弱受端直流换相失败预防控制改进策略

高压直流(high voltage direct current, HVDC)输电系统作为中国能源远距离传输的重要载体,其稳定运行对电网具有重要意义,一旦发生换相失败,将对电网暂态稳定产生恶劣影响。为解决现有换相失败预防控制(commutation failure prevention, CFPREV)在某些故障情况下启动不及时的问题,通过引入换相电流时间面积判据,提出了一种启动更加迅速的换相失败预防控制改进策略,以中国某省实际电网为研究对象,在电力系统全数字实时仿真系统(advanced digital power system simulator, ADPSS)中建立其混合仿真模型。仿真结果表明,所提改进措施使得电网内高压直流输电系统具有更强的换相失败抑制能力及故障恢复能力。     

考虑时空离散性的高压直流输电系统换相失败评估方法

直流输电系统换相失败的特性随交流故障合闸角和故障位置的不同而不同,目前只考虑换流母线电压幅值跌落的直流系统换相失败判别方法准确性不高.文中研究了换相失败的时空离散性,分析了故障合闸角对换相失败的影响过程,指出最不利于换相的故障时刻,并且揭示了故障位置对换相失败的影响主要源于故障点与直流逆变母线之间电气距离和相位的差异.基于对换相失败时空离散性的分析,提出了同时计及电压幅值与相位变化的熄弧角判据和以此为基础的换相失败评估方法.以南方电网三节点AC/DC系统为背景,通过与PSCAD/EMTDC、BPA仿真结果的对比验证了该评估方法的有效性和实用性.     

基于谐波及直流电流变化的换相失败预测

高压直流输电(high voltage direct current transmission,简称HVDC)系统中换相失败是最常见的故障.换相失败的预测与关断角的计算精度密切相关,谐波和直流电流的变化对关断角的计算精度有不可忽视的影响.分析直流变化和谐波对换相过程影响的机理,推导改进的关断角计算公式.提出基于改进关断角的预测换相失败的方法.通过不同次数谐波的对比实验,验证基于改进关断角预测方法的有效性.实验结果表明该文方法的准确率非常高.     

基于虚拟电容的直流输电系统连续换相失败抑制研究

为解决高压直流输电系统中连续换相失败对直流系统运行影响严重的问题,分析了直流输电系统换相失败产生的机理,引入虚拟电容的概念,以虚拟电容作为直流电压变化率检测的载体,反应故障期间及其恢复过程中的直流电压的动态特性,通过降低故障期间电流指令值及补偿直流电压来实现对直流输电系统连续换相失败的抑制作用。通过建立的直流输电系统电磁暂态模型验证了所提方法可有效抑制单相故障及三相故障情况下高压直流输电系统连续换相失败,加速故障后系统的恢复。     

感应滤波技术对多馈入直流输电系统换相失败的影响

基于CIGRE标准模型建立了含感应滤波装备的新型多馈入直流输电系统仿真模型.结合多馈入有效短路比、多馈入交互因子和换相失败免疫因子的定义，对比分析了不同故障类型、不同故障时刻条件下的换相失败免疫因子变化规律；并对发生本地换相失败和并发换相失败条件下，交流系统强度如何影响多馈入直流输电系统抵御换相失败的能力进行了对比分析研究.结果表明：感应滤波技术具有降低多馈入直流输电系统的交互因子、提高换相失败免疫因子及增强多馈入直流输电抵御并发换相失败的能力.     

换流站换流阀及其换相失败浅析

换流阀是换流站的重要组成部分,其正常运行直接关系到直流输电系统的稳定。换相失败是直流系统运行中常见的故障,它一直是直流输电系统的一个重要研究课题,分析清楚换相失败产生的原因,与哪些因素有关以及各因素对换相失败的影响程度如何具有重要意义。本文从换流阀和换相过程介绍,查找换相失败发生的原因、过程及软件中的判据,结合换流站实际提出了日常运行过程中有效防止换相失败的方法。     

基于小波能量谱和粗糙集的离心式压缩机振动故障诊断

结合小波能量谱和粗糙集理论各自优点,采用尺度小波能量谱计算公式对实测的时域信号进行尺度小波能量谱计算.以尺度小波能量谱为特征参数,对应故障为决策属性,结合粗糙集理论进行故障诊断规则获取,从而提出一种基于小波能量谱和粗糙集理论的离心式压缩机振动故障诊断方法.研究结果表明:测试样本对象诊断正确率为100%;该方法不需要精确计算离心式压缩机振动的故障特征频率,与传统的提取时域和频域参数方法相比,诊断正确率达88.5%.     

基于多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号具有不同复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(multi-scale entropy,简称MSE)和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用MSE方法对滚动轴承不同类型振动信号进行故障特征提取,然后与样本熵方法对比说明MSE方法相对于样本熵方法的优势,最后通过适合小样本分类的支持向量机作为分类器来识别滚动轴承故障类型.对实验数据分析的结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型的诊断.     

基于小波包能量熵和随机森林的级联H桥多电平逆变器故障诊断

为了提升级联H桥多电平逆变器故障诊断的准确性和高效性,提出一种基于小波包能量熵和随机森林的故障诊断方法 .首先对级联H桥多电平逆变器的输出电压进行小波包分解,提取小波包能量熵构建故障特征;然后采用主成分分析法对故障特征进行维数约简,以降低诊断模型的训练时间;最后采用经参数调优后的随机森林模型对逆变器故障进行分类诊断.基于Matlab平台,将该诊断策略与传统的基于快速傅里叶变换的SVM(Support Vector Machine)方法以及基于小波变换的BP(Back Propagation)神经网络方法进行对比.仿真结果表明,针对级联H桥多电平逆变器中功率开关晶体管开路故障,基于小波包能量熵和随机森林诊断策略的故障识别率更高,可有效提升故障诊断率至97%左右.     

