面向高压设备数字孪生的虚拟传感器设计与应用技术

针对高压设备数字孪生的模型构建、信息交互、动态仿真等需求,对虚拟传感器的设计与应用技术进行了分析,虚拟传感器是具有传感器行为的计算机仿真系统,能够基于功能、结构和服务要求对复杂数字孪生系统进行解耦,降低工程应用的复杂性。文中提出虚拟传感器在高压设备数字孪生工程应用上的设计要求,给出了观测虚拟传感器、参量计算虚拟传感器和预测告警传感器的设计方法及其应用方式。研究结果表明:虚拟传感器具备组件化、服务化、易重构、可进化等优点,可作为数字孪生单元级功能组件的设计手段,解决目前工程应用中数据获取和融合困难、仿真预测算法耦合复杂等问题,支撑设备状态全面感知、趋势精准预测、风险提前预警和设备全寿命精益管理等应用。

基于CVMD-TCN-BiLSTM的短期电力负荷预测

短期负荷数据往往掺杂着不同类型的噪声且波动性大,传统的分解序列方法在提取序列特征时并未考虑到高频噪声的影响。针对上述精准预测问题,介绍一种分解去噪、重构分解的CVMD-TCN-BiLSTM组合预测方法。采用互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列,联合小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪,保留含有信号的低频分量进行累加重构。然后利用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对去噪后的数据进行二次信号特征提取,得到一组平稳性强且含不同频率的分量。最后,利用时序卷积网络-双向长短时记忆神经网络对各分量进行了预测,并将预测结果进行迭代,获得完整的预测结果。通过对澳大利亚某地的负荷数据作为实例分析,与传统的负荷预测算法相比,验证了所提模型的有效性。

基于时效因子和动态贝叶斯网络的配电室电力应急演练研究

针对由于灾害性事故频发,配电室应急工作面临严峻挑战的现状,文中对配电室电力灾害事故情景推演技术进行研究。在分析配电室电力灾害的突发性、多变性和演变路径的不明确性、复杂性基础上采用“情景-应对”分析法分析配电室电力事故的构成要素以及其作用关系,将处置措施约束时间引入情景构成要素,基于动态贝叶斯网络构建配电室电力灾害情景推演模型。基于时效性原则进行演练效果评价,通过某矿业公司一起6 kV配电室火灾事故进行实例分析,分析结果表明,推演结果与实际灾害发展情形相吻合,表明了配电室电力灾害事故情景推演模型的可行性。

局部阴影下基于IBOA-INC的光伏复合MPPT控制

针对传统的最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)算法陷入局部极值不能找到最大功率点(Maximum Power Point,MPP)以及传统的蝴蝶优化算法(Butterfly Optimization Algorithm,BOA)存在收敛速度慢和搜索震荡较大等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法(Improved Butterfly Optimization Algorithm,IBOA)结合电导增量法(Conductance Increment Method,INC)的复合MPPT追踪方法。在IBOA中,引入自适应动态转换概率来平衡算法的全局与局部搜索,然后在全局搜索阶段引入Levy飞行策略,使蝴蝶个体广泛分布于搜索空间中,提高全局寻优能力;同时在局部搜索中设置新的寻优对象,并通过贪婪算法进行筛选保留,提高局部搜索的能力。当系统位于MPP附近时,利用INC局部搜索能力强的优点快速、准确地收敛到MPP并且稳定功率的输出。仿真结果表明,在静态和动态阴影下与BOA、PSO算法进行对比,所提算法具有更快的追踪速度、更高的追踪效率和更强的鲁棒性。

基于小波包变换的电机测试信号去噪处理

作为一种日益获得广泛应用的信号处理新技术 ,小波分析具有良好的时频局域化特性 ,适应于时变和瞬变信号的分析。针对电机起动过程中的噪声干扰信号 ,提出了基于小波包变换的浮动阈值去噪算法。实验结果表明 。

