摘要：以直驱和齿轮箱驱动的风力永磁同步发电机系统为研究对象,采用实数编码遗传算法对系统进行优化设计,并用有限元方法对优化结果进行验证。通过对不同驱动链结构以及不同功率等级风力永磁同步发电机系统的成本、年发电量、损耗及效率等特性进行优化设计与分析,结果表明:直驱式风力永磁同步发电机系统的年发电量最高,一级齿轮箱驱动的风力永磁同步发电机系统经济性最好,三级齿轮箱驱动的风力永磁同步发电机系统没有明显优势。

摘要：为了促进我国直驱永磁同步风力发电机系统的理论研究和应用,结合国内外研究现状,对直驱永磁同步风力发电机的结构和设计特点以及系统的控制技术和发电成本等进行了综述。通过分析,总结了其技术特点和发展趋势,指出了该技术的应用前景。

摘要：移相变压器能够有效调控潮流,为保障电力系统安全可靠运行,为移相变压器配置性能优良的保护不可或缺。以某示范工程的35 kV单芯对称型移相变压器为研究对象,提出相应的本体保护方案。首先,基于基尔霍夫电流定律和电磁感应定律分析其运行特性。然后,结合其拓扑结构,设计了保护用电流互感器的安装位置,构建了电平衡差动保护和磁平衡差动保护方案。此方案可覆盖单芯移相变压器内部各绕组和绕组引线相间故障以及各绕组匝间故障。最后,基于Matlab/Simulink平台搭建单芯移相变压器模型,通过设置本体内部典型故障,验证了提出的两种差动保护配置方案的有效性。

摘要：在进行样本不平衡数据建模时,支持向量机(SVM)无法保护故障信号的特征信息,针对这一问题,提出了一种基于模糊支持张量训练机(FSTTM)的状态评估方法。首先,利用多源故障信号在FSTTM中,构建了张量样本,并在模型中引入了张量训练(TT)分解方法,以提取高阶张量样本中包含的特征信息;然后,利用基于TT核函数,建立了线性不可分下的预测模型,解决了非线性数据的分类问题;最后,在目标函数中设计了模糊因子,使模型对数目较少一类样本及数目较多一类样本的倾向均衡,实现了对样本不平衡数据的有效分类。研究结果表明:采用FSTTM对两种不同的滚动轴承数据进行故障诊断实验,其故障识别准确率均在97%以上,且F-score指标达到0.9800以上;相对于传统支持张量机,FSTTM利用高阶张量和模糊因子构造预测模型,可实现对原始信号状态信息的充分利用和样本不平衡数据的准确分类。