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关键词： 风功率预测   风力发电系统   应用  

摘要： 风力发电作为一种可再生能源技术,在全球能源结构中占据越来越重要的位置。随着对环境可持续性的关注日益增强,风力发电凭借其清洁、低碳的特点,成为许多国家能源政策的重点发展对象。风功率预测作为风力发电领域的一个关键研究方向,对于提升风电系统的运行效率、确保电网安全稳定运行,以及提高风电市场的经济效益具有重要意义。随着预测技术的不断进步和数据采集能力的增强,研究者和工程师能够更准确地预测风速和风功率,从而为风电场的设计、运维和电网整合提供支持。本文将探讨风功率预测的意义、方法以及应用,特别是聚焦于提高预测准确性的对策,以及这些对策在实际风电系统中的应用。

关键词： 铝/铜异种金属接头   激光熔钎焊   激光功率   显微组织   力学性能  

摘要： 采用激光熔钎焊方法对5052铝合金和T2紫铜进行对接试验,研究了激光功率(2000,2200,2400,2600,2800 W)对接头显微组织和力学性能的影响。结果表明:不同激光功率下接头铜侧钎焊区组织均以柱状晶为主,随着激光功率的增加,焊缝区树枝晶由细针状转变为雪花状;铜侧钎焊区由界面层和金属间化合物层组成,2000,2600 W激光功率下的界面层主要为AlCu相,金属间化合物层主要为Al_(4)Cu_(9)相,2400 W激光功率下的界面层主要由AlCu相和CuZn相组成,金属间化合物层主要为CuZn_(5)相;焊缝区主要由Al_(4.2)Cu_(3.2) Zn_(0.7)和Al_(0.71)Zn_(0.29)相组成。随着激光功率的增加,金属间化合物层厚度增加。激光功率对铜侧钎焊区的显微硬度影响较大,各接头的最高显微硬度均出现在铜侧钎焊区。随着激光功率的增加,接头最高硬度增加,抗拉强度先增大后减小;当激光功率为2400 W时,接头的抗拉强度最大,达到铝合金母材的92%,此时接头在靠近铝合金母材处断裂,而其他激光功率下制备的接头均在铜侧钎焊区和焊缝区处断裂。

关键词： 低压用户   自动复电成功率   电力系统  

摘要： 随着社会的发展,低压用户数量不断增加,自动复电成功率成为保障电力供应的重要指标。提高低压用户自动复电成功率是供电企业提升优质服务水平的重要举措。概括分析影响低压用户自动复电的原因,并针对这些原因,提出了提高低压用户自动复电成功率的方法,为电力系统的运行管理和优化提供了新的思路。

关键词： 变压器   振荡波   绕组故障   动态波段   波形特征   纹理特征  

摘要： 变压器绕组振荡波能够有效地反映绕组状态变化,实际应用中发现振荡波末期存在不规律振荡行为,影响了基于振荡波的变压器绕组故障诊断准确性。该文针对此问题,首先,搭建变压器绕组故障模拟平台,获取轴向移位、局部翘曲、饼间短路和匝间短路四种故障下绕组振荡波数据;其次,通过定义的能量衰减因子,提出了一种基于电压阻尼振荡的变压器绕组振荡波有效波段动态选取方法;再次,基于确定的有效波段,提出了基于二值化的Tamura纹理特征的特征参数提取方法,并结合波形特征关联度(FCD),提出了用于故障类型(轴向移位、局部翘曲、饼间短路和匝间短路)、区域、程度诊断的特征参数组合并分析了其分布规律;最后,基于特征参数组合的分布规律通过实际变压器进行了应用分析。结果表明,动态选取出的波段干扰信息少、衰减振荡规律性明显且包含丰富的特征信息,可实现对故障类型、故障程度和故障区域的识别分类。

