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关键词： 箱式变压器   发热故障   计算机通信   智能诊断  

摘要： 35 kV箱式变压器的安全稳定运行对配电网可靠性至关重要,然而其面临着发热故障的隐患。提出了一种基于计算机通信的发热故障诊断方法。该方法利用光纤光栅传感器进行温度数据采集,通过RS-485和工业以太网实现数据传输,并结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法进行故障智能诊断。实验结果表明,与传统方法相比,设计方法在故障检测率、误报率、漏报率以及诊断速度等方面均有显著提升,为变压器智能化运维提供了新的技术手段。

关键词： 岸桥电气系统   过压保护   浪涌抑制   接地系统   滤波器  

摘要： 随着港口业务的持续增长,岸桥作为港口作业中的关键设备,其电力供应的稳定运行至关重要。电压异常升高和电流迅速增加是港口电力设施常见的故障类型,可能对系统设备造成严重损害。本文详细探讨了岸桥电源维护体系中的电压稳定与电流控制策略,分析了电压突变和电流冲击的成因及其影响,并具体阐述了岸桥电气系统中的过压保护机制和浪涌抑制技术。此外,还考察了这些技术在实际应用中的研究现状,旨在为提高岸桥电力管理系统的稳定性和安全性提供参考。

关键词： 煤矿   全尺寸钻杆   动态加载   功率回收   液压系统   数据采集   PLC  

摘要： 【目的】为了模拟钻杆在煤矿井下瓦斯抽采钻孔过程中的真实受力情况,满足实物钻杆的疲劳试验需求。【方法】设计了一种矿用全尺寸钻杆动态加载系统,整个系统由钻杆加载平台、功率回收型液压泵站和测控系统3大部分组成,能够对不同规格的钻杆进行动态扭矩、轴向力和径向位移的复合加载。扭矩加载采用液压功率回收方式,由两个完全相同的液压马达和钻杆进行机械连接,主动马达带动钻杆和加载马达旋转,两者互为负载,加载马达将输出的流量反馈给主动马达,从而实现扭矩加载和功率回收,该闭环系统的能量损失由两个液压补偿泵进行弥补;轴向力和径向位移加载采用电液比例控制方式,由传感器采集各变量参数,可编辑逻辑控制器(programmable logic controller,PLC)对加载油缸的力和位移进行闭环调节,从而实现精确控制;试验过程中的各项运行参数和功率回收效率由测控系统进行数据采集并实时显示在上位机中。最后,采用φ127 mm×3 000 mm型外圆钻杆对系统的加载能力进行了试验验证。【结果和结论】结果表明:(1)加载系统的扭矩和转速可通过改变液压补偿泵的流量或压力,主动马达与加载马达的排量关系,变速箱档位等多种方式进行调节,能满足各种不同的试验工况。(2)当主动马达和加载马达的排量一致时,功率回收效率取得理论最大值77%。(3)在低速大扭矩工况下,实测的钻杆扭矩加载最大值为35 080 N·m,对应的转速为28 r/min,电机功率为50.7 kW,功率回收效率为66.2%,有效降低了加载系统的装机功率。研制的钻杆动态加载系统成功解决了现有矿用钻杆疲劳试验装置加载能力不足及耗能大的问题,为钻杆的测试研究工作提供了有力的设备支撑,具有显著的应用价值。

关键词： 氮化镓   高电子迁移率晶体管(HEMT)   空间辐射效应   损伤机制   抗辐射加固  

摘要： 阐述了氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)在电力电子和卫星通信领域的应用优势,并从材料生长、器件结构和性能提升的角度梳理了近年国内外的发展现状。针对GaN HEMT功率器件在复杂空间环境下面临的辐射损伤问题,重点归纳了γ射线辐射、中子辐射、质子辐射及重离子辐射引起GaN HEMT功率器件电学性能的退化规律,并总结了GaN HEMT功率器件在这些粒子辐射下产生的总剂量效应、位移损伤效应和单粒子效应等内在损伤机制。最后,指出目前GaN HEMT功率器件辐射效应研究存在的不足,并对GaN HEMT功率器件辐射效应未来的研究方向和抗辐射加固思路进行了展望。

关键词： 分布式电源   并网   风力发电站   最大注入功率   分布函数   风电机组  

摘要： 风电注入功率会改变电网潮流分布,影响局部电网的节点电压,从而对电网运行的稳定性与可靠性造成较大影响。对考虑分布式电源并网的风力发电站最大注入功率展开研究。建立考虑分布式电源并网的风力发电站内的永磁同步发电机、二极管整流器以及DC/DC变换器的数学模型;利用Weibull分布函数表达风力发电站内风速,确定风速与风力发电站内风电机组输出功率的关系;设置配电网可以接收的最大风电功率作为优化目标,依据机会约束规划问题建立风力发电站最大注入功率的目标函数,并利用遗传算法求解该目标函数,输出风力发电站最大注入功率。实验结果表明,所提方法可以确定不同负荷变化、电容补偿容量以及风速变化时的风力发电站最大注入功率。

