刘校销[1]（2021）在《磁控式并联电抗器匝间保护新原理及其适应性研究》文中指出磁控式并联电抗器（Magnetically controlled shunt reactor,MCSR）作为超/特高压输电系统中重要的无功补偿设备,其安全与稳定运行对于系统的无功平衡及电压稳定至关重要。然而,MCSR本体结构复杂,绕组匝间故障几率高,在交直流励磁的共同作用影响下,匝间故障特性与固定式高抗不同,增加了匝间保护设计的难度。本文以MCSR匝间保护为核心,围绕当前匝间保护配置及性能分析、合闸暂态特性及其对匝间保护的影响与对策、容量大范围调节特性及其对匝间保护的影响与对策、基于等效漏电感参数的匝间保护新原理四部分展开研究。首先,在介绍MCSR的工作原理及模型搭建的基础上,对当前MCSR匝间保护配置及其性能展开了研究。研究发现,MCSR匝间保护尚有以下问题待解决:①匝间保护可靠性、灵敏性不足;②复杂运行工况下匝间保护的适应性不明确。然后,针对MCSR的一种复杂工况—合闸暂态过程,研究了 MCSR合闸暂态特性及其对匝间保护的影响及对策。分析了 MCSR合闸场景下主要电气量的暂态特性,发现基于总控电流基波分量的匝间保护在合闸过程中容易发生误动。为解决上述问题,分别从频域和时域的角度,提出了基于控制绕组电流与总控电流基波分量比值以及基于控制绕组电流波形自相关的合闸防误动策略。仿真及试验结果表明,这两种策略有效解决了 MCSR合闸过程中匝间保护误动的问题。其次,针对MCSR另一种复杂工况—容量调节,研究了容量调节暂态特性及其对匝间保护的影响及对策。分析了容量调节过程中主要电气量的暂态特性,发现基于总控电流基波分量的匝间保护在在容量调节过程中易发生误动。为解决上述问题,根据调容过程中三相控制绕组电流基波分量近似相等的特点,构建了基于控制绕组电流基波分量三相差异度的容量调节识别判据。仿真及试验结果表明,所提方案有效解决了 MCSR容量调节中匝间保护误动的问题。最后,提出了一种基于等效漏电感参数辨识的MCSR匝间保护新原理。在构建等效漏电感参数计算模型的基础上,利用递推最小二乘法对等效漏电感参数进行辨识,最后利用故障前后等效漏电感参数的变化,提出了基于等效漏电感参数变化率及三相差异度的匝间保护新原理。仿真及试验结果表明,保护新原理解决了匝间保护可靠性、灵敏性不足的难题,在合闸、容量调节等复杂工况下适应性较强,且能识别故障绕组,对实际工程具有重要的参考价值。
刘泽鹏[2]（2021）在《基于经验模态分解和优化概率神经网络的变压器励磁涌流识别研究》文中研究说明近年来,由于经济持续发展,我国对能源的需求不断增加,对继电保护的要求日益严格。电力变压器作为电力系统中最重要且最昂贵的电气设备之一,担负着电能的传输和电压变换的作用,它的安全运行与否直接关系到整个电力系统能否连续安全稳定的工作。励磁涌流会导致差动保护发生误动,使得变压器保护的正确动作率低于交流电网平均正确动作率,所以励磁涌流的识别问题成为了一个重要的课题。本文在研究和分析了变压器的各种励磁涌流的形成机理和特征的基础上,利用PSCAD/EMTDC软件搭建了某实际系统的三相三绕组变压器发生励磁涌流、内部故障以及空投内部故障变压器的仿真模型,并得到相应的仿真波形;同时根据实际录波软件得到多种情况的实际波形,分析和比较了多种情况的异同,求出各个样本的传统特征量。其次,目前的一些特殊工况会造成差动保护的误动和拒动,这些工况用传统特征量难以识别。针对以上特征量的缺陷,本文引入基于经验模态分解（EMD）和EMD阈值去噪的特征量,该特征量可以很好的描述样本波形。同时引入基于BP神经网络的平均影响值法（MIV）的方法降低特征量维数,降低特征量冗余度,防止模型过拟合。经过四种人工智能分类算法仿真实验表明,EMD特征量可以用来识别励磁涌流。最后,针对常规的人工智能算法难以准确的识别出空投内部故障变压器样本的缺陷,提出了优化概率神经网络算法识别励磁涌流的方法。概率神经网络样本追加能力强、容错性较高、训练速度快,基于概率神经网络的识别结果,有针对性地添加样本,并用具有全局搜索能力的粒子群优化算法优化平滑因子值。仿真实验表明,通过优化,该算法的识别效果有较大提升,可以将该方法用在实际中。
韩波[3]（2021）在《基于模型识别的变压器主保护及其在电力电子化电力系统中的应用研究》文中提出随着电力电子技术的进步和新能源的大规模开发利用,传统电力系统向着多样化电力电子装备为主的电力系统转变。在这个过程中,电力变压器由于承担着不同电压等级的电网互联以及功率交换的作用,其安全可靠运行对电网的稳定至关重要。近年来,国内外电力系统中,可再生能源基地、高压直流换流站等地点发生了多起变压器相关事故,给电力系统的可靠运行带来了挑战。变压器保护存在的问题在电力系统电力电子化趋势下日益凸显,有必要展开深入研究。在以往的研究中,变压器保护基本分为两类,一类是电流特征识别法,一类是电磁参数识别法。电流特征识别法利用信号分析方法研究变压器电流波形特征,从而区分不同工况,如利用小波分析研究励磁涌流的奇异性。这类方法通常不具有明确的物理意义,提取的数学特征容易受到复杂场景的干扰。电磁参数识别法引入电压量,求取等效励磁电感、磁通量等变压器电磁量,依据电磁参数的变化设置保护。这类方法可以从一定程度上反映变压器物理参数的变化,但现有研究常采用工频电路模型和折线磁化特性等简化方法,难以实现对变压器暂态过程（如励磁涌流）的精确分析,未能充分利用变压器电磁模型研究的成果。本文对变压器模型识别的基本问题进行分析和研究。首先从参数可辨识性、参数灵敏度、运算复杂性等方面进行分析,选择适用于变压器保护的电磁模型。然后在单相变压器上研究利用电压电流量的电磁建模方法,考虑物理约束、数学约束构建以拟合曲线误差最小为目标的模型参数识别函数,并筛选出优良的智能算法用于模型的参数辨识。最后,研究不同接线、不同结构以及用于换流站的三相变压器中建模及参数辨识的特殊问题,并给出相应的解决方案。基于模型识别提出一种变压器保护方法,该方法基于完成参数辨识的电磁模型,利用电压量和电流量进行在线模型匹配分析,依据匹配度判定内部故障。电磁模型描述的磁化特性受到剩磁的影响,且该数值难以量测,在线模型匹配分析采用差分形式消除了剩磁的影响,保证算法的可靠性。从实用性角度对提出的变压器保护方法进行研究,基于电压量和电流量获取变压器在不同工况下的磁化曲线,定性分析该算法的可行性和优越性。在PSCAD和MATLAB/Simulink软件中搭建各类变压器扰动与故障工况的仿真,将本文提出的保护方案与传统的差动保护对比验证。结果表明,基于模型识别的变压器保护可以良好地应对各种工况,在内部故障识别方面具有更高的准确性。在PSCAD软件中搭建电力电子化电力系统仿真平台,针对直流输电换流变直流偏磁、风电场送出变压器频率偏移、整流侧换流变压器故障性涌流三种场景进行仿真,并分析传统变压器保护应对这些场景的局限性。利用本文提出的保护算法在上述三种场景下验证,结果表明,算法在电力电子化电力系统复杂场景下依然有良好的可靠性,有利于保障电力系统新形势下变压器的安全、稳定运行。
