500kV电抗器局部放电故障处理分析

针对某500kV变电站带电检测时发现的500kV 1号电抗器A相存在明显的局部放电信号情况,根据油色谱检测数据,通过现场检查、测试及故障分析,显示该电抗器乙炔含量超标,初步判断缺陷为电抗器爬梯对侧的屏蔽件、定位件、紧固件等金属部件发生悬浮放电,进一步确认是因为此处的铁轭穿心杆螺母松动导致局部放电。根据故障原因,采取了相应的故障检修处理措施,有效消除了事故隐患。     

用于备用电源的三元锂离子电池交流阻抗分析

以三元锂离子为研究对象,通过模拟备用电源工况,测试得到电池交流阻抗谱,通过建立等效电路,研究欧姆阻抗Rs、电荷传递阻抗Rp和扩散阻抗CPEw随不同搁置时间、环境温度、荷电状态(state of charge,SOC)的变化规律.结果表明:在经过五个周期共140 d的搁置,常温搁置电池容量保持率为96.3％,高温45℃搁置电池容量保持率为83.7％.电池欧姆内阻和电荷传递阻抗有小幅增加,高温状态下变化趋势明显.     

功率预测技术在风电中的研究分析

针对国外投运的风功率预测系统软件作了综合对照表,简要叙述了国内的风功率预测技术发展现状.根据现有风功率预测方法,分别按照预测时间尺度、预测物理量、预测原理和预测范围对风功率预测方法作了详细的分类.对风功率预测的误差作了简要的分析.最后,针对常规的风功率预测精度低的问题,总结了改进方法.     

聚类分析在短期风电功率预测模型中的应用

风电场安全稳定运行的关键是对风电利用率进行精准预测.针对短期功率预测方法模型等技术对输入数据处理有待于改善的情况,根据风速和风电功率的日相似性,在风电场输出功率的短期预测技术上,提出了将聚类分析方法应用于神经网络预测风电功率模型.所提出的数据处理方法及结合神经网络模型已形成软件产品,结合数据聚类处理方法的风电预测模型,与传统持续模型相比,功率预测误差大大减少,预测精度明显提高,同时验证了方法的有效性.