关键词： 动力机械及工程   轴系   联轴器   扭振  

摘要： 联轴器的刚度特性对内燃发电机组轴系低阶扭振模态及响应特性有决定性的影响。采用理论分析和仿真研究的方法,全面分析了联轴器刚度参数对大功率内燃发电机组轴系扭振模态特性和响应特性的影响规律,并结合工程应用实例进行了内燃机各缸功率均衡的正常运行工况、各缸做功不均衡工况以及机组启动、停机过程的仿真研究和实验验证。

关键词： C型滤波器   无谐振设计   电容器谐振抑制   自适应差分进化算法   元件配置成本   滤波器优化设计  

摘要： 现有无功补偿电容谐振抑制方法通常将无功补偿电容配置为无谐振C型滤波器,以降低谐振带来的谐波电压放大与滤波器有功损耗。但在抑制低频谐振时,无谐振C型滤波器的元件参数可选择范围较小,难以在实现低频谐振抑制的同时兼顾滤波器配置成本。针对这一问题,文中提出一种无谐振C型滤波器优化设计方法。首先,设计一种改进C型滤波器结构,在传统C型滤波器结构中增加低频谐振抑制单元,消除滤波器潜在低频谐振点;然后,建立计及滤波器配置成本、有功损耗、谐振抑制性能及元件参数选择范围的滤波器元件参数配置模型,求解改进C型滤波器元件参数最优值。最后,通过仿真对比证明,改进C型滤波器在控制配置成本与有功损耗的基础上,能明显降低谐波放大系数,具有更好的谐振抑制性能。

关键词： 风电功率预测   特征重组   改进量子粒子群优化算法   双向长短期记忆网络   随机森林   误差修正  

摘要： 短期风电功率预测对电力系统正常运转至关重要,为了提升风电功率预测精度,提出基于特征重组方法和改进量子粒子群算法(IQPSO)优化双向长短期记忆网络(BILSTM)与随机森林(RF)的短期风电功率预测组合模型。首先,运用局部均值分解处理风电数据得到多个子分量,并计算其模糊熵以重组新特征分量。其次,采用IQPSO优化的BILSTM预测特征分量,将各分量结果叠加得到初步预测值。最后,使用IQPSO优化的RF对初步预测值进行误差修正。实验表明,该模型决定系数(R^(2))达到了0.99425,优于其他模型,消融实验也验证了各模块的必要性。

关键词： 油中溶解气体   互补集合经验模态分解   沙丘猫群优化算法   长短时记忆神经网络  

摘要： 油中溶解气体浓度的预测可为电力变压器状态评估与早期故障诊断提供重要的数据依据。由此,针对长短期记忆网络(Long short-term memory network,LSTM)预测模型参数选择困难的问题,同时为提高变压器油中溶解气体浓度预测的精度,提出一种基于CEEMD联合TGSCSO-LSTM算法的变压器油中气体浓度预测方法。利用互补集合经验模态分解算法(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将原始气体浓度序列分解为一系列具有一定频率特征的分量,以提高原始序列的可预测性能;针对各分量分别建立LSTM预测模型,同时利用经Tent映射随机初始化种群与高斯扰动改进的沙丘猫群优化算法(Sand cat swarm optimization,SCSO)对LSTM网络参数进行优化选取,以提高算法的预测精度;最后重构各个分量的预测结果以获取最终的油中溶解气体浓度预测结果。利用某500 kV变压器实际气体浓度数据对所提方法进行对比试验,试验结果表明,所提方法油中溶解气体浓度预测性能优良,具有较好的应用价值。

关键词： 油浸式变压器   故障诊断   平衡数据集   布谷鸟搜索   SMOTE   CatBoost  

摘要： 针对油中溶解气体分析(dissolved gasses analysis, DGA)数据集小样本及不平衡特性导致故障诊断准确率不高的问题,提出一种布谷鸟搜索优化类别型特征提升算法(cuckoo search-categorical boosting, CS-CatBoost)和改进少数过采样技术(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)的油浸式变压器故障诊断方法。首先,使用中心偏移权重(center offset weight, COW)优化SMOTE增强不均衡故障样本,获得均衡数据集。然后,通过Cat Boost构建基于集成学习框架的基分类器,并针对Cat Boost模型分类性能受其初始参数影响大、参数选择不正确后易发生过拟合或欠拟合现象,引入CS优化其初始参数,进一步提高其分类性能。实验结果表明,在小样本不均衡条件下所提出的SMOTE-CS-Cat Boost模型相比其他方法故障诊断精度明显提升,可准确判别变压器故障信息。