一种基于微分方程法的串补线路精确故障测距算法

串联补偿电容的接入使得从线路两端测得的稳态时的电压电流关系不再一一对应,用代数法无法区分故障发生在串补电容的哪一侧,这给以前常用的代数方程定位算法增加了新的困难。文中利用在线路两侧同步采集(用全球定位系统(GPS)进行同步)的电压、电流信号,采用微分方程数学模型并结合串补线路的特点推导了一种新的故障定位算法。该算法分别假定故障点在串补电容的两侧,通过计算得到2个故障定位解,其中一个为真根,另一个为伪根。针对定位过程中出现的真伪根,由暂态过程中电容两侧发生故障时的电压波形不同这一事实,根据线路两侧获取的数据分别计算出的故障点电压应相等这一原理,提出了一种简单、可靠地找出真根去除伪根的方法,可正确判定事故地点。仿真研究表明,该算法具有较高的精度和较强的适应性,能可靠区分真伪根,精确确定事故地点。

虚拟现实在变电站仿真培训系统中的应用

采用虚拟现实建模语言(VRML)建立了虚拟变电站,通过Java实现了它与变电站仿真培训系统间的通信和交互控制。所设计的虚拟变电站仿真培训系统能三维显示、实时交互、动态仿真且经济高效、容易掌握。

用MATLAB和EMTP对输电线路进行故障定位数字仿真的比较

首先介绍了 EMTP和 MATL AB各自的特点。然后分别使用 EMTP和 MATLAB对同一个实际的输电线路模型进行了故障定位仿真 ,并将两者所得到的结果进行了比较。仿真计算结果显示 ,MATLAB与 EMTP的仿真都能较真实地模拟电磁暂态过程。

基于卷积神经网络的输电线路区内外故障判断及故障选相方法研究

在分析深度学习模型之一——卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的结构及原理的基础上,提出基于卷积神经网络的输电线路区内外故障判断及故障选相新方法。提出了采用两个softmax分类器的CNN网络结构,用同一CNN网络同时解决了区内外故障判断和故障选相两类非独立分类问题,实现了两种非独立分类问题的权值共享。数字仿真实验和实际现场故障数据测试结果表明:文中构建的数学模型,能同时实现区内外故障判断和故障选相,对采样率要求低,不需要整定任何参数,不受系统频率、故障位置、负荷电流、过渡电阻等因素的影响,结果准确可靠。

基于云物元模型的配电网仿真培训可信度评估

针对配电网培训仿真系统中状态信息量众多、运行环境存在差异以及评判标准不完善等因素导致其可信度评估存在较大不确定性这一缺点,提出一种基于云物元模型的配电网培训仿真可信度评估方法。首先,采用基于专家咨询的改进德尔菲法筛选出配电网培训仿真可信度评估的指标,并建立一个具有递阶层次结构的可信度评估指标体系。其次,给出考虑随机性和模糊性的正态云模型表示的物元模型的关联函数,并利用关联函数将仿真培训可靠性各项评估指标与各个评估结果等级的评价区间之间的关系进行量化,从而实现定量计算和定性概念之间的转化,同时根据隶属度最大原则求出配电网三维仿真培训可信度评估评判结果。最后,以停电更换电缆子系统为例,分别利用灰色聚类评估方法和云物元算法对其可信度进行评估,结果表明云物元算法具有一定的优越性及可行性。

脂环族环氧树脂材料湿热老化特性研究

为了研究脂环族环氧树脂材料在南方高温高湿环境下的老化特性,文中对脂环族环氧树脂护套材料进行了湿热老化试验,然后在不同的老化时间下取出试验样品,进行拉伸强度及拉断伸长率、体积电阻率、吸水率、介电常数和介质损耗角正切值、扫描电镜、热失重、傅里叶红外光谱等测试分析,并和硅橡胶绝缘子护套材料进行了对比。结果表明:脂环族环氧树脂和硅橡胶材料均受湿热环境的影响,拉伸强度、拉断伸长率和体积电阻率减小,介电常数、介质损耗角正切和饱和吸水率增大,热分解温度基本不发生变化。湿热环境对脂环族环氧树脂材料的拉伸强度影响较大,而对硅橡胶材料的拉断伸长率影响较大;湿热老化使得脂环族环氧树脂材料主要发生酯键水解,而硅橡胶材料的Si-O-Si主链发生了断裂。