一种基于MIA的油浸式变压器放电性故障定位新方法

为解决油浸式电力变压器中低能放电、高能放电等放电性故障的定位问题,提出了基于油中金属分析(Metal In-Oil Analysis,MIA)的放电性故障定位方法。通过对变压器内部高故障概率构件进行表面处理,将潜在的故障信息源预置于构件表面,并应用示位金属(Metal for Position Indication,MPI)进行发生故障构件的确定。在此基础上,结合已有的局部放电、油中溶解气体分析等在线监测系统进行软、硬件的整合,可以实现较为完善的变压器放电性故障的诊断与定位。研究结果表明,该方法在提高放电性故障定位精度的同时,还可以降低对原有某种特定故障定位方法在精度方面的要求,并通过连续监测使运行维护人员对变压器的潜伏性故障信息有更为全面的掌握,为变压器状态检修的实现提供了新的技术支撑。

基于小波脊线的笼型异步电动机转子故障特征提取

提出了基于小波脊线的渐近信号瞬时频率提取算法 ,并应用到异步电动机转子故障特征提取中。异步电动机转子故障时 ,相应地定子电流中便含有频率为 (1 - 2s) f1的附加电流分量。由于异步电动机起动过程中转差率s是连续变化的 ,(1 - 2s) f1则以 f1→ 0→f1的规律进行变化 ,因此可以通过应用小波脊线分析异步电动机定子起动电流信号来提取转子故障特征。

基于瞬时无功功率理论的磁控电抗器控制方法

传统的基于投切电容器组的无功补偿方法容易过补偿或欠补偿,且受投切次数的限制。提出了一种基于瞬时无功功率理论的磁控电抗器控制方法,用来解决传统无功补偿方法的不足。应用瞬时无功功率理论,通过坐标变换,实现了磁控电抗器无功电流的实时检测。在此基础上,研究了基于磁控电抗器的智能无功补偿装置的基本控制策略、系统不平衡时的控制策略以及磁控电抗器的快速响应方法。实验结果表明,该方法有效地实现了磁控电抗器的实时控制。

电力系统低频振荡机理及控制策略研究

随着全国电网的不断互联,系统规模日益增大,低频振荡问题日益突出,严重危及了系统的安全运行,因此,有必要对该问题作全面的认识。介绍了电力系统低频振荡的产生机理,论述了各种抑制低频振荡的措施,包括一次系统策略和二次系统策略,并比较了其优缺点,最后对未来的发展动向作了进一步探讨。

第三方物流企业关键客户的多级可拓综合评价

为了有效地评价第三方物流企业的关键客户,在具体分析第三方物流企业的基础上建立了关键客户多级综合评价参考体系,给出了形式化的关键客户多级综合评价物元模型。提出了一种定性与定量结合的关键客户多级可拓综合评价方法,通过关联函数、合格度和优度计算,客观地给出了综合评价结果。对实际数据进行处理的结果表明,该方法能够有效地保证关键客户综合评价的质量和效率。

基于ANSOFT双馈异步风力发电机定子匝间短路故障性能分析

在双馈异步风力发电机的正常运行中,定子绕组匝间短路是最常见的故障之一,利用有限元法对双馈异步发电机进行分析,并借助有限元分析软件ANSOFT中的Maxwell 2D模块建立了双馈异步发电机的仿真模型,通过电机运行过程中的涡流损耗分析和仿真,得到了减小涡流损耗的方法。对电机正常运行和不同故障程度情况下的内部磁场进行模拟仿真,对故障情况进行分析,故障的严重程度会直接影响故障相的电磁场和磁通,使整个电机的磁场和磁通分布不再对称均匀。

基于小波脊线的刮水器电动机机械特性测试

论述了无转速转矩传感器的刮水器电动机机械特性测试基本原理;分析了小波脊线与信号瞬时频率的关系, 提出了基于小波脊线的刮水器电动机机械特性测试新方法。对实测数据进行处理的结果表明,该方法能够实现无传感器的刮水器电动机机械特性快速准确测试。同时由于小波基函数具有良好的时频局部特性,该方法具有很强的抗干扰性能。

