基于FastICA-LDA的光伏并网逆变器故障诊断

为了实现逆变器开路故障诊断,提出了一种新的诊断方法。该方法采用快速独立成分分析算法判定逆变器是否发生单管开路故障,如果发生单管开路故障,计算旋转电流Id频域下的特征值,将这些特征值作为线性判别分析模型的输入值,最后由LDA模型输出逆变器工作状态编号,从而实现单管开路定位。经过MATLAB仿真验证表明,所提方法对光伏并网逆变器故障的诊断效果较好。

Effect and mechanism of on-chip electrostatic discharge protection circuit under fast rising time electromagnetic pulse

The electrostatic discharge(ESD)protection circuit widely exists in the input and output ports of CMOS digital circuits,and fast rising time electromagnetic pulse(FREMP)coupled into the device not only interacts with the CMOS circuit,but also acts on the protection circuit.This paper establishes a model of on-chip CMOS electrostatic discharge protection circuit and selects square pulse as the FREMP signals.Based on multiple physical parameter models,it depicts the distribution of the lattice temperature,current density,and electric field intensity inside the device.At the same time,this paper explores the changes of the internal devices in the circuit under the injection of fast rising time electromagnetic pulse and describes the relationship between the damage amplitude threshold and the pulse width.The results show that the ESD protection circuit has potential damage risk,and the injection of FREMP leads to irreversible heat loss inside the circuit.In addition,pulse signals with different attributes will change the damage threshold of the circuit.These results provide an important reference for further evaluation of the influence of electromagnetic environment on the chip,which is helpful to carry out the reliability enhancement research of ESD protection circuit.

基于FSSA-ELM的模拟电路故障诊断方法

在大规模电路中,模拟电路的故障率高达80%。针对模拟电路故障诊断方法准确率低、耗时长的问题,提出了一种分数阶麻雀搜索算法结合极限学习机(FSSA-ELM)的模拟电路故障诊断方法。利用核主成分分析与局部线性嵌入(KPCA-LLE)联合方式对电路故障数据进行特征提取,通过分数阶与麻雀搜索算法(SSA)相融合,对极限学习机(ELM)的权重和阈值进行寻优,将提取后的特征数据输入到FSSA-ELM模型中进行训练和测试。T型反馈网络反相比例运算电路诊断实例表明,FSSA-ELM的故障诊断用时相较于SSA-ELM缩短了891 s,单故障诊断准确率可达972%,比SSA-ELM和ELM分别提高了19%和28%;双故障诊断准确率可达95%,分别提高了04%和10%。该故障诊断方法准确率高、耗时短,具有较强的模拟电路故障检测能力。

电快速瞬变脉冲群串扰耦合分析及防护措施研究

EFT产生的瞬态脉冲干扰可通过电缆耦合进入电子系统的内部,损伤电子设备。为降低瞬态脉冲对电缆串扰耦合的影响,首先利用电磁仿真软件CST建立平行电缆耦合仿真模型,当电压等级为4 kV时,测试电缆的近端串扰电压达到71.2 V,远高于部分敏感器件的阈值;然后通过分析电快速瞬变脉冲群的频谱特性,瞬态脉冲的干扰能量主要集中在1~10 MHz的范围内;最后利用仿真软件Filter Solution设计合理的防护电路。结果表明,防护电路能有效降低瞬态脉冲对电路的影响。

一种基于磁耦合转移原理的10kV直流断路器

直流电流没有自然过零点,因此开断直流短路电流比开断交流短路电流更为困难。本文介绍一种基于磁耦合电流转移原理的中压10kV直流断路器拓扑方案,该断路器可实现对15kA直流电流的快速开断。首先,对直流断路器原理和控制逻辑进行介绍;然后,根据拓扑方案提出快速机械开关、电力电子开关、磁耦合装置等核心部件的设计思路;最后,搭建仿真模型对该方案进行仿真分析,模拟不同工况下的开断情况,仿真结果验证了该方案的有效性。

低压直流固态断路器关键技术研究

相较于机械式断路器,固态断路器因其更快的分断速度和更高的寿命等优点被广泛关注。介绍了一种基于SiC器件的低压直流固态断路器拓扑和工作原理,分析其技术难点,包括低感封装及器件设计、隔离开关技术和快速故障识别技术。研制了一种±375 V直流固态断路器样机,同时进行了故障电流关断测试和温升测试。结果表明所设计直流固态断路器能够在百微秒内实现1 kA短路电流分断,并具备快速故障识别、保护曲线可编程、外部通信与远程控制等功能。

