35 kV PT爆炸事故及其谐振过电压分析和预防

在35 kV中性点不接地系统中,由于电磁式电压互感器(PT)的励磁电感呈现非线性特征,铁磁谐振现象在某些条件下频繁发生。文中结合一起35 kV电磁式PT爆炸事故的现场数据,利用ATP⁃EMTP软件建模仿真分析,研究事故发生过程及原因,针对此变电站运行实际情况,提出有效的消谐措施及其优化策略。分析研究表明:事故的原因是半绝缘PT在一次侧中性点接带D参数放电管的非线性电阻式消谐器进行消谐时,其放电管存在不能正常动作的风险,导致一次侧中性点对二次端子和地击穿放电,引发分频铁磁谐振;全绝缘PT一次侧中性点接消谐器的方式对抑制此类事故效果最好;最后提出针对性的的消谐措施优化策略。

基于细菌觅食算法优化的电力变压器故障诊断技术

针对支持向量机(SVM)分类性能受参数影响,且最优参数难以获取这一问题,提出一种基于细菌觅食算法(BFA)的电力变压器故障诊断模型的参数寻优方法。该方法以电力变压器油中特征气体含量作为状态评价样本,通过BFA寻找全局最优SVM参数解,构建k-折平均分类准确率目标函数,建立变压器故障诊断模型。仿真结果表明,BFA对SVM最优参数的选取较遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)更迅速,且优化后的SVM电力变压器故障诊断模型具有更高的精确度;利用BFA优化方法建立的SVM电力变压器状态诊断模型,对IEC三比值法中无法判断的数据也可进行精确诊断。最后,通过实例分析,验证了方法的有效性。

绕组结构对配电变压器短路电动力的影响分析

本文中作者基于10kV配电变压器的具体结构参数,利用Comsol有限元仿真软件建立了三维模型,分别对圆形和椭圆形绕组进行了仿真分析。

改进蜂群算法在大型电力变压器故障诊断中的应用

电力变压器故障危及电网供电安全,为提高其故障诊断精度,避免传统算法自身固有缺陷,提出了一种改进蜂群算法优化的BP神经网络故障诊断模型。首先改进传统蜂群算法,并将其与BP神经网络相结合以优化模型参数;然后将优化后的网络模型代入变压器故障识别中,以达到提高故障诊断准确率的目的。对比不同模型预测结果表明,所提模型与方法可实现对变压器故障的精确预测。

基于最小二乘法的10kV配电变压器空载损耗工艺系数研究

采用最小二乘法对10kV配电变压器空载损耗工艺系数进行了分析计算,研究了相关的影响因素,提出了降低空载损耗的工艺改进措施。

一起35kV电磁式电压互感器爆炸事故案例及仿真分析

本文中作者介绍了一起并列运行的35kV电磁式电压互感器爆炸事故案例,基于ATP-EMTP软件进行仿真分析,提出了防止铁磁谐振引发事故的预防措施。

高压补偿电容对配电变压器雷电过电压的影响分析

提出了在配电变压器高压侧加装并联电容以进行无功补偿并辅助限制雷电过电压的技术措施,并通过ATP-EMTP软件进行了仿真分析。