关键词： 变压器   绕组变形   匝间短路   绕组缺陷诊断  

摘要： 针对目前变压器绕组缺陷时漏磁规律分析不全面、基于漏磁特征的绕组故障辨识研究不足的问题,该文以一台110kV变压器为原型,开展不同程度、不同位置、不同形式的绕组变形和匝间短路漏磁分布规律的有限元仿真研究,结果发现,无论是径向变形还是轴向变形,漏磁通分布规律受变形饼数影响较小,相同程度变形发生在高压绕组,绕组区域的漏磁通变化受形变位置影响较小,但低、中压绕组漏磁分布易受形变位置影响。端部绕组的变形更易引起漏磁变化。匝间短路引起的漏磁变化远大于绕组变形,并会额外影响油箱壁附近漏磁分布,同一位置匝间短路引起的漏磁变化分布情况受短路程度影响较小。此外,发生在低、中压绕组的匝间短路较高压绕组对漏磁分布的破坏程度更大。进一步地,该文提出一种基于漏磁变化量的绕组缺陷编码辨识方法,借助支持向量机法对不同程度同一缺陷下绕组附近5个漏磁监测点数据进行分类以确定阈值,将各处漏磁变化量根据阈值转化为对应的三进制数,最终形成一个十进制编码以实现对绕组变形和匝间短路缺陷的定位辨识。该方法的提出为变压器绕组故障提供了一种基于漏磁变化量的监测辨识手段,通过增加监测点、采用更高进制编码以细分阈值,该方法具备辨识不同程度缺陷的可能。相关成果已在110kV变压器上开展应用。

关键词： 变压器   故障诊断   神经网络   粒子群算法   灰色关联度法  

摘要： 针对传统变压器故障诊断方法存在处理效率低、诊断结果主观性强的问题,提出一种改进的粒子群(PSO)-BP神经网络变压器故障诊断方法,对智能变压器故障诊断方法展开研究。首先,采用无编码比值法,选用变压器油中各类溶解气体的比值来更准确地区分故障类型;其次,根据所选的测试集气体比值信息,利用灰色关联度法选出与测试集信息特征相似度高的信息作为训练集,剔除冗余信息,优化样本数据;最后,构建PSO-BP变压器故障诊断模型,利用改进的PSO算法优化BP神经网络中的权值和阈值,使诊断模型拥有更快的诊断速度和更高的准确率。使用采集的变压器油中溶解气体信息训练诊断网络,与传统BP神经网络法进行对比。结果表明,所提方法对变压器故障诊断的准确率明显提高。

关键词： 变压器早期故障诊断   绕组变形   漏磁场   长鼻浣熊优化算法   残差神经网络   超参数优化  

摘要： 针对变压器绕组变形、轻微匝间短路故障诊断准确率低的问题,提出一种变压器绕组早期故障诊断方法。首先,利用ANSYS仿真软件建立与实验变压器相关参数一致的有限元模型,分析变压器在绕组发生各种故障的漏磁场分布规律,并根据这些规律选取合适的故障特征以及光纤漏磁场传感器安装位置。然后,通过改进长鼻浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm,ICOA)寻找残差神经网络(ResNet)的最优超参数,以此参数构建ICOA-ResNet模型,将所得故障特征量输入模型进行故障诊断。最后,通过仿真数据和动模实验验证所提出的变压器绕组早期故障诊断模型的可行性。所提模型与支持向量机等4种模型相比,在绕组早期故障诊断上有更高的准确率,表明所提方法对变压器绕组变形、匝间短路故障诊断的有效性。

关键词： 功率控制   强化学习   深度学习   自适应控制器  

摘要： 核电厂需要大量控制系统来实现系统有效控制与安全运行,其中核电站堆芯是放射性核燃料热源的关键部件,反应堆功率控制关系到核电厂运行的安全性与经济性。为解决传统PID控制器难以准确应对非线性、大功率范围的功率控制问题,本研究以某压水堆核电厂为对象推导并建立了反应堆堆芯模型,采用基于策略梯度的深度强化学习方法与PID控制器结合建立的自适应控制器进行功率控制仿真。仿真结果表明:相较于传统PID控制器,所设计的基于深度确定性策略梯度算法的自适应功率控制器,响应速度更快、控制精度与稳定性更高,同时具有较高的鲁棒性,可以准确快速地控制堆芯功率,跟踪负荷变化。

关键词： 主变压器   特高压   国家电网   现场组装   组装技术   规模化应用   新建工程   变电站  

摘要： 近日,国家电网在建的川渝特高压交流工程甘孜1000千伏变电站新建工程现场,一台重达370吨的1000千伏主变压器在现场组装完成,这是国内首次规模化应用特高压主变压器解体组装技术。

关键词： 分布式能源   智慧配电网   功率控制   优化策略  

摘要： 专注于分布式能源在智慧配电网中的功率控制与优化策略,介绍了智慧配电网的架构和分布式能源的接入特点,深入探讨了分布式能源的功率控制技术,包括无功调节、有功调节等,并研究了协调控制逻辑。针对优化策略,研究了实时监测、新能源功率预测、储能系统集成和风光储协调运行策略。通过模拟和实验,得出了仿真实验结果,并进行了深入讨论。