环氧树脂绝缘站用变压器局部异常发热检测分析与消除

由于站用变压器长期运行在高电压、高场强和负载电流条件下,所处环境工况复杂,其绝缘性能失效事件时有发生.通过红外热像仪测温、长焦相机拍照的带电检测方法,结合离线电气试验,分析了一起35 kV干式绝缘站用变压器因局部机械受损、运行环境湿度大,从而导致其绕组环氧树脂绝缘性能下降并发生沿面放电,进而引起局部异常发热的案例,并介绍了修复方案和预防措施,为保障站用变压器的安全稳定运行和维修试验提供了参考.     

变电站二次电压回路运行注意事项

介绍了电压并列、切换回路的工作原理及事故原因,分析了三起在二次电压回路误并列情况下,发生母线PT二次侧向一次侧反送电,造成二次电压全失、二次设备损坏的事故案例,并在此基础上提出了一些二次电压回路运行注意事项,以指导生产现场正确应用.     

机动车辆装载问题的一种混合遗传算法实现*

针对货物装载地和运送目的地均已确定情况下的车辆装载问题,给出了基于遗传算法求解的数学模型,并对基本遗传算法的各个算子针对问题的特点提出了改进方法,同时引入启发式策略,形成了一种混合遗传算法.该算法的特点是各个算子都以提高算法收敛速度和解的最优性为目标,同时种群大小是动态变化的,以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度.实验结果表明,该算法对求解此类问题是有效的.     

基于WinCC平台的台区线损异常监测系统开发

随着能源需求量的不断增大,能源短缺问题变得越来越严峻,电力行业中的线损异常数据分析存在巨大的需求.运用更加新兴、科学化的大数据分析技术和物联网技术对数据进行分析,有助于提高对台区线损异常排查治理的效率.基于WinCC平台开发了一套台区线损异常监控系统.该系统实现了对海量用电数据的智能分析,建立了线损异常数据库及典型案例库,并将异常台区用电数据与线损异常数据库进行拟合,以缩小检测范围,可及时核查出存在线损异常风险的用户,实现了线损异常的科学诊断,提高了监测工作效率,降低了线损异常情况分析的时间及成本.     

大型复杂结构件抛丸改进方案

为解决某大型焊接结构件抛丸时工件上面大量堆积钢丸并可能导致安全事故的问题,从改变工件吊挂状态和在工件上增加漏丸工艺孔两方面入手,令工件可安全地在已有抛丸线上进行自动除锈.     

基于S变换相关度和深度学习的配电网单相接地故障选线新方法

针对配电网发生单相接地故障时特征信息不明显,且现有选线方法易受故障条件和环境噪声影响的问题,基于S变换相关度和深度学习,提出一种具有强抗噪声能力和高泛化水平的配电网单相接地故障选线新方法.首先,利用S变换获取零序电流时频信息,基于各线路零序电流的全频段信息计算线路故障信息相关度;其次,为提高故障特征的可辨识度和抗干扰性,提出一种S变换相关度图形(SCF)构建方法;在此基础上,建立含SCF层的卷积神经网络深度学习模型(S-CNN),并利用Simulink仿真模型生成的故障数据对其结构参数和超参数进行分步训练;最后,通过S-CNN提取配电网故障零序电流深层特征,实现故障选线,并测试了S-CNN在配电网不同运行状况和故障条件下的选线效果.仿真结果和实际配电网故障数据测试表明:在强噪声干扰场景中,基于S-CNN的故障选线模型在不同故障位置、故障相角、过渡电阻条件下可实现高正确率选线,且在各线路零序电流采样不同步条件下仍具有较强的鲁棒性.     

考虑分布式电源出力随机特性的配电网节点脆弱性评估

随着分布式电源的接入及配电网规模的不断扩大,配电网的安全性与可靠性面临挑战,配电网脆弱环节辨识问题亟待解决.考虑分布式电源出力随机性对配电网节点脆弱性的影响,建立基于拉丁超立方抽样的风电与光伏随机出力模型;基于复杂网络理论与配电网辐射状的拓扑条件提出改进节点度、改进介数等节点脆弱度指标;利用分布式电源随机出力模型的采样结果得到节点脆弱度指标的分布特性;提出基于样本修正权重的模糊综合评价方法,对考虑分布式电源出力随机性的配电网节点脆弱性进行分析.改进的IEEE 123节点系统算例结果验证了所提方法的可行性与有效性.     

