基于空间矢量复合判断指标的变电站动力电缆漏电检测算法

为提高变电站长段动力电缆漏电监测水平,提出了一种基于空间矢量复合判据的变电站长段动力电缆漏电检测算法。首先对现有方法中无法检测三相漏电故障的问题进行了分析。然后,引入空间矢量的概念,将剩余电流数据转换为空间矢量圆,提出了剩余电流差流、A相漏电流以及空间矢量圆半径变化率3个漏电状态判断指标。并建立了针对电缆不平衡漏电及三相漏电故障的类型判断机制,实现了对长段动力电缆漏电状态及类型的准确检测。最后,通过仿真及江苏电网某500 kV变电站实际数据对所提方法的有效性与优越性进行验证。结果表明,该方法能够准确实现对不平衡漏电故障、故障演变过程以及三相漏电故障的判断,丰富了电缆漏电故障的诊断信息,有效提高了对变电站漏电问题的分析处理效率。

直流线路永久性接地故障环流抑制优化方案

针对双极双十二脉动特高压直流线路永久性接地故障异常环流无法有效隔离问题,提出了故障异常环流抑制优化方案。首先分析直流线路永久性接地故障异常环流值的影响因素;其次结合国内直流线路故障清除现有策略,分析有通信工况下线路接地故障重启高端阀组异常环流、有通信工况及无通信工况下线路接地故障重启不成功闭锁异常环流的形成原因;然后据此提出基于极隔离以及移相90°再闭锁策略优化的直流线路永久性接地故障环流抑制方案;最后通过实时仿真系统(real time digital system,RTDS)建立仿真模型验证改进方案的有效性。结果表明,文中所提出的方案可有效解决不同工况下直流线路永久性接地故障异常环流问题。

基于二维图像和卷积神经网络的阀冷系统主循环泵故障诊断

特高压直流输电工程中,及时发现并排除换流阀冷却系统的主循环泵的故障,对保障换流阀的稳定运行具有重要意义,为此针对主循环泵在故障时产生的振动信号,提出一种基于二维图像和卷积神经网络的阀冷系统主循环泵故障诊断方法。首先,通过变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)联合奇异值分解(singular value decomposition,SVD)对振动信号进行去噪处理:使用VMD分解轴向、竖直径向和水平径向的振动信号,基于相关系数法获取最优本征模态分量;使用SVD对分量信号滤波后,通过分量空间重构获取去噪后的振动信号。然后,通过格拉姆矩阵将时序振动信号转换为振动图像,提取振动信号的时空特征。最后,将轴向、竖直径向和水平径向振动图像多通道并行输入AlexNet深度卷积神经网络,通过卷积层和池化层实现多层次特征融合,提高故障诊断准确率。分析结果表明,该模型故障诊断精度为91%,优于多层感知机算法、一维卷积神经网络和浅层卷积神经网络,可以为阀冷系统主循环泵的故障诊断提供方法基础,为现场人员安排计划检修提供理论依据。

含逆变型分布式电源的电网故障电流特性与故障分析方法研究

为满足并网规程的要求,提出一种逆变型分布式电源的低电压穿越运行控制策略。在此基础上,从逆变器控制器的动态响应特性出发,对逆变型分布式电源的故障电流特性进行研究。建立逆变型分布式电源在对称故障和不对称故障下短路电流的计算模型,并对含逆变型分布式电源的配电网故障分析理论和方法进行探讨和分析。数字仿真结果验证了理论分析结果的正确性。研究结果有助于提高逆变型分布式电源的故障穿越运行能力,并深化其故障特性分析,为分布式电源规模化接入后电网的继电保护原理研究和性能评估提供参考。

计及励磁调节特性影响的双馈风力发电机组故障电流特性

远区非严重故障情况下,双馈风力发电机组的转子绕组仍由变频器进行励磁。因此,故障期间变频器的励磁调节特性将对DFIG的故障电流特性造成很大的影响。本文分别对设计成典型I型系统和典型II型系统的RSC转子电流内环的动态响应特性进行了分析,并得到了计及励磁调节特性影响时转子绕组故障电流的简化计算模型。以此基础,对非严重故障期间DFIG的故障电流进行了研究,得到了其解析表达式。数字仿真结果证明了理论分析结果的正确性。

复杂同塔线路继电保护动作特性仿真分析软件的设计与开发

根据复杂同塔线路的结构特点和保护分析要求,以PSCAD为核心,提出了一种适用于复杂同塔结构的线路仿真模型构建方法。基于MATLAB环境建立专用软件模块,实现故障条件自动切换及PSCAD软件的循环调度控制。对仿真数据预处理和保护功能模块进行了设计。基于上述工作,开发了一套复杂同塔线路保护动作特性分析软件。工程应用实例验证了该软件的有效性和正确性。

