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关键词： 变压器油   油雾抛洒   超压演化   爆炸火球  

摘要： 特高压换流变压器管件内的变压器油易蒸发并形成可燃的油气混合物,当点火源存在时,变压器油燃爆会造成电力设备严重破坏。目前,有关变压器油爆炸动力学演化规律的实验研究匮乏,采用压力传感器测压和高速相机记录火焰形状,研究了油柱直径对变压器油爆炸超压演化和火球行为的影响。实验结果表明,随着油柱直径从93 mm增加至350 mm,最大超压和反射超压均呈现先增大后减小的趋势。随着压力测点与爆炸中心之间的距离增大,最大超压呈现逐渐下降的趋势。当油柱直径从153 mm变化至350 mm时,炸药爆炸诱导的变压器油火球行为相似,爆炸火球的传播以竖直向上扩展为主。变压器油爆燃火球的最大高度和最大面积随着油柱直径增加呈现先增大后减小的变化趋势。

关键词： 智能控制   换流变压器   监测系统  

摘要： 阐述一套集成红外测温、全景可见光摄像机、环绕式声纹采集装置的人工智能监测系统设计和应用,实现对换流站核心设备的实时监测及数据跟踪。结合实时监控、自动监测、图像智能识别、故障预警、消防联动、后台智能分析诊断功能,对换流变压器进行集成化管控,极大程度提高运维管理的集成化、自动化水平。

关键词： 风电功率超短期预测   变分模态分解(VMD)   排列熵(PE)   多层双向长短时记忆(MultiBiLSTM)  

摘要： 为减少超短期风电功率预测的误差,提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)-排列熵(permutation entropy,PE)和多层双向长短时记忆(multilayer bidirectional long short-term memory,MultiBiLSTM)组合的超短期风电功率预测模型。首先,利用VMD分解算法将历史风电功率序列分解成若干个子模态分量,根据计算的PE值重构分解的子模态风电分量;然后,使用特征注意力(feature attention,FA)机制和深度残差级联网络(deep residual cascade network,DRCnet)构建MulitiBiLSTM预测模型,预测重构后的子序列;最后,重构子序列预测值,得到最终风电功率预测结果。使用贵州某风场的数据集对所提出的方法进行验证,并和其他预测模型进行对比。结果表明,使用VMD-PE-MultiBiLSTM模型能显著降低风电功率预测误差。

关键词： 高熵合金涂层   增材制造   激光熔覆   微观组织   电化学腐蚀  

摘要： 探讨了FeCrNiCoMoBSi高熵合金(HEA)激光熔覆涂层的微观结构以及激光功率对涂层物相和电化学腐蚀性能的影响。研究结果显示,HEA涂层由底部的柱状晶带、顶部的等轴晶带以及中间混晶带(由柱状晶和等轴晶混合组成)构成。采用3 000W功率制备的HEA涂层表现出最低的自腐蚀电流密度(0.425μA/cm^(2))、最高的自腐蚀电位(-0.16852V)以及最大的极化阻抗(69 616Ω),其阻抗模值■为1 143Ω·cm^(2),分别是1 800,2 500和4 500 W功率激光熔覆涂层的8.65倍、4.91倍和7.14倍,且其最大相位角为76.23°,均高于其它三种涂层。综合评估显示,采用3 000 W功率制备的HEA涂层具有出色的电化学腐蚀性能。这是由于其单一的FCC晶体结构、抗腐蚀的铁镍合金相和单质铬相、良好的晶体结晶度、细化的晶粒尺寸以及卓越的钝化效应,使其电化学腐蚀性能显著优于其他功率制备的涂层。

关键词： 电力信息系统   变压器,维护与检修  

摘要： 在电力供应系统的运作中,配电变压器扮演着维持系统安全稳定运行的关键角色。因此,对变压器的日常巡检及维护保养是保障其在整个运行期间安全、稳定运行的必要方式。本文旨在为现场维护过程中遇到的常见问题提出解决方案,并探讨电力信息系统中的变压器维护与检修。首先,本文阐述了变压器对社会生活的重要性、变压器的正确使用方式、基于信息化管理的电力供应系统在变压器维护和检修时的作用与意义,并就配电变压器运行巡检维护及故障检修进行相关分析。随后,探讨了日常巡检维护工作、变压器预防性测试维护、配电变压器运行及故障检修相关分析。基于电力信息系统的变压器维护与检修,可以有效提高变压器的运行可靠性,降低运维成本和故障率,延长设备寿命,为电力系统的稳定运行提供可靠保障。