开关类设备局部放电光脉冲与特高频脉冲特性对比研究

探究了新型硅光电传感器在局部放电检测方面的性能,并将其测得的光脉冲与传统特高频脉冲进行了对比试验分析。通过光、电同步局放试验,对各种传感器的检测性能、工作特性和统计特征进行了分析和讨论,探索了硅光电局放传感器在实际放电监测中的优势及可行性。此外,通过光、电同步监测数据分析,获得了局放光辐射与电磁辐射两种物理现象的统计学表现。结果表明,与特高频传感器相比,处在最佳工作电压下的硅光电传感器有着更高的信噪比;两种光学检测手段在高频电机的电磁干扰下,硅光电传感器体现出更好的抗电磁干扰能力;两种检测手段获得的PRPD图谱所反映的放电相位区间与放电特征都保持较好的一致性;脉冲重复率随施加电压的变化趋势一致,但硅光电传感器具有较高的信噪比和单光子灵敏度,得到的光脉冲统计频次相对局放电磁脉冲频次较高, 并且相基统计数据中的偏斜度和陡峭度也具有较好的一致性。     

改性羧甲基壳聚糖的制备及其去除冶炼废水中的氟

采用自制铁基生物絮凝剂（BPFS）对羧甲基壳聚糖(CMC)进行改性,并研究其对废水中氟的去除。考察了羧甲基壳聚糖CMC/Fe质量比、BPFS-CMC投加量、pH、反应时间对氟离子去除效果的影响。结果表明,水中残余氟离子浓度随CMC/Fe质量比升高而升高;随改性羧甲基壳聚糖投加量的增加而降低,而且与羧甲基壳聚糖单独处理含氟废水相比,氟离子去除效果有明显提高,当BPFS-CMC投加量为3%（体积分数）时,氟离子去除率由33.05%提高到62.70%;酸性条件有利于氟离子的去除;随反应时间的增加,氟离子浓度缓慢下降。当羧甲基壳聚糖CMC/Fe质量比为0.05,投加量3%,pH=5,反应时间10 min时,水中残余氟离子浓度为7.78 mg/L,低于国家《铅、锌工业污染物排放标准》(GB 25466—2010)规定的限值。     

GCr15SiMn轴承钢中大尺寸TiN生成与控制

 以西宁特钢EAF→LF→VD→IC工艺路线生产GCr15SiMn轴承钢为研究背景,采用矿物解离分析仪、夹杂物自动分析系统、化学分析及X射线荧光光谱仪等检测手段与热力学计算相结合的方法,研究了铸锭中大尺寸TiN夹杂物的析出机理,分析了冶炼阶段钢液中钛含量增加的原因,并提出了相应的改进工艺。通过对轴承钢中残余钛、氮含量的热力学计算,发现大尺寸TiN主要是在凝固过程中析出和长大,降低冶炼过程中钛含量是控制TiN生成的主要途径。对原工艺冶炼过程钛含量变化进行分析,钢液中钛增量主要发生在EAF出钢→LF结束阶段,其中52%钛增量来自于炉渣。为了避免炉渣中钛进入钢液,借助于七元炉渣CaO-SiO₂-MgO-FeO-Al₂O₃-MnO-TiO₂与钢液之间平衡的钛分配比(LTi)模型,计算了铝含量和炉渣中CaO含量对LTi 的影响,预测了最佳的平衡炉渣成分。结果表明,适当降低铝含量和炉渣中CaO含量可以提高渣-钢之间的钛分配比,降低钢液的钛含量;当铝质量分数为0.015%～0.025%、CaO质量分数为50%～55%时,其他炉渣组元的最佳成分(质量分数)为18%～24% Al₂O₃和12%～17% SiO₂。此外,定量描述了不同LTi条件下EAF下渣量与LF终点钛含量的关系。最后,采用“低炉渣碱度、低铝含量以及严格控制电炉下渣量”的改进措施进行了优化试验,优化后冶炼终点钛质量分数可控制在小于0.002 0%,铸锭TiN平均数密度可由原工艺的2.09个/mm2降低至0.73个/mm2,且TiN尺寸几乎都小于10 μm。