变压器励磁涌流产生机理及抑制措施

对水电站变压器励磁涌流的产生机理进行了研究,同时,针对不同运行情况下变压器励磁涌流所产生的不同冲击电流波形,提出了在设计变压器保护装置时抑制励磁涌流的措施,以便解决变压器设计时的保护问题。     

小波变换在变压器励磁涌流识别中的应用

为防止励磁涌流导致变压器的差动保护误动作,本文提出了一种以小波系数分布为判据的励磁涌流识别的新方法。该方法以小波变换中多分辨分析为理论依据,通过小波变换后对所得二尺度上的小波系数进行提取,计算其方差变化率来表示小波系数的变化情况,并设定合理的阀值,来对励磁涌流与故障电流进行区分。应用MATLAB工具箱搭建变压器励磁涌流与故障电流仿真模型,进行大量仿真,仿真试验结果表明,该方法能够快速有效的对励磁涌流与故障电流进行识别判断,克服了传统方法的不足,保证差动保护的正确动作,具有很高的应用前景。     

V/V接线牵引变压器励磁涌流建模及特征分析

励磁涌流不仅易导致变压器差动保护误动作,甚至损坏绕组。针对V/V接线牵引变压器空载合闸或外部故障切除恢复供电时会在一次侧产生较大励磁涌流问题,分析了励磁涌流产生的机理以及影响因素。研究发现励磁涌流与合闸初相角、剩磁以及铁芯饱和特性密切相关。利用Matlab软件对牵引变压器合闸涌流进行仿真验证,计算分析结果与理论分析一致,为励磁涌流的识别、抑制以及差动保护优化设计提供了基础。     

变压器主保护新判据的研究

针对传统的变压器主保护无法正确识别变压器励磁涌流与内部故障电流的问题,提出了一种基于差动电流间断角的变压器主保护新判据。该判据采用sym4小波变换对变压器励磁涌流及内部故障电流信号进行处理,得出两者在d1尺度下间断角的明显差异特征,从而可正确区分变压器励磁涌流与内部故障电流。仿真结果验证了该判据的有效性。     

基于改进串联合闸电阻的变压器励磁涌流抑制研究

在利用合闸电阻抑制变压器轻载或空载合闸时产生励磁涌流的基础上,提出一种在合闸电阻上串联适当电容器的改进方法。该方法在原有的合闸电阻上串联电容,通过适当选取电容的容值,以减少励磁涌流的大小,加快励磁涌流的衰减速度。将该方法与分相合闸技术相结合,可最大程度实现变压器励磁涌流的抑制。仿真实验结果验证了该方法的可行性。     

广义S变换鉴别电力变压器励磁涌流特征量的仿真研究

针对电力变压器励磁涌流所引起的变压器差动保护误动作,采用广义S变换,将变压器内部故障电流和励磁涌流从时域关系转换到频域关系。根据幅值和频率结合信息熵的概念,总结出频率信息熵和幅值信息熵两个参考指标。仿真结果验证,在电流互感器饱状态下通过频率信息熵和幅值信息熵的阈值,可准确区分变压器的内部故障电流和励磁涌流,避免变压器差动保护误动作。该研究表明了S变换在励磁涌流特征量鉴别中的有效性。     

变压器空合闸的励磁涌流及对电网影响的分析

基于电机理论,分析了变压器空载合闸时,产生励磁涌流的原因、励磁涌流的变化规律及特点.得出了励磁涌流对电网产生的不良影响,提出了由于励磁涌流而使电网继保装置误动作的具体防止措施.     

分析变压器励磁涌流负序二次谐波对差动保护的影响

本文主要分析变压器励磁涌流负序二次谐波对差动保护的影响,并结合变压器励磁涌流负序二次谐波与差动性保护之间的联系进行分析,在励磁涌流特性以及保护误动原因等深入分析。     

电力变压器励磁涌流判据分析与探讨

电力变压器是电力系统中使用相当普遍和十分重要的电气设备。正常情况下，变压器的励磁涌流I1很小．通常只有变压器额定电流的3％～6％或更小，故差动保护回路的不平衡电流也很小。而在暂态过程中的励磁涌流．常常导致差动保护误动作，给变压器差动保护的实现带来困难。下面将讨论变压器励磁涌流产生的原因和它的特性，并分析出克服励磁涌流对差动保护影响的方法     