李雪[4]（2021）在《基于分数阶模型的干式变压器绕组故障仿真与分析》文中研究指明随着现代电力系统规模的日益扩大,对电力系统的安全稳定运行也有了更高的要求,变压器作为电力系统中的重要元器件,其正常运行关系着整个电网的安全运行状态。特别是现代对变压器的要求越来越高,而传统的油浸式变压器存在着许多无法克服的问题,干式变压器的优点却日益显着。为了保障电力系统的安全运行,保证变压器在发生故障时能够快速准确地识别并动作,有必要对变压器的各种故障类型进行分析研究工作。本文基于分数阶微积分理论,以改进的Oustaloup滤波算法完成分数阶算子的数学实现,并对干式变压器的内部故障、励磁涌流以及温度场问题进行了研究分析。搭建出干式变压器的分数阶数学模型,仿真分析了干式变压器的几种常见内部故障;利用分数阶傅里叶变换理论,提出励磁涌流识别新方法;通过热电类比理论,搭建出干式变压器的分数阶热路模型,仿真得到干式变压器的温度分布。本文主要的工作和创新点如下:1)干式变压器的分数阶模型。本文基于实际电感的分数阶物理特性,将分数阶算子引入干式变压器的数学模型,通过改进的Oustaloup滤波算法建立分数阶仿真模型,利用变压器故障后绕组的变化对仿真模型作相应改变,对干式变压器的匝地故障、匝间故障以及相间故障进行了仿真分析,并将仿真结果与整数阶模型进行比较,验证了分数阶模型的准确性和精确性。2)变压器励磁涌流识别方法。本文通过分数阶傅里叶变换的理论,提出利用分数阶傅里叶变换识别励磁涌流的新方法,首先对变换波形进行分数阶傅里叶变换最优阶数搜寻,然后用得到的最优阶数对波形进行分数阶傅里叶变换。分别对变压器励磁涌流和匝间故障波形进行分数阶傅里叶变换,通过变换后的频率峰值,可以准确地将二者区分开来。3)干式变压器的分数阶热路模型。本文通过热电类比理论,将变压器的铁心、高低压绕组、气道各个部分视为几个节点,各个节点之间通过不同的热交换方式下的热阻和热容来连接,分层建立干式变压器的热路模型,并基于电容元件实际为分数阶元件的事实,提出了干式变压器的分数阶热路模型。4)干式变压器分数阶温度守恒方程的求解。本文通过干式变压器的热路模型得到其温度守恒方程,通过预估-校正法得到该分数阶微分方程组的预估方程和校正方程,并在Matlab中编程进行求解,从而得到干式变压器各部分的平均温度。
徐康波[5]（2021）在《基于改进J-A模型的变压器继电保护研究》文中认为随着我国电力行业的快速发展,电网架构日趋复杂,电网中安全稳定性的要求越来越高。变压器作为电力系统中的重要一环,其继电保护装置是作为设备安全稳定的一道重要防线。在变压器保护中,对内部故障以及励磁涌流的辨识是保障保护装置正确动作的关键。本文重点研究了基于J-A模型的变压器等效模型以及J-A模型与继电保护结合的保护方法。首先,分析了变压器励磁涌流的相关原理,介绍了单相变压器励磁涌流的数学模型。在建立模型的情况下,对模型中影响励磁涌流的参数进行分析,研究了基于电流波形特性、电压波形特性、电流与电压波形结合的励磁涌流识别方法。其次,为了探究变压器在励磁涌流中的磁化过程,对变压器的经典等效模型进行研究,建立变压器磁化过程中的数学模型。针对原始方程中能量不平衡问题,引入涡流损耗和额外损耗对原始的J-A模型进行修正,建立了改进后的J-A模型。具体介绍了遗传算法、粒子群算法,基于粒子群算法对数学模型中的参数进行识别。最后,对改进后的J-A模型进行了仿真,仿真结果表明改进后的J-A模型可以反映变压器的磁滞过程。在研究了差动保护与二次谐波制动的保护后,本文提出了将J-A模型引入二次谐波的提取过程,探究不同温度情况下继电保护的有效性。对不同情况下的保护动作进行了仿真分析,仿真结果表明,差动保护与二次谐波保护可以有防止励磁涌流的误动作,将J-A模型引入后可以对二次谐波的制动系数进行调整,有效反映实际工作过程中的温度变化。
王林捷[6]（2020）在《油浸式变压器的新型非电量保护策略研究》文中研究指明在电力系统运行中,油浸式变压器具有重要作用,其可靠工作是电力系统安全和经济运行的基础。变压器内部出现故障,不仅会造成变压器停止运行,甚至会发生损毁,从而影响电力系统的正常运行。因此对变压器故障进行有效检测与保护是非常有必要的。变压器工作过程中经常处于高温高压的环境中,在较差的工作环境中是很难对变压器进行有效准确的故障保护。由于已有的方法无法灵敏、准确的对变压器设备出现的故障进行检测和保护,基于此本文开展了对油浸式变压器检测保护的相关研究。论文从油浸式变压器暂态电量与非电量特征电磁暂态建模、温度场建模及热点温度计算、基于漏磁通特征的匝间故障保护、内部故障下非电量时间尺度分析和基于时序配合的变压器非电量保护方案五个环节入手,逐步实现基于非电量信息实现对变压器励磁涌流和匝间故障的识别。论文主要工作如下所示:首先从变压器结构入手,分析变压器的组成结构和种类;然后构建不同磁路结构的等值电路模型,该模型主要依托于不同磁路与电路之间的对偶变化原则;其次研究具有不同结构的等值电路模型,包括绕组电阻模型、电容模型以及漏感模型,以对偶变换原则为理论依据进行相应转化可得到不同结构的三相变压器等值电路模型;最后构造Cauer电路变压器的箱壁模型。基于所建立的变压器绕组模型和铁芯电路拓扑结构,本文构造考虑磁滞效应的变压器电磁暂态模型,模型主要包括三相三柱式、三相五柱式以及三相壳式。其次在分析变压器发热、散热过程基础上,利用传热学原理、热电类比方法和有限元法,定义集总热容和非线性热阻,并考虑油粘度随温度的变化,把变压器内部传热过程等效为动态热路计算模型。然后,针对现有技术中存在的不足,从匝间故障下油浸式变压器漏磁场分布出发,对故障前后的漏磁通分布进行记录与对比。分别使用横向漏磁密幅度变化量与漏磁通对称性作为保护判据,然后同时结合磁通幅值与对称性用以励磁涌流识别,得到基于漏磁通特征的油浸式变压器匝间故障保护方法。最后提出使用温度、漏磁、瓦斯流速作为非电量保护研究的主要内容,从保护对象、时间尺度、动作时间等多个方面对各非电量与电量保护原理进行有机融合,最终得到基于时序配合的变压器电量和非电量保护融合逻辑结构。
