一种新型故障限流器拓扑及仿真分析

概述了各种类型高温超导故障限流器（HTSCFCL）的优缺点。通过对四柱式可控电抗器的改进,提出了一种新型故障限流器的拓扑结构。在正常运行时,故障限流器电压损耗很小,不影响系统运行;在发生短路故障时,故障限流器自动实现工作状态的转变,产生很大的限流阻抗,从而达到限流的目的。并用MATLAB/PSB对其限制电流的效果进行了验证和分析,结果证明该拓扑结构的正确性,新型故障限流器能够有效地限制短路电流。     

新型混合型高温超导限流器的仿真研究

在研究混合型高温超导限流器和失超型桥式整流高温超导限流器原理的基础上,介绍了混合型高温超导限流器的概念,提出了一种新型单相混合型高温超导限流器,该限流器利用IGBT快速动作来控制保护电阻,IGBT在故障发生后的100 μs时间间隔内动作并投入保护电阻.利用MATLAB进行仿真分析,研究结果表明该限流器模型设计参数准确,限流效果明显.     

新型桥式高温超导故障限流器的设计

针对电力系统的短路电流限制问题,研究了一种新型桥式高温超导故障限流器.该限流器主要由两个超导带材绕制的线圈反向并联而成,线路正常工作时,并联线圈的感抗很小,因此对电路无影响,短路故障发生时,其中一个线圈失超使电流降低,对另一线圈影响减弱,限流器表现为一个大阻抗,从而限制短路电流的快速增加.在给定交流电力系统参数的条件下,结合电磁仿真软件,给出了两个超导线圈的具体尺寸.使用PSpice电路仿真软件对限流器的限流性能进行仿真分析,与无限流器时的仿真数据相比,该限流器反应速度快,限流效果明显,尤其第1个短路电流的峰值可限制到无限流器电流值的35.36%,有效减缓了电流的上升速度.最后,讨论了系统电流和线圈参数对限流器限流性能的影响.     

一种改进的新型桥式固态限流器的研究

随着电网容量的不断扩大，短路电流限制技术已成为故障保护的一个研究热点。提出的新型桥式电路是在原有桥式拓扑结构上进行了改进，并提出了新的控制策略。详细介绍了新型桥式限流器的基本工作原理及特点，给出了基于Matlab/Simulink软件的仿真分析和基于天津大学动模实验室的实验结果。仿真与实验结果证明了所提出新型拓扑与控制策略的正确性。     

故障限流器提高电力系统暂态稳定的仿真

简单介绍了故障限流器FCL(fault current limiter)的模型，给出了简单电力系统线路正常运行、一条线路出口三相短路、FCL投入和故障线路被切除时发电机转子的运动方程．利用MATLAB对同一系统出现三相短路故障时有FCL和没有FCL的情况下系统的暂态稳定作了仿真，仿真表明FCL能够提高电力系统的暂态稳定．     

桥路型超导故障限流器的数字仿真研究

桥式超导故障限流器,它由超导磁体、二极管桥路和直流偏压源组成.将其接入电网,当电力系统正常运行时,超导体电阻几乎为零,对电力系统运行无影响;当电网发生短路故障,超导线圈被自动串入线路,从而限制了短路电流,使得轻型断路器可以正常动作.本文通过PSCAD对超导故障限流器的运行特性进行仿真,证明超导故障限流器可以在电力系统中应用.     

基于零动态原理的TCSC非线性控制器

基于微分几何控制理论,利用零动态响应方法设计TCSC(thyristor-controlled series compensation)控制器,用于抑制线路的功率振荡．设计的控制器只需要依赖于TCSC自身的动态方程,包括装置的固定和可调电抗参数,装置的动态时间常数,并只须反馈本地的测量信息,实现简单,鲁棒性强,能够适应系统的运行方式的变化．仿真结果表明,该非线性控制器具有较好的抑制线路功率振荡的作用,能够提高系统运行的稳定性．     

超导故障限流器现状及其实用化研究方向探讨

超导故障限流器（Superconducting Fault Current Limiter,SFCL）的开发已成为近年来各国限流技术研究的前沿课题之一。文章结合SFCL的主要分类,指出了几种SFCL的特点与不足。针对现今的研究热点,着重介绍了电阻型、磁屏蔽型、饱和铁芯电抗器型、桥路型等几种实用性较高的SFCL工作原理及实现方案,并就其主要研究成果进行总结与评述。文章还根据SFCL研究的现状及工程应用经验,指出了实用化研究中需要解决的一些关键问题,以期为SFCL的开发和选择限流措施提供参考。     

