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关键词： 液压机械无级变速器   特性分析   惩罚函数   改进遗传算法   参数优化  

摘要： 基于大功率拖拉机设计了一种新型的高传动效率和大变速范围的液压机械无级变速器(HMCVT),采用基于惩罚函数的遗传算法,对变速器的传动系统参数进行优化设计。通过Matlab软件对液压机械无级变速器的无级变速特性、转矩特性、功率分流比特性进行仿真分析,验证所设计的传动参数的合理性。此外,通过啮合功率法对系统总传动效率进行计算,进一步验证所设计的传动参数的合理性。结果表明:该液压机械无级变速器方案能够满足大功率拖拉机无级变速调速特性,且各区段有较大范围的速度区间和较高的传动效率,变速器各工作段的传动效率都能达到80%以上。

关键词： 一体化变压器   性能检测   应用系统   设计研究  

摘要： 变压器是电力系统中重要的设备之一,常用于电能的传输和分配。为了保证电力系统的稳定运行和变压器的可靠性,对变压器的性能进行监测和检测十分重要。在传统变压器性能检测中,存在检测结果不准确、检测手段繁琐等问题。而结合先进的传感器技术、数据采集与处理技术和人工智能算法,能够高效、准确地监测变压器的性能指标。文章设计了一种基于一体化变压器性能检测装置及应用系统,旨在改进传统变压器性能检测技术,提高供电系统的稳定性。

关键词： 混合储能   自适应滑动平均算法   小波分解   变频熵值   功率分配  

摘要： 储能技术逐渐成为平抑功率波动、提高电网接纳能力的有效手段,但风电功率波动情况复杂且多变,单一储能并不具备高能量、高功率密度特性。因此为解决风力发电出力平滑问题,针对其随机性间歇性等典型特征,本工作拟采用混合储能技术手段,结合锂离子电池和超级电容两种储能的优势,设计一种基于自适应滑动平均滤波-小波包分解双层功率分解分配策略,利用滑动平均滤波算法完成风电功率的自适应分解,获得并网功率和混合储能所需最低功率。考虑到混合储能输出功率依然含有丰富的信息以及小波包分解层数和功率分界点的确定规则,借助小波包算法对平抑的风电功率进行二次分解,并结合变频熵值策略优化混合储能的功率分配,有效改善风电功率的波动情况,实现混合储能功率的最优分解和合理分配。采用国家标准时间尺度波动情况、引入储能前后波动情况、功率幅值、充放电次数等评价指标对不同功率分配方式进行对比分析,结果表明,所提策略能够满足国家标准对风电场出力波动要求,减小对电网的冲击,与传统小波包分解算法对比具有较好自适应性,整体波动情况提升23.69%,锂电池充放电次数降低58.2%。模型评估结果表明,所提方法能够提升混合储能系统整体经济性并延长电池使用寿命。

关键词： 换流变压器阀侧套管   电流互感器   取能电源   调速风冷   功率平衡   稳定运行区间  

摘要： 随着我国电力系统输电量逐年上升,输电网络中的换流变压器阀侧套管等关键设备部件热功率也随之增大,因此有必要设计开发散热风机等设备,实现过热故障多发点的主动散热。设计研发一种电流互感器(CT)取能调速风冷装置,利用CT从输电线路上获取能量为散热风机供能,以解决输电线路现场常规电源无法使用的难题。针对CT的取能能力随着输电线路电流不断变化且不受控的问题,设计一种功率主动自平衡新策略,通过利用负载的控制自由度来适应CT二次侧电流的宽变化范围,从而扩展装置的稳定运行区间,提升电源的取能能力。将装置套装在交流输电母排上进行实验验证,母排电流的有效值在上千安培范围内变化,装置始终稳定且保持60%以上的功率容量利用率。

关键词： separated gate   P-type shielding layer   adaptive voltage withstand   specific on-resistance   gate charge  

摘要： A novel GaN trench gate vertical MOSFET (PSGT-MOSFET) with a double-shield structure composed of a separated gate (SG) and a p-type shielding layer (P_shield) is proposed and investigated. The P_shield is positioned within the drift region, which can suppress the electric field peak at the bottom of the trench during the off state. This helps to prevent premature breakdown of the gate oxide layer. Additionally, the presence of P_shield enables the device to have adaptive voltage withstand characteristics. The SG can convert a portion of gate-to-drain capacitance (C gd) into drain-to-source capacitance (C ds), significantly reducing the gate-to-drain charge of the device. This improvement in charge distribution helps enhance the switching characteristics of the device. Later, the impact of the position and length of the P_shield on the breakdown voltage (BV) and specific on-resistance (R on_sp) was studied. The influence of the position and length of the SG on gate charge (Q gd) and BV was also investigated. Through TCAD simulations, the parameters of P_shield and SG were optimized. Compared to conventional GaN TG-MOSFET with the same structural parameters, the gate charge was reduced by 88%. In addition, this paper also discusses the principle of adaptive voltage withstand in PSGT-MOSFET.

