基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高压电缆局部放电预测方法研究

为了更迅速、准确地识别出高压电缆的局部放电故障,本文提出一种基于卷积长短期注意力(convolutional long short-term attention,CNN-LSTM-Attention)神经网络的高压电缆局部放电预测方法.首先,对高压电缆局部放电信号进行实时监测,并用小波分析将其离散,把长信号切分成多段信号且提取每段信号的统计特征量;其次,根据特征量构建神经网络分类模型,其由能够提取轮廓特征的卷积层、提取信号时序特征的长短期记忆层以及具有时序重要部分捕捉能力的注意力层构成;最后,通过实际数据进行仿真.结果表明:所提方法能准确识别较高采样率的异常放电信号,且相比传统神经网络,CNN-LSTM-Attention神经网络的故障识别准确率有明显提高,其马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient,MCC)为0.87103.

计及分布式电源的复杂配网潮流特性仿真分析

随着电网内支路阻抗比的提升,潮流特性分析鲁棒性会有所下降。为此,提出计及分布式电源的复杂配网潮流特性仿真分析方法。基于电源节点与负荷节点构建潮流特性分析方程,构建节点注入电流-支路电流矩阵和支路电流-节点电压矩阵。通过内层潮流迭代与外层潮流迭代相结合的方法求解,输出潮流特性分析结果。仿真分析结果表明,所提方法能够有效获取复杂电网内全部节点三相电压分布情况,且在包含高阻抗比支路的条件下具有较好的鲁棒性。在分布式电源接入情况下,所提方法可以较准确地分析复杂配电网的潮流特性,具有可行性。

基于特高频和CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障诊断方法

随着高压电缆的加速发展和老化,由局部放电(partial discharge,PD)引起的故障问题亟须解决。为此,提出了一种基于特高频(UHF)局放技术与CNN-LSTM-Attention算法的高压电缆故障在线智能诊断方法。首先,对高压电缆的PD产生机理,以及UHF局放技术的实现过程进行描述。其次,利用巴特沃斯(Butterworth)对PD信号进行高通滤波,采用小波变换对信号进行去噪,IPLR算法对PD信号进行降维处理,进而实现特征量的准确提取。最后,建立由CNN-LSTM-Attention算法构成的智能诊断模型。模型中卷积层(CNN)提取轮廓特征,长短期记忆层(LSTM)提取信号时序特征,注意力层(Attention)学习信号重要时序部分。通过实际数据仿真表明:相比传统神经网络方法,CNN-LSTM-Attention神经网络检测方法能够准确识别高采样率的异常放电信号特征,且故障识别准确率明显提高。

MOA泄漏电流相关概念分析

测量MOA的阻性电流,对于反映MOA是否受潮以及其运行状态具有重要意义。根据目前众多测试仪的特性,对与MOA泄漏电流相关的几个容易混淆的概念进行了分析,提出了对于测量数据的精确分析方法,以便现场检修人员正确判断MOA的状态。

功率测量错误接线分析

分析了功率测量的基本原理、判断错接线的方法,提出用有功测量值来判断接线的正确性是不全面的,应从有功测量值、无功测量值、互感器极性和相序以及测量仪器的接线判断接线的正误。通过分析又提出了功率测量错接线时的指示值来判断错接线的方法。

滑窗迭代DFT法APF直流侧稳压控制研究

有源电力滤波器(APF)是抑制电网谐波的新型方法,其补偿性能主要取决于谐波检测环节和控制环节,同时直流侧稳压控制是APF正常工作的前提。引入滑窗迭代DFT谐波电流检测方法;提出一种稳压电流各相均分的直流电压控制策略;从功率平衡的角度分析了电压环PI调节器参数设计方法。建立仿真模型及设计实验样机,仿真和实验均验证了滑窗迭代DFT法谐波检测的快速性和精确性,以及所提直流侧稳压控制策略的正确性。

