多功能电能表的电快速瞬变脉冲群问题处理方法研究

针对多功能电能表的电快速瞬变脉冲群(electrical fast transient,EFT)抗扰度问题,分析了EFT产生和骚扰机理,研究了EFT的处理方法,提出了针对多功能电能表电源输入端口电快速瞬变脉冲群问题的解决方法.试验结果表明,所提方法可以有效提高多功能电能表的EFT抗扰度等级,达到GB/T 17626.4—2006标准要求.

超导直流限流断路器研究

针对柔性直流电网的短路故障电流上升速度快、幅值大的特点,基于超导材料的特性,提出一种基于电阻型超导限流单元产生过零点的直流限流断路器拓扑。在理论分析的基础上,结合超导带材在直流冲击试验下的电阻变化情况,建立了电阻型超导限流单元的等效模型。在分析超导直流限流断路器工作原理的基础上,基于MATLAB/Simulink建立了系统仿真模型,对该拓扑进行验证。仿真结果表明,该超导限流断路器对直流系统稳态运行无影响,系统发生短路故障后,能够迅速限制和分断短路电流,提高了柔性直流电网运行的可靠性。

YBCO带材直流冲击特性的LM神经网络预测

柔性直流电网中的直流(DC)侧短路故障电流会严重危害电网的运行,而电阻型超导故障限流器(RSFCL)能有效地限制短路故障电流的增长,降低对直流断路器开断容量和开断时间的要求。为了研究用于RSFCL的氧化钇钡铜(YBCO)超导带材在短时直流冲击电流下的电阻特性,根据故障电流特征搭建了高压直流冲击平台,实验测量了在不同电流峰值和不同冲击时间的冲击电流下YBCO带材的电阻变化情况。详细分析了失超电阻越过拐点阻值前后的不同变化趋势并解释了其产生原因。据此,分阶段建立了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的多层前馈神经网络,并利用实验室获得的实验数据对网络进行训练和网络结构的优化。利用训练好的神经网络建立YBCO带材直流冲击特性预测模型。预测结果与实验结果的对比表明,基于LM神经网络的建模方法可以有效地预测直流冲击下YBCO带材失超电阻的变化。所得的预测模型可用于研究RSFCL在柔直电网中的设计与应用。