杨晨光[7]（2020）在《基于卷积神经网络的变压器涌流识别》文中研究说明变压器作为电力系统的能量交换枢纽,承担着电压传输及转换的任务,在电力系统中起着至关重要的作用。一旦变压器发生故障,将导致大面积停电,不仅影响人们的正常生活,还会造成严重的经济损失。差动保护作为变压器保护的主保护,其能否正确可靠动作,直接影响到变压器的安全稳定运行,而如何准确地识别变压器励磁涌流、和应涌流和短路故障电流是目前差动保护的主要问题,研究一种励磁涌流、和应涌流识别的新方法,可以有效提高变压器保护的可靠性。对变压器产生励磁涌流、和应涌流的原理进行理论分析,通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建励磁涌流、和应涌流以及故障电流仿真模型,分析励磁涌流、和应涌流以及故障电流的特性。针对励磁涌流、和应涌流以及故障电流波形的不同特性,提出基于BP神经网络的变压器涌流识别方法。将仿真出的励磁涌流、和应涌流以及故障电流波形作为原始数据,提取特征作为BP神经网络的输入,分析BP神经网络的工作原理,设计BP神经网络模型进行电流类型识别。结果表明,基于BP神经网络的变压器涌流识别方法,对励磁涌流、和应涌流以及故障电流的识别准确率达到了 93%,能够正确识别出变压器产生的三种电流。利用卷积神经网络在图像处理方面独特的优越性,提出基于卷积神经网络的变压器涌流识别方法。提出一种二维灰度图构建方法,将仿真出的励磁涌流、和应涌流以及故障电流波形数据构建成二维灰度图作为卷积神经网络的输入,根据卷积神经网络原理,设计了可用于变压器涌流识别的三层卷积神经网络,识别结果表明,基于卷积神经网络的变压器涌流识别方法可以准确识别出变压器励磁涌流、和应涌流以及故障电流,识别准确率高达97.5%,该方法减少了特征提取环节,简化了识别过程,提高了识别准确率。
黄鸣畅[8]（2020）在《基于稀疏形态梯度奇异熵的变压器差动保护方案研究》文中认为变压器作为电力系统各电压等级间的桥梁,承担着电压变换与能量传输的重要任务,其运行状态直接影响整个电网的安全稳定运行。然而变压器造价昂贵,检修难度大耗时长,且绝缘水平相对同电压等级的输电线路低,极易在故障发生时遭到不可逆的损坏,给社会和生活带来不可估量的经济损失。差动保护拥有动作迅速、选择性强的优点,因而一直被选为大型变压器的主保护。但是铁磁材料的饱和特性会带来变压器励磁涌流问题与电流互感器饱和问题,从而影响差动保护的可靠性。目前,如何保证电力变压器差动保护在励磁涌流和电流互感器饱和等情况下正确判断区内故障已成为了提高差动保护动作正确率的关键。随着国内外对变压器差动保护关键问题的不断深入,变压器差动保护方案的研究取得了一定成果,但是面对情况复杂的电力系统,现有的方案也还存在一定的不足。本文在灰值数学形态学的理论基础上,首先开发了稀疏灰值数学形态学的基本理论框架,接着对稀疏灰值数学形态学的性能进行了探究,同时利用提出的稀疏双向形态梯度算子证明了灰值数学形态学的稀疏拓展可以优化其抗噪能力和运算效率。随后将稀疏双向形态梯度多尺度分析与奇异熵结合后,提出了基于稀疏形态梯度奇异熵的变压器差动保护方案,设计了快速识别、精确识别和补充识别的三段式故障识别过程。为了验证基于稀疏形态梯度奇异熵的变压器差动保护方案的优越性,本文搭建了基于PSCAD/EMTDC的变压器扰动与故障差动电流仿真系统,对算法在变压器各种扰动与故障情形下的识别率进行了仿真分析验证。结果表明,所提方案不仅具有很高的识别准确度,而且能快速识别出变压器的大部分区内故障情形。相较于其他算法,基于稀疏形态梯度奇异熵的变压器差动保护方案同时在故障的识别和快速识别上具有更高的准确度,尤其是能提升变压器差动保护在第一个周波中识别出空载合闸于匝间短路故障这种复杂情形的概率,加快保护跳闸,具有很高的实用价值。
张振亚[9]（2020）在《大型电力变压器励磁涌流及内部故障研究》文中提出大型电力变压器是电力传输过程中不可或缺的电气设备之一。随着广大电力用户的用电需求增大,电力传输电压等级的提高,以及工业制造水平上升,单台变压器的容量也变得越来越大,一旦发生故障遭到破坏,必然会对社会生产生活产生影响并且造成巨大的经济损失。必须避免励磁涌流带来的保护误动和匝间故障引起的保护拒动问题,尽管已经提出了基于端部电流和电压的各种保护方法用于变压器的保护当中,但是由于励磁涌流带来的保护误动和匝间故障拒动问题仍时有发生。究其原因,变压器是一个复杂的电磁耦合设备,因缺乏科学有力的分析工具,对变压器运行的内部特征研究不够深入,致使变压器保护无法像线路保护那样可以比较准确地计算出故障电气量的变化情况以至于长期以来动作正确率低于线路保护。本文依托智能电网联合基金项目“电力变压器多参量自适应保护与安全运行基础研究”,本项目主要研究变压器基于物理场的故障辨识方法,将电、磁、压力、流速、超声等多参量进行融合的多参量自适应保护。本文在总结相关文献的基础上,重点研究项目中漏磁参量特征,旨在从漏磁参量上区分变压器的各种运行工况,从而为多参量变压器保护提供漏磁特征判据。本文对电力变压器漏磁场的国内外研究概况进行了论述,并以一台型号为SF10-50000/110k V真实尺寸变压器为研究对象,通过对其结构进行的合理简化和假定,利用有限元电磁仿真软件,搭建变压器三维计算模型,对变压器正常运行、励磁涌流、匝间故障工况进行仿真,以及对变压器不同空载合闸角度下的励磁涌流和不同短路位置的匝间故障仿真,从变压器绕组轴向和上铁轭幅向两个方向上,对不同运行工况下漏磁的峰值、对称性等进行定性、定量分析。结果表明:在变压器正常运行、励磁涌流、匝间故障等不同工况下运行时,在漏磁的峰值、对称性上都存在着明显的差异。根据以上结论,提出了两条基于变压器漏磁参量的故障识别方法。
李春艳[10]（2019）在《计及三相关联性的励磁涌流识别与快速抑制研究》文中研究表明变压器作为整个电力网络的关键设备之一,其可靠运行是整个电力网络安全运行的重要保障。电流差动保护是变压器的主保护,当变压器空载合闸或者外部故障切除电压恢复后,变压器产生的励磁涌流会流过差动回路,导致差动保护误动作。因此如何消除励磁涌流带来的影响一直是变压器保护的研究热点。目前针对励磁涌流的研究主要有涌流识别和涌流抑制,现有的涌流识别方法多挖掘波形单相特征,忽略了相与相间的关联性,可能影响涌流识别的正确率;风电场不脱网运行（低电压穿越）过程中谐波分量会导致风电场送出变压器的差动保护将故障电流误识别为励磁涌流,因此迫切需要寻找一种不受谐波影响的涌流识别方法;励磁涌流识别方法虽避免了差动保护误动,但涌流仍会影响变压器寿命和电网安全稳定运行,因此还需寻找励磁涌流抑制方法去消除涌流带来的不利影响。本文在国家自然科学基金（51277184）的支持下,研究了变压器差动保护原理和励磁涌流产生机理,分别针对常规应用和风电场接入两种情况,提出了两种变压器励磁涌流识别方法,针对涌流识别不能消除励磁涌流不利影响的问题,提出了集成低通滤波和反并联晶闸管的软启动涌流抑制方法。