关键词： 变压器   自动喷淋   降温  

摘要： 针对油浸式电力变压器的散热问题,研究一种可以为变压器自动喷淋降温的装置。装置主要由控制柜和喷淋组件组成,通过控制柜内的检测、控制和数据处理模块对变压器的油温、油位进行监测,根据设定的阈值对控制模块发出告警,完成喷淋装置的启停。该自动喷淋装置能够在较短时间内将变压器的上层油温显著降低,有效保障变压器运行环境稳定,提高电力变压器的使用寿命。

关键词： 贝叶斯网格   变压器故障诊断   节点导纳矩阵   变压器模型   稀疏位置矢量  

摘要： 变压器内部运行状态参数存在复合性,导致直接进行故障诊断时,对具体故障位置的诊断结果存在较大误差,为此提出基于贝叶斯网格的变压器故障诊断方法优化研究。以变压器节点导纳矩阵为基础,构建以电力系统变压器串联部分漏磁导纳阵为核心的模型,将构成复杂的变压器转换为由若干个节点导纳矩阵构成的模型。在诊断阶段,引入贝叶斯网格,根据感知区域内随机均匀散布在贝叶斯网格内的稀疏位置矢量,确定具体的故障位置。测试结果表明,所设计诊断方法对具体故障位置的诊断结果误差不仅表现出了较高的稳定性,而且具体误差均处于较低水平。

关键词： 变压器   蝗虫算法   差分进化算法   模拟退火算法   油中溶解气体   贝叶斯网络   故障诊断   结构学习  

摘要： 针对变压器故障诊断效率低的问题,文中将油中溶解气体分析与人工智能方法相结合,提出了一种改进蝗虫优化算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。利用差分进化算法和与模拟退火算法对蝗虫算法进行改进,提高了算法的优化能力。将改进蝗虫算法应用于贝叶斯网络结构来学习构建变压器故障诊断模型,利用所提方法对变压器进行故障诊断。实验结果表明,该方法诊断正确率达到了92.7%,与其他算法所构建的诊断模型相比具有更高的故障诊断准确率。

关键词： 变压器   故障诊断   特征选择   北方苍鹰优化算法   深度混合核极限学习机  

摘要： 针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合式故障特征选择方法,并利用改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization algorithm,INGO)优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel limit learning machine,DHKELM)实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建24维变压器故障特征集,从线性相关和非线性相关的角度出发,采用Pearson相关系数和互信息法,筛除相关性较低的特征。其次,引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法,提升其寻优性能。然后,利用INGO算法对保留特征进行二次筛选,获得最优输入特征。最后,将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中,建立DHKELM诊断模型,利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化,完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明,与常规特征选择方法相比,利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率;相较于其他优化型诊断模型,INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。

关键词： 低压补偿   纵向补偿   电容器   自然功率因数  

摘要： 介绍了目前大多数系列的铁合金品种冶炼生产所用的矿热炉变压器均采用低压补偿或纵向补偿。低压补偿与纵向补偿虽然原理相同,但是补偿特点不相同且生产铁合金品种的适用性也不一样。同时,因补偿方式不同,在变压器及参数设计时应有所差异;两种补偿方式的电容器额定电压应满足实际生产需要,冶炼操作上也应以自然功率因数为准,才能确保电炉热效率在合理范围。

关键词： 电子电气设备   电路隔离技术   变压器  

摘要： 近几年,随着科技进步和国民经济的飞速发展,电子电气行业的技术也随之飞速发展。为了有效地抑制电子电气的内噪音,提高其工作效率,使其在电磁兼容方面具有应用价值。本文对电子电气设备中的电路隔离技术进行了阐述,着重对如何选用电路隔离技术进行了详细的论述,并对其中的几种常用的方法进行了说明,为今后的研究提供了借鉴。

