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本文利用瞬态电磁场有限元法计算汽轮发电机空载时发生三相突然短路的绕组电流曲线,然后对电流曲线的数值结果进行分解,拟合,得到电机的瞬态参数,该方法有效地考虑了电机齿槽结构和饱和现象。 相似文献
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用时步有限元法计算汽轮发电机直轴瞬态参数 总被引:6,自引:1,他引:5
本文时步有限元法计算了汽轮发电机定子在空载情况下三相突然短路时的瞬态电磁场,得到了定子电流随时间的变化曲线,分析了短路后定子电流的谐波分量;讨论了转子阻尼系统用不同的回路数模拟时瞬态参数的变化;并以一台600MW汽轮电机为例,阐述了瞬态电抗和时间常数的计算方法。 相似文献
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通过查阅大量资料和反复调试模型之后建立了抽水蓄能发电机机网仿真模型,主要对突然短路、非正常工况发热、误同期并网工况、失磁异步运行工况、甩负荷工况进行了仿真计算,对机组突然短路工况时的三相突然短路和两相突然短路及单相突然短路电流和电磁转矩进行了计算。非正常工况发热是对机组非正常工况发热时的定子电流和定子绕组温升进行了计算,误同期并网工况是计算120℃误同期并网工况,失磁异步运行工况就是电机失磁时的工况进行计算,甩负荷工况主要是电机正常运行时,负荷突然降为0时的相关曲线。并给出了以上工况下的仿真瞬态曲线,从中获得了一些对实际运行具有指导性的结论。 相似文献
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大型发电机突然三相短路试验数据分析和动态参数辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
高速采样和高精度数字化自动测试仪器应用于大型同步发电机测试,需要计算机辅助分析程序自动分析数据和辨识电机的参数。为了提高参数辨识精度,本文提出了一种全新的动态参数辨识方法,即根据短路电流中衰减分量的性质,推导出优化组合模型分时段采用非线性最小二乘回归方法直接辨识发电机参数的原理。另外,还根据IEEE Std-115和GB/T-1029有关发电机突然三相短路电流波形处理方法实现对短路电流上下包络线的拟合以计算大型同步发电机的动态参数。并开发了利用突然三相短路试验数据辨识大型同步发电机动态参数的计算机辅助分析软件。通过实际电机的测试数据处理,验证了软件及算法的实用性。 相似文献
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空载电压波形畸变率(THD)是三相隐极式同步发电机运行的重要参数,借助商业软件ANSOFT的RMxprt模块和Maxwell 2D模块,快速建立电机时域仿真模型并进行空载状态瞬态仿真计算。详细介绍了建模步骤、仿真参数加载、时域有限元计算中时间步长选用及注意事项。通过FFT得到THD,并验证结果满足国家标准要求。所用方法对快速分析发电机谐波畸变率有一定参考意义。 相似文献
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基于小波变换和神经网络的同步电机参数辨识新方法 总被引:9,自引:2,他引:9
准确地辨识同步电机参数,是研究分析电力系统运行和控制系统设计的前提。神经网络具有信号分离能力,但传统的人工神经元模型不适合分离同步电机的三相突然短路电流。为精确辨识同步电机的瞬态参数,文中提出了一种改进的人工神经元模型,并将小波变换和改进的线性人工神经元结合起来,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行分析处理。利用小波变换对短路电流进行预处理,并辨识得到各个时间常数;根据辨识得到的时间常数来设定神经元激发函数中时间常数的迭代初始值,用改进的人工神经元模型对短路电流进行分离,得到其中的直流、基波和二次谐波电流分量,通过简单代数运算便得到电机的瞬态参数。仿真分析和实机试验表明,该方法能够有效地分离出短路电流中的信号成分,并且提高了电机参数的辨识精度。 相似文献
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调度自动化系统失效是美加大停电的重要原因。故障信息系统,独立于调度自动化系统,可作为调度人员掌握现场第一手资料的另一途径,但不能作为调度自动化的替代品。分析了建设故障信息系统的必要性。 相似文献
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电动汽车用电机技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
当今世界节能和环保备受关注,使得电动汽车技术正在加速发展。电机技术是发展电动汽车的关键技术之一。该文对电动汽车用的感应电动机、永磁同步电动机和开关磁阻电动机技术和发展水平进行了分析研究。 相似文献
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文章阐述了曳引式防爆电梯验收和定期检验工作的程序和流程,提出了具有资格的检验人员正确检验曳引式防爆电梯的内容与方法,从而确保曳引式防爆电梯的检验工作高质量并安全地进行。 相似文献
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针对异步电动机直接转矩控制(DTC)系统存在转矩和磁链脉动等缺点,提出一种基于离散空间矢量调制(DSVM)的DTC系统。根据转矩、磁链误差和速度的不同,在高低速应用小同的开关表,达到改善异步电动机运行性能的目的。仿真结果表明,利用该方法可明显改善异步电动机的电磁转矩脉动。 相似文献
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基于混沌支持向量机的河川径流预测研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以黄河上游兰州站月径流序列为研究对象,在介绍相空间重构原理的基础上,探讨了混沌分析的主要定量指标:饱和关联维数d,最大Lyapunov指数λ和Kolmogorov熵k。得到该时间序列的最佳嵌入滞时τ=3个月,饱和关联维数d=3.230,最小嵌入维数m=12和最大Lyapunov指数λ=0.241,Kolmogorov熵k=0.14,指出该序列的预测时限为4个月。在此基础上建立了基于混沌特性的支持向量机径流预测模型,用1995~2004年的月径流数据进行仿真试验后,用2005年1~12月的径流数据作为预测检验,结果表明,该模型可用于混沌时间序列的月径流预测,并验证了由最大Lyapunov指数所确定的可预报时限为4个月的结论。 相似文献