论文主要工作内容如下:（1）根据变压器差动保护的基本原理以及励磁涌流的产生机理,推导了三相励磁涌流频域解析式。常规的励磁涌流频率分析都只针对单相变压器进行研究,但本文为了进一步分析变压器相与相间的关联性,推导了三相变压器励磁涌流频域解析式,并研究不同初始条件（合闸初相角和饱和磁通条件）下,励磁涌流幅值变化特性,同时研究不同初始条件下励磁涌流时域和频域的自相关特性和互相关特性,寻找消除励磁涌流对变压器差动保护影响的方法。（2）针对现有励磁涌流识别方法忽略相与相之间关联性的问题,提出了一种基于多变量多尺度模糊熵（Multiscale Multivariate Fuzzy Entropy,MMFE）的变压器励磁涌流识别方法。MMFE继承了传统多变量多尺度熵（Multiscale Multivariate Sample Entropy,MMSE）可评价信号自身复杂度和通道间互相关性的优点,并通过模糊隶属度函数对MMSE硬阈值判据进行了软化改进。根据励磁涌流和故障电流的MMFE曲线明显分布在不同区域的特点,提出了基于MMFE的涌流识别方法,该方法将由尺度因子和MMFE值组成的二维空间划分为动作区和制动区,定义电流MMFE熵值面积与给定的制动区面积的比值为MMFE熵值面积比,通过比较熵值面积比与常数1的大小关系识别变压器励磁涌流和故障电流。在ATP/EMTP平台和动态模拟系统中建立变压器模型,研究了变压器不同运行工况下所提方法识别的正确性和有效性。（3）针对风电场送出变压器在风电场低电压穿越过程中发生内部故障时,变压器励磁涌流识别易受风电场短路电流谐波分量影响的问题,提出了一种基于多元经验模态分解（Multivariate Empirical Mode Decomposition,MEMD）预处理后MMFE特征向量（MEMD-MMFE）的风电场送出变压器励磁涌流识别方法。风电场低电压穿越过程中,送出变压器内部故障时受风电场短路电流谐波分量影响,2次谐波制动算法可能将故障电流误识别为励磁涌流,导致差动保护误制动。而且短路电流的谐波分量同样会影响电流的MMFE曲线,单纯的靠MMFE变换不能可靠识别风电场送出变压器的励磁涌流。因此,结合MEMD可对多通道信号自适应同步联合分析的优点,提出了基于MEMD-MMFE的励磁涌流识别方法。该方法首先将三相电流经过MEMD进行预处理;然后对预处理后的电流信号进行MMFE变换,得到MEMD-MMFE熵值面积;最后通过比较变压器电流的熵值面积与保护判据门槛值的关系来辨识励磁涌流和故障电流。在Matlab/Simulink平台搭建风电场接入系统模型,分析不同运行工况下所提方法识别的正确性和有效性。（4）针对现有涌流主动抑制方法启动时间慢或谐波分量大的问题,提出了一种基于软启动的变压器涌流抑制方法。该方法是将反并联晶闸管和高阶滤波电路组成涌流抑制器,通过涌流抑制器实现变压器一次侧电压平滑启动（软启动）,达到主动抑制涌流的目的。针对反并联晶闸管导通过程主要产生奇次谐波的特点,对比了高阶阻尼滤波、高阶阻尼陷波等电路的滤波效果,选取含RC阻容阻尼的高阶陷波电路作为滤波电路,并对其参数进行优化设计。再将反并联晶闸管与滤波电路串联,结合变压器端电压闭环反馈控制构建基于软启动的励磁涌流抑制方案。基于Matlab/Simulink建立了涌流抑制器模型,通过仿真三相变压器组和三相三柱式变压器不同接线方式下的电压、电流和磁通特性,验证涌流抑制器对涌流的抑制效果。
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 MCSR原理研究及工程应用现状 |
| 1.2.2 MCSR匝间保护方案现状 |
| 1.2.3 MCSR合闸方式及其对匝间保护影响研究现状 |
| 1.2.4 MCSR容量大范围调节暂态特性及影响研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 MCSR工作原理及模型搭建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MCSR结构及基本工作原理 |
| 2.3 基于MATLAB/Simulink的MCSR仿真模型搭建 |
| 2.4 MCSR低压物理模型试验平台 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 MCSR匝间保护配置及性能分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于零/负序功率方向的匝间保护方案 |
| 3.3 基于总控电流基波分量的匝间保护方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 MCSR合闸暂态特性及其对匝间保护的影响与对策 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MCSR合闸暂态过程分析 |
| 4.3 基于控制绕组电流基波分量的合闸防误动策略 |
| 4.3.1 MCSR匝间故障特征分析 |
| 4.3.2 基于分相控制绕组电流基波分量的合闸防误动策略 |
| 4.3.3 仿真验证 |
| 4.4 基于控制绕组电流波形自相关的合闸防误动策略 |
| 4.4.1 波形相关基本原理 |
| 4.4.2 不同工况下分相控制绕组电流的波形特征分析 |
| 4.4.3 基于波形自相关的合闸防误动方案 |
| 4.4.4 仿真及物理模型试验验证 |
| 4.5 两种合闸防误动判据的性能对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 MCSR容量大范围调节暂态特性及其对匝间保护的影响与对策 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MCSR稳态特性分析 |
| 5.3 MCSR容量大范围调节过程理论及仿真分析 |
| 5.3.1 MCSR容量大范围调节暂态特性 |
| 5.3.2 容量大范围调节暂态过程仿真分析 |
| 5.4 容量大范围调节对匝间保护的影响及对策 |
| 5.4.1 容量调节对匝间保护的影响 |
| 5.4.2 容量调节识别判据 |
| 5.5 仿真及试验验证 |
| 5.5.1 数字仿真验证 |
