基于混合型Chopper电路的MMC-UPFC故障渡越方案

当交流系统发生短路时,基于模块化多电平控制器的统一潮流控制器(MMC-UPFC)串、并联侧MMC均会受到故障冲击,存在两侧换流器过流闭锁,MMC-UPFC完全退出运行的风险.对此,以交流系统发生最严重的三相短路故障为例,分析了MMC-UPFC串、并联侧MMC故障特性;在此基础上,借鉴风电场交流故障渡越的Chopper电路,并结合MMC-UPFC不同运行方式对故障特性的影响,提出了基于混合型Chopper电路的MMC-UPFC故障渡越方案.该方案能够在交流系统发生故障后隔离并联侧MMC与串联侧MMC之间的联系,从而抑制串联侧馈入并联侧MMC的故障电流.仿真结果表明在MMC-UPFC的不同运行方式下,所提方案均能避免故障后并联侧MMC闭锁,MMC-UPFC将切换至静止同步补偿器(STATCOM)工作模式,为交流系统提供无功功率支撑.     

考虑寄生参数的隔离型双有源桥DC-DC变换器的开关开路故障分析与容错控制策略

双有源桥(DAB)DC-DC变换器开关管的驱动电路故障导致开关开路故障(OCSF),这使得DAB系统拓扑对称性缺失、高频电压和电流发生畸变和直流偏置,进而对系统的可靠性和长期运行稳定性造成不良影响.对此,研究DAB开关管和高频变压器寄生参数对OCSF后系统运行状态的影响,以完善DAB故障分析体系.针对OCSF问题,提出一种基于对称拓扑和对偶原理的故障容错策略,通过闭锁开关使系统运行拓扑恢复对称,并在此基础上提出一种不改变控制器参数、只需改变控制器输出饱和参数的实用控制方法,并在理论上讨论了该方法的可行性.最后,通过实验验证了OCSF模态分析及所提容错控制策略的正确性.     

一种基于CGAN-CNN的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法

由于同步电机故障样本数量较少,为解决同步电机故障诊断中普遍存在的样本不平衡问题,提出了一种基于条件生成式对抗网络(CGAN)和卷积神经网络(CNN)的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法.首先,对传感器收集到的数据进行预处理,对正常样本和故障样本分别添加标签后输入CGAN中生成大量新样本,将生成的新样本与原始样本混合并划分训练集和测试集;然后,利用CNN训练平衡后的数据集,充分、精准地提取有效故障特征;最后,在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果.通过实验证明,与非平衡数据集相比,利用平衡数据集后的故障识别准确率十分稳定且达到99.5％以上,同时与平衡的原始样本数据相比,生成样本避免了噪声和其他干扰,故障诊断的准确率也更高.     

浅谈KGPS中频感应加热电源常见故障及检修方法

本文阐述了KGPS中频感应加热电源的工作原理及组成,列举了KGPS中频感应加热电源常见的故障和处理措施,并介绍了中频电源常用的检修方法,对相关的维修人员和工程技术人员有一定的借鉴作用。     

基于LSTM的电力暂态稳定在线评估及预测研究

电网规模的扩大使得电力系统运行状态变得更加复杂,对电网安全稳定运行提出了更高要求。提出了基于深度学习中长短时记忆（long-and-short term memory,LSTM）的电力暂态稳定在线评估模型。该模型通过获取全网各节点电压、电流、功率等电气量,实时计算得到电网失稳可能性评分,并在新英格兰10机39线系统上对该模型进行测试与优化。实验结果表明,该模型能通过实时运算得到电网稳定性的评估及预警,具有准确性高、预警能力强、支持在线监测的特点。     

光伏系统直流串联故障电弧检测方法

故障电弧是光伏系统电气火灾事故的常见原因,研究可靠的光伏系统直流故障电弧检测方法对保障系统运行和人身安全有重要意义。首先搭建了光伏系统直流故障电弧实验平台,采集了故障电弧典型电信号;接着对其进行了稳定性分析、时变性分析、相关性分析和随机性分析,并以特征显著、计算量小、抗干扰强为比选条件,选取欧拉特征作为故障电弧检测的最优特征;然后构建了故障电弧检测算法,算法以多阈值判断体系为核心发掘故障电弧差异于系统暂态过程的特征模式;最后,将算法硬件实现后在系统中再进行实验测试。结果表明,所提出的算法对不同光伏系统工作点和电弧产生方式条件下的故障电弧均可在0.5 s内实现正确检测。     

基于双重故障模式的微型电网电压自愈控制方法研究

针对故障干扰容易造成电网负荷损失的问题与负荷裕度较小且分布不均等问题,提出双重故障模式的微型电网电压自愈控制系统等效处理微型电网运行模式。通过有向图路径矩阵及其关联矩阵确定供电路径计算传输功率,构建网络故障关联与拓扑矩阵然后对双重故障形成关联,实现负荷裕度损失较小的条件下进行微型电网电压自愈控制的目的。实验表明,故障检测过程中负荷裕度提升值较高且分布均匀,紧急负荷补偿能力较高,故障定位下的微型电网负荷性能得到提升且具有良好的稳定性。     

并网变换器电流重构模型预测容错控制

当传统并网变换器发生桥臂故障时,通过连接故障相到直流侧电容中点,重构为三相四开关容错运行结构。针对三相四开关容错变换器的交流电流传感器故障问题,提出了一种基于电流重构的模型预测功率控制方法。首先,利用采样的直流电流和正常交流传感器信息,并根据变换器电压矢量与电流关系重新构造出三相电流。其次,建立容错变换器功率预测模型,利用重构电流参与容错变换器的模型预测控制,应用使代价函数取得最小值的开关矢量。最后,搭建仿真和实验平台进行验证,结果表明所提控制策略有效,输出功率稳定,实现了并网变换器在桥臂和传感器双重故障下的容错运行,提高了系统的可靠性。     

基于ESO-MLD的逆变器开路故障快速诊断方法

为了减小电机驱动系统中未知干扰对逆变器开路故障诊断的影响,提出了一种基于扩展观测器ESO(extended state observer)和混合逻辑动态MLD(mixed logic dynamic)模型的逆变器开路故障快速诊断方法。通过分析开关管在正常工作和故障状态下的电流流向路径,建立了逆变器的混合逻辑动态模型,并设计了一种电压扩展观测器。根据观测器的观测电压和实际系统输出电压之间的相电压残差进行故障检测,通过故障相残差与正常两相残差之间的数值关系来定位故障相和故障管。该方法有效减小了系统中未知干扰和不确定因素对逆变器故障诊断的影响,提高了故障诊断率。最后,通过Matlab/Simulink仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

电网故障处置预案文本中的命名实体识别研究

电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。