载流条件下环氧胶浸纸套管温度分布及绝缘特性

为研究环氧胶浸纸套管内部温度分布及对应的绝缘性能,构建了套管温升与绝缘性能同步测试回路,获得了不同电流下套管芯体温度分布及热点温度对套管绝缘性能的影响规律。结果表明：载流条件下套管油端芯体最大直径处存在由于热量累积导致的局部热点;在与套管绝缘材料接触的热点温度<100℃时,绝缘介质中松弛极化损耗现象明显,tanδ随频率变化曲线存在损耗“峰”和“谷”,曲线随着温度增加向高频方向平移,当热点温度>120℃时,绝缘介质中电导损耗作用突出,tanδ随频率变化曲线在对数坐标系中呈直线下降趋势;热点温度>140℃将损坏套管内部绝缘,恢复常温后tanδ和电容量急剧增加,绝缘电阻大幅下降;当热点温度>200℃时,套管内部将产生大量气体,芯体开裂,tanδ突增而电容量突降。该研究可为套管优化设计、试验及运行状态评估提供参考。     

惯性陀螺仪定位三维测量技术在非开挖电力管线探测中的应用

惯性陀螺定位仪三维定位技术是近年来出现的一项管线测量新技术。详细介绍了惯性陀螺仪的工作原理以及工作方法,通过工程实例验证了惯性陀螺仪探测的精确性,指出了应用中的优势与不足,这一技术的应用将为非开挖电力管线管理及维护提供准确可靠的基础资料。     

基于改进长短期记忆网络的电力系统暂态稳定评估方法研究

现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory network with attention,LSTMA)方法,用以深入挖掘暂态稳定评估样本中所蕴藏的信息。在离线训练环节,以长短期记忆网络为基础分类器,引入Attention注意力机制引导模型学习样本中关键特征,并对损失函数进行改进,以此强化对不平衡样本的学习能力;在线应用环节,在目标域小样本条件下采用迁移学习方法更新成型的离线LSTMA模型,并对比不同迁移学习策略对模型性能影响,经过迁移学习建立的新运行点下的改进LSTMA模型评估精度有效提高,训练时间大幅减少,所得出的迁移学习策略确定方法有利于实际应用环节快速决策。研究在IEEE39节点和IEEE300节点系统上进行实验,验证了所提方法的有效性。     

石灰石-石膏湿法脱硫控制策略优化研究

目前我国实用的脱硫技术主要有湿法、半干法、干法等。本文对兰铝自备电厂的石灰石-石膏湿法脱硫技术选型及工艺流程进行了阐述,对烟气脱硫系统中各个重要控制系统的控制策略进行了分析研究,并结合现场实际分析了控制的难点,提出优化建议。     

220 kV倒置式电流互感器故障分析

某变电站一台220 kV倒置式电流互感器故障引起线路跳闸,通过分析发现是由于长期负压使电流互感器外部潮气从密封不严处进入本体,引起器身绝缘性能下降,最终造成短路放电故障.     

基于PVsyst的家用并网光伏系统优化研究∗

以乐山地区17 kW家用并网光伏发电系统为例,介绍了PVsyst软件的基本功能、设计步骤,并对影响系统发电效率的因素进行了分析.通过PVsyst软件搭建3D房屋模型,合理设置系统参数,模拟了系统运行性能.模拟结果表明,该家用屋顶光伏系统年发电量为13.899 M W h,光伏系统发电效率为81.1％,可靠性高.该设计方法对光伏发电系统的实际应用具有一定的指导意义.     

干式接地变压器的故障分析

本文介绍两台干式接地变压器相继故障,通过事故象征,进行全面分析,由于制造工艺欠佳等原因,造成运行中高压侧绕组匝间短路,确定了产品故障的根本原因.     

基于有限元法的绝缘装置介电强度校核

根据油纸绝缘系统的伏-秒特性,基于有限元法完成了对辅助绝缘装置交流耐压试验下的绝缘裕度的仿真计算,并在此基础上成功研制了一套用于辅助特高压换流变压器阀侧出线装置进行试验的绝缘装置,并通过试验验证了该装置的有效性。     

考虑多主体参与的综合能源型IDN协调优化调度

增量配电投资业务的放开和综合能源的发展促使多元市场主体参与配电网的建设、运营和管理,给配电网的调度运行带来巨大挑战。为此,考虑不同主体,从经济性、安全性、高效性出发,建立含综合能源的增量配电网(incremental distribution network,IDN)多目标协调优化模型。首先采用隶属度函数描述各目标优化结果的满意度,结合线性加权求和法,将多目标问题转化成单目标问题;继而借助能量枢纽,实现对IDN中多能源复杂耦合关系的清晰刻画;最后,在算例部分对所提模型及方法予以验证分析。仿真结果表明,相较于以经济性为主的单目标优化,计及多主体参与的IDN优化调度策略能够协调不同主体的利益诉求,更加贴合系统实际,有利于促进IDN的安全、高效、经济运行。     

基于神经网络和对称秩的特定谐波消除开关角生成算法

利用查表法实现三相级联11电平逆变器特定谐波消除面临存储开关角多、占用内存大的问题;而利用小规模神经网络拟合则面临生成开关角精度低的问题。针对这些问题,文中提出基于小规模神经网络和对称秩迭代相结合的特定谐波消除开关角生成算法。首先,利用小规模神经网络预测开关角的迭代初值,降低对神经网络训练精度的要求;其次,利用对称秩算法迭代开关角初值得到精确解。与查表法和Hopfield神经网络算法相比,所提算法可以减少数据存储空间,同时生成精度较高的开关角。仿真和实验结果表明:所生成的开关角能有效地消除5次、7次、11次、13次谐波,同时保证了期望的基波幅值。