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关键词： 工厂供电系统   谐波源定位   有源电力滤波器   电能质量   谐波治理技术  

摘要： 在工厂供电系统中,由于各类电气设备的广泛使用,使得电力系统中广泛存在谐波现象,这种电力电子设备引起的谐波不仅对设备本身产生破坏,还会对供电系统产生影响,造成电能质量问题,甚至会干扰电网的正常工作。因此,定位并消除谐波源头成为一项重要研究任务。本研究实施了针对工厂供电系统特定谐波源的定位技术,并对有源电力滤波器治理技术进行了深入研究。通过实验测试和计算机模拟能够有效地识别并定位出特定的谐波源的位置,可为工业生产中的电力系统设计和谐波治理提供重要的参考。同时,通过对有源电力滤波器的深入研究,探索出一种新的、有效的谐波治理方案。研究结果发现,使用有源电力滤波器能够有效地减小谐波对供电系统的额外负荷,提高整个供电系统的功率因数,从而提高电能质量。同时,这种技术也有助于延长设备的使用寿命和稳定性,提高设备的运行效率。该研究对于解决电力系统谐波问题具有重要的理论和实际应用价值。

关键词： 油浸式电流互感器   膨胀器   故障分析   运行维护措施  

摘要： 本文以一起220kV油浸式电流互感器运行时产气并撑开膨胀器的现象为例,开展运行与检修数据检查,通过油色谱试验发现大量H_2、CH_4产生,由三比值法初步判断该故障类型为低能量密度放电,总结产气原因并结合解体检查处理,表明是由换油导致含气空腔产生,随即进一步提出改进措施,对油浸式电流互感器的运检工作具有一定的指导意义。

关键词： 半导体功率源   微波消融   磁控管  

摘要： 为提升微波消融设备的应用效能,有效提升肿瘤等疾病的治疗水平,可在微波消融设备中融合半导体功率源,从而在优化治疗效果的同时,全面推进我国微创治疗技术的发展,为医疗行业长久稳定提供保障。本文简要分析了微波消融技术,并对半导体功率源在微波消融设备中应用要点展开了讨论,以供参考。

关键词： 光纤激光   高功率   光束合成   功率合成   光谱合成   相干合成   复合合成   人工智能  

摘要： 光束合成是突破单纤激光功率输出极限、获得更高功率激光输出的有效技术方案。近年来,功率合成、光谱合成、相干合成等多种类型的光束合成均取得突破性进展,输出功率与单纤最高功率值相比,均实现了量级上的提升。多种光束合成类型的复合应用,有望进一步提升激光功率、压缩激光脉宽,实现更高性能的激光系统。为此分析高功率光纤激光光束合成的最新研究进展,提炼研究动向,概括研究特点,对未来更多类型光束合成系统研发面临的挑战和关键技术进行分析与展望。

关键词： 变压器  

ISBN: (纸本)9787519891541

摘要： 本书共五章, 分别为变压器局部放电电流脉冲检测技术, 超宽频带检测局部放电和噪声源电流脉冲波形试验, 交直流耐压试验超宽频带局部放电智能检测和抗干扰技术, 交直流耐压试验PD智能检测系统设计与研制, 大型变压器 (含换流变压器) 耐压局部放电智能检测试验与工程应用。

关键词： 电力电气   变压器   检修技术   操作流程  

摘要： 本研究目的是为了探索高效、精确的变压器检修技术,实现对变压器故障的准确预测与及时干预。研究内容包括变压器检修技术的应用必要性及操作流程,分析电力电气变压器所存在的故障问题,利用变压器检修技术实现实时监测和数据分析,提升变压器检修技术的应用效果,从而为电力系统的稳定和安全运行提供有力的技术支持。

关键词： 风功率预测   分解   长短期记忆网络   时间卷积网络   鱼鹰优化算法  

摘要： 为提高超短期风功率预测精度,提出一种基于SGMD-SE与优化的TCN-BiLSTM/BiGRU组合预测模型。首先,采用最大互信息系数(MIC)选取出风功率强相关变量,作为预测模型的输入特征。其次,利用能抑制模态混叠、无须设置分解参数的辛几何模态分解(SGMD),将原始风功率信号分解成若干个较平稳的初始辛几何分量(SGC)。然后,使用样本熵(SE)完成初始分量重构并将重构后分量划分为复杂度高、低两类,根据两类分量不同特点,分别搭建TCN-BiLSTM模型、TCN-BiGRU模型进行预测。为改善BiLSTM、BiGRU预测性能,采用时间卷积网络(TCN)提取两类分量特征,并提出一种基于Tent混沌映射和柯西变异的改进鱼鹰优化算法(IOOA)优化其关键参量。最后,叠加各分量预测值得到最终的预测结果。结果表明:所提出的组合预测模型可有效提升超短期风功率预测的准确率,具有较强的实用价值。

关键词： 电力系统   光伏发电功率   功率预测   优化算法  

摘要： 由于光伏发电功率的大小受多因素的影响,具有明显的波动性、不稳定性、季节性等特征,因此,如何精准预测光伏发电功率是目前的一大难题。为解决以上问题,提出了一种基于改进DBO-BiLSTM-GRU的光伏发电功率预测方法。其中,双向长短期记忆网络(BiLSTM)用于提取历史光伏发电功率数据的时序特征。首先,使用结构更精简的门控循环单元(GRU)进一步预测光伏发电功率;其次,引入改进的蜣螂优化算法(DBO)优化BiLSTM-GRU组合模型的超参数,进一步提高模型的预测效率及精度;最后,利用安徽省光伏电站的真实发电功率数据验证模型。结果表明,与目前常用的先进预测模型相比,所提出的预测模型能明显提升预测精度。

关键词： 变速箱   等效声辐射功率   形貌优化   噪声控制   模态分析  

摘要： 针对变速箱3挡啸叫问题,文章首先对变速箱进行了等效声辐射功率计算分析,结合模态分析精准定位找出不满足设计要求的零件薄弱区域;然后对其进行形貌优化以提高其刚度,从而得到优化结构设计;最后经过对比分析,发现优化后的设计显著降低了等效声辐射功率,从而有效降低了变速箱噪声。该分析方法可以为变速箱壳体优化设计提供有效的指导,有助于降低变速箱的噪声水平。

关键词： 变压器轻微故障   反时限过电流保护   变压器油温因子   油温加速指数   参数优化整定  

摘要： 针对当变压器处于重负荷且变压器油温达到报警温度其内部发生轻微故障时,传统反时限过电流保护不动作或动作时间过长的情况,提出一种变压器油温加速反时限过电流保护的新原理及其优化整定方法。首先,引入变压器油温因子和加速指数对反时限特性曲线进行修正;然后,根据反时限保护动作时限配合关系建立数学模型进行优化整定。最后,基于现有理论分析和仿真验证结果,得出所提新方案能够在保证选择性和可靠性的前提下有效提高保护的速动性和灵敏性。