| 5.5.2 物理模型试验验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于等效漏电感参数的MCSR匝间保护新原理 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 磁控式并联电抗器等效漏电感模型及其辨识方法 |
| 6.2.1 磁控式并联电抗器等效漏电感模型 |
| 6.2.2 基于递推最小二乘法的参数辨识算法实现 |
| 6.3 基于等效漏电感辨识的MCSR匝间故障保护新方案 |
| 6.3.1 基于等效漏电感参数变化率的启动判据 |
| 6.3.2 基于等效漏电感参数三相差异度的故障识别判据 |
| 6.3.3 基于等效漏电感参数辨识的MCSR匝间故障保护新方案 |
| 6.4 不同工况下等效漏电感参数辨识结果仿真分析 |
| 6.4.1 正常运行 |
| 6.4.2 网侧绕组匝间故障 |
| 6.4.3 控制绕组匝间故障 |
| 6.4.4 区外故障 |
| 6.4.5 预励磁合闸 |
| 6.4.6 容量大范围调节 |
| 6.5 保护方案的仿真及物理模型试验验证 |
| 6.5.1 数字仿真验证 |
| 6.5.2 物理模型试验验证 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 信号分析方法研究现状 |
| 1.2.2 励磁涌流识别方法研究现状 |
| 1.2.3 人工智能方法研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第2章 变压器励磁涌流特征分析及样本获取 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变压器励磁涌流的电气特征 |
| 2.2.1. 变压器空载合闸励磁涌流 |
| 2.2.2. 变压器恢复性涌流 |
| 2.3 原始波形的获取 |
| 2.3.1 励磁涌流波形 |
| 2.3.2 内部故障波形 |
| 2.4 传统特征量的提取 |
| 2.4.1 二次谐波含量 |
| 2.4.2 间断角大小 |
| 2.4.3 直流分量衰减速度 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于经验模态分解的励磁涌流特征量提取 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 经验模态分解理论 |
| 3.3 信号去噪理论对比研究 |
| 3.3.1 小波阈值去噪 |
| 3.3.2 新小波阈值去噪 |
| 3.3.3 EMD阈值去噪 |
| 3.3.4 仿真计算 |
| 3.4 基于EMD的波形数学特征求取 |
| 3.4.1 EMD数学期望 |
| 3.4.2 EMD标准差 |
| 3.4.3 EMD能量熵 |
| 3.5 基于平均影响值法的特征量降维 |
| 3.6 仿真分析 |
| 3.6.1 EMD及EMD阈值去噪 |
| 3.6.2 EMD特征量的求取与降维 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 特征量的验证及传统人工智能算法对比研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 群智能算法 |
| 4.2.1 遗传算法 |
| 4.2.2 粒子群优化算法 |
| 4.3 BP神经网络及其优化 |
| 4.3.1 BP神经网络的结构 |
| 4.3.2 BP神经网络学习算法 |
| 4.3.3 PSO-BP优化算法的实现 |
| 4.4 SVM算法及其优化 |
| 4.4.1 支持向量机原理 |
| 4.4.2 GA-SVM优化算法的实现 |
| 4.5 基于人工智能方法的励磁涌流识别 |
| 4.5.1 样本描述 |
| 4.5.2 实验流程 |
| 4.5.3 测试结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于优化概率神经网络的励磁涌流识别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 概率神经网络算法原理 |
| 5.2.1 贝叶斯算法 |
| 5.2.2 Parzen窗法 |
| 5.3 基于PNN识别方法的设计 |
| 5.4 仿真分析 |
| 5.5 基于优化概率神经网络识别方法的设计及仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 传统电力系统变压器保护研究现状 |
| 1.2.2 电力电子化电力系统变压器保护现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 变压器模型识别的基本问题分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变压器电磁模型选择 |
| 2.2.1 模型简介 |
| 2.2.2 模型分析 |
| 2.3 单相变压器模型识别 |
| 2.3.1 智能算法选择 |
| 2.3.2 变压器模型识别 |
| 2.4 三相变压器模型识别 |
| 2.4.1 不同接线变压器模型识别 |
| 2.4.2 不同结构变压器模型识别 |
| 2.4.3 换流变压器模型识别 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模型识别的变压器保护研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于模型识别的变压器保护方案 |
| 3.3 基于模型识别的变压器保护实用性分析 |
| 3.3.1 正常运行 |
| 3.3.2 励磁涌流 |
| 3.3.3 内部故障 |
| 3.3.4 过励磁 |
| 3.3.5 外部故障 |
| 3.4 基于模型识别的变压器保护仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电力电子化电力系统场景下保护仿真测试 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 直流偏磁场景下保护仿真测试 |
| 4.3 频率偏移场景下保护仿真测试 |
| 4.4 故障性涌流场景下保护仿真测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 变压器内部故障研究现状 |
| 1.2.2 分数阶微积分的研究现状 |
| 1.2.3 变压器励磁涌流识别的研究现状 |
