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适用于直流配电网故障选线的电力电子变压器分步闭锁方案 [PDF]
级联H桥型电力电子变压器(power electronic transformer with cascaded H-bridge,CHB-PET)是柔性变电站的重要组成设备之一,在直流配电网中具有重要作用。当CHB-PET低压直流侧发生双极短路故障后,故障电流上升速度快且幅值较高,易导致电力电子器件迅速闭锁,使低压直流电网保护难以准确获取故障信息。针对CHB-PET低压侧多分支直流配电网,提出一种基于PET分步闭锁的故障穿越策略。当检测到PET低压侧直流系统故障后 ...
于弘洋 +5 more
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水电站跨省跨区送电涉及多省份、多品种、多时间尺度等多维度电量曲线分解,且需要考虑复杂的电网调峰等需求,是电站每月发电运行中亟待解决的重要难题。依托实际工程的生产需求,构建了适合跨省、跨区送电的水电站月度合同电量曲线分解模型,考虑保量保价、保量竞价、市场化三类品种电价差异,以及电网调峰、市场和电站运行复杂约束,提出了多省多品种发电收益总和最大的二次规划目标,并采用混合整数线性规划方法实现了模型高效求解。以溪洛渡右岸水电站为依托工程,通过枯期、汛期两个不同的应用场景进行了模型验证 ...
申建建 +6 more
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高压断路器合分闸线圈电流中含有大量信息,监测和分析线圈电流信号对于高压断路器故障检测和诊断意义重大。文中提出基于变分模态分解的方法提取线圈电流特征值,采用变分模态法分解断路器合分闸线圈电流信号,并对所得到的经验模态分量求其中心频率,根据频谱中峰值所对应的时间点,提取线圈电流信号的特征值。实验结果表明:使用该方法能够准确且有效地提取合分闸线圈电流信号的特征值。
庄瑞锋, 陈丽安, 肖梁贤
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断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,分析分合闸线圈电流特性,对断路器故障诊断具有重要意义。文中提出了基于改进集合模态分解(MEEMD)的分合闸线圈电流特征值提取方法。该方法使用MEEMD分解分合闸线圈电流信号,得到经验模态分量(IMF),然后对分量求其瞬时频率,利用频率谱中峰值所对应坐标表征原始信号的特征值。实验结果表明,该方法能正确有效提取分合闸线圈电流特征值。
张佳, 陈志英, 陈丽安, 陈庆荣
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近年来,电力系统断路器操动机构拒动故障频发,严重影响电力系统安全稳定运行。分合闸线圈电流包含了大量的机构状态信息,能够很好反映机构的运行状态。但在实际运行中,不同状态下的分合闸线圈电流数据难以获取,导致无法实现数据的横向对比,也就无法有效通过分合闸线圈电流判断机构状态。为获取分合闸线圈不同状态下的电流曲线,建立了分合闸线圈三维电—磁—运动多物理场耦合模型,同时基于分合闸线圈的试验数据对仿真模型参数进行修正,最后得到的分合闸线圈仿真计算模型精度较高,具有重要的工程应用价值。
易林 +5 more
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在实际运行中,由于真空接触器体积小,传动件、支撑件及绝缘件合为一体导致安装位移传感器困难。因此可以通过较容易获取的分合闸线圈电流波形来判断接触器的动作特性。为实现不同状态下分合闸线圈电流波形的横向对比,建立了真空接触器电磁机构的动态仿真模型。与实测线圈电流、衔铁位移曲线进行比对发现误差在10%以内。随后采用定量的模式,模拟分析了机械卡涩、线圈匝间短路、线圈电压异常、铁心间隙过大对线圈电流的影响,发现模型误差满足产品和工程的要求。
唐斌 +5 more
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针对高压断路器分合闸线圈和储能电机的状态诊断过于复杂的问题,提出一种以易于采集的电流信号来对分合闸线圈和储能电机进行故障诊断。通过非线性状态估计法(nonlinear state estimate technology)分别建立分合闸线圈和储能电机的电流诊断模型,然后根据常见故障类型建立故障阈值,之后根据电流相似度变化趋势进行诊断,实现及早发现分合闸线圈和储能电机的潜在故障。实验结果表明,该方法对分合闸线圈故障诊断正确率达到100%,对储能电机故障诊断正确率达到99.38%。
陈本彬, 史昊, 庄志坚
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高压断路器是电网重要的保护和控制设备,断路器操动机构的缺陷与故障严重影响电力系统的安全稳定运行。分合闸线圈作为断路器操动机构的关键部件,线圈电流包含大量机构运行状态的信息。为深入探索造成分合闸线圈电流波形差异的原因,文中通过在实际断路器上的缺陷与故障模拟研究,对影响断路器分合闸线圈电流的因素进行了深入分析,区分出由于断路器本体特征和环境特征不同,造成的断路器个体之间的分合闸线圈电流的指纹特征差异。同时重点分析4种不同机构缺陷情况下线圈电流的变化特征,据此提出了基于分合闸电流波形的断路器机构状态评估关键点,
张帅 +8 more
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高压断路器分合闸线圈的电流信号蕴含着丰富的断路器操动机构状态信息,对操动机构故障诊断具有重大意义。首先,文中通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)具备的检测突变点性能确定有效分合闸线圈电流信号段,并对其进行EEMD自适应降噪处理。其次,运用时域求极值法对有效信号段进行信号处理,提取电流、时间复合特征量。最后,通过对复合特征量数据进行Kronecker张量积预处理,以便输入到卷积神经网络(convolutional neural ...
鄢仁武 +5 more
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