基于Tsallis小波熵的变压器励磁涌流识别方法

针对变压器励磁涌流和内部故障电流识别的热点问题,为了有效克服香农熵在对信号的小波分解系数进行特征提取时具有局限性的缺陷,达到提高识别的有效性和快速性的目的。提出了基于Tsallis小波能量熵和时间熵判据的变压器励磁涌流和内部故障电流的识别新方法。该方法将小波分析与Tsallis熵结合对变压器暂态信号进行分析,在小波能量谱的基础上,得到Tsallis小波能量熵判据,并根据时间熵的定义得到Tsallis小波时间熵判据,综合利用两种判据对暂态信号进行识别。该方法不仅可以成功识别励磁涌流,并且提高了识别的准确性、可靠性和灵敏性。MATLAB/Simulink仿真实验结果验证了所提方法的有效性和准确性。     

直流电阻率法在煤层底板水害监测中的应用研究

目前针对直流电阻率法在煤层底板水害监测中应用的研究成果主要集中于底板变形与破坏的电阻率响应特征上,对导水通道动态发育过程的电阻率变化规律研究较少。针对华北型煤田面临的底板承压水害问题,采用直流电阻率法对采动影响下的底板含、导水异常构造进行监测。首先,介绍了采煤工作面直流电阻率监测系统工作原理和基于电阻率三维反演的监测数据自动处理解释方法;然后,构建了底板突水过程监测地质模型,对底板含、导水构造发育过程进行数值模拟研究;最后,在煤矿井下开展了底板直流电阻率监测试验。数值模拟结果表明:根据电阻率三维反演结果可识别含、导水异常构造在测线走向上的展布范围;根据电阻率随时间的变化趋势可推断异常构造的发育情况,随着含、导水异常构造向上发育,低阻异常响应逐渐增强,低阻异常在垂向的展布范围逐渐增大。井下试验结果表明:利用直流电阻率监测成功捕捉了采煤工作面底板出水过程,电阻率出现异常变化的时间早于工作面实际出水时间;工作面涌水量增加之前,低阻响应表现出逐渐增强的变化趋势,与数值模拟结果基本一致;工作面出水后,低阻异常逐渐减弱。研究结果表明可利用直流电阻率法进行工作面水害预警,但要准确判断异常构造的发育高度还需结合其他监测手段进行综合解释。     

基于单片机的涌流抑制器的设计与实现

从励磁涌流的成因出发,设计涌流抑制器,通过计算变压器分/合闸时间以控制变压器分/合闸角度来抑制涌流,从而消除励磁涌流对电网的污染等一系列危害。     

Power transformer differential protection using neural network Principal Component Analysis and Radial Basis Function Neural Network

Many methods have been used to discriminate magnetizing inrush from internal faults in power transformers. Most of them follow a deterministic approach, i.e. they rely on an index and fixed threshold. This article proposes two approaches (i.e. NNPCA and RBFNN) for power transformer differential protection and address the challenging task of detecting magnetizing inrush from internal fault. These approaches based on the pattern recognition technique. In the proposed algorithm, the Neural Network Principal Component Analysis (NNPCA) and Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) are used as a classifier. The principal component analysis is used to preprocess the data from power system in order to eliminate redundant information and enhance hidden pattern of differential current to discriminate between internal faults from inrush and over-excitation condition. The presented algorithm also makes use of ratio of voltage-to-frequency and amplitude of differential current for detection transformer operating condition. For both proposed cases, optimal number of neurons has been considered in the neural network architectures and the effect of hidden layer neurons on the classification accuracy is analyzed. A comparison among the performance of the FFBPNN (Feed Forward Back Propagation Neural Network), NNPCA, RBFNN based classifiers and with the conventional harmonic restraint method based on Discrete Fourier Transform (DFT) method is presented in distinguishing between magnetizing inrush and internal fault condition of power transformer. The algorithm is evaluated using simulation performed with PSCAD/EMTDC and MATLAB. The results confirm that the RBFNN is faster, stable and more reliable recognition of transformer inrush and internal fault condition.     

抑制10kV电容器组投切操作过电压及涌流的新方法

采用高压大功率可控硅与真空断路器配合使用,完成对电容器组投切操作的新方法。实验结果表明,该方法能有效地抑制电容器投切过程中的操作过电压和涌流,从根本上解决了单一真空断路器投切电容器的不足。     

新型变压器差动保护原理分析及应用

采用谐波闭锁方式的变压器差动保护在差流中含有比较低的谐波分量的励磁涌流情况和变压器过励情况下往往不能正确动作。论述一种变压器差动保护的新方法 ,即采用偶次谐波制动、直流分量和五次谐波闭锁的方法。