基于PSO-HKELM的变压器顶层油温预测模型

为精确预估变压器的热状态以指导变压器的载荷运行,基于粒子群优化的混合核极限学习机提出一种变压器顶层油温度预测模型。使用核极限学习机对顶层油温度与其影响因素之间的映射关系进行拟合回归预测,模型全面考虑了包括环境风速在内的顶层油温的主要影响因素,并采用混合核函数提高模型的学习能力和泛化性能来取得更佳的预测精度。粒子群算法用来进行模型的训练并同时进行混合核函数参数的优化,对正负训练误差采用不同容许限度处理,使得模型的预测值大于实测值,预测结果在提高精度的同时更加具有保守可靠性。通过不同季节的实测数据进行算例验证,结果表明该模型预测值与实测值基本一致,且预测误差均为正值;该模型的最大预测误差为1.97℃,分别为同条件下BP神经网络和最小二乘支持向量机模型的78.49%和82.43%;该模型具有更佳的顶油温度预测精度,能够更加可靠地实现变压器的热状态估计。     

基于邻近斜坡土钉墙结构的电力杆塔接地降阻方式研究

针对道路沿线陡坡处的输电线路杆塔接地电阻较高的问题,提出通过陡坡地形中的土钉墙支护内的钢筋网辅助散流降阻的方法,搭建道路沿线陡坡地形的杆塔接地网与土钉墙的模型,对比连接土钉墙前后接地电阻、跨步电压等接地参数变化,并分析土钉墙与杆塔接地网的连接线数量、连接位置、连接材质以及杆塔接地网位置对杆塔接地网接地电阻的影响。仿真结果表明：土钉墙对杆塔接地网的降阻效果可达到19.3%～73.4%,且接地网所处的土壤表面跨步电压最高不超过6 kV,验证了土钉墙散流降阻方法的可行性。连接线数量越多,接地电阻越小,但降阻效率在连接线数量为4根时达到56.3%,趋于饱和;连接位置越分散,杆塔接地电阻越小;采用石墨复合材料的连接线比镀锌钢材质的降阻效率高9.04%,接地网设于斜坡,可以具有更低的接地电阻。     

兼具开路故障诊断能力的MMC电容电压测量方法

模块化多电平换流器在高电压等级、大输送容量场合的应用中,各桥臂大量子模块的电压需要实时采集并维持在允许范围内,但电压传感器配置数量的增加影响了系统的经济性与可靠性。为解决以上问题,提出了一种基于电容电压预估和组电压测量的子模块电容电压测量方法。该方法对桥臂子模块进行了分组,每组仅配备一个电压传感器,从而使传感器数量得以减少。在该测量方法基础上提出了一种子模块开路故障诊断策略,通过比较电压实测值与预估值完成开路故障的快速诊断,并且对传感器设置了故障冗余,在传感器发生故障的情况下系统仍能保持稳定运行。基于PSCAD/EMTDC搭建了21电平基于模块化多电平换流器的高压直流仿真系统。仿真结果表明,所述方法具有与传统方法近似的测量精度,同时能在较短时间内诊断子模块开路故障与传感器故障。