关键词： 柔性调压装置   有载调压   电力电子变换器   电压无级调节   无功补偿   电力电子变压器  

摘要： 随着可再生能源和电力电子设备在电网中占比不断升高,电压波动也越来越频繁。针对现有配电网调节电压和无功补偿需求,文中设计了一种集成传统变压器和电力电子变换装置的新型柔性有载调压变压器,可同时具备电压调节和无功补偿能力。首先,分析电力电子变换器串联侧和并联侧电压调节、无功补偿原理。然后,考虑有载调压分接开关动作,分别提出基于最小电压幅值和最小有功损耗的串并联电压无功协调控制策略,实现电压连续调节,同时提供最大范围的无功功率。最后,通过仿真和实验验证有载调压变压器的结构合理性和电压无功协调控制策略的正确性。使用柔性有载调压变压器电压无功协调控制策略可实现多种目标下的电压无级调节和无功功率补偿。

关键词： 变压器绝缘   变压器运行   局部过热   绝缘老化   供电系统   铜损   冷却风机   冷却措施  

摘要： 1现场情况变压器是供电系统的核心设备,其运行状况与电网的安全运行密切相关。由于铜损、铁损的存在,变压器运行中会产生热消耗,当热量积累到一定程度时,会使变压器本体局部过热,如不及时采取冷却措施,将会加速绝缘老化,直接影响到变压器绝缘材料的寿命,甚至引发事故。因此,变压器需要进行散热处理。

关键词： 电力变压器   机械自动化   线圈制造  

摘要： 本研究针对电力变压器线圈精密制造中的精度不足、效率低、成本高等问题,探讨了机械自动化技术的应用策略。通过引入高精度自动化设备、优化生产流程与资源配置,以及建立全面的设备维护和技术支持体系,有效提升了线圈制造的精确性和一致性。自动化流水线和智能搬运设备缩短了工序间的等待时间,提高了生产效率,实时监控系统降低了能耗与损耗成本。

关键词： 变压器   模态   响应谱   振型   应力   位移  

摘要： 变压器在电力传输中的作用非常重要,如果电力变压器在地震时损坏,将会导致整个电力系统瘫痪,所以变压器的抗震性能是变压器设计中的一个关键指标。本文作者以750kV大容量油浸式变压器为例,基于IEEE-693抗震标准,建立了变压器的抗震仿真三维模型,在Ansys Workbench平台上进行模态和地震的响应谱分析,最终得到了变压器的振型和在地震作用下的应力分布和位移,其结果为变压器的外形结构设计(如油箱,储油柜支撑,散热器支撑,升高座,套管)提供了数值支撑,为进一步的结构优化提供了参考依据。

关键词： 变压器油   气泡畸变   电场强度   聚并   破裂  

摘要： 为厘清变压器油中气泡在流场与电场耦合效应下复杂的动力学行为,并探究其诱发电场的局部畸变,进而潜在地损害变压器油的绝缘特性。本文通过建立流场与电场的耦合模型,研究了极不均匀电场下,气泡尺寸对于气泡畸变特性以及气泡内电场畸变的影响,分析了气泡的数目、气泡初始位置对油中气泡的聚并行为以及气泡内最大电场强度的影响,并探究了气泡运动过程中油中电场分布以及气泡破裂现象。结果表明:气泡畸变率与气泡内部最大电场强度同气泡尺寸呈正相关,电场增强率平均为1.72倍。气泡聚并时间和气泡内部电场强度均随着气泡数目和气泡初始位置角度的增大而逐渐提前和逐渐增大。研究过程中还发现气泡内部场强的最大值主要位于气泡与周围介质的交界面处,并且聚并后生成的大气泡存在破裂的可能性。