| 1.2.4 干式变压器温度场的研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2章 分数阶微积分理论 |
| 2.1 分数阶微积分常用函数 |
| 2.1.1 Gamma函数 |
| 2.1.2 Beta函数 |
| 2.1.3 Mittag-Leffler函数 |
| 2.2 分数阶微积分定义 |
| 2.2.1 分数阶Cauchy积分公式 |
| 2.2.2 Grunwald-Letnikov分数阶微积分定义 |
| 2.2.3 Riemann-Liouville分数阶微积分定义 |
| 2.2.4 Caputo定义 |
| 2.3 分数阶微积分的性质 |
| 2.3.1 分数阶微积分各种定义共有性质 |
| 2.3.2 G-L型分数阶微积分的性质 |
| 2.3.3 R-L型分数阶微积分的性质 |
| 2.3.4 Caputo型分数阶微积分的性质 |
| 2.4 分数阶微积分算子的数学实现方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 干式变压器分数阶模型的故障仿真 |
| 3.1 干式变压器的分数阶数学模型 |
| 3.1.1 变压器的磁链方程 |
| 3.1.2 变压器的电压方程 |
| 3.1.3 变压器的分数阶数学模型 |
| 3.2 干式变压器的分数阶故障模型 |
| 3.2.1 变压器匝地故障数学模型 |
| 3.2.2 变压器匝间故障数学模型 |
| 3.2.3 变压器相间故障数学模型 |
| 3.3 干式变压器内部故障仿真分析 |
| 3.3.1 干式变压器的仿真模块 |
| 3.3.2 干式变压器内部故障仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 干式变压器的励磁涌流 |
| 4.1 励磁涌流产生原理 |
| 4.1.1 单相变压器的励磁涌流 |
| 4.1.2 三相变压器的励磁涌流 |
| 4.2 励磁涌流识别方法 |
| 4.2.1 分数阶傅里叶变换定义 |
| 4.2.2 分数阶傅里叶变换性质 |
| 4.2.3 分数阶傅里叶变换的最优阶数 |
| 4.3 励磁涌流识别仿真 |
| 4.3.1 三相变压器空载合闸 |
| 4.3.2 三相变压器匝间故障 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 干式变压器的温度场分析 |
| 5.1 干式变压器温度场的概念 |
| 5.1.1 热传导 |
| 5.1.2 热对流 |
| 5.1.3 热辐射 |
| 5.2 热电类比理论 |
| 5.3 干式变压器的分数阶热路模型 |
| 5.3.1 干式变压器的热源 |
| 5.3.2 干式变压器的传热分析 |
| 5.3.3 干式变压器的分数阶热路模型及参数 |
| 5.4 干式变压器的分数阶热路模型仿真 |
| 5.4.1 模型参数计算 |
| 5.4.2 分数阶微分方程组求解方法 |
| 5.4.3 分数阶热路模型仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 变压器保护研究现状 |
| 1.2.2 铁磁模型的研究现状 |
| 1.2.3 参数识别的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 变压器励磁涌流的分析及识别方法 |
| 2.1 变压器励磁涌流产生原因 |
| 2.1.1 单相变压器励磁涌流 |
| 2.1.2 三相变压器励磁涌流 |
| 2.2 励磁涌流的影响因素 |
| 2.2.1 初相角 |
| 2.2.2 剩磁 |
| 2.2.3 电源电压 |
| 2.2.4 系统阻抗 |
| 2.3 励磁涌流的识别方法 |
| 2.3.1 基于电流波形特征的识别方法 |
| 2.3.2 基于电压波形特征的识别方法 |
| 2.3.3 基于电流与电压量的识别方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 J-A模型的改进与参数识别研究 |
| 3.1 传统J-A模型 |
| 3.2 模型参数对基本磁滞曲线的影响 |
| 3.3 J-A模型的改进 |
| 3.4 模型的参数识别 |
| 3.4.1 算法介绍 |
| 3.4.2 J-A参数识别 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 磁滞回线与保护算法研究 |
| 4.1 磁滞回线 |
| 4.2 比率差动与二次谐波结合的保护制动方法研究 |
| 4.3 变压器保护仿真 |
| 4.3.1 变压器内部故障保护仿真 |
| 4.3.2 变压器外部故障保护制动仿真 |
| 4.3.3 结合J-A模型的变压器励磁涌流制动仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于油中溶解气体的变压器故障检测 |
| 1.2.2 基于局部放电信号的变压器故障检测 |
| 1.2.3 基于振动信号的变压器故障检测 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 基于电磁对偶原理的油浸式变压器电磁暂态建模 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 三相油浸式变压器拓扑结构 |
| 2.1.2 磁场与电路的对偶变换 |
| 2.2 三相油浸式变压器绕组等效电路模型 |
| 2.2.1 考虑频变特性的绕组电阻 |
| 2.2.2 绕组拓扑对漏感参数空间分布的影响 |
| 2.2.3 绕组拓扑对杂散电容参数空间分布的影响 |
| 2.3 三相油浸式变压器铁芯等效电路模型 |
| 2.3.1 三相三柱铁芯等值电路 |
| 2.3.2 三相五柱铁芯等值电路 |
| 2.3.3 三相壳式铁芯等值电路 |
| 2.4 基于Cauer电路的变压器箱壁模型 |
| 2.5 三相油浸式变压器宽频电磁暂态模型 |
| 2.5.1 模型构建 |
| 2.5.2 绕组参数提取 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 内部电弧故障下热点温度计算 |
| 3.1 常用变压器热点温度计算方法 |
| 3.1.1 导则推荐计算法 |
| 3.1.2 数值计算法 |
| 3.1.3 热路模型计算法 |
| 3.2 油浸式变压器损耗分类与热效应 |
| 3.2.1 油浸式变压器损耗分类 |
