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短路电流中的周期分量和直流分量对系统短路容量都有贡献,而后者在工程应用中没有引起足够的重视.目前我国宁夏、上海、广州等电网普遍面临短路电流直流分量超标,系统保护装置难以可靠清除故障的状况,严重威胁电力系统的安全可靠性.基于此,本文提出使用超导故障限流器在限制短路电流幅值的同时,抑制短路电流直流分量的方法,缓解断路器的开断负担.目前超导限流器对短路电流直流分量的抑制效果及在高直流分量系统超导限流器的设计方法尚不清楚.因此,搭建了超导故障限流器模型,以330 kV系统为例,研究了不同直流分量时间常数下超导限流器阻值与直流分量的关系,提出了超导故障限流器失超阻值的优化设计方法.结果表明在不同的短路故障条件下,超导限流器对直流分量的抑制效果均非常明显,能有效提高系统的可靠性. 相似文献
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环氧树脂容易受到湿热环境的侵蚀而发生绝缘性能劣化,进而直接影响电力系统运行的安全性与稳定性.为明确环氧树脂材料在湿热环境下的介电性能变化趋势,该研究对环氧树脂固化试样进行湿热老化实验,探究老化温度对其介电性能的影响规律,并对湿热老化机理进行分析.实验结果表明:环氧树脂试样在湿热老化后因吸湿出现质量增加,水分子对环氧树脂基体的塑化作用使其玻璃化转变温度降低.湿热老化后环氧树脂的体积电阻率下降,而相对介电常数和介质损耗因数增大,低频区尤为明显.用瓦格纳热击穿理论解释了环氧树脂试样击穿现象,相对介电常数和介质损耗因数增大都会导致环氧树脂的工频交流击穿强度下降.湿热老化温度升高加速了环氧树脂的吸湿进程,使其平衡状态的吸湿量增大,造成介电性能进一步下降. 相似文献
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无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)电力巡检时的图像数据量急剧增加,为使深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCN-N)在低功耗的前提下仍能准确识别出电力缺陷,将重点改进传统DCNN算法,以减少机载前端平台中DCNN模型的计算成本,有效提高电力缺陷识别的运行速度,进而延长巡检无人机的续航里程.首先将卷积网络中的浮点运算进行定点化近似,然后通过快速机器学习算法对DCNN模型的输入图像进行自适应选择,最后通过实验对所提方法进行了验证.实验结果证明,DCNN模型经8比特定点优化和自适应选择选择策略后的准确率达88.2%,推理时间缩短了65.9%,能耗减少了71.9%,查准率提高了9.8%.所设计的定点化DCNN模型自适应选择策略不仅能节约电力巡检系统的功耗,而且能提高电力缺陷识别的精度. 相似文献
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为解决电网投资过程中,如何在有限的投资金额下,从冗余度较高、关联度较强的各种储备项目中选出能够最大程度解决电网弊端、提升电网整体性能的难点,提出了基于二次插值粒子群优化算法的输电网储备项目优选排序策略.针对输电网储备项目特点,首先建立了一套科学合理的输电网储备项目综合效益量化评价指标体系,构建了输电网储备项目量化评价模型,并利用基于二次插值的粒子群优化算法对输电网组合权重优化模型进行求解.其次通过以单位投资的综合贡献度为基础,构建了输电网储备项目的动态优选排序模型.最后,以某省2019年底形成的网架为基础,以2020年规划负荷为边界,选取"十三五"规划库中2020年规划投产项目进行优选排序,验证所提输电网储备项目优选方法的科学性与合理性. 相似文献
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