关键词： 等温松弛电流法   缺陷   绝缘结构  

摘要： 本文探讨了等温松弛电流法测量主绝缘缺陷的机理,对不同老化周期的主绝缘试样进行了极化并测量极化电流,通过计算机拟合,可量化评估不同老化周期后的界面极化陷阱深度(τ_(1))、界面极化陷阱密度(a_(1))、缺陷极化陷阱深度(τ_(2))、缺陷极化陷阱密度(a_(2))的变化。试验结果表明,该绝缘结构老化过程中,界面极化陷阱深度τ_(1)基本平稳,缺陷极化陷阱深度τ_(2)整体数量趋势降低,界面极化陷阱密度a_(1)和缺陷极化陷阱密度a_(2)持续升高。

关键词： 超声相控阵   变压器   绝缘缺陷   局部放电   自动定位  

摘要： 由于变压器内部绝缘结构复杂,局部放电信号在复杂绝缘介质中传播时容易发生衰减和散射,导致定位灵敏度较低。针对上述问题,提出基于超声相控阵的变压器绝缘缺陷局放自动定位方法。利用超声相控阵中的高精度阵列部署和信号处理技术,采集变压器内部绝缘缺陷产生的局放信号,在选择阵元发射频率和接收灵敏度的基础上,结合信号预处理技术提升信号的质量,通过构建三维空间坐标系,并结合超声相控阵技术与DOA估计模型,以及测向交叉定位原理,实现变压器绝缘缺陷局部放电源的自动精确定位。实验结果表明,设计方法能够显著提高定位灵敏度,有效捕捉和识别微弱的局部放电信号,具有较高的实际应用价值。

关键词： 局部放电   小波包分解   D-S证据理论   信号融合   故障诊断  

摘要： 局部放电模式识别已被确定为监测电气设备运行的标准诊断工具。智能状态识别是变压器状态识别的发展趋势,但现有的智能状态识别存在模型单一、识别精度低等缺点。为了克服这一缺点,提出了一种基于D-S证据理论的多维信息源变压器局部放电故障识别方法。首先,采用小波包分解对局部放电高频信号和超声信号进行能量特征的提取。然后,根据选取的特征集,分别建立卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)模型和卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)模型。最后,通过D-S(dempster-shafer)证据理论对两种信号识别模型的输出结果进行有效的整合。结果表明,以所提出的小波包分解能量特征集作为输入向量,两种信号CNN-SVM模型的识别率达到了95%和81.67%,分别较CNN提升了3.33%和8.34%。D-S证据理论融合方法的整体性能优于CNN和CNN-SVM,准确度和一致性较融合之前分别提高3.33%和16.66%;验证了本文方法的有效性和可行性。

关键词： 绕组绕制   器身   尺寸控制   供应商   修正系数   电力变压器绕组   预算数  

摘要： 1.6.6工厂修正系数和供应商修正系数的修正随着绕组高度预算数据的累积,以及根据绕组类型、导线种类、绕组干燥和压装方式分类统计分析,不断修正工厂修正系数K_(1)和供应商修正系数K_(2),绕组绕制前预算高度会越来越准确。

关键词： 变压器振动信号   故障诊断   复合多尺度能量熵   逐次变分模态分解   支持向量机  

摘要： 新型电力系统在促进“碳中和,碳达峰”的目标实现的同时,对电力系统中变电设备的可靠运行提出了新的挑战。为进一步提高变压器机械故障的识别精度,文中从变压器的振动特性出发,提出一种基于SVMD-CMSEE与GSA-SVM的新型电力系统变压器故障状态智能诊断方法。采用逐次变分模态分解(successive variational modal decomposition,SVMD)算法自适应性地分解出变压器振动信号的各模态分量,联合复合多尺度能量熵(combining compound multi-scale energy entropy,CMSEE)提取了振动信号的时频分布变化特征,并引入类间区分度确定了特征中的最优特征子集,通过引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)对支持向量机(support vector machine,SVM)的关键参数进行优化,构造了基于GSA-SVM的变压器故障识别模型。对某10 kV油浸式变压器振动信号的计算结果表明:基于SVMD-CMSEE算法得到的变压器振动信号复合特征能有效估计时间序列的动态变化,所提出的GSA-SVM诊断模型具有较高的识别精度和计算效率,准确率可达98%,从而为基于振动信号的变压器状态监测提供了技术支撑。