电力变压器局部放电带电检测及定位技术研究

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为了探讨电力变压器局部放电时的带电检测方法及定位技术要点,结合相关经验,分别探讨了局部放电带电检测技术和电力变压器局部放电带电定位技术,最终给出技术要点和带电检测方法。通过分析可知,带电检测及定位技术可以有效地提高电力系统维护工作效率和提高电力服务稳定性。
其他文献
大规模风电并网使得系统的随机性和波动性进一步增强,传统仅由常规机组参与一次调频的控制方式将使得系统频率可能无法满足安全要求。因此,本文在此基础上考虑大规模风电和需求侧可中断负荷同时参与系统一次调频,建立了稳态-暂态协调优化的日前调度模型。本文选取新英格兰10机39节点系统作为算例,重点分析了风电是否参与一次调频和可中断负荷容量大小对系统机组组合结果及调频效益的影响,研究表明大规模风电及需求侧可中断负荷的参与将使得系统频率安全得到进一步提升。
针对传统断线故障保护方法在实际应用中存在完成保护时间较长,无法快速恢复发电机励磁调节器稳定运行问题,研究发电机励磁调节器PT电压回路断线保护方法。分析了发电机励磁调节器故障原因,通过获取PT电压回路断线故障电流特征,配合其他保护完成断线故障保护,提出一种新的断线故障保护方法。通过对比实验进一步验证,与传统保护方法相比,新的断线保护方法能够实现对断线故障的快速保护,防止由于断线故障对发电机励磁调节器PT电压回路造成的影响,确保发电机励磁调节器能够安全、稳定运行。
将储能技术快速有效地运用到光伏发电系统当中,可以精确地缩减光伏发电装置在实际运行中因波动而引起的功率改变,以及功率变化对电网以及敏感负荷的影响,确保光电系统在出网、进网方式下的平稳过渡。为提高储能系统元件实际安装过程中的供电质量,应充分考虑光电系统自身运行情况,尝试采用蓄电池,分析储能技术在不同光伏发电系统运行模式下的运行特性。通过建立完善的放电控制系统和充电控制系统,从而验证相关控制策略的有效性。
DO160G和GJB181B是飞机电源系统设计和用电设备电气设计时需考虑的重要标准和规范,但两者之间在具体特性指标上存在一定差异。对两个标准的28V直流电源供电特性要求做了简单的梳理和对比,希望对飞机电源系统设计和用电设备电气设计有所裨益。
最新研究表明无功控制是提高VSC-MTDC系统暂态稳定的重要手段之一。然而,目前无功控制受通信延迟影响,暂态稳定控制效果欠佳。针对此,本文提出基于免通信的VSC-MTDC系统暂态无功控制策略。该策略充分利用直流侧电压降压控制中的局部辅助有功调制信息,仅需局部测量值即可估计得到全局频率加权值,并以该频率加权值作为换流站辅助无功功率控制的参考值进行控制。基于PSS/E对所提控制方法进行仿真验证,结果表明该方法与使用全局测量信息的控制策略性能相近,可显著提高系统暂态稳定性。
针对现有的电压暂降凹陷域计算方法进行了分析研究,提出一种基于敏感负荷节点电压曲线特征的凹陷域快速计算方法。当线路发生单相接地故障时,分析敏感负荷节点电压的表达式,在此基础上定义了由节点阻抗矩阵元素组成的一致性参数和单调性参数,用来判断电压曲线是否具有单调性。根据电压曲线单调与否,把线路分为两类,采用不同的临界故障点计算方法。以IEEE 39节点标准测试系统为例,分析敏感负荷节点的凹陷域。并与已有的解析式法对比,结果表明,该算法在保证精确度的前提下提高了计算速度。
建立计及需求响应的含风光发电电力系统的多目标优化调度模型。将实时电价和可中断负荷两种需求响应项目融入模型中,引入备用容量成本系数和碳排放价格,并根据实时电价对弃风量进行经济惩罚,以经济和环保成本之和最小建立目标函数。对可再生能源的收购政策、备用容量提供方案以及两种需求响应项目的效果进行比较,并分析模型参数的敏感性。算例分析表明:全额收购光电、允许适当弃风的方案使调度更加灵活;需求响应降低了风电波动对系统的影响,优化了机组组合方案,提高了系统的经济和环境效益。
误差补偿用电抗器主要用于对供电型电磁式电压互感器负载误差的调节,由于误差补偿用电抗器的阻抗值需要与供电型电磁式电压互感器的一、二次漏阻抗值匹配,要求其具有较高的品质因数(Q值)。本文介绍了供电型电压互感器误差补偿原理,分析了不同气隙下铁心电抗器交流电阻值的产生机理,并建立测试系统,对不同气隙长度下的铁心磁滞回线以及其对应的电感值及交流电阻值进行测试,掌握了铁心电抗器技术参数与气隙关系,并采用带气隙铁心电抗器对一台110 kV 60 kVA供电型电压互感器进行补偿。试验结果表明:铁心电抗器的磁路气隙越长,其
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针对风能及负荷波动导致的孤岛多风柴系统电压波动问题,提出用双馈感应发电机(double fed induction generator,DFIG)负荷侧变流器(load side converter,LSC)补偿系统无功的策略。考虑LSC状态量不完全可测及模型参数不确定的情况,本文基于连续性动作空间的深度强化学习算法提出一种数据驱动、无模型的LSC附加控制方法。该方法以非线性的方式获取控制策略来减小电压波动,并且针对模型的不确定性具有更快的响应速度和更强的自适应性。首先建立孤岛多风-柴混合系统的数学模型;