大型水电机组的无级调速技术

介绍了大型水电机组无级调速的两项先进技术,一是利用静止歇尔皮斯系统,另一种是大型无换向器电机技术。     

水电机组轴系-调速耦合系统动态特性分析

水电机组轴系-调速耦合系统动态特性尚未揭示,制约机组调节优化控制。为此,建立了水电机组不同运行模式轴系-调速耦合系统非线性数学模型,研究分析了耦合系统的非线性动态响应特性。首先,采用Hopf分岔理论分析调速系统稳定域和分岔特性。进一步,仿真分析机组不同运行模式轴系-调速耦合系统的时频动态响应特性。结果表明：机组孤网和并网运行调速系统均存在超临界Hopf分岔,机组并网模式调速器参数稳定域较孤网模式增大。机组并网模式调速系统机组、电网频率动态响应存在多频特性,轴系振动会引发调压室水位动态响应超超低频振荡。并网与孤网模式相比并网模式系统动态响应超调量增大,调节时间缩短。机组孤网和并网运行轴系振动均为多频拟周期振动,但孤网模式轴系振动特性更复杂。     

抽水蓄能电站无级调速机组的特殊功能

抽水蓄能电站具有调峰、填谷、事故备用等功能,作为电力系统的重要环节。由于无级调速机组的种种优点而在国外被广泛的应用,在新建抽水蓄能电站中,无级调速机组应用的比例越来越大。其主要形式是交流励磁机组,而国内抽水蓄能电站目前还全部是直流励磁机组。根据交流励磁和抽水蓄能的特点并结合国外实际应用情况对在抽水蓄能电站中采用交流励磁机组应当具备的功能进行整理归纳,为国内抽水蓄能电站中交流励磁机组的推广提供一些参考。     

东方电机水电机组技术发展历程

经过50年持续的技术进步,东方电气集团东方电机有限公司水电机组研发、制造已经实现了巨大的技术跨越和提升,大型水电产品的研制达到了世界领先水平。本文回顾了东方电机水电发展历程,展望了东方电机水电机组未来发展方向。     

三峡水电机组产品包装技术

本文介绍了根据三峡机组产品的结构特点所采用的运输包装方式,以及为确保产品运输安全所采取的措施。     

水电机组状态检修浅析

对水电机组开展状态检修是水电机组检修的发展方向，以目前的技术水平，水电厂建立一个机组状态检修的在线监测系统是可能的，但要实现真正意义上的状态检修，还需要科研、设计、运行管理等部门做大量的工作。     

水电设备设计制造中的环保问题

本文介绍了水轮机转轮漏油问题、鱼友水轮机的设计开发、水电机组振动噪声与电磁辐射问题及其他水电机组设计制造中可能产生的环境污染问题,以掌握国外在水电设备环保问题上的关注重点、采取的环保措施和环保型水电机组的科研成果,这对我国今后研制环境友好型水电机组具有重要意义。     

巨型混流式水轮发电机组关键技术新发展

从二十世纪80年代末开始,水力发电进入了高速发展阶段,水电机组的单机容量从二滩电站的550MW发展到三峡电站的700MW,目前正向1000MW的特大容量机组迈进。本文从对这批巨型混流式水轮发电机组的技术性能的分析入手,探讨巨型水轮发电机组在水力设计、电磁设计、冷却系统及轴承技术等方面的发展趋势。     

水轮机调速系统参数辨识与系统建模测试简介

水距机调速系统的运行特征,直接关系到机组对电网指令及在电网波动情况下的响应能力,进而影响到供电品质和电网运行安全稳定.本文结合某厂现场测试工作,对其静态试验和动态试验进行了仿真.试验结果表明:据此建立的模型所提供的参数是正确的,精度符合要求.     

影响超临界机组启动速度的一些问题及解决方法

介绍超临界机组在启动过程中经常遇见的影响启动速度的问题,对其原因进行分析,提出了解决问题的办法,并对其中的一些运行操作进行详细叙述,为直流超临界机组启动操作提供了一些参考.     

基于虚拟仪器技术的水电机组振动监测及分析系统研究

采用测试自动化领域成熟的Lab View软件为平台结合SQL Server 2000开发出一套适用于水力发电机组的振动监测故障分析系统,用户可以简单明了地观测到机组各部位的振动状态,借助系统分析工具找出故障源。经实际应用,该系统具有较好的实用性和可靠性。     

基于最小二乘支持向量机和信息融合技术的水电机组振动故障诊断

应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用以水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征向量的学习样本，通过训练，使最小二乘支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系，在完成局部诊断后再实现决策信息融合，从而达到故障诊断的目的。以水电机组振动故障诊断为例，进行了应用检验。研究结果表明，与常规方法相比，最小二乘支持向量机和信息融合技术相结合的方法具有快速有效等优点，适合水电机组振动故障的诊断。     

大型水轮发电机组临界转速现场识别技术

提出了一种从水轮机补气所激起的大轴摆度中识别水电机组临界转速的新方法，并对安康水电厂一号机组临界转速进行了现场识别。     

独立分量分析-经验模态分解特征提取在水电机组振动信号中的应用

提取出水电机组振动信号中故障特征和微弱征兆信号,可以更好地了解机组的运行状态和故障发展趋势,但由于水电机组多源振动信号的相互混叠,信号呈现出非线性、非平稳性,故障特征信号提取是该领域的一个难题。为此该文提出了一种基于独立分量分析(independent component analysis , ICA)和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的特征提取新方法(ICA-EMD)。首先,用 ICA 将多通道振动信号分离成为统计独立分量;然后,对这些统计独立分量做自相关分析,消除环境噪声的影响;最后,对消噪后的所有统计独立分量统计逐一进行EMD分解,并将各个统计独立分量内蕴的同频本征模态函数进行累加重构,最终提取出能表征机组故障的本征模态函数。仿真信号和实测信号的试验验证表明,与其他方法相比,该方法在提取故障早期信号、微弱信号和突变信号方面更具优越性和有效性,提取结果更能满足实际工程应用需求。