,提出了将它用于油浸式电力变压器的故障诊断新方法,并给出了其具体的实现,同时对故障诊断的结果,将Elman网络与BP网络进行了比较。检测结果表明,Elman网络具有区别油浸式电力变压器不同故障类型的能力。     

基于Elman神经网络的传感器故障诊断研究

针对传统的传感器故障诊断技术的不足,提出一种基于Elman神经网络的故障诊断方法,建立了Elman网络故障诊断模型,利用小波包分解方法获取用于训练神经网络的特征能量谱,对所建立的模型进行训练。为了检验模型的实际诊断能力,以某动力系统管路流量传感器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并和标准BP神经网络的诊断结果进行对比。仿真结果表明:基于Elman神经网络的故障诊断速度更快、准确率更高、泛化能力更强,验证了所提出方法的实用性和有效性。     

基于小波神经网络的可更换电路单元故障诊断

文章提出了一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。这种方法采用正弦信号作为被测电路的输入激励,在时域中对输出信号采样来构造神经网络的训练和测试样本,将自适应学习率及附加动量BP算法训练后的小波神经网络应用于某装备可更换电路单元故障诊断中。仿真试验表明,该方法减少了故障诊断时间和提高了网络的平均诊断正确率。     

基于改进型小波神经网络的灭火系统故障诊断

在装甲车辆灭火系统故障诊断中,小波神经网络算法能将故障诊断定位到元件级,但各元件存在容差,导致参数变化的连续性和随机性使得诊断率不高。为了提高小波神经网络算法在灭火系统中的诊断率,针对网络在运行过程中存在着收敛效果差、训练误差大及容易陷入局部极小值的缺点,网络无法继续训练和测试,提出一种以增加动量的小波自适应神经网络的改进型算法,可以使网络运行更稳定,学习速率更快。经MATLAB仿真实验表明改进后的算法诊断率远高于普通算法。     

考虑直流电流变化的HVDC系统不对称故障换相失败分析

目前高压直流输电系统逆变侧发生不对称故障时,采用最小关断角判别法判别换相失败,其研究仅考虑电压因素,预测效果不理想.针对此问题,通过对换相失败机理和影响因素的分析,认为直流电流上升与交流电压下降均会使关断角减小,将直流电流与交流电压解耦,得到一个仅含电压变化率的逆变侧关断角表达式作为判据.该判据可依据对直流线路和逆变侧...     

基于BP神经网络的变压器故障诊断及其应用

针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法.通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性.     

基于深度卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对传统浅层轴承故障诊断方法依赖于人工特征提取和诊断专业知识从而缺乏自适应性问题,结合卷积神经网络善于识别二维形状的特点,提出一种基于深度卷积神经网络的故障诊断方法(DCNN)。首先,为充分展现滚动轴承故障特征信息,利用短时傅里叶变换得到滚动轴承振动时间序列的二维时频谱;其次,通过卷积神经网络自适应提取时频谱中不同故障特征;最后,将提取的轴承故障特征利用Softmax分类器输出诊断结果,实现轴承故障诊断。通过实测故障轴承数据对该方法进行验证,结果表明DCNN在多故障、变负载的轴承故障诊断准确率高达99.9%,证明了所提方法具有良好的泛化性能和可行性。     

抑制直流连续换相失败的直流电流指令值优化策略

为抑制直流系统连续换相失败,通过分析换相失败机理,得出直流电流上升与逆变侧交流系统电压降低是造成首次换相失败的主要原因。研究直流首次换相失败后恢复阶段时的控制系统动作特性与电气量变化规律,得出在换相失败恢复期间,逆变侧直流电压的快速恢复会引起直流电流指令值的快速上升,逆变侧切换为定电流控制,由于在控制过程中未考虑直流电流上升对关断角的影响,会导致控制系统失去关断角的控制权从而引起直流连续换相失败。基于此,提出一种考虑关断角的直流电流指令值优化控制策略,结合低压限流控制抑制连续换相失败的发生。最后,基于PSCAD/EMTDC仿真软件与国际大电网会议直流标准测试模型(CIGRE HVDC)验证了所提控制策略的有效性。     

一种基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法

本文针对模拟电路提出了1种新的基于紧致型小波神经网络的故障诊断方法。该方法首先利用小波变换和主成分分析对故障信号进行预处理,然后用处理后的故障特征数据对小波神经网络进行训练和测试。仿真实验表明,该方法比普通神经网络方法训练速度更快,诊断准确率更高。     

基于Elman型网络的凝汽器故障诊断研究

把Elman神经网络和模糊理论相结合,对凝汽器故障进行诊断.用Matlab7.0矩阵式运算语言开发出凝汽器故障诊断系统.在网络训练过程中证实了Elman网络相对前向型网络的优越性.并以系统的诊断实例说明该方法对于运行人员的指导意义.