电子式电流互感器高压侧取能装置的设计

有源型电子电流互感器高压侧工作电源的取能方式是影响互感器可靠性和精度的关键环节。文章针对有源型数模转换式电子电流互感器,给出其高压侧取能装置的设计方案,利用电磁线圈从母线上摄取能量,接收的一次侧传变电流经整流、滤波、稳压等处理后向互感器高压侧供电。该设计方案选用非晶材料制作取能线圈铁心,采取双铁心并行工作方式,并通过稳压管泄放二次侧电流,保证取能装置能够在适应母线一次电流较大变化范围的基础上长时间稳定工作,同时采用固态继电器解决了大功率稳压管工作中产生大量热能的问题。该方案实现简单,造价低廉,经试验证明是可行的。     

履带车辆感应电动机驱动系统匹配理论

为了把以某15 t级装甲履带车辆的机械传动系统改装成双电动机独立驱动电传动系统,体现电传动履带车辆的优点,依据该型车辆的整车设计参数和动力性能指标参数,对驱动系统中感应电动机、侧传动性能参数进行合理匹配计算。运用现代设计理论与方法——协同仿真与虚拟样机技术,借助控制系统分析软件Matlab/Simulink和多体动力学分析软件RecurDyn/ Track-HM,对整车行走系统及电动机驱动系统进行了建模与协同仿真,并提出转矩控制策略。对加速性能、最高车速、最大爬坡度和原地转向等四种不同极限工况下驱动性能的仿真结果均得到国内首台电传动履带车辆原理样车实车路况试验结果验证,从而说明匹配是合理可行的,协同仿真模型及控制策略是正确的。对提高国内电传动履带车辆的研究水平具有重要的现实意义。     

风电场的输出功率特性研究

研究了风电场的输出功率特性，提出了尾流系数矩阵，功率特性矩阵以及等效输出功率特性等概念和相应的算法。     

特高压主变充电导致直流周期性换相失败的原因（英文）

换相失败是直流输电系统逆变器最常见的故障之一,通常故障清除后直流系统可以恢复换相,周期性换相失败很少发生,过去国内从未出现过换相失败闭锁直流的情况。通过对林枫直流现场数据的深入分析,得出换相失败持续时间达到保护定值,保护正确动作;而励磁涌流引起枫泾站换流母线电压畸变、阀控VBE对已关断阀执行重触发以及换相失败恢复期间直流电流过冲等因素是导致林枫直流发生周期性换相失败的主要原因。在此基础上,基于电磁暂态程序建立了林枫直流输电研究模型,其中控制保护采用了与实际工程一致的详细模型,通过仿真研究提出了极控系统的改进措施:取消瞬时电流控制、优化换相失败预测和低压限流等功能,最后在林枫直流输电工程中进行了现场验证试验,试验结果验证了所提措施的有效性。     

适应大扰动的电力系统戴维南等值参数跟踪算法

针对现有的戴维南等值参数跟踪算法需要假设2个计算时步之间戴维南等值参数不变、不能适应等值系统内部发生扰动等问题,提出了一种可以适应系统内部出现大扰动的戴维南等值参数跟踪算法。该算法利用本地测量信息,主要解决了现有算法不能适应等值系统内部发生大扰动时戴维南等值参数计算问题,跟踪算法利用故障前的戴维南等值参数计算出故障时刻的等值电压源幅值,然后以故障前一时刻的等值电阻和故障时刻的等值电压源幅值作为初值,计算出故障时刻的其他戴维南等值参数,从而再求出故障后各个时刻的戴维南等值参数。该算法的优势在于仅利用负荷母线局部电气量就可以快速、准确、实时地求取戴维南等值参数,而且也适用于等值系统内部发生三相短路的情况,同时该算法具有计算结果误差小的优点。最后,通过IEEE 30和IEEE 39节点标准测试系统验证了本算法的准确性。     

风电场并网对孤网高频切机的影响研究

针对风电机组的有功输出随风速具有随机性和波动性的特点,以及风电场并网带来的安全控制装置配合问题,分析了风电场对孤网系统高频切机和低频减载装置动作情况的影响。通过对实际系统的仿真分析,研究了故障后有风电场运行的孤网系统暂态过程和安全控制装置动作情况。结果表明风电接入电网后,风电机组出力的波动不可避免地影响了切机措施的效果,系统原有的高频切机装置需要进行适当的调整;提出的思路和改进方法对含风电场的电网安全稳定控制措施的配置具有重要的参考价值。     

风电场接入对电力系统阻尼特性的影响

推导了适用于小干扰稳定性分析的双馈感应风电机组(doubly-fed induction generator,DFIG)的数学模型,研究了PSD-BPA中双馈感应风电机组的模型。在PSD-BPA中搭建了包含双馈感应风电机组的IEEE30节点系统,采用特征值分析法详细研究了不同风电穿透率下的双馈感应风电机组接入后对电力系统阻尼特性的影响。理论分析和仿真结果表明:双馈感应风电机组接入后系统的阻尼特性得到了一定的改善,但当系统中风电穿透率较高时,系统阻尼有变弱的趋势。     

基于模糊聚类分析的无功电压控制分区

无功电压控制研究中的系统分区是一个非线性的大规模组合优化问题,使用常规方法常难以得到理想的结果。运用模糊聚类分析法将系统分区,并基于电压幅值对无功功率的灵敏度定义了电力系统各节点间的电气距离,对待分类对象的全体作适当的标定,运用传递闭包法求出动态分类,通过计算统计量F最后得出最优分类。该方法所占内存小,计算速度快。经IEEE39节点测试系统对该方法进行了验证,其结果表明:该方法有效、可行。     

风电场风速和发电功率预测研究

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测，可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法，该文对风速预测进行了研究，提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模，得到风速特性的基本参数，并用这些参数选择神经网络的输入变量；为了提高预测精度，提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。