关键词： 电力变压器   电磁场仿真   深度学习   模型压缩   边缘计算  

摘要： 针对传统电力变压器电磁场仿真模型需要占用大量磁盘空间,运行功耗大,运算极为消耗计算资源等问题,提出一种基于轻量化混合门结构网络(lightweight hybrid gate recurrent unit network,LH-GRUNet)的变压器电磁场仿真方法。首先针对单相E芯变压器设计了一种混合门结构网络模型,实现了变压器铁芯和绕组的电磁场仿真;进一步,提出一种神经网络轻量化方法,通过删除模型全连接层中的冗余参数以压缩模型所需的存储空间与计算资源,最终实现变压器电磁场的低功耗、快速仿真。此外,基于LH-GRUNet的变压器电磁场仿真模型能够有效降低其运行所需的存储空间与计算资源,使其能够在几乎不损失模型精度的前提下应用于体积小、功耗低的边缘计算平台。

关键词： 变压器故障识别   核主成分分析   混沌麻雀搜索算法   核极限学习机  

摘要： 针对冗余特征对变压器故障识别影响和传统方法识别准确率低的问题,提出一种基于核主成分分析(kernal principal component analysis, KPCA)与混沌麻雀搜索算法(chaos gauss sparrow search algorithm, CGSSA)优化核极限学习机(kernelized extreme learning machine, KELM)的变压器故障识别方法。首先,通过KPCA对变压器故障数据进行预处理,降低特征间相关性。其次,通过引入改进Tent映射和高斯变异策略优化麻雀搜索算法提高其搜索精度和收敛速度,并将CGSSA与麻雀搜索算法(SSA)、灰狼优化算法(GWO)及鲸鱼优化算法(WOA)效果进行对比。最后,利用经KPCA处理后的特征数据作为模型输入,并通过CGSSA准确选择KELM的核函数参数和正则化系数,建立KPCA-CGSSA-KELM变压器故障识别模型。实验结果表明,在相同输入数据的情况下,CGSSA在收敛速度和寻优精度方面均有提升,且所提方法识别准确率为95.7%,较WOA-KELM、GWO-KELM、SSA-KELM分别提高18.6%、10%、15.7%。结果表明所提方法能有效处理冗余特征,提高故障识别准确率,证明了使用所提方法在在冗余特征影响的情况下进行变压器故障识别的有效性与可行性。

关键词： 牵引供电系统   并联谐波谐振   复独立分量分析法   快速傅里叶变换   谐振识别  

摘要： 当前,我国高速铁路电力机车广泛采用脉冲宽度调制的四象限变流器,在其性能改善的同时也带来了频带更宽的高次谐波问题,更易激发牵引供电系统谐波谐振。谐波谐振可能会引起过电压/过电流,严重时引发设备爆炸、保护误动等安全事故。因此,准确识别系统潜在的谐振频率具有重要意义。目前常用的频率扫描分析、谐振模态分析等方法依赖于系统拓扑和模型的精确性,而基于实测数据的传统识别方法的准确性受系统参数波动和背景谐波影响较大。为此,提出了一种基于实测数据的牵引供电系统并联谐振概率识别方法,以电压、电流波形的余弦相似度作为谐振预判条件以减少无效计算,并综合基波/谐波功率因数、系统谐波阻抗幅值等多层次谐振特征进行概率分析,克服了系统参数波动和背景谐波影响。仿真研究、实测数据分析与已有研究方法对比,表明所提方法在负荷波动性强、背景谐波较大时仍然适用,且识别的准确性更高,验证了该方法的有效性和可靠性。

关键词： 电力变压器   故障诊断   双向长短期记忆网络   鲸鱼优化算法   混合策略  

摘要： 针对目前电力变压器故障诊断方法存在的诊断准确率低、特征参数标准不一等问题,在分析电力变压器故障的基础上,提出了一种双向短期记忆网络与改进鲸鱼优化算法相结合的电力变压器故障诊断方法。引入混合策略(权重和收敛因子优化、蝙蝠算法和莱维飞行策略)对鲸鱼优化算法进行优化,并利用优化后的鲸鱼优化算法寻找双向短期记忆网络的最优参数建立电力变压器故障诊断模型。通过算例与常规方法进行对比分析,验证了该方法的优越性。结果表明,相比于常规方法,所提故障诊断方法具有更高的故障诊断准确率和最佳的实际应用效果,故障诊断准确率分别提高了10.42%和7.85%,为电力变压器故障诊断提供了一种新的思路。

关键词： 电流互感器   角差   比差   绝缘  

摘要： 某500 kV变电站#2联变及三侧开关例检期间,作业人员发现5032开关电流互感器C相4个绕组的绕组对地及绕组间二次绝缘均小于1 MΩ,开盖后发现密封圈有破损,进水情况严重。作业人员紧急联系厂家技术人员协同恢复绝缘处理,重新测量绝缘合格后送电。