72.5 kV快速真空断路器技术研究及开发

短路故障的快速切除对提高电网输电线路的输电能力和提高电力系统暂态稳定性至关重要。快速真空断路器是实现短路故障快速切除的理想选择。文中目标是设计一款新型单断口72.5 kV快速真空断路器并对其短路电流开断性能进行验证。采用具有多重悬浮屏蔽罩与轻量化技术的72.5 kV真空灭弧室用作灭弧器件,电磁斥力机构用作操动机构,一款特殊设计的油阻尼器用作速度调节器。为满足短路电流开断要求,依据阳极放电模式将分闸速度特性定量化调控为:前15 mm行程内平均分闸速度v1为5 m/s,满开距30 mm内平均分闸速度v2为1.59 m/s。经测试,开发的72.5 kV快速真空断路器的分合时间分别为(1.2±0.04)ms和(18±0.20)ms;进行了T100s(b)方式下的40 kA(rms)和80 kA(rms)的短路开断性能验证。开断结果显示,研制的72.5 kV单断口快速真空断路器满足了国标GB 1984—2014全燃弧时间窗口开断要求。

快脉冲直线变压器初级放电单元开关电容一体化设计

开关电容器组成的初级放电支路是快脉冲直线变压器(FLTD)的基本单元,在输出电流幅值和前沿不变的前提下,降低单元回路电感可有效减少放电支路及气体开关的使用数量,从而提高FLTD的整体可靠性。因此,设法降低初级支路电感是FLTD关键技术。基于开关电容一体化技术研制了一台低电感FLTD初级放电单元,采用环形高压脉冲电容器作为能量储能元件,其工作电压100 kV,电容量39.6 nF,内电感8.8 nH。实验测试了初级放电单元的工作特性,结果表明:在±50 kV工作电压下,初级放电单元的短路电流幅值40 kA,前沿50 ns,回路电感为101 nH;在±80 kV工作电压下,初级放电单元对匹配负载的输出电流幅值为30 kA,前沿66 ns。

基于电极等效电路模型的锂离子电池无析锂快充策略优化研究

析锂是制约石墨阳极型锂离子电池快充安全与效率的关键问题。为了保障车载电池充电安全、缓解新能源汽车里程焦虑,有必要针对锂离子电池开展无析锂快充研究。鉴于此,该文基于锂离子电池电极等效电路模型,提出一种由阳极电势观测器和充电电流控制器组成的双闭环无析锂快充策略调控方案,实现了锂离子电池的无析锂安全快充。实验结果表明,不同工况下的阳极电势平均观测误差均低于5 mV,最大误差不超过10 mV;在电流调节过程中,阳极电势到达并稳定在设定阈值+1 mV范围内的调节时间为26 s,稳态误差小于0.05 mV,并且无超调和振荡。此外,与1C恒流恒压策略相比,该策略能节省46%的充电时间,充电过程中阳极电势最低为4.8 mV,且将锂离子电池拆解后也未发现析锂,证明该策略能明显缩短充电时间并有效抑制析锂。

直动式机电运动装置的改进磁路-运动耦合模型及快速仿真

电磁阀、继电器等机电装置的动态性能快速仿真对研发设计非常重要.改进未磁饱和的直动式机电运动装置的磁路模型,并联合机构运动方程实现机电运动装置的快速仿真.与基于理想磁阻假设的常规磁路模型不同,改进磁路模型采用机构运动位移的3次多项式表示非饱和总磁阻,并通过上、下运动极限处静态磁力和电感仿真值标定多项式的4个待定系数,可更加准确地预测磁吸力和电感随运动位移变化.进一步联合改进的磁路方程与机构运动方程,得到改进的磁路-运动耦合模型,在Simulink系统中实现某电磁制动器和电磁阀的快速秒级仿真,可在保证计算精度的同时,大幅减少有限元仿真所需时间.

大型新能源电动船舶电池快速充电控制方法

电池动力输出的持久性和稳定性,会影响大型新能源电动船舶的航行状态,因此,研究一种电池快速充电控制方法。结合实际充放电数据以及循环工况拟合结果,构建大型新能源电动船舶电池等效电路,分析电池的运行状态以及输出情况;通过确定电池快速充电控制的目标函数和约束条件,将目标函数输入模糊控制器中,分析目标函数对于电池电压的影响,在模糊规则清晰化处理后计算目标函数。通过改进布谷鸟算法进行计算结果寻优,获取最佳的控制结果。测试结果显示,在瞬态响应和负载动态响应2种运行工况下,该方法可以有效完成电池充电控制,使充电输出电压最大程度地接近理想输出电压,保证电流处于允许的持续充电最大电流范围内。

