垃圾焚烧发电厂汽轮机高压调节阀波动浅析

汽轮发电机组通过控制汽轮机进汽阀门开度来调节进汽流量，从而达到控制汽轮发电机组转速和功率的目的。石狮鸿峰环保生物工程有限公司（垃圾焚烧发电厂）1号汽轮机高压调节阀出现大辐度摆动（快关后缓慢开启）导致1号汽轮机负荷波动剧烈，经检查分析发现主要是由于其中一支线性可变差动变压器（LVDT）芯杆套筒下半段线圈脱落、振动大、瞬间接地等造成高压调节阀开度指令与线性可变差动变压器（LVDT）反馈偏差大，高压调节伺服阀（DDV阀）阀芯位置波动剧烈，从而使通过油动机滑阀进入油动机上下腔室油压、油量波动剧烈，导致高压调节阀出现剧烈摆动，从而使1号汽轮机负荷波动剧烈。

应用于微电网的新型潮流控制器

电力弹簧在接有新能源的微电网中能够有效稳定母线电压,为关键负荷提供稳定的供能,根据这个特性,为了降低新能源的波动性对电网造成的冲击,提出一种新型的潮流控制器,由电力弹簧和基于电力电子器件的可调节变压器组成,可调节变压器嵌入在在电网的降压变压器中,使非关键负荷由新能源供能,关键负荷由电网供能,当新能源供能充足时,新型潮流控制器调节潮流,使非关键负荷和关键负荷均由新能源供能,因此降低负荷对电网的需求。介绍潮流控制器的原理和实现方法,实验结果证明了方案的正确性。

基于适应性权重遗传算法的多目标无功优化研究

研究一种多目标无功优化问题的求解方法。基于无功分层分区平衡以及保证紧急情况下电网安全的原则,给出了在电网正常情况下优先投切电容器、调节变压器分接头,然后设定机端电压的优化调控顺序,进一步提出将优化问题分解为连续变量优化和离散变量优化问题,并分别求解,迭代直至收敛的求解思路。鉴于多目标无功优化模型的复杂性,以及连续、离散控制变量并存,采用遗传算法求解,重点研究了控制变量的编码方案以及选择、交叉、变异以及保留操作策略。针对于多目标无功优化各个目标权重难以确定问题,又进一步引入了适应性权重遗传算法,随着遗传代数的进化算法能自适应地给出各个目标权重。仿真算例验证了文中所提的多目标无功优化求解方法的合理性。

TJ431烫金机温度控制系统比较与选择

随着社会经济的不断发展,人们追求精美、高档的包装已成为共识。云南印刷由于烟草工业的发展,自身也得到了发展和壮大。各种现代化的烫金机随之大量引进,为我省的包装装璜增添了光彩。由此卷烟包装的多样化,各卷烟生产厂对烫金工艺的要求不尽相同。因此,在云南省整个烫金工艺装备上,仍然是先进的与落后的,自动的与手动的并驾齐驱,各显神通,风骚各领。就全省范围而言,TJ431型手摆烫金机在各类烫金设备中,仍占有很大的比例。

一种基于十七区域图的电压无功控制方法及其应用

本文提出一种变电站的电压无功控制方法,包括:①利用十七区域图方法来划分变电站电压无功合格率并进行相应控制策略的一种电压无功优化控制方法;②设置测量变量U、Q的采样数据时间,采集n个测量变量,并对各个测量变量进行粗差剔除;③十七区域图下控制优先模式分为只考虑电压,只考虑无功,电压优先,无功优先,综合考虑五种模式。结合各个优先模式所对应的相应区所对应的控制策略专家知识库。将采集到的实时电压U、实时无功Q确定出当前系统所处的十七区域图的具体区域位置,结合优先模式再根据控制策略专家知识库得到当前的控制策略,满足控制条件时则进行变压器档位调节出口或电容器投切出口操作,实现电压无功的优化控制。应用本方法可以有效地降低现有设备损耗、提高电压合格率、减轻工作人员的负担,实现变电站的无功电压自动控制,使系统电压和无功达到最优的经济运行方式。

A Parameter Determination Method of Distribution Voltage Regulators Considering Tap Change and Voltage Profile

This paper proposes a parameter determination method of distribution voltage regulators load ratio control transformers （LRT） and step voltage regulators （SVR） considering the tap change and voltage profile. The method takes two procedures in order to simplify the optimization problem and to reduce calculation time. One is to simultaneously determine the control parameters of LRT and SVR minimizing voltage violations and voltage variations. The algorithm is based on particle swarm optimization （PSO）, which is one of non-linear optimization methods by using a concept of swarm intelligence. Another is to determine the dead-band width of LRT and SVR on the basis of bi-evaluation of tap change and voltage margin. The concept of a Pareto optimal solution is used for the decision of the best dead-band width. As the results of numerical simulations using distribution network model, the validity of the proposed method has been affirmed.