交流滤波器电容器不平衡保护动作逻辑分析

交流滤波器是特高压换流站的重要设备之一。针对泰州换流站发生的一起交流滤波器电容器不平衡保护动作跳闸事件,分析了电容器不平衡保护的动作逻辑,根据电容器不平衡保护整定原则,结合实际电容器参数配置,推导计算了损坏不同个数元件下的电容器不平衡电流和过电压倍数,综合评估了实际电容器的过电压能力,并提出了相应的建议,对特高压换流站的安全稳定运行具有一定的参考价值。

交流滤波器频繁投入引发直流换相失败预测动作问题分析

换相失败预测控制是一种防止超特高压直流输电系统逆变侧发生换相失败的有效手段。在工程应用中,交流滤波器组的投入和退出造成交流系统异常扰动,并进一步引发直流换相失败预测动作。通过对交流滤波器组断路器机械特性的研究,分析了其在现场实际中发生偏移从而与选相合闸装置参数整定值不匹配所造成的后果,并提出了针对性的意见和建议。

特高压直流分层接入方式下阀组在线投入策略研究

目前,受端分层接入技术在特高压直流工程中得到广泛运用。受分层接入影响,高低端无功分层控制、核心控制器下放至阀组层。如何优化阀组投入方式,使其成熟运用于分层接入工程中亟待研究。文中详细介绍了分层接入方式下阀组在线投入控制策略,着重指出在线投入过程中控制器切换与触发角变化的关系;通过与常规特高压直流比较,指出分层接入方式下阀组在线投入策略的新特点;通过实际建模以及试验支撑,提出阀组在线投入成功的关键步骤。现场试验结果表明,文中所提的控制策略适用于现有的特高压分层接入直流工程,分层接入逆变站在合理的时间区间内拉开阀组旁通开关可以确保阀组可靠投入。

全光纤电流互感器在直流输电工程中的运行维护

详细介绍FOCT(全光纤电流互感器)的工作原理,分析LED驱动电流、光源温度、最大输入光强等参数与不同故障之间的关系,结合多起故障实例验证各参数对FOCT测量结果的影响,并对换流站现场运行维护工作提出建议,为提高直流输电工程中FOCT安全可靠运行提供参考。

断路器合于故障分析及改进措施

针对一起断路器合于故障,描述了事故过程,分析了保护动作情况,剖析了事故发生原因,并提出了整改措施,可为直流控保系统的断路器合闸逻辑改进提供参考。

调相机站用电循环水系统馈线开关越级跳闸分析

某特高压换流站发生多次站用电切换导致调相机站用电循环水系统馈线开关越级跳闸的事故。介绍循环水泵受电系统及事故发生详细经过,分析馈线开关越级跳闸的原因,提出相应解决措施,有效提高调相机循环水泵运行寿命及可靠性,消除调相机运行风险及重大隐患。

基于XGBoost的换流阀冷却系统加药状态评估

阀冷系统是保证换流站稳定运行的重要组成部分。喷淋系统将循环水以喷雾方式持续湿润盘管表面,从而达到冷却换热的效果。循环水易出现滋生细菌藻类和结垢的现象,从而严重影响阀冷系统的换热效率。对此,提出一种基于XGBoost的特高压换流阀冷却系统的自动加药状态评估方法。首先针对阀冷系统主要部件,提取进阀压力、进阀温度、喷淋水电导率和阀厅温度等10个特征指标;然后将预处理后的数据导入XGBoost分类器进行训练,并通过网格搜索法实现参数寻优;最后使用江苏省某换流站的现场数据验证模型的有效性,结果显示模型的评估准确率达到92%。

改进VMD融合深度学习在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期振动信号微弱且难以提取的问题,结合灰狼算法与变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)提出改进变分模态分解(Improved variational mode decomposition, IVMD)方法分解轴承故障信号,并基于快速谱峭度图(Fast kurtogram, FK)提取特征分量进行信号重构,采用深度学习与混沌理论对各故障轴承重构信号进行非线性分析,完成故障识别。在保留原故障信息整体几何结构的同时降低了特征数据复杂度,增强了故障状态分类能力。基于损伤轴承实验数据验证所提方法的有效性。结果表明:IVMD较VMD能更好地分解故障信号,快速谱峭度图可有效提取特征分量;采用IVMD-FK进行信号前处理后,经卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)进行故障分类,准确率高达99.99%,远高于传统故障诊断方法;在强噪声环境下此方法仍可较好地进行故障分类,在-8dB噪声下准确率达到75.75%,具有良好的鲁棒性;同时,结合混沌相图与Lyapunov指数反映故障信号的混沌特性,随卷积层数增加Lyapunov指数逐渐减小,表明深度学习模型和混沌理论可从混沌序列中提取纯净特征信息,准确进行故障识别。