配电变压器并行检测模型及其关键技术研究

为提高配电变压器的整体检测效率,基于当前国家电网有限公司主流的配电变压器批量化检测模式,借鉴计算机科学中的并行化思想,设计了检测流水线和检测多任务逻辑结构,提出一种利用流水线执行和多任务并发的配电变压器并行检测模型.针对检测资源共享这一特点,通过设立样品物理缓冲区、构建最小运输路径、优化初始资源配置等关键技术,对该模型...     

±660kV银东直流输电工程受山东交流电网故障的影响研究

交直流混联输电系统中的交直流相互影响问题一直备受电力设计、运行单位的关注。该文详细介绍了±660kV银东直流输电工程的控制策略,并采用一种适用于电磁暂态仿真的动态等值方法对受端山东交流电网进行了等值建模;在此基础上,通过建立银东直流输电工程及山东交流电网的PSCAD模型,对距离银东直流系统较近、较远及很远的交流线路故障及其对银东直流系统的影响进行了仿真研究。结果表明,距离银东直流系统越远,交流电网故障对直流系统运行特性的影响越小;对于相同条件下的同一故障点,三相短路故障对直流系统的影响比单相接地故障要大得多。     

基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小,且常被噪声淹没,难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪,再利用混沌检测方法提取有效信号,以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号,且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

利用小波神经网络的电力变压器故障诊断方法

为提高变压器传统油中溶解气体分析(DGA)的故障诊断能力,提出了一种利用小波神经网络(WNN)的变压器故障诊断方法。WNN隐含层采用离散仿射小波函数,仿照前馈BP神经网络算法构造WNN,引入学习率和动量系数来训练网络。实验结果表明:相同条件下,较之传统比值法与BP神经网络,WNN的故障模式识别准确率更高,对照BP神经网络,所提出的WNN变压器故障诊断方法在稳定性和收敛时间方面表现更优。     

基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小,且常被噪声淹没,难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪,再利用混沌检测方法提取有效信号,以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号,且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

电网物资质量动态智慧评价方法研究及应用

电网物资质量评价是保障入网物资质量的有效举措。针对当前物资质量评价工作中亟须解决的优化检测项目、快速检出质量不合格设备等问题,提出了一种物资质量动态智慧评价方法。该方法依靠数据驱动,采用主客观相结合的数据分析策略对各项试验项目及评价指标进行组合赋权,以挖掘物资质量与评价指标蕴含的关联关系,优化物资质量评价试验项目,提高检测效率。应用算例表明,该方法对于物资质量评价工作具有指导意义。     

变压器油中溶解气体的在线监测技术评述

油中溶解气体在线监测是获取变压器运行状态的重要手段之一。该文在概括变压器油中溶解气体在线监测技术一般方法的基础上,从油气分离和气体在线检测两个方面对其研究现状及工程应用进行了回顾。通过对多种油气分离技术的分析比较,认为薄膜透气法具有良好的性价比,更适合于变压器油中溶解气体在线监测。通过分析现有气体在线检测技术原理及特点,阐述了色谱柱和气体传感器阵列技术的不足在于消耗气样、长期稳定性差、交叉敏感等;对傅立叶红外光谱与光声光谱技术的比较表明,光声光谱在气体检测量、检测灵敏度等方面更有优势,其在油中溶解气体在线监测中具有良好的应用前景。     

实测信号激励条件下GIS局部放电的电磁波传播特性研究

笔者主要分析GIS典型绝缘缺陷引起的局部放电(PD)过程,并应用FDTD算法,分别以理想的高斯脉冲信号和真实PD电流信号为激励源,研究电磁波在GIS内部的传播特性,结果表明:PD实际电流信号与理想高斯脉冲激励下的电磁渡相差较大,PD超高频电磁波传播特性仿真研究宜采用实测PD信号作为模拟激励源.     

基于小波网络及油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断方法

小波网络是近年来发展起来的一种高效非线性信号处理新模型。该文将适于电力变压器故障诊断的小波网络分为第一、第二类小波网络,提出了基于自适应算法小波网络的变压器故障诊断方法,该方法继承了人工神经网络的学习能力和小波变换的局部化特征,具有良好的收敛性和鲁棒性。选择经模糊预处理的250组油中溶解气体作为采用不同小波基的2类小波网络训练与识别样本,对训练过程和仿真结果进行对比分析。大量诊断实例表明,文中提出的2类小波网络均适于变压器故障诊断,其性能优于单独使用传统BP神经网络的方法。     

采用BEM计算高压变电站工频电场

高压变电站内的工频电场的计算与评测日益重要。采用BEM法对一500 kV变电站500 kV开关场区域的设备与母线产生的工频电场进行了计算。采用BEM计算变电站内母线以及开关场设备产生的工频电场时,可以避免采用FEM计算时的三维剖分,计算结果表明,变电站内设备在周围产生的电场强度与其顶部的母线的高度有关,电场强度的大小分布规律与母线的高度规律基本一致。直流条件下计算的电场分布较交流条件下的要大,因此在计算变电站内工作走廊内的电场强度,对于设备以及母线的场源参数应按交流进行设置。