自适应冗余多小波及其在故障诊断中的应用

针对机械设备在运行过程中萌生的故障尚在特征不明显、特征信息微弱且往往被机械设备运行过程中的强噪声所淹没等给故障特征提取与故障定位带来了很大困难,提出了自适应冗余多小波的故障诊断方法.基于Chui-Lian多小波,依据信号特点采用两尺度相依变换方法,以谱熵最小为优化目标、遗传算法为优化方法,实现了冗余多小波的自适应构造.同时,对振动信号进行了冗余多小波分解,从而实现了对故障的准确定位及特征提取.将提出的方法应用于滚动轴承的故障分析和烟汽轮机的碰摩故障诊断中,结果显示,该方法可以有效地提高对机械设备在运行中产生故障的诊断能力.对比结果表明,该方法明显地优于传统的傅里叶变换、Db6单小波变换和原始CL3多小波变换等方法.     

应用连续小波变换提取机械故障的特征

针对机械信号的特征和小小变换的特点,论证了机械信号的连续小波可分解特性,提出了信号的时间－小波能量谱和尺度－小波能量谱的概念,同时,利用信号经连续Ｍｏｒｌｅｔ小波变换后在时间－尺度域内的不同能量分布特性,依据信号的尺度－小波能量谱分布特性,对螺杆泵减速器和滚动轴承这两类不同机械的信号进行了特征提取,结果表明,应用机械信号的尺度－小波能量谱进行特征提取,更好地利用了小波变换的恒Ｑ带通滤波器性质,可以     

直流输电系统中逆变器换相失败的因素分析

换相失败是直流输电系统常见的故障之一,其与许多因素有关.为此分析了直流输电系统中换流母线电压、直流电流、换相电抗、触发越前角、换流变压器变比等因素对换流站换相失败的影响,得到了直流输电系统换相失败的一般规律,对实际运行具有一定的借鉴意义.     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

汽轮机故障诊断中的信息熵融合

在汽轮机轴系振动故障模拟试验的基础上,对大量故障模拟试验数据进行计算,建立了典型故障的4种信息熵样本.采用概率神经网络对故障信号的4种信息熵特征进行融合研究,并将融合结果与最小距离分类器的分类效果进行了对照分析.研究表明,概率神经网络可实现对训练样本100%的正确识别率,对"陌生"样本的正确识别率也超过80%,其识别效果远远超过最小距离分类器.可见,概率神经网络综合了贝叶斯分类器和神经网络的优势,在汽轮机故障模式分类方面具有明显的优势,利用概率神经网络融合信号的信息熵特征实现汽轮机轴系故障模式识别是一种可行有效的方法.     

一种混合双端直流输电线路暂态保护方案

为保证混合双端型高压直流输电系统安全运行,论文分析了混合双端直流输电线路两端边界元件的幅频特性。根据区内外故障下线路暂态电压瞬时能量差值的不同特征,利用改进局部均值分解方法（local mean decomposition,LMD）来提取故障分量,论文提出了一种基于改进型LMD分解的直流线路暂态保护方法。该方法有效降低了经典LMD分解在处理直流故障信号时的端点效应和滑动误差对仿真数据的影响。最后利用PSCAD仿真软件搭建了LCC-MMC混合双端型高压直流输电线路仿真模型,利用该仿真模型输出直流输电线路区内和区外故障仿真结果。并利用Matlab对故障数据进行处理,进行了算法仿真。仿真结果表明暂态电压信号的瞬时能量值在区内故障状态下明显高于区外故障和无故障状态。仿真结果验证了所提保护方法的正确性。该方法能够快速可靠的实现故障判别,具有较强的实用性。     

小波变换在吸毒者脉象信号分析中的应用

根据脉象信号的随机特性,采用小波变换中的多分辨率分析算法对其进行分析,旨在提取海洛因吸毒者脉象信号的异常信息,并得出区分正常人与吸毒者的初步的判断依据．基于小波变换的脉象信号的尺度谱携带有人体健康状况的重要特征信息．对15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号进行分析,提取出每例信号的尺度谱和该信号的总能量,发现吸毒者脉象信号在特定尺度与时间区域内的尺度谱之和（即尺度-小波能量）和该信号总能量的比值明显高于正常人．以该尺度与时间区域内的尺度-小波能量和该信号总能量之比的百分值作为判断正常人和吸毒者的特征参量,提出了用于划分正常人和吸毒者的临界参数．据此,15例正常人从30例受测者中全部被正确地检测出来,但有两例吸毒病人被误判为正常人．结果表明,该方法是检测海洛因吸毒者脉象信号异常的有效且可行的方法．     

基于小波分解和重构的暂态选线与扰动识别

在小波分解和重构理论的基础上,提出了基于故障暂态电流α模分量突变量的故障选线方法。根据小波理论善于处理突变信号的特点,利用小波理论对暂态电流、电压信号进行分析,由分解后的小波系数构成综合故障测度进行选线,小波重构信号则对故障和扰动进行识别。大量的仿真试验证明,提出的选线方法可以很好地对故障线路进行选择,同时不受扰动影响。     

谐振原理及小波能谱的暂态保护

提出一种基于Rogowski谐振原理和小波能谱的配电网单端暂态保护新方案,即在线路边界接入Rogowski谐振装置,以此改变线路边界谐振频率处暂态信号传输特性,从而区分区内外故障,以实现配电网的全线速动.通过小波变换模极大值确定故障发生时刻,然后提取故障时间段内谐振频段信号和低频段信号,并计算频段信号能量比值大小即可获得可靠的保护判据.最后通过PSCAD/EMTDC仿真验证该保护方案的有效性,并且该方案在不同的故障状况下均能可靠地区分区内外故障.