基于直升机优化调度的电力系统灾后快速恢复模型

小概率-高风险的极端事件发生频率呈上升趋势,电网安全问题愈发严峻,建立健全应对极端天气和自然灾害的电力应急响应机制迫在眉睫。为确保高电压等级骨干网架的安全运行,充分利用通用航空资源,提出了一种电力系统灾后快速恢复方法。首先针对直升机飞行特性以及航路三维特性,建立了直升机三维航路规划模型,包含最小离地高度约束、最大转弯距离约束和最大俯仰距离约束等。在此基础上建立了基于直升机优化调度的电力系统灾后快速恢复模型,模型以经济损失最小为目标,考虑停电损失和直升机调用成本;约束条件包含直升机维修路径约束、电力系统安全运行约束及故障线路状态耦合约束,考虑了直升机容量约束、航行里程约束使得模型更加贴切实际。算例测试采用改进的IEEE 30节点系统,展示了利用直升机进行灾后恢复的全过程,结果验证了所提模型的有效性。

高比例新能源接入下快速真空断路器容性开合能力提升研究

随着新能源高比例接入电力系统,尤其用户侧随机性和波动性较大的分布式光伏大容量接入10kV中压配电网并网运行,导致系统电压波动较频繁,易造成常规变电站10kV侧并联电容器组无功补偿更加频繁投切,常规无功补偿投切断路器容性开合能力已不满足要求,因此有必要开展高容性开合能力真空断路器关键技术研究及工程化样机研制。文中分析了实际三相背靠背电容器组投切工况,提出了容性开合能力提升影响因素,据此提出无功补偿快速真空断路器关键技术参数,设计了快速真空断路器同轴垂直分相操作结构并阐述工作原理。优化设计了断路器分合闸特性以适配容性开合性能,开展了高压大电流老练试验技术研究,提升了触头表面组织形貌,提高了抗熔焊能力和介质恢复速度。为进一步提高容性开合能力,结合选相技术,提出了选相关合策略,研究影响关合算法精度的影响因素,确保充分抑制关合涌流产生。依据上述研究成果,研制了12kV无功补偿用高容性电寿命快速真空断路器,并开展了型式试验验证,试验结果表明该快速真空断路器不选相和选相分别完成2轮C2级共计416次三相背靠背电容器组开合试验,试验过程中未发生重击穿现象,性能指标满足技术要求,具备工程应用条件。

一种基于CNN与FFT‑ELM的输电线路故障识别与定位方法

及时、准确地检测输电线路故障类型与位置是提高电力系统可靠性最重要的问题之一,为此提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的极限学习机(extreme learning machine,ELM)分类模型并行的输电线路故障识别及定位方法。首先,以故障电压时序图作为输入,构建CNN;然后,利用FFT将时域故障电压数据分解,提取各频段的电压峰值与相角作为故障特征样本;接着,以提取的故障特征样本集作为输入,构建ELM网络;最后,通过特征融合层将2个神经网络进行融合,输出故障类型和定位结果。实验结果表明,此方法对输电线路故障识别的准确率为99.95%、故障定位误差在500 m以内、平均误差为263.5 m,可靠性优于其他模型。

基于FastICA-BA-ELM的瓦斯涌出量预测管理研究

为有效分析和准确预测工作面绝对瓦斯涌出量,基于快速独立分量分析(FastICA)和改进的极限向量机(BA-ELM)基本原理,建立FastICA-BA-ELM多尺度时变预测模型进行工作面瓦斯涌出量的预测。利用FastICA对瓦斯涌出量时变序列进行多层深度分解,获取相互独立的多尺度分量;对各分量运用BA-ELM模型进行预测;等权叠加各预测值重构模型预测结果。以屯兰矿12507回采工作面瓦斯涌出量监测样本为例进行分析研究,结果表明:监测数据自身携带诱使瓦斯涌出量变化的大量信息,FastICA-BA-ELM模型能有效反映出监测数据间的本质结构,进一步凸显瓦斯涌出量的非平稳特征;模型预测的平均相对误差为1.577%,平均绝对误差为0.1124m^3/min,均方根误差为0.1244m^3/min,较其他模型,其预测精度和稳定性显著提高。为煤矿瓦斯完全管理工作提供了良好的理论与技术支撑。

550kV快速断路器液-机-气整机联合仿真

快速断路器可实现短路故障的快速切除,对保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对一种快速响应、高速运动的新型液压操动机构,建立液压操动机构、传动系统和灭弧室之间的耦合关系,开展液-机-气联合仿真研究,分析不同操作功对动触头运动特性、液压缸缓冲特性和灭弧室反力特性的影响规律,在此基础上,对传动系统应力分布进行计算,对存在破坏风险的零部件提出改进策略,确定试验样机设计方案。研究结果表明:操作功对分闸速度影响明显,确定机构活塞杆侧作用面积为3160mm^(2),分闸速度提升至13.63m/s,触头机械分离时间缩短至4.45 ms,满足快速开断需求。随着机构操作功的提升,机构缓冲力峰值和灭弧室压气反力峰值提升明显,造成部分传动件应力值超标,通过优化液压操动机构缓冲性能以及传动件结构,设计出满足机械强度要求的传动系统。研究成果指导研发了操动机构试验样机,试验结果满足快速开断要求。