| 3.2.2 油浸式变压器热效应 |
| 3.3 变压器温升曲线及温升限值 |
| 3.4 基于热电类比法油浸式变压器动态热路计算模型 |
| 3.4.1 热电类比方法 |
| 3.4.2 油浸式变压器动态热路计算模型 |
| 3.4.3 模型参数的计算 |
| 3.5 内部电弧故障情况下变压器热点温度计算 |
| 3.5.1 油浸式变压器温度场模型 |
| 3.5.2 油浸式变压器温度场建立边界条件 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于漏磁通特征的油浸式变压器匝间故障保护方法 |
| 4.1 油浸式变压器匝间故障的漏磁通特征分析 |
| 4.1.1 不同匝间故障下油浸式变压器漏磁场分布计算及特征分析 |
| 4.1.2 变压器匝间故障漏磁通特征用于辅助保护的可行性分析 |
| 4.2 基于漏磁通对称性的油浸式变压器匝间故障保护方案 |
| 4.2.1 基于漏磁通对称性的油浸式变压器匝间故障保护原理 |
| 4.2.2 用于匝间故障检测的变压器漏磁通传感器布置 |
| 4.2.3 基于漏磁通对称性的油浸式变压器匝间故障保护判据 |
| 4.3 基于漏磁通幅度的油浸式变压器匝间故障保护方案 |
| 4.3.1 基于铁芯漏磁幅度变化量的变压器匝间故障保护原理 |
| 4.3.2 基于漏磁通对称性的油浸式变压器匝间故障保护判据 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 油浸式变压器非电量保护融合方案 |
| 5.1 油浸式变压器内部故障下非电量特征的时间尺度 |
| 5.1.1 内部故障下油浸式变压器磁通量变化的时间尺度 |
| 5.1.2 内部故障下油浸式变压器热点及顶层温升的时间尺度 |
| 5.1.3 内部故障下油浸式变压器瓦斯流速及流量变化的时间尺度 |
| 5.2 油浸式变压器电量和非电量保护融合原理 |
| 5.3 油浸式变压器电量和非电量保护融合逻辑结构 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 本课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 励磁涌流的研究现状 |
| 1.2.2 和应涌流的研究现状 |
| 1.2.3 卷积神经网络的研究现状 |
| 1.2.4 本论文的主要工作安排 |
| 2 变压器涌流机理分析及特征 |
| 2.1 变压器励磁涌流机理分析及特征 |
| 2.1.1 励磁涌流机理 |
| 2.1.2 励磁涌流仿真 |
| 2.1.3 励磁涌流特征 |
| 2.2 和应涌流产生原理及特征 |
| 2.2.1 并联型变压器和应涌流产生原理 |
| 2.2.2 级联型变压器和应涌流产生原理 |
| 2.2.3 和应涌流仿真 |
| 2.2.4 和应涌流的特征 |
| 2.3 变压器内部故障电流仿真 |
| 2.3.1 相间短路仿真模型及结果分析 |
| 2.3.2 匝间短路仿真模型及结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于BP神经网络的变压器涌流识别 |
| 3.1 BP神经网络的原理 |
| 3.1.1 BP神经元 |
| 3.1.2 BP网络算法原理 |
| 3.2 变压器涌流特征提取 |
| 3.3 构建BP神经网络 |
| 3.4 BP神经网络的训练与测试结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于卷积神经网络变压器涌流识别 |
| 4.1 卷积神经网络算法原理 |
| 4.1.1 卷积神经网络主要特点 |
| 4.1.2 卷积神经网络训练过程 |
| 4.2 卷积神经网络的设计 |
| 4.2.1 输入数据预处理 |
| 4.2.2 设计卷积神经网络结构 |
| 4.3 卷积神经网络的训练识别结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所发表的论文 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 励磁涌流识别方法 |
| 1.2.2 电流互感器饱和检测方法 |
| 1.3 本文的研究内容及架构 |
| 第二章 灰值数学形态学的稀疏拓展及其性能探究 |
| 2.1 数学形态学简介 |
| 2.2 经典数学形态学 |
| 2.2.1 集合论基础 |
| 2.2.2 二值数学形态学 |
| 2.2.3 灰值数学形态学 |
| 2.3 灰值数学形态学的稀疏拓展 |
| 2.4 稀疏灰值数学形态学的性能探究 |
| 2.4.1 稀疏形态学算子的性能分析 |
| 2.4.2 稀疏结构元素的性能分析 |
| 2.4.3 稀疏灰值数学形态学锯齿现象的消除 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 变压器差动保护原理与扰动因素分析 |
| 3.1 变压器差动保护基本原理 |
| 3.2 变压器差动保护扰动因素分析 |
| 3.2.1 暂态不平衡电流产生的根本因素 |
| 3.2.2 暂态不平衡电流产生情形分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于PSCAD/EMTDC的变压器扰动与故障差动电流仿真分析 |
| 4.1 模型搭建与参数设置 |
| 4.1.1 变压器模型选取与参数设置 |
| 4.1.2 电流互感器模型选取与参数设置 |
| 4.1.3 系统模型搭建与参数设置 |
| 4.2 扰动差动电流仿真分析 |
| 4.2.1 空载合闸励磁涌流 |
| 4.2.2 区外故障电流互感器饱和及恢复性涌流 |
| 4.2.3 并联变压器空载合闸和应涌流 |
| 4.2.4 过励磁 |
| 4.3 故障差动电流仿真分析 |
| 4.3.1 区内故障 |
| 4.3.2 空载合闸于区内故障 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于稀疏形态梯度奇异熵的变压器差动保护方案 |
| 5.1 奇异熵 |
| 5.2 稀疏双向形态梯度 |
| 5.2.1 稀疏双向形态梯度定义 |
| 5.2.2 稀疏双向形态梯度性能分析 |
| 5.3 基于稀疏形态梯度奇异熵的变压器差动保护方案 |
| 5.3.1 稀疏形态梯度奇异熵的定义 |
| 5.3.2 变压器差动电流的稀疏形态梯度奇异熵分析 |
