基于弹性钢触发结构的高倍频摩擦纳米发电机

为解决传统摩擦纳米发电机触发方式苛刻、输出性能低及输出性能不稳定等问题,设计了一种基于弹性钢触发结构的高倍频摩擦纳米发电机(ES-TENG),可用于收集环境中各种形式的振动能量并将其转化为电能。本装置选用弹性钢片及纸作为基底,提高了装置在振动环境下的触发灵敏度,同时使装置具有比较明显的高倍频特性,在频率为10 Hz的正弦振动信号驱动下,装置单侧输出的短路电流和开路电压可达64.8μA和914 V,瞬时功率密度高达167.5 W/m³,当负载电阻为5 MΩ时,其输出功率为21.1 mW。利用ES-TENG对4.7μF的电容进行充电,20 s内充电电压达到33.39 V,并且在长时间的高频振动环境下仍能保持其输出性能。     

改进的Hilbert-Huang变换在船舶电网谐波检测中的应用

本文首次将改进的Hilbert-Huang Transform(HHT)方法用于船舶电力系统谐波检测中.HHT方法在分析船舶电网谐波时存在模态混叠现象,不能有效得出各次谐波分量,本文采用基于Fourier变换的empirical mode decomposition(EMD)方法,根据Fourier谱进行频带滤波,然后...     

考虑越前触发角变化的HVDC换相失败分析

换相失败是高压直流输电系统(HVDC)的常见故障。为保证电力系统正常运行,对换相失败的分析尤为重要。针对此问题,考虑越前触发角的变化,推导出了含直流电流的表达式作为换相失败判据。逆变侧交流系统发生三相接地故障时,当关断角减小到换相失败临界值,根据HVDC相关运行参数计算出临界直流电流值,并分析了不同故障条件下的临界直流电流特性。在PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真软件中建立仿真模型,验证了所提判据的有效性。     

基于P87C591单片机的CAN-232转换接口

提出一种通过RS-232串口和CAN总线实现双向通信的方案.该方案以内嵌CAN控制器(SJA1000)的P87C591单片机作为主控制器,以82C250作为CAN总线接口驱动芯片,以MAX232作为RS-232电平转换芯片设计CAN-232转换接口,对其硬件电路和软件编程给出了详细分析,为以后一系列开发提供了良好的基础.在实际运用中,该转换接口运行稳定、可靠.     

一种改善EMD端点效应的新方法及其在谐波分析中的应用

为了改善经验模态分解(EMD)过程中产生的端点效应,本文提出一种基于支持向量机和镜像延拓相结合的新方法对短时间序列进行延拓.首先应用支持向量机(SVM)对原始信号两端分别延拓一个极大值和一个极小值,再用带镜像延拓程序的EMD方法对延拓后的信号进行边分解边延拓,逐渐抛弃受"污染"的点,得到具有原始信号长度的固有模态函数(IMF).本文将该方法应用于电力系统的谐波分析中,仿真结果表明该方法能有效抑制EMD方法的端点效应,可以得到效果更好的单分量谐波信号.     

抑制HVDC换相失败送端过电压的参数优化

为抑制高压直流输电系统换相失败引起的送端暂态过电压,提出一种基于蜻蜓算法的直流控制环节参数优化。首先分析换相失败后系统主要参数变化,整流站与系统交换无功和送端母线电压密切相关;其次结合时域仿真模型,以整流站与系统交换无功功率最小为目标,基于加入飞行表达式的蜻蜓算法对整流侧电流控制（CCA）和低压限流控制（VDCOL）环节的控制参数进行智能优化;然后将蜻蜓算法与灰狼算法、多元宇宙优化算法对比;最后在MATLAB/Simulink仿真环境中进行验证,仿真结果表明,蜻蜓算法优化后的控制参数能更好地抑制暂态压升,且降低幅值优于灰狼算法和多元宇宙优化算法。     

基于相差统计的小电流单相接地选线新判据

小电流接地系统发生单相接地故障时，故障线路与健全线路在特征频段内零序电流的相位差别是接地选线判据的重要依据之一。文中在详细分析小电流单相接地故障暂态过程的基础上，提出了一种新的基于相差统计的小电流接地系统单相接地选线新判据。这种方法直接利用复小波提取各条线路零序电流各子频段信号的相位，借鉴统计学的方法计算出特征频段内线路间整体的相位差，通过对相位的直接比较选择出故障线路，充分利用了特征频段内的所有信息，计算方法简单可靠，抗干扰能力强，且判据不受系统接地方式、过渡电阻、合闸角的影响。仿真结果表明，这种方法能够可靠地选择出故障线路。     

基于多小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别

采用PSCAD/EMTDC仿真500 kV高压输电线路不同工况下的故障.先对采集到的故障电流信号进行适当的多小波包分解,并计算各频带的能量,然后构造信号的多小波包特征向量,并以此向量作为训练样本对BP神经网络进行训练,当输电线路发生故障时,将提取的故障电流信号的多小波包能量特征向量输入训练好的BP神经网络,即可实现故障类型的识别.仿真结果表明采用多小波包提取的故障电流特征量比采用传统小渡包提取的特征量信息更丰富,对人工神经网络的训练效果更好,网络识别精度具有明显优势.     

一种改善HHT端点效应的新方法及其在电能质量中的应用

利用Hilberr-Huang变换(HHT)方法进行电能质量检测分析,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值,但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分析结果。为了改善其端点效应问题,提出了一种基于人工神经网络和镜像延拓相结合的新方法对短时间序列进行延拓。采用三层BP神经网络对信号两端进行延拓,用带镜像延拓程序的经验模态分解(EMD)方法对延拓后的信号进行边分解边延拓,得到具有原始信号长度的固有模态函数(IMF);为了改善Hilbert变换中的端点效应,再次利用BP神经网络对各个IMF分量进行延拓。最后对延拓后的IMF分量进行Hilbert变换,从而得到精确的瞬时频率和瞬时幅值。将其应用到电力系统的谐波分析中,取得了较好效果。     

应用平移不变小波变换消除短路电流中的噪声

有效去除继电保护信息采集中的噪声,对确保继电保护装置正确动作至关重要.对电力系统接地短路电流信号的去噪进行了研究,针对小波去噪等信号处理方法中存在的Gibbs现象,提出并研究了采用db4小波进行信号去噪,采用平移不变小波变换,并以新型阈值代替传统阈值,进一步改善了去噪效果.工程实际应用中,采用间隔循环平移可提高运算速度,理论分析及仿真实验均验证了该方法的有效性.