水轮机调速系统模型参数测试分析

结合某大型水电站进行的水轮机调速系统性能参数实测试验,论述了水轮机调速系统的模型结构,模型参数实测试验的具体内容,根据测试结果建立了仿真数学模型,并对模型输出结果和实测数据进行了分析比较,模型仿真结果与真机实测结果基本吻合。     

基于Magnet的三相开关磁阻电动机建模与仿真研究

基于Magnet仿真环境,根据电机的结构参数,建立了三相6/4极开关磁阻电动机(Switch Reluctance Motor,SRM)的系统仿真模型。通过仿真分析,得到了电机的磁场分布,静态磁链特性以及稳态运行特性;并用实际研制电机的实验结果对仿真结果进行了验证,仿真结果与实验结果接近,验证了有限元仿真分析结果的正确性。     

过载继电器温升性能实时监测系统的研究

温升特性是影响过载继电器保护可靠性的关键。以典型过载继电器产品为研究对象,分析了传热原理,对温度场进行了仿真研究,选取了温升监测点;确定了温升监测方法,基于PIC16F877A单片机完成了温升性能实时监测系统的设计;进行了不同整定电流倍数下温升实时监测结果的分析,并与理论结果和仿真结果进行了对比,结果基本一致,验证了系统的可行性。     

变压器-套管体系振动台试验与数值模拟对比研究

以变压器-套管体系振动台试验模型作为参照对象,建立了基于ANSYS有限元软件的精细化模型,模拟了典型工况下的振动台试验,将模拟结果与试验结果进行了对比研究,分析了模拟结果的相对偏差。     

山西电力2011年变压器及电抗器油中糠醛普测分析

介绍了糠醛分析的原理、判断方法,并给出了变压器、电抗器油中糠醛的普测结果。此外,还对普测结果进行了分析,最后阐述了糠醛含量分析结果的影响因素。     

数据库和串口通讯技术在煤质数据处理中的应用

针对目前我国大多数火力发电厂用煤的实际情况和煤质分析中存在的问题,基于数据库技术和串口通讯技术的基本原理,研发了新的分析结果数据处理软件,并将其应用于实际分析工作中,从而实现了煤质分析中从煤样组分的分析、结果的记录与计算、分析报告打印等各项操作程序的自动化,减小了数据分析结果的误差,提高了工作效率,得到了满意的结果。     

电源端子传导骚扰试验测量不确定度的评定

本文分析了电磁兼容实验室电源端子骚扰电压试验测量结果不确定度的来源,并计算了测量结果不确定度值,为实验室的检测结果提供了不确定度评定依据。     

风电场输出功率超短期预测结果分析与改进

风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统调度及安全稳定运行具有重要意义。文中介绍了2009年10月在现场投运的风电场超短期功率预测系统的多层前馈神经网络模型结构,对系统运行3个月的预测结果进行了分析,对预测模型的系统误差进行了修正,同时采用统计方法修正了风电场尾流效应对预测结果的影响,从而改进了模型的预测精度。改进模型的预测结果得到了改善,均方根误差下降了约6%,平均绝对误差下降了约7%,且预测结果与实测结果相吻合,对于风电场调度具有一定的参考意义。     

基于膜分离的变压器在线DGA结果准确性的提高

研究了油气分离膜对变压器油中溶解气体分离的过程,分析了气体渗透过程中渗透时间及温度变化对DGA(溶解气体分析)测量结果的影响.提出了提高测量结果准确性的算法,同时给出温度对测量结果影响的表达式.构建了基于Teflon膜与电化学气体传感器的实验系统,利用提出的算法对测量结果进行修正,在与离线实验室气相色谱(GC)的测量结果对比表明采用该算法及进行温度补偿后的DGA结果的准确性得到提高.     

非对称细胞神经网络稳定平衡点的存在性

利用饱和域的特性,和拟对角列支配矩阵与M-矩阵之间的关系,获得了非对称细胞神经网络(简称CNNS)的稳定平衡点存在的两个充分条件;在此基础上,通过定义一个更高阶的神经网络模型,推广了该网络存在稳定平衡点的结果;通过大量的模拟仿真,提出了非对称细胞神经网络完全稳定的充分条件,并就二细胞神经网络的情况给予了证明;最后,将本文的结果与已取得的结果进行了比较,并给出一个实例说明本文取得的结果优于已有文献取得的结果.     