| 5.3.3 变压器差动保护方案流程 |
| 5.3.4 变压器差动保护方案参数与阈值的设定 |
| 5.4 基于稀疏形态梯度奇异熵的变压器差动保护方案性能仿真测试 |
| 5.4.1 典型案例分析验证 |
| 5.4.2 方案性能分析与对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 变压器励磁涌流和故障研究现状 |
| 1.2.2 变压器漏磁场研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 变压器励磁涌流和内部故障理论分析 |
| 2.1 单相变压器空载合闸励磁涌流分析 |
| 2.2 变压器漏磁场理论分析 |
| 2.2.1 变压器漏磁基本理论 |
| 2.2.2 变压器漏磁通对称性理论分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 变压器几何模型建立及有限元参数设置 |
| 3.1 变压器几何模型建立 |
| 3.1.1 变压器基本参数 |
| 3.1.2 三维模型的建立 |
| 3.2 变压器有限元模型参数设置 |
| 3.2.1 添加求解域及求解设置 |
| 3.2.2 模型材料 |
| 3.2.3 添加绕组线圈 |
| 3.2.4 网格剖分 |
| 3.2.5 边界条件 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 变压器正常工况仿真及漏磁分析 |
| 4.1 电磁场有限元分析的基本理论 |
| 4.2 正常工况下变压器漏磁分析 |
| 4.2.1 正常工况激励设置 |
| 4.2.2 结果分析 |
| 4.3 励磁涌流时变压器漏磁分析 |
| 4.3.1 励磁涌流工况激励设置 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 变压器内部故障仿真及漏磁分析 |
| 5.1 匝间故障激励设置 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.2.1 短路匝位置在绕组上部时漏磁分析 |
| 5.2.2 短路匝位置在绕组中部时漏磁分析 |
| 5.2.3 短路匝位置在绕组下部时漏磁分析 |
| 5.3 对比分析 |
| 5.3.1 漏磁云图对比分析 |
| 5.3.2 漏磁波形图对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目及研究成果 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 励磁涌流识别研究现状 |
| 1.2.2 励磁涌流抑制研究现状 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 2 变压器差动保护原理及三相励磁涌流频域解析推导 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 变压器差动保护基本原理 |
| 2.2.1 变压器差动保护原理及接线方式 |
| 2.2.2 变压器差动保护制动特性 |
| 2.3 励磁涌流的产生机理 |
| 2.3.1 变压器铁心磁通特性 |
| 2.3.2 励磁涌流的产生机理 |
| 2.4 三相励磁涌流频域解析推导及时频域相关性分析 |
| 2.4.1 三相励磁涌流频域解析推导及验证 |
| 2.4.2 三相励磁涌流时频域相关性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于多变量多尺度模糊熵的变压器励磁涌流识别 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多变量多尺度模糊熵 |
| 3.2.1 多变量多尺度熵 |
| 3.2.2 多变量多尺度模糊熵 |
| 3.2.3 多变量多尺度模糊熵对多变量多尺度熵的改进仿真验证 |
| 3.3 基于多变量多尺度模糊熵的涌流识别方法 |
| 3.3.1 识别思路 |
| 3.3.2 识别判据 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 变压器不同运行情况下的涌流识别效果 |
| 3.4.2 动态模拟数据分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于MEMD-MMFE的双馈风电场送出变压器涌流识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多元经验模态分解 |
| 4.3 双馈风电场短路电流时频特性及其对变压器差动保护的影响 |
| 4.3.1 双馈风电场短路电流时频特性分析 |
| 4.3.2 双馈风电场短路电流对变压器差动保护的影响 |
| 4.4 基于MEMD-MMFE的涌流识别方法 |
| 4.4.1 识别思路 |
| 4.4.2 识别判据 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 不同运行情况下算法的识别效果 |
| 4.5.2 算法灵敏度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于软启动的变压器励磁涌流抑制方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于软启动的变压器励磁涌流抑制器结构 |
| 5.3 基于软启动的涌流抑制器控制及参数设计 |
| 5.3.1 基于反并联晶闸管的交流调压软启动电路 |
| 5.3.2 涌流抑制器的交流调压电路控制方式 |
| 5.3.3 涌流抑制器的滤波电路结构及参数优化 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 三相变压器组的涌流抑制效果 |
| 5.4.2 三相三柱式变压器的涌流抑制效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 后续研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.涌流抑制器的高阶滤波电路传递函数 |
| B.作者在攻读博士学位期间发表的论文目录 |
| C.作者在攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| D.学位论文数据集 |
| 致谢 |
