变压器温升试验中大电流套管短接铜排对油箱结构件温升的影响

针对实际变压器产品在试验过程中发生的箱沿过热现象,运用磁热耦合仿真分析的方法,阐明了过热机理,并通过仿真结果与试验结果的对比,验证了仿真分析的准确性。进一步研究了大电流套管短接铜排对油箱结构件温升的影响,结果表明:变压器温升试验时,通过增大低压套管短接铜排与箱沿横向间距或纵向间距,可显著降低油箱结构件的热点温升,且产品在实际运行过程中,由于套管外的封闭母线罩具有屏蔽漏磁场的作用,油箱结构件无过热风险,相关结论为变压器产品的设计和试验方案的改进提供了理论依据和经验借鉴。

基于有功功率控制的液压型风力发电机组最佳功率追踪策略关键问题研究

液压型风力发电机组采用定量泵-变量马达闭式系统作为风机主传动系统,采用同步发电机直接并网发电,区别于传统齿轮或直驱型风机,需要对其最佳功率追踪策略进行深入研究。介绍液压型风机能量传递过程,最佳功率追踪控制需解决的关键问题,研究基于有功功率控制的最佳功率追踪原理。分析风力机功率传输特性,提出功率追踪分段控制策略。分析液压系统存在的非线性问题,利用小信号线性化方法结合变增益PID控制,解决系统非线性带来的功率响应不一致问题。最后利用转速控制环节对功率控制环节优化,使系统在功率追踪过程中系统更加平稳。在30k VA半物理仿真实验平台上验证变增益PID控制下系统功率一致响应,以及按最佳叶尖速比给定的最佳功率进行的最佳功率追踪策略。

30kV·A液压型风力发电机组模拟实验台液压主传动系统效率分析

以30kV·A液压型风力发电机组模拟实验台为研究对象,简要介绍了该实验台的基本结构、组成和工作原理。为深入了解该模拟实验台的效率,推导了适用于此种机型的闭式液压传动系统效率公式,并基于风电机组的关键控制技术——最大功率追踪控制技术,对实验系统进行了效率实验研究。最终验证了理论计算公式的准确性。

基于反馈线性化的液压型风力发电机组最佳功率追踪控制

液压型风力发电机组在额定风速以下时为获得最多电能,需随风速变化追踪最佳功率点.建立并网液压型风力发电机组仿射非线性数学模型,基于反馈线性化方法,分别以风力机转速和液压系统传输功率为输出,以变量马达摆角为控制输入,线性化系统,设计最佳转速与最佳功率追踪控制器,实现机组在额定风速以下随风速变化输出最佳功率.仿真结果表明,以液压系统传输功率为控制输出的功率追踪过程动静态特性较好.理论分析表明,控制器中高压腔压力变化率是否可以规划,是影响功率追踪过程稳定性的关键因素.

液压型风力发电机组主传动系统压力控制特性研究

液压型风力发电机组主传动系统为定量泵-变量马达闭式系统,风机并网后依靠变量马达变排量机构对系统进行控制。研究了系统压力控制特性,建立了并网后主传动系统数学模型,得出了系统压力对马达斜盘摆角的传递函数。利用MATLAB辨识工具箱,根据实验数据,对系统压力控制模型进行数据辨识,并与理论模型进行对比,验证了理论模型的准确性,为液压型风力发电机组通过压力控制实现最佳功率追踪控制奠定理论与实验基础。

基于Wikidata的机构类目范畴树构建与优化

本文以Wikidata知识库为数据来源,抽取其中的机构数据,利用各机构的subclass of和instance of属性构建机构类目范畴树,以定量分析方法揭示其在类目、实例以及深度上的数量特征,并发现机构类目范畴树存在的三个问题,即机构类实体与其他实体类型重叠、机构类目层级混乱以及类目不平衡。在此基础上,提出对机构类目范畴树的优化方法,以设计适用性较强的机构类目体系框架与结构,为解决机构名称层级混乱以及知识共享等问题寻求一条行之有效的途径。

液压型落地式风力发电机组长管道谐振分析

为了探究系统参数对系统谐振的影响,了解具有长管道结构的液压型落地式风力发电机组稳定运行的条件,建立了机组液压主传动系统数学模型,分别从能量输入端、液压元件本身及能量输出端3个方面研究系统谐振激励源,并通过仿真对比研究了系统压力比频率特性影响因素,得出各参数对系统谐振的影响规律.结果表明:管径、管长和油液运动黏度等对系统传输压力比幅值影响较大,油液运动黏度和等效体积弹性模量同样也影响系统的工作频段;系统谐振频率都以基频的奇数倍形式存在.

变压器局部放电超声定位技术改进研究

介绍了一种基于超声波检测的变压器局部放电定位优化方法。在理论上分析了传统的电声定位不足之处,并通过对超声波传感器安装位置的分析和优化布置,提高了定位精度。

特高压直流工程用大容量换流变压器技术研究和应用

我国能源资源与能源需求呈逆向分布.煤炭资源主要集中在华北、西北地区,水能资源主要集中在西部的云、贵、川、渝、藏地区,90%的石油资源分布在西北、华北、东北地区和海洋大陆架;天然气资源主要分布在四川、西北和海洋大陆架地区.我国能源分布与经济发展的情况决定了"西电东送""北电南送"的基本格局.

基于潜在语义索引的Wikidata机构实体聚类研究

【目的】Wikidata机构类目范畴树中,存在实例数目过多而使类目的外延过大、不能明确指示及类分资源的问题。为系统化机构名称层级体系,需将这些实例进行划分,使其均衡分布在机构范畴树的各层。【方法】将无监督的层次聚类算法用于解决无类别标签的机构实例的自动聚簇问题。为消除机构实体名称中特征词共现对聚类算法的影响,引入Wikidata中机构实体的相关属性作为其上下文环境。同时聚类算法对数据的维度十分敏感,因此采用潜在语义索引作为文本表示模型,通过奇异值分解将高维数据映射到潜在的低维语义空间。【结果】本文方法在实验数据集上的聚类准确率达到87.3%,取得了较好的聚类效果。【局限】仅在小样本数据集上进行验证。【结论】为机构名称提供上下文环境有利于同类机构的聚集,基于潜在语义索引模型的层次聚类算法对于高维度的文本聚类问题是有效的。