电厂点检管理系统开发

对电厂设备进行有效的点检管理,是确保设备安全可靠运行的有效策略和手段,对提高电厂的设备管理水平具有重大意义。分析了其在电厂的应用情况,讨论了闭环的点检管理体系,利用计算机、数据库管理、信息采集和处理、网络和通信、身份识别等多项现代技术,结合电厂的实际需要,提出了1套基于网络的点检管理系统,并论述了系统设计、部分实现技术、系统特点。

有功功率测量误差分析

用对称分量分析了三序功率与三相功率间的关系,得出三相功率是同一相序的电压与电流的对称分量函数;三相电路平衡时,用两瓦法能正确测量三相三线电路功率,当三相四线电路不平衡时,用两瓦法测量功率存在误差。

电能表现场校验仪中钳形电流互感器误差的检定方法

针对电能表检定装置无法检定大电流钳形电流互感器误差的问题,介绍电能表现场校验仪中钳形电流互感器误差的实验室检定方法,并提出钳形电流互感器使用注意事项。

基于动态预测的有源电力滤波器选择性谐波补偿方法

提出一种基于参考电流动态预测的选择性补偿方法。通过滑窗迭代DFT法提取与参考电流相关的特定次谐波;把动态预测算法植入补偿电流控制环节,预测下一拍的指令电流信号,并引入误差修正器提高预测精度,在此基础上计算逆变器的参考电压矢量;利用空间矢量脉宽调制法获得PWM信号,驱动三相变流器从而输出三相电压,实现选择性补偿。仿真和实验证明了该方法的正确性和可行性。

低速分断条件下银基触头材料液桥特性试验研究

在慢速分断阻性负载条件下,试验研究了Ag、Ag Ni10、Ag Sn O_212、Ag Cd O124种触头9V/10.5A和9V/19A条件下的分断金属液桥现象。得到了分断过程中金属液桥电压、电流、电阻和功率的变化规律,使用高速摄像机和显微镜拍摄分断过程,得到了金属液桥几何形貌,用激光共聚焦显微镜研究了分断后阴极和阳极的表面形貌特征。结果表明,4种触头电特征曲线具有类似的变化规律,在金属液桥分断过程中发现多次火花放电现象,4种触头金属液桥产生的材料转移都是由阳极转移到阴极。

基于自适应预测算法的APF无差拍控制方法

有源电力滤波器(active power filter,APF)补偿电流跟踪控制要求具有较高的稳态精度和较快的动态响应速度。文章将自适应预测滤波算法应用于无差拍控制,实现APF补偿电流精确控制。根据APF时域数学模型,推导滤波系统的无差拍控制离散方程;通过自适应(finite impulse response filter,FIR)预测滤波算法实现基波电流预测,消除控制系统的计算延迟,给无差拍控制提供所需的指令电流预测值。对预测算法进行MATLAB仿真,验证预测算法的稳态精度和动态跟踪快速性;实验室样机验证控制实验结果证明所提出的控制策略有效的,具有一定的实用性。

异步电动机反时限保护分析

分析了异步电动机在电压不对称时,产生的负序分量电流对异步电动机造成的影响;负序电流过热要比正序电流更为严重,提出了等效方法替代定子电流方案;提出了反时限特性中幂函数用泰勒级数求取时限的方法。

配电网络电压暂降源自动定位与智能识别

电压暂降是配电网络中最重要的电能质量问题之一.针对短路故障、电容器投切、冲击负荷和变压器启动引起的四种常见电压暂降类型,分别搭建仿真模型分析其扰动信号特征.采用扰动功率和扰动能量法实现其扰动方向判定,并针对传统的基于矩阵算法的暂降源自动定位方案提出改进措施.分别基于小波能量熵和自组织竞争性神经网络进行暂降扰动信号的特征提取和分类训练,可实现多类型电压暂降源的智能识别,算例分析验证了所提方法的实用性和有效性.