伊敏—冯屯输电线 TCSC 动态模拟实验装置的特性研究

结合东北伊敏—冯屯输电线的实际情况并研制出晶闸管控制的串联电容补偿器（ＴＣＳＣ）动态模拟实验装置的基础上，对ＴＣＳＣ的装置特性进行了深入细致的研究，得出了ＴＣＳＣ装置在容性区和感性区稳态工作时的各处波形，验证了ＴＣＳＣ装置在触发角趋近谐振点时等效阻抗增加的特性；得到了在正常工作范围内，触发角跳变时装置达到稳态运行所需时间为４０～６０ｍｓ；容性区和感性区可实现平稳过渡；任何时刻均可快速切换到小感抗运行方式；确定同步信号的选取以电容电压较好；对仿真结果进行了验证，为以后控制方式的选取和控制策略的研究提供了重要的分析基础     

基于MATLAB的电力输电线路短路分析

简要介绍了电力系统模型和MATLAB/SIMULINK中SimPowerSystems(电力系统元件库)的主要功能.SimPowerSystems是专门为电力系统设计的仿真分析软件,在对其基本元件进行介绍后,在仿真平台上,通过对一个简单的电力系统输电线路的短路故障进行设计、仿真、分析,得到了理想的仿真效果.     

磁控开关型故障限流器RBF神经网络自适应偏置电流控制

基于新型磁控开关型故障限流器偏置电流控制系统复杂的非线性时变特性,提出一种基于径向基函数神经网络的限流器偏置电流自适应控制系统,采用2个RBF神经网络来分别构成自适应控制网络和辨识网络,实现了偏置电流的实时控制.试验证明,利用该偏置电流控制系统,限流器的响应速度和限流效果可以得到保证.     

Research on a Fast-Closing Switch Based Fault Current Limiter with Series Compensation

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＷｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｐｏｗｅｒｓｙｓｔｅｍ ,ｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔａｂｌｅｆａｕｌｔｃｕｒｒｅｎｔｉｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｑｕｉｃｋｌｙ .Ｉｎｓｏｍｅｃａｓｅｓ ,ｔｈｅｆａｕｌｔｃｕｒｒｅｎｔｃｏｕｌｄｅｘｃｅｅｄｅｖｅｎｔｈｅｒａｔｅｄｂｒｅａｋｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙｏｆｔｈｅｉｎｓｔａｌｌｅｄｃｉｒ ｃｕｉｔｂｒｅａｋｅｒｓａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｗｉｔｈｓｔａｎｄｉｎｇｌｅｖｅｌｏｆｏｔｈｅｒｅｑｕｉｐ ｍｅｎｔｓ .Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ ,ｗｉｔｈ…     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

基于BP神经网络的水轮机调速系统故障诊断

调速系统在发电机及电力系统中有着举足轻重的地位,能迅速地找出调速系统故障并及时地排除故障,对电力系统的安全运行具有重大意义。文中通过对葛洲坝水力发电厂二江电厂调速系统大量故障现象、故障原因、故障样本的收集、分析和整理,利用BP神经网络建立了水轮发电机调速系统智能诊断模型。该网络采用了三层结构、17个输入量、13个输出量的故障诊断系统,较完善地反映了调速系统的故障类型.累故障诊断实例检验,该系统诊断结果正确,有良好的实用价值。     

基于规则的复合人工神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的新智能故障诊断专家系统,该系统使传统故障诊断专家系统和神经网络有机结合,并融合了模糊理论。系统增加了自学习机制,使知识获取容易,解释机制更灵活,因而使故障诊断系统更具灵活性和透明性。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

电力系统的限流串联补偿原理与实现

给出电力系统限流式串联补偿系统的原理结构,论述了它的控制方法和工作特点.利用电磁暂态过程程序对其暂态过程进行了模拟计算.结果表明,它可以显著改善输电系统的稳定性,大幅度限制系统的短路电流.     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

基于神经网络的可靠度时序预测方法研究

提出了利用人工神经网络进行可靠度时序预测的方法 ,分别利用径向基函数 (RBF)网络及自适应模糊神经 (ANFIS)网络对发动机涡轮增压器进行了可靠度的时序预测 .结果表明 ,利用神经网络进行可靠度时序预测是可行的 ,并且ANFIS的预测能力要优于RBF .     

基于神经网络的液压柱塞泵松靴故障诊断

应用人工神经网络技术,对轴向柱塞泵壳体振动信号的功率谱进行了再处理,有效地诊断出了泵的松靴故障,为液压泵的故障诊断提供了新的途径。