“中国天眼”宁静区生态安全格局识别--基于OWA和电路理论

“中国天眼”工程FAST(Five-hundred-meter aperture spherical telescope)是国家重大科技基础设施工程,其半径30km内的宁静区生态脆弱,经济社会发展滞后,面临生态保护与加快发展的双重压力。构建生态安全格局是协调区域经济发展和生态保护矛盾、促进区域可持续发展的重要途径。以FAST宁静区为研究对象,基于2020年生态系统服务功能,采用有序加权平均多准则决策法(Ordered Weighted Averaging,OWA)考虑了7种情景下各生态系统服务之间的权衡关系并识别出最适合的优先保护区作为FAST宁静区的生态源地;基于生态敏感性结果对基本阻力面进行修正得到综合阻力面;运用电路理论提取生态廊道和关键生态节点,构建FAST宁静区生态安全格局。结果表明:(1)FAST宁静区生态系统服务时空差异显著,2020年较2000年生态系统服务平均值降低的类型为水源涵养和土壤保持,增加的类型为固碳和生境质量。(2)识别生态源地数共44个,源地面积197.15 km^(2),呈北密南疏、西多东少的空间分布态势,多集中分布在乡镇之间的交界处。(3)提取了72条活跃廊道和3条非活跃廊道,生态廊道总长度537.66km,廊道总体呈蛛网状分布特征。识别38个生态夹点和18处一级障碍点,面积分别为2.56km^(2)和14km^(2)。(4)基于分析结果和FAST工程安全运行的需要,提出FAST宁静区生态分区管控方案:FAST的核心区、中间区西南部和边远区西北部为生态重要区,中间区北部和边远区南部为生态改善区,其余为一般生态区。

面向高密度印刷电路板圆形特征的快速铺铜算法

随着印刷电路板的高度集成化,传统的芯片安装和散热无法满足整体尺寸和重量的要求。铺铜作为PCB设计环节中最后进行的关键步骤,在提高电路板性能和有效性方面具有重要作用。本文针对高密度印刷电路板上存在的圆形特征,提出了一种基于完整图形的信息分类和区域计算的快速铺铜算法,并对铺铜过程中产生的孤岛提出了搜索方案。其核心思想如下:首先根据图形信息对大量特征进行区域划分,然后根据碰撞关系对其分簇,基于分簇结果得到外包络边链和孤岛边链,最后通过环和孔的边链关系得到铺铜结果。算法在3.20 GHz、16 GB内存的Windows 10环境下运行,使用工业用例测试数据进行验证。实验结果表明,与开源的基于拟合多边形的铺铜工具相比,在面向大规模场景时,铺铜结果不依赖于拟合多边形边数,时间缩短了约60%。

极端快速条件下液体电导率实时测量技术

基于对称差分原理,发展了一套用于极端快速条件下液体介质电导率的实时原位测量技术,主要解决了传统测量方法在极端快速条件下测量液体电导率时液体介质易电解,以及快速冲击过程中液体介质的冲击极化对电压信号测量带来困难等问题。该实时测量技术在样品测试过程中两端电压不超过电极电势,且测量时间仅为数微秒,从而保证了液体介质不受强电场影响发生电解,通过对样品中两电极分别测量的电压信号进行差分,有效消除由液体介质受到快速冲击时产生的极化干扰,从而提升在极端快速条件下的测量精度和可靠性。以对去离子水进行快速冲击测试实验为例,结果显示该测量技术能在纳秒时间尺度内准确反映导电性变化历史,展现出广泛的科研和工程应用潜力。

基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法

工业互联网中节点数据具有高维、冗余和海量等特性,传统的恶意行为检测模型无法对工业互联网恶意攻击行为做出快速且准确的判断,提出基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法.采用改进的相关性快速过滤算法和基于奇异值分解的主成分分析算法对工业互联网恶意行为样本数据进行特征组合优化,基于对称不确定性信息度量指标和近似马尔科夫毯准则进行特征相关性计算、冗余特征识别与排除,通过参数特征维度的不同配置得到若干候选特征组合;利用决策树评估器筛选出准确率最高的候选特征组合;通过奇异值分解的主成分分析进一步进行特征降维,得到低维高信息量的最优特征组合;结合极端梯度提升算法和优化的特征组合对工业互联网恶意行为样本进行分类,基于密西西比州立大学多分类电力系统攻击样本数据对本文方法进行了验证;实验结果表明,特征组合优化检测模型训练时间可缩减57.53%,单个样本的平均检测时间为0.002 ms,可减少23.99%,基于特征组合优化的检测模型的准确率、召回率和F1值较特征优化前分别提升了1.11%、1.25%和1.01%.本文方法的突出优势表现为在提升模型检测效果的同时可明显降低模型检测时间,能更好适应工业互联网的实时性要求.