锂离子动力电池梯次利用的研究与应用进展

动力电池在车载日常使用过程中,电池容量、寿命、安全性等各项性能逐渐衰退,当不能满足新能源汽车使用要求时,需进行退役。退役动力电池仍具有较高的容量,考虑将其梯次利用于使用条件相对温和的场景,提高资源利用率和经济效益。本文拟对退役动力电池梯次利用国内外技术研究进行阐述,从电池评价和应用角度分析了电池梯次利用技术的可行性,指出其中仍存在的问题并进行展望。

可扩展式高压输电线路光纤点式传感网络技术研究

针对高压输电线路运行状态监控采用有源电信号传感器存在的问题,以高压输电线路准分布式全光监测网络的设计和架构为例,基于FBG光纤传感、波分复用光纤信号传输和光纤网络拓扑技术,架构了新一代可扩展式无源输电线路全光监测网络,实现了单根光纤通道监测一条输电线路上多基杆塔的导线温度、金具温度、导线微风振动、绝缘子状态、杆塔倾斜等状态量。对比传统光学检测技术,并通过现场挂网式运行结果表明,该技术可实现多基杆塔状态监测,可满足电力系统安全稳定运行需求。

不同温度下变压器绕组材料弹性模量及短路轴向力学性能研究

变压器绕组材料弹性模量对其短路轴向力学性能及动稳定性有重要影响。采用动态热机械分析仪测量分析了绕组垫块弹性模量随温度的变化规律,并通过理论计算得到了铜导线弹性模量随温度的变化规律。在此基础上,以一台110kV电压等级的变压器为例,基于有限元电磁-结构耦合计算,研究了短路电流峰值时刻绕组漏磁场分布及轴向力学性能。结果表明:垫块和铜导线的弹性模量均随温度的升高而减小;在轴向短路电磁力的作用下,高、低压绕组同时受到从两端向中部的压缩作用,绕组两端的轴向位移最大,中部线饼的位移较小,应力最大值出现在中部线饼处,且高压绕组的最大位移和最大应力均小于低压绕组;突发短路时绕组的平均温度越高,其最大轴向位移越大,最大应力越小。

光纤传感技术在智能电网中的应用

首先介绍了光纤传感技术的原理,并对其优点进行了总结,概述了光纤传感技术在电力系统温度监测、输电线路监测及气体监测中的应用。最后对光纤传感技术在电力系统的应用前景进行了展望。

基于热路模型的变压器智能监控与管理系统

提出基于热路模型方法进行配电变压器绕组热点温度计算方法,对变压器的传热过程进行了研究,建立了热路模型。通过建立配电变压器智能监控与管理系统,对配电变压器的运行进行监测,为分析配电设备的负荷状况、供电可靠性和电能质量等提供基础数据。能够通过监测和计算当前负荷及外界条件下顶层油温及绕组温度,实时监控变压器的运行状态。对变压器过负荷运行状态进行预报、预警,为变压器安全、可靠运行提供保障。

基于特征量和卷积神经网络的暂态电压稳定评估

针对目前传统方法无法准确快速判断系统暂态电压稳定性的问题,提出一种基于特征量和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的暂态电压稳定评估方法.首先基于传统电压稳定指标分解及响应数据,从原始电气量中进行36维电压稳定构建特征量,将特征量输入卷积神经网络中进行有监督学习,最后将训练所得到的模型应用于电力系统暂态稳定评估中.利用新英格兰10机39节点标准算例对电网进行了仿真,结果表明该方法具有错误率低、精确率高、测试时间短的特点,能够准确快速判断出系统的暂态电压失稳,提高了电力系统的稳定性.

三元锂离子电池容量衰减机理研究进展

三元锂离子电池主要是指使用镍钴锰酸锂(NCM)或镍钴铝酸锂(NCA)作为正极材料的锂离子电池,三元锂离子电池广泛应用于电动汽车、3C电子产品、储能等领域。然而,三元锂离子电池的循环寿命已成为其进一步发展的最大障碍,因此了解三元锂离子电池的容量衰退机理具有重要意义。三元锂离子电池的衰退机理主要包括五个方面:晶体结构的改变和相变、活性材料的损失、电解质的分解和消耗、可脱嵌锂离子的损耗以及固体电解质界面的形成。本文总结了近年来相关方面的研究进展,以期更全面地总结三元锂离子电池的容量衰减机理,并对三元锂离子电池的应用前景进行了展望。

安全的本质就是安全本身

2017年国家电网公司“两会”工作报告中强调：“坚守发展决不能以牺牲安全为代价这条红线，把大电网安全作为重中之重，强化本质安全，把安全和质量要求贯穿规划、设计、招标、监造、建设、运维全过程，实现电网结构合理、设备先进可靠、技术手段领先、管理科学高效，