基于3I_0原理的避雷器早期故障监测装置

仅监测无间隙金属氧化物避雷器(MOA)持续电流Icon很难判断MOA的早期故障。发现MOA早期故障的关键是要监测其阻性电流Ir的增量△Ir。在三相交流对称电网中,MOA的三相Icon矢量和(即零序电流3I0)与MOA的△Ir紧密相关,因此可以用MOA的3I0值的增量发现MOA的早期故障。ZJ型监测装置就是基于上述原理而研制的MOA早期故障监测系统。

0．13μm抗辐射SOICMOS标准单元库建库流程研究与实现

基于0.13μm部分耗尽绝缘体上硅(SOI)互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺线,开发了全套0.13μm抗辐射SOI CMOS工艺的标准单元库。针对深亚微米SOI器件的辐射效应,在电路设计和版图设计上进行了加固,达到了比较好的抗辐射效果。对SOI标准单元库的建库流程的各方面做了比较深入的介绍,通过Hspice仿真验证单元库中加固D触发器(DFF)抗单粒子效应的能力并对不同加固方式的性能开销进行了对比。利用已建立的0.13μm抗辐射SOI CMOS标准单元库设计了测试芯片以验证库的可靠性。

优化的SOA算法在MOA老化在线监测中的应用

为解决金属氧化物避雷器(MOA)老化在线监测问题,对人群搜索算法(SOA)进行了优化并将其应用于MOA老化状况在线监测.该算法通过适应度值的变化动态改变高斯函数的参数,从而自适应地确定搜索步长,进而通过求解MOA等效模型中能够反映其老化状况的参数C、k、α达到在线监测的目的.通过MATLAB仿真电网中的谐波电压、电网频率波动、电压波动研究该算法的性能.研究表明:本文所提出的优化的人群搜索算法(OSOA)具有更快的收敛速度,且该算法不受电网中谐波电压、频率波动、电压波动的影响;当电网中存在谐波电压、频率波动及电压波动时,本文所提出的算法求解出的C、k、α值最大相对误差分别为8.33×10^-4%、0、3.33×10^-3%.因此,该算法具有很好的抗干扰性,能够较好地应用在MOA的老化在线监测技术中.