单双层同心式绕组的应用浅析

就Y2系列2P电机在试制过程中遇到的嵌线困难、匝间率高等问题，采用了单双层同心式绕组方案，并与双叠绕组进行了比较。     

一种新的遗传算法及其在变压器故障诊断中的应用

提出了一种新的遗传算法,其基本思想是:以网络权重和偏差的实数形式作为基因构成染色体向量,采用基因多点交叉和动态变异进行种群最优选择.研究结果表明,这种新的遗传算法是一种随机优化算法,克服了梯度下降法的不足,能够自动调节网络参数、网络的连接权重和偏差.在此基础上设计出一种基于遗传算法和溶解气体分析的变压器故障在线诊断系统.该系统只要将传感器测出的变压器中线圈电流、特征气体的含量作为输入参数,就能对信息进行融合分析,得到输入变量(线圈电流、溶解气体含量)与输出结果(故障类型、程度和部位)的复杂对应关系;能有效地减少输入层神经元的个数,改进网络内部结构,提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确率,诊断精度高,漏报少,无误报现象.     

变压器绕组股间短路点位置的查找方法

以解决生产中所遇到的问题为出发点，理论结合实际，详尽地介绍了两种查找变压器绕组股间短路点位置的方法(股间直流电阻法和漏磁测量法)，具有极强的实用性。     

支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用

利用支持向量机的学习方法，构建了电力变压器故障诊断模型，该模型将变压器故障分为放电性和过热性两大类，通过统计分析寻求特征量区分类间的故障类型，采用支持向量机识别类内的故障类型，利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向量机的参数．考虑到变压器油中溶解气体特征空间的紧致性原理，利用模糊C均值聚类算法对所获取的样本进行预选取，有效解决了确定模型参数耗时巨大的问题，并在一定程度上提高了模型的推广能力．实例验证表明，该模型在有限样本情况下，能达到较高的变压器故障判断率，放电性故障样本正确判断率为90．5%，过热性故障样本正确判断率为85．9%，说明该模型具有很好的分类效果和推广能力．     

纳米改性变压器油物性的分子动力学研究

为研究纳米改性后的变压器油的散热性能与绝缘性能的相容性关系,采用分子动力学方法对添加SiO₂、ZnO纳米颗粒改性后的变压器油电导率、热导率开展数值模拟实验。结果显示:添加SiO₂、ZnO纳米颗粒改性后的变压器油电导率、热导率较改性前均有所提高;改性后的变压器油电导率、热导率与模拟温度、体积分数呈非线性正相关;低体积分数时,纳米颗粒固有热导率与改性变压器油热导率不存在强关联关系;进一步研究各纳米颗粒体积分数下改性油品的散热性能和绝缘性能的相容性。在本研究范围内存在推荐值,体积分数为1%的SiO₂改性变压器油,其热导率与电导率相容性最佳。     

浅谈配电变压器的无功功率损耗与节能

文章对用户配电变压器无功功率损耗与节能做了探讨 ,提出了进一步采取提高负载功率因数的方法。     

大型发电机定子绕组故障放电的特性与识别

大型发电机定子绕组的故障放电是造成大型发电机损坏的重要原因。大型发电机定子绕组故障放电的识别,特别是如何有效地从强大的噪声干扰中最大限度不失真地抽取故障放电的特征信息,是大型发电机故障放电在线监测的技术关键。本文介绍了大型发电机定子绕组故障放电的原因、机理、危害、识别方法和抗干扰措施。     

由新型TOP224Y构成12V／40W开关电源

单片开关电源正显示出强大的生命力,并以其优良的性能倍受人们青睐．中阐述了利用被人们誉为“顶级开关电源”的反激式单片开关电源芯片TOP224Y构成12V、40W的开关电源电路设计。     

用非线性电阻模拟变压器损耗进行铁磁谐振过电压研究

针对变压器、电磁式电压互感器(PT)等非线性电感元件在铁磁谐振研究中的重要性,建立了一种同时考虑变压器电感及损耗非线性的计算模型,利用非线性电感和电阻的并联来模拟变压器,并给出了由变压器空载实验测得的电压、电流有效值和损耗值计算得到非线性电感磁通电流曲线和非线性电阻伏安曲线的方法.将该模型应用于铁磁谐振过电压的仿真计算中,并与实验测得的结果进行比较.结果表明:利用非线性电阻模拟变压器损耗进行铁磁谐振的仿真计算,所得到的变压器电压和回路电流的峰值与实验结果的误差分别为3.81%和0.2%,远低于利用定值电阻模拟变压器损耗时的误差19.5%和15.9%,表明该模型应用于铁磁谐振的计算时所得结果更加精确.     

应用人工神经网络判别单相牵引变压器励磁涌流

本文就单相牵引变压器励磁涌流判别问题展开研究,提出了应用人工神经网络来识别励磁涌流与短路电流的方法．将试验与MATLAB软件仿真相结合,进行了大量的仿真计算,仿真结果表明,应用人工神经网络识别励磁涌流的准确性较高,且没有误判现象．