基于定子起动电流局域波分析的鼠笼异步电动机转子故障检测

论述了局域波分析方法的基本原理及特点,该方法源于瞬时频率的概念,它能把动态信号的局部特征准确地在时频域内予以描述;分析了异步电动机起动过程中转子故障特征量(1-2s)f1(f1为电网频率)分量的变化规律,提出了基于定子起动电流局域波分析的异步电动机转子故障特征提取新方法并应用到电机故障特征提取中。对实测数据进行处理的结果表明,该方法能够有效地检测出转子故障。

一种电力变压器油中溶解气体的标定新方法

油中溶解气体的准确标定是电力变压器在线监测与故障诊断的前提。当前的油中溶解气体标定主要采用分段折线拟合方法,存在着分段拐点处光滑性不足、可重复性较差以及整体拟合精度低等问题。针对这些问题,提出了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的油中溶解气体标定方法,通过建立电力变压器油中溶解气体在线监测系统,采集了H_2、CH_4、C_2H_6、C_2H_4和C_2H_2等5种主要气体的实验数据,结合这5种气体的不同传感特性,应用LM算法对其进行拟合,实现了这5种油中气体的有效标定。实验结果表明,该方法克服了传统方法的不足,且拟合精度完全符合国家电网相关标准的要求。

基于可拓学理论的日光温室设计质量综合评价

建立了日光温室设计质量多级综合评价参考体系,从实用性、经济性、创新性和美观性4个方面评价日光温室的设计质量.给出了基于可拓学理论的多级综合评价物元模型,提出了一种定性与定量相结合的日光温室设计质量多级综合评价方法,该方法通过关联函数、合格度和优度计算,客观地给出了综合评价结果.实例结果表明,该方法能够有效地保证综合评价的质量和效率.

小电流接地系统单相接地故障检测新方法

讨论了电力系统故障发生后,系统对故障检测的要求。利用形态小波对故障后的零序电流信号进行分解,并对分解后的近似信号进行Top-Hat和Bottom-Hat运算,得到零序电流的波谷与波峰信号出现的先后时刻关系,从而进行故障选线,大量的仿真实验证明此方法的有效性。与小波分解相比,此方法运算简单,只涉及到加、减和取极值运算。

异步电动机定子电流信号的数据采集与处理

异步电动机发生转子断条时,定子电流中将出现(1—2S)f1(f1为电源频率)的附加电流分量,因此可以通过采集定子电流进行数据分析来诊断电机转子是否发生断条故障。本文设计了基于Windows NT坏境的异步电机定子电流数据采集软件和具有PCL 818数据采集卡的硬件系统,并利用小波变换提取出了转子断条故障特征。试验结果证明了本设计的有效性。

异步电动机定子故障诊断方法综述

将异步电动机定子故障诊断方法分为基于解析模型的、基于信号处理的和基于知识的3种,在分别对其综述的基础上,指出了异步电机定子故障诊断方法的发展趋势:基于电流信号分析的诊断方法仍是发展的主流;集成型智能故障诊断系统成为新的趋势;多传感器数据融合理论将发挥更加重要的作用.

基于改进小波脊线的感应电动机转子断条检测

笼型感应电动机转子断条时,定子电流中含有频率为(1-2s)f1(f1为电源频率)的附加电流分量。由于起动过程中电机转差率s是连续变化的,(1-2s)f1则按f1→0→f1的规律进行变化,据此规律可以检测转子有无断条。分析了基于小波脊线的转子断条特征提取方法,探讨了小波脊线方法的不足并提出了改进的小波脊线算法;实验结果证明了改进小波脊线算法在转子断条检测中的有效性。

基于相位信息的感应电动机转子故障检测

论述了感应电动机转子故障检测基本原理,讨论了传统信号分析方法难以提取出明显的转子故障特征的原因。鉴于基于连续小波变换离散化的离散小波变换算法的运算量大,计算速度慢,提出了一种快速算法,它利用递推方法计算小波系数,运算速度快,可应用于在线实时检测。提出了基于相位信息的感应电动机转子故障检测新方法,对实测数据进行处理的结果表明, 该方法能够实现感应电动机转子故障的准确检测。