GIS振动机理及固有频率研究

利用振动信号对气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,简称GIS)进行状态监测与故障诊断具有独特优势。文章首先研究了GIS正常运行时的振动机理,从电磁力与磁致伸缩两个方面分析GIS正常运行时的振动特性。对GIS异常振动分类研究,分析利用振动法对GIS进行状态监测及故障诊断的可行性及必要性。固有频率是影响设备振动的重要因素,文章研究了GIS模态分析方法,对GIS气室进行分类研究,从模型构建、边界约束条件等方面研究了GIS振动模态分析的方法,通过模态分析研究GIS气室的固有频率,并与模态试验结果相比较,结果表明通过对GIS的模态分析可以较为准确地获得GIS的固有频率。     

统一电能质量控制器的建模与仿真

统一电能质量控制器可同时补偿电网畸变电压和抑制负载谐波电流。为此,构造了一种基于反向传播算法的三层前馈神经网络用来检测并联型有源电力滤波器的谐波电流,离线训练收敛后实现在线功能,对串联型有源电力滤波器谐波电压检测采用了畸变电压参考量比较检测方法;建立了统一电能质量控制器的系统仿真模型,利用其对各种电能质量问题的补偿性能进行了仿真研究,并对补偿前后负载和电源电流/电压进行了频谱分析。研究结果表明,统一电能质量控制器集电压补偿、电流补偿于一体,可有效实现多重电能质量调节功能。     

CPS-SPWM在级联型有源电力滤波器中的应用

提出了基于载波相移-正弦脉宽调制(CPS-SPWM)技术的级联H桥型多电平变流器,它是CPS-SPWM技术与级联H桥型变流器拓扑结构的结合,同时具备二者的优点,在大功率变流器领域具有很好的应用前景.文中给出了载波相移技术在级联H桥型变流器上的具体实现方法,并将其应用在并联型有源电力滤波器(APF)中,对直流侧总电压闭环电压控制的原理进行了验证.仿真和实验结果表明,该并联型APF系统在低开关频率情况下能够准确有效地补偿谐波和无功电流,性能良好.     

风电机组LVRT技术分析

随着风电并网容量的大幅提高,并网导则要求风电机组具备低电压穿越(LVRT)能力。分析了失速型风电机组、双馈型风电机组和全功率型风电机组在电网电压跌落时的暂态过程,据此设计了不同的硬件电路及软件控制策略,并针对LVRT技术难度较大的失速型机组和双馈型机组完成了实验验证。试验结果表明风电机组具有良好的电网适应性,能够满足并网导则的要求。     

基于电网电压前馈的光伏并网逆变器的仿真与实现

介绍了光伏并网逆变器的基本原理和拓扑结构;提出了一种基于电网电压前馈和电流跟踪控制技术的并网控制方法;建立了仿真模型;给出了系统控制的软件和硬件设计.在一台10kHz,3kW的实验样机上对该方案进行了实验,实验结果验证了该方法的有效性.     

一种PMSG的近似UPF控制方法研究

永磁同步发电机目前在各种驱动系统中的应用越来越多,采用单位功率因数控制方法对PMSG进行控制,可以降低变流器的功率等级,但是常规的UPF控制实现比较复杂.采用一种近似UPF控制方法,在电机参数满足一定假设条件的情况下,对PMSG的UPF控制方法进行简化,并将这种方法应用于永磁直驱风电实验系统中.仿真和实验结果证实了所采用的PMSG近似UPF控制策略的有效性.表明所提出的近似UPF控制策略可以基本实现永磁直驱风电系统PMSG的单位功率因数控制,获得良好的控制效果.     

电力变压器振动特性分析与固有频率识别北大核心CSCD

文章提出了基于合闸振动信号的变压器振动固有频率识别方法,可以据此来实现对变压器机械状态的评估。首先,文章建立了变压器多自由度非线性轴向振动模型,通过计算得出变压器在发生故障时其固有频率将会发生变化,而振动固有频率可以从变压器的合闸振动信号中提取得到,基于此文章提出了基于变分模态分解和特征系统实现算法结合的变压器固有频率识别方法,并根据固有模态分量的统计特性,提出了基于延时峭度法的模态识别方法,最后通过仿真与实验证明所提方法较传统方法而言可以有效的降低谐波模态的干扰,提高固有频率的识别精度。     

220kV自耦变压器声纹测试分析

自耦变压器声纹特性与运行工况密切相关。为了对自耦变压器运行过程中的声纹特性深入研究，在搭建声纹数据采集平台的基础之上，采集变压器五种工况下的声纹数据，从时域、频域以及时频域三个角度进行研究分析。结果表明，变压器稳态时的声纹主频为100 Hz,暂态时的声纹主要集中于300 Hz、400 Hz等频段，奇次谐波、高频分量以及时频熵等特征在不同运行工况下有较大区别。研究结果为基于声纹的电力变压器状态监测和故障诊断测提供支撑。     

基于多新息最小二乘算法的锂电池参数辨识

为了保证电池管理系统的安全可靠运行，需要准确地辨识锂离子电池模型参数。以磷酸铁锂为研究对象，建立其RC等效电路模型，并基于该模型辨识锂离子电池模型参数。锂离子电池模型参数受外部因素影响较大并且参数辨识结果受在线信息采集的限制，采用多新息最小二乘辨识算法进行锂离子电池模型参数在线辨识。通过3种不同的充放电实验采集数据，并根据实验数据在不同初值下进行参数辨识，通过比较由辨识结果估计出的端口电压值与实际值的误差来描述辨识结果的准确度。实验结果表明，多新息最小二乘辨识算法具有快速收敛性与高精确性。