关键词： 高速铁路供电系统   单相双旋转移相变压器   负序电流补偿   移相角控制  

摘要： 针对高速铁路供电系统在高压电网引起的负序问题,该文参考旋转潮流控制器(RPFC)和静止无功补偿器(SVG)结构,提出一种基于单相双旋转移相变压器(S-DRPST)的新型负序补偿拓扑。首先,分析S-DRPST的工作原理并建立其稳态电压源模型。其次,在V/x牵引供电系统应用场景下,提出S-DRPST的负序电流补偿方法,即根据供电臂负载功率计算所需补偿电流表达式,进而得到两台S-DRPST输出电压幅值与相位,通过调节移相角大小实现电网侧电流的平衡。在此基础上,对单台S-DRPST移相角控制进行设计,补偿设备投入前利用柔性合环减小对牵引网的冲击,投入后采取移相角协调变速控制,使得移相角在接近设定值时降低转速,同时根据角度偏差协调转速控制,从而抑制输出电压振荡现象。最后,利用Matlab/Simulink软件搭建牵引供电系统进行仿真验证,在合环场景下将S-DRPST柔性投入牵引网,仅a相供电臂带负载的情况下,电压不平衡度从4.81%降低到了0.05%,在计及供电臂制动状态时不同工况的不平衡电压均被控制在0.1%以下,在牵引负载快速连续变化下S-DRPST能及时响应补偿负序电流,结果表明S-DRPST在高速铁路供电系统中具有良好的负序补偿效果。

关键词： αATS变步长算法   本征正交分解降阶方法   瞬态流热耦合问题   快速计算方法   温升实验  

摘要： 针对油浸式电力变压器瞬态温升计算效率过低的问题,该文提出本征正交分解-αATS(proper orthogonal decomposition-adaptive time stepping based onαfactor,POD-αATS)降阶自适应变步长瞬态计算方法。首先,推导变压器绕组瞬态温升计算的有限元离散方程;其次,采用POD降阶算法改善传统瞬态计算中存在的条件数过大及方程阶数过高的问题;同时对于瞬态计算中的时间步长选择问题,提出适用于非线性问题的αATS变步长策略;然后,为验证方法的有效性,基于110 kV油浸式电力变压器绕组的基本结构建立二维八分区数值计算模型,同时将计算结果与基于110 kV绕组的温升实验结果进行对比。数值计算及实验结果表明,所提算法与全阶定步长算法在流场和温度场中的精度几乎相同,且流场计算效率提升约45倍,温度场计算效率提升约38倍,计算速度得到显著提高。这一点在温升实验中同样得到验证,说明该文所提算法的准确性、高效性及一定的工程实用性。

关键词： 智慧电网   变压器单元   检修  

摘要： 作为智慧电网建设和运营中的重要组成部分,变压器单元发挥着稳定电网和确保电网高效运行的作用。为了探究变压器单元的应用与检修方法,确保变压器单元在智慧电网建设中更有效,本文将从变压器单元的重要作用分析入手,在阐述变压器单元于智慧电网建设中应用的同时,针对常见故障进行梳理并提出相应的检修策略,以供同行参考借鉴。

关键词： 电力变压器   DGA   故障分类   Bayes-CNN  

摘要： 电力变压器发生故障的表现和根本原因具有一定程度的模糊性和随机性,在复杂情境下,传统方法往往难以准确识别变压器故障,其精度存在一定提升空间。因此,本文提出一种新的变压器故障识别方法。该方法采用结合贝叶斯理论和卷积神经网络(CNN)的算法,具体为利用卷积神经网络处理特征气体数据,并采用贝叶斯算法对模型参数进行寻优,旨在提高故障检测的准确率。研究通过对故障类型进行编码和预处理,构建变压器故障分类模型,应用Bayes-CNN模型对变压器故障进行分类,结合实例验证,并将其与SVM、DBN及CNN模型进行对比实验。结果表明,采用贝叶斯优化的CNN算法显著提升了模型的收敛速度和拟合精度,证明该变压器故障分类方法具有较优性能,为电力变压器故障诊断领域提供了新的方法与思路。