PSS/E通用发电机模型的应用研究

常用的PSS/E发电机模型不能有效地模拟X″d=X″q,隐极机E′q恒定模型的模拟也存在一定的困难。文章提出了利用PSS/E通用发电机模型CGEN1来解决这些问题的方法,以CGEN1模型构筑了发电机次暂态模型、暂态模型和E′q恒定模型,给出了CGEN1模型参数的计算公式,并对模型构造方法的正确性作了考核验证,稳定计算结论表明CGEN1模型可以满足不同层次发电机模拟的需要。     

基于遗传神经网络的太阳能集热器仿真研究

提出神经网络和数学模型相结合的方法建立太阳能集热器神经网络模型,并采用遗传算法对太阳能集热器神经网络模型进行优化,用以提高仿真模型的预测精度。在热管式真空管太阳能集热器实验数据的基础上,构建反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型,应用数学模型、反向传输神经网络模型和遗传算法-反向传播神经网络模型进行仿真计算,结果表明遗传算法-反向传播神经网络模型的计算精度高于数学模型和反向传输神经网络模型。同时该建模方法应用于太阳能集热器仿真,既提高了仿真模型的计算精度,又提高了仿真模型的通用性。     

应用模拟法进行发输电组合系统可靠性评估的研究

电力系统可靠性评估的方法可分为两大类解析法和模拟法。通过对发、输电组合系统可靠性的研究,建立了其评估模型,包括系统停运模型、负荷模型、运行调整策略模型、可靠性指标计算模型。并应用离散事件系统模拟法评估发输电组合系统的可靠性,给出了发输电组合系统可靠性评估模型流程图。     

Volterra神经网络水文模型及应用研究

本文在对Volterra泛函模型与ANN模型进行一致性研究的基础上,提出了基于Volterra泛函结构的神经网络水文模型(VNNH)。VNNH模型吸取了Volterra模型和ANN模型的优点,克服了它们的不足之处。VNNH模型设计了一种多项式的激活函数,克服了Volterra模型求解高阶核函数的困难。并利用自组织神经网络算法确定VNNH模型隐含层神经元的数目;根据Volterra模型的结构由流域的单位线确定VNNH模型的初始权值。将VNNH模型应用于两个实际流域的洪水模拟和预测中,取得了较为满意的结果。     

基于GM(1，1)与BP神经网络的综合负荷预测

针对电力负荷预测中的单一预测模型存在的局限性,提出基于BP神经网络和GM(1,1)的残差修正组合模型。通过算法组合的方式进行系统建模,从而提高负荷预测模型的精度。首先通过GM(1,1)模型进行预测,得到灰色残差序列,利用灰色残差序列建立BP残差修正模型,利用该模型进行残差预测,最后将残差修正值和GM(1,1)模型预测值进行叠加得到最终所需的负荷预测值。利用该模型对某地区进行仿真实验,结果表明该修正模型具有较高的预测精度和实用性。     

基于离散灰色模型的变压器油中溶解气体浓度预测

油中溶解气体浓度分析被广泛用于监测油浸电力设备的早期故障。将改进灰色模型引入变压器油中溶解气体浓度预测。分析了灰色预测模型GM(1,1)和离散灰色预测模型DGM(1,1)两者之间的关系,讨论了模型预测的准确性和稳定性。分别用GM(1,1)模型和DGM(1,1)模型对变压器油中溶解气体浓度进行建模预测。对比分析结果表明:GM(1,1)模型从离散形式到连续形式的跳跃使得模型不够稳定,随着发展系数的增加,预测精度下降。DGM(1,1)模型是GM(1,1)模型的精确形式,具有更高的预测精度和较好的稳定性,被推荐替代GM(1,1)模型预测变压器油中溶解气体浓度。     

基于改进隐马尔科夫模型的非侵入式家居负荷识别

针对低频采样识别精确度较低,系统稳定性较差的问题,文章提出了一种基于改进隐马尔科夫模型(hidden M arkov model,HM M)的非侵入式负荷监测方法(non-intrusive load monitoring,NILM)。该模型运用人工免疫算法和增量学习对传统HMM模型进行双重优化,通过人工免疫算法解决HMM模型容易陷入局部最优的问题,提升了模型的识别精确度。再通过增量学习实现了模型参数的自主更新,使得模型能够适应新的环境,提高了模型的鲁棒性。最后通过低频数据集建立了两个实验场景,对改进的HMM模型进行了实验验证,结果证明了该模型在识别精确度和鲁棒性等方面具有一定优越性。     

覆冰绝缘子闪络模型研究综述

总结了覆冰绝缘子闪络模型的研究现状 ,介绍了目前以电路模型为主的研究 ,包括Obenaus概念模型、电场和热力学模型 ,认为今后研究工作的重点是在不同情况下考虑热传递和水蒸发的电弧发展动态模型的研究     

BuckBoost变换电路DCM动态建模分析

以Buck-Boost电路为例,求解了变换器的平均模型及其线性化后的小信号模型。利用Simulink软件分别搭建状态平均方程等效电路、线性化小信号模型等效电路。通过动态模型仿真与开关器件电路仿真结果对比,验证了动态模型的正确性,讨论了断续电流模式(DCM)平均模型的适用范围与存在的缺陷。理论分析结果表明:大信号和小信号模型,在宏观时间尺度上,可以较好地模拟实际开关电路的动态特性。小信号模型只能用来求解扰动较小的情况,即当扰动过大时,小信号模型求解的误差将会很大。