基于STM32的智能发电机电参量测量装置的设计

目前大多数发电机组的基本电参量测量,仍采取集成化、智能化程度较低的电量变送器测量方式,这种测量方法存在着维护工作复杂、维护成本高、设备占用空间大、故障信息不能及时上传等缺点。文章介绍了一种基于STM32的智能发电机电参量测量装置,阐述了系统的软件算法及硬件设计方案,测量数据可通过RS485总线快速便捷地把测量信息及时通报给现场运行工作人员,大大提高了工作效率。

新型微弱电流检测前置放大电路设计

针对常规微弱电流测量电路输入信号范围窄和微弱电流信号容易淹没在背景噪声、元器件固有噪声、电源噪声等干扰中而影响测量结果正确性问题,设计了一种新型微弱电流检测前置放大电路。该设计在分析常规跨阻抗法、对数压缩法前置放大器优缺点的基础上,通过改进设计电路和增加开关消噪电路,加宽了输入电流的测量范围、降低了检测系统的噪声影响、提高了检测速度。实验表明该电路具有较强的噪声抑制能力和较高的检测精度,有一定的实用价值。

自积分式Rogowski线圈电参数对其频率特性的影响

Rogowski线圈具有结构简单、安装方便、检测灵敏度高、频带宽等优点。对于测量高频的脉冲电流的自积分式Rogowski线圈,灵敏度与频带宽度是衡量其性能的重要指标。在简单分析Rogowski测量原理的基础上,利用集中参数模型,给出了自积分式Rogowski线圈参数的计算公式以及线圈的传递函数。根据传递函数,利用Matlab仿真软件得到当电磁参数改变时线圈的幅频特性和相频特性。详细分析了自感、互感、内阻、分布电容以及取样电阻变化时对自积分式Ro-gowski线圈频带宽度的影响,为优化Rogowski线圈的设计提供参考。

基于配电线载波通信的电能质量扰动源自动定位方法的研究

为实现配电网中电能质量扰动源的自动定位,首先提出了一种基于配电线载波通信(DLC)的网络化电能质量监测系统解决方案,并概括了扰动源自动定位方法的总体实施步骤.分别采用有功电流分量法和基于特征矩阵运算的算法实现单监测点扰动方向的判定和扰动源的自动定位.最后,总结了DLC组网方案的四个关键技术,包括信道特性、调制技术、路由策略和监测终端设计.研究表明,所提方法可以有效实现辐射型配电网中电能质量扰动源的自动定位,DLC组网方案具有显著的经济性.

基于Bayes和Bootstrap方法的智能电表可靠性评估

针对智能电表现场数据不能涵盖其整个生命周期、加速寿命试验应力同实际运行环境存在差异使得仅以单一数据源为依据的可靠性评估结果不够准确的问题,提出了结合Bayes和Bootstrap方法的智能电表可靠性评估方法。该方法采用Bootstrap方法处理现场数据,得到智能电表可靠性模型参数的离散分布,以该离散分布作为先验信息,采用Bayes方法结合加速寿命试验数据得到融合两种信息后的参数估计值,实现智能电表的可靠性评估。实例结果表明,该方法得到的智能电表可靠性模型在前半段贴近现场实际情况,在后半段有涵盖全生命周期的试验数据作为支撑,可用于智能电表整个生命周期的可靠性评估。

触点金属液桥试验系统的研究

触点间的材料转移和损失是影响继电器电接触的可靠性和电寿命的重要因素,而触点分断初始时刻金属液桥是引起材料转移和损失的重要方式。为了研究触点分断过程中的金属液桥现象,研制了基于一维数控运动平台和单片机控制的触点慢速分断试验系统。该系统可在接触压力相同的情况下,研究以0.1~35μm/s恒定速度分断过程中金属液桥电压、电流等特性参数。利用该测试系统研究了Cu触点金属液桥的电压、电流特征曲线。试验结果表明,在相同负载条件下Cu金属液桥的长度随分断速度增加而减小,随着通过电流的增加而增大。