关键词： 高速履带车辆   操纵特性   横摆运动   瞬态响应   频率响应  

摘要： 为研究高速履带车辆操纵特性,奠定高速电驱动履带车辆的操纵稳定性评价及控制的基础,建立了高速履带车辆非线性转向动力学模型及2自由度线性转向动力学模型,并对模型进行试验验证。利用2自由度线性模型推导了高速履带车辆横摆运动传递函数,基于此进行了高速履带车辆横摆运动时域和频域响应特性分析,提出履带车辆稳态横摆角速度增益及临界阻尼车速的定义。研究结果表明:履带车辆稳态横摆角速度增益均小于1,履带车辆具有不足转向特性;履带车辆系统阻尼比在1左右;当车速小于临界阻尼车速时,车辆系统为过阻尼系统,横摆角速度响应的上升时间在0.2 s内;当车速等于临界阻尼车速时,车辆系统为临界阻尼系统,横摆角速度响应的上升时间大于10 s;当车速大于临界阻尼车速时,车辆系统为欠阻尼系统,横摆角速度响应的上升时间迅速减小至2~3 s。

关键词： 变压器   轻瓦斯   有载分接开关  

摘要： 通过一起变压器有载调压轻瓦斯频繁动作的事件,分析了在有载调压变压器运行中可能引起有载调压轻瓦斯动作的原因,回顾了发生故障时的运行状态及周围环境,最后提出解决措施。

关键词： 电力变压器   多源信息融合   故障诊断技术  

摘要： 文章深入研究传统电力变压器故障诊断数据来源单一、诊断结果准确性不足的问题,提出一种创新的故障诊断方法。通过引入多源信息融合技术,提高电力变压器故障诊断的准确性和可靠性。在本研究中,采用以深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)为基础,与DS证据理论相结合的方法。首先,利用DBN特征提取和分类电力变压器的多个传感器数据。其次,通过DS证据理论融合分类结果,从而得到最终的故障诊断结果。最后,与传统方法相比,基于多源信息融合的电力变压器故障诊断方法大幅提升了故障诊断准确率,并且在多种类型的故障诊断中表现出良好的效果。

关键词： 风电功率   数值天气预报   降尺度   多模式集成   物理深度学习  

摘要： 现有基于深度学习方法的风电功率预测是一种以气象数据为输入的间接预测,其预测精度依赖于气象预报的准确率,然而现有气象预报资料普遍存在分辨率低,预报模式不稳定的问题。同时,深度学习模型完全依赖数据驱动,缺乏物理规律的指导,预测精度难以进一步提升。因此,提出一种精细化气象因素与物理深度学习相结合的方法。首先,通过降尺度与多模式集成技术,对数值天气预报数据进行处理,改善气象预报产品的低分辨率和准确率问题;其次,基于风电场尾流效应和功率曲线两种物理模型,一方面将物理模型嵌入神经网络损失函数作为正则化项,引入物理约束指导学习过程,以构建物理深度学习网络;另一方面,利用物理模型产生预训练样本,解决观测数据不足的情况,构建预训练模型,为后续有监督学习任务提供支持。最后,通过对某市近海风电场的实际数据进行仿真分析,验证了所提出方法的有效性和优越性。

关键词： 定子绕组   储热材料   温度场   有限元法  

摘要： 如何降低电机温升是电机设计中一个至关重要的问题.将绝缘漆与高导热材料、储热材料、固化材料通过一定工艺制备成高导热储热材料,填充在样机绕组端部与外壳的间隙处,并对其进行了温度场分析与温升实验.结果表明:利用储热材料吸收热量的特性与高导热材料的高导热率可有效降低电机温升10.2℃,电机功率提高了9.8%,高导热储热材料能有效提高电机的性能.