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Gaoya dianqi, 2017 由于直流断路器成本较为昂贵,尚处于试验阶段,具备直流故障电流阻断能力的MMC拓扑才是实现输配电网可控性,提高MMC运行可靠性的关键。文中在分析传统半桥型模块化多电平换流器（half bridge sub module based modular multilevel converter,HBSM-MMC）直流侧故障机理的基础上,对具有直流故障电流阻断能力MMC相关研究进行综述。分析了桥臂优化MMC的拓扑结构及直流故障抑制能力,包括子模块混合型MMC及二极管阻断型MMC ...
唐立 +4 more
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Dianci bileiqi, 2011 介绍了±800 kV直流棒形悬式复合绝缘子的研究、设计及试验等情况。研究的硅橡胶伞套材料直流配方,经1 500 h紫外线老化试验,其性能指标均超过中国南方电网有限责任公司企标《±800 kV直流输电用线路棒形悬式复合绝缘子》的规定;采用低碱玻璃纤维芯棒制成的复合绝缘子,在长期直流电压作用下不会因离子迁移导致其机械性能显著下降;金属附件锌套按直流盘形悬式瓷绝缘子重量不小于5g要求设计,其使用寿命超过瓷绝缘子;通过对±800kV线路"I"形直流棒形悬式复合绝缘子的均压特性研究 ...
丁京玲 +3 more
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Dianci bileiqi, 2005 通过对农村电网在实际运行中的雷害事故情况和典型事例的分析,认为线路绝缘水平低,缺少防直击雷的措施,避雷器的使用不当和接地不良,雷电过电压与内过电压的联合作用是目前农村电网雷击跳闸率居高不下的主要原因。提出了规范避雷器的安装维护,改善避雷器和杆塔接地,使用塔顶避雷针和自动消弧装置降低配电网建弧率,限制雷电流过后的弧光接地过电压和铁磁谐振过电压,降低配电网建弧率等防雷措施,可提高配电网的耐雷水平。
肖金华, 李景禄
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Gaoya dianqi, 2019 季节性冻土地区,冬季土壤冻结后,其电阻率急剧增加,不仅导致接地电阻上升数倍,同时会引起变电站内部短路时流入地网的故障电流发生变化。文中研究了季节性冻土地区土壤冻结深度对地网分流系数的影响规律。首先建立了季节性冻土地区的土壤结构模型,根据土壤的冻结规律,改变土壤的结构与电阻率,仿真得到了不同情况下变电站地网入地短路电流的分配规律。研究发现:由于杆塔的接地体埋深要小于地网的埋深,杆塔接地装置受冻土影响更大,导致变电站分流系数急剧增加,甚至超过50%,使得原有地网设计无法满足安全标准 ...
马力 +4 more
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Gaoya dianqi, 2002 针对嵊泗直流输电工程逆变侧为交流弱网的特点 ,结合直流侧阀控及保护柜性能的闭环试验 ,对该工程直流系统的调节和交直流系统的联合调节作了分析 ,得出了直流系统控制方案、同步调相机及交流滤波器组的优化配置。试验结果表明 ,交直流模拟系统能够稳定运行 ,为实际系统联调试验奠定了良好的基础。
朱静, 尚金城, 苟锐锋
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Gaoya dianqi以短路故障切除与提高供电可靠性为目标的直流系统控保技术是发展新型电力系统的前期攻关重点之一。基于半导体组件的混合式直流断路器做为核心部件已进入工程示范。为解决断路器的高成本以及试运行中出现的可靠性等问题，文中提出了新的组合式直流断路器系统拓扑，把常规直流分支系统中的断路器代之以机械式开关。可大幅度降低整体成本与故障率。基于换流原理的快速直流断路器分闸速度可满足故障电流的发展，有望直接用于直流系统的控保。尝试用交流配电自动化的SCADA概念重建软件平台，创新直流配电系统拓扑，以更高的可靠性与经济性优势 ...
王永兴 +7 more
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[Progresses on temporal interference electromagnetic stimulation for non-invasive deep brain function modulation]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiZhou T, Yu P, Xu Y.
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[A time-frequency transform and Riemannian manifold-based domain adaptation method for motor imagery in brain source space]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiQi Q, Li M.
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[Extracellular matrix materials and tissue regeneration and repair]. [PDF]
Zhongguo Xiu Fu Chong Jian Wai Ke Za ZhiZhao L, Xie H.
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[A motor imagery decoding study integrating differential attention with a multi-scale adaptive temporal convolutional network]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiDong Z, Bao X, Yang Y, Wu J.
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