应用T-S模糊方法对铁磁谐振过电压的混沌抑制

抑制和控制铁磁谐振过电压对实现智能电网中重要的"自愈"功能具有重要的意义。为此,运用非线性动力学理论于抑制中性点接地系统所发生的具有混沌效应的铁磁谐振。通过分析铁磁谐振电路所表现出的混沌特性,并针对电力系统中参数无法完全已知的限制,首次提出建立谐振系统的T-S模糊模型,制定合适的模糊规则,并应用平行分布补偿法设计模糊控制器来抑制铁磁谐振过电压,以达到迅速控制的良好效果。另外,通过Lya-punov理论验证了该控制器符合系统稳定性要求。仿真结果也验证了该方法的有效性,同时克服了传统方法对参数完全精确已知的限制。     

采用等效时频分析及模糊聚类法识别混合局部放电源

在过去几十年里,国内外开展了大量局部放电源的模式识别研究工作,但均仅能够识别单一的放电源,而对于混合放电源的识别问题,还未找到较好的解决办法。为此,提出了一种用于识别混合局部放电源的新方法,首先将放电波形经过等效时频变换构成T-F模式,来自于不同放电源的放电脉冲具有不同的放电波形特性,并将投影在T-F平面的不同区域;再结合模糊C-均值聚类算法(FCM)对T-F模式进行聚类,根据信号点隶属度实现不同放电波形特性信号的划分,从而实现混合放电信号的分离和放电源识别。结果表明,与采用多参数Weibull分布识别多放电源的方法相比,该方法具有对"脏数据"不敏感,而且能够从混合放电的相位-峰值(q-Φ)图中分离出属于各类放电的q-Φ子图,进而采用已有的特征提取和模式识别等手段做进一步的分析。应用该方法构造单一放电的特征指纹库更为可靠,而且在对实验室的混合人工缺陷模型放电信号的分离和识别中也取得了理想的效果。     

输电线路直流短路融冰的临界电流分析

根据导线覆冰后短路融冰的物理过程,分析直流融冰的基本条件,通过融冰的热平衡过程分析,建立直流临界融冰条件的物理数学模型,提出计算冰面温度和临界融冰电流的方法,分析影响冰面温度和临界融冰电流的因素,并在人工气候室对建立的模型和提出的方法进行了试验验证,试验结果和计算结果基本吻合。分析计算和试验结果表明:在进行直流短路融冰时,融冰电流必须大于临界融冰电流,并根据覆冰和环境条件合理选择融冰电流;临界融冰电流是冰面温度、导线直径和覆冰厚度的函数,冰面温度决定了临界融冰电流,冰面温度与风速、覆冰厚度、导线直径和环境温度等均有关;覆冰厚度虽对临界融冰电流有影响,但不明显,影响临界融冰电流的主要因素是环境温度和风速。     

基于集对分析方法的电力变压器绝缘状态评估策略

针对大型电力变压器绝缘状态和故障机理复杂、具有不确定性、难以有效评估的问题,提出了基于集对分析方法的变压器绝缘状态评估策略.建立变压器绝缘状态定量和定性评估指标体系,在状态等级划分和指标参数提取的基础上,构建集对分析算法及实现步骤,用联系度及其数学表达式统一描述系统状态的不确定性问题,结合信度准则实现对变压器绝缘状态的评估.实例研究并与其他状态评估方法的比较表明,该策略可行、有效,为电力变压器绝缘状态评估提供了一种新的思路.     

变压器局部放电在线监测的非磁性心棒式电流传感器的研究

本文论述了研究成功的适合于大型电力变压器局部放电在线监测的电流传感器──非磁性心棒罗戈夫斯基线圈，提出了考虑长传输线影响的等效电路，并在此基础上分析计算了传感器各参数对其频率特性的影响．得出了非磁性心棒罗戈夫斯基线圈的设计方法。     

变压器局放在线监测的新型降噪法

提出并研究了一种抑制变压器局部放电在线监测中电磁干扰的新方法。采用非磁性芯棒罗戈夫斯基线圈电流传感器分别从高压套管及高压套管末屏接地线处耦合信号,利用这两个信号构成定向耦合差动平衡系统,该系统不仅能抑制外部电磁干扰,而且能辨别局放发生的相序。     

自适应数字滤波在局部放电在线监测信号处理中应用的研究

论述了一种适用于变压器局部放电在线监测数字信号处理自适应滤波系统的基本原理及设计方法；介绍了局部放电信号的自适应数字滤波处理方法，并对△、Ｎ、μ三个参数进行了试验选择研究。     

覆冰绝缘子的交流放电机理研究

本文根据在重庆大学人工气候室中作的模拟研究的结果,对覆冰绝缘子的交流沿面放电过程进行了系统的描述,得出了绝缘子串的电压分布规律和泄漏电流的变化过程,并结合圆柱形绝缘子的覆冰放电现象和泄漏电流波形,对覆冰绝缘子的交流放电机理进行了探讨。     

气压、淋雨、污秽和覆冰对线路绝缘子直流放电电压的影响

根据在人工气候室中的一系列试验结果,得出了气压、淋雨、污秽和覆冰与线路绝缘子直流放电电压的相关关系。从而探讨了恶劣环境条件下直流线路绝缘子的选择原则。     

短期负荷多变量混沌时间序列正则化回归局域预测方法

为提高短期负荷预测的精度,提出了多变量混沌时间序列正则化回归局域预测方法.选取对负荷影响程度最大的实感温度因素,构建了多变量时间序列.首先采用互信息法和最小预测误差法确定出时间序列延迟和嵌入维数,并依据确定的重构参数进行短期负荷多变量时间序列的相空间重构,针对局域预测法中邻近点个数少而不能满足最小二乘估计条件的问题,提出了基于正则化回归的多变量时间序列混沌局部预测模型.通过重庆某地区电力系统短期负荷预测的计算实例表明,该方法具有较强的自适应能力和较好的预测效果.