摘要：在考虑接地电阻火花效应的基础上,采用逐次渐进的算法,得出了模型元件参数,在PSCAD仿真软件中建立10 kV配电线路常用的接地装置仿真模型,对在不同雷电流幅值、不同接地装置尺寸、不同土壤电阻率以及埋设深度下该装置冲击接地电阻的冲击特性进行了仿真,分析常见10 kV配电线路的接地装置冲击特性,为10 kV配电线路的接地装置设计提供了理论数据依据,具有一定的工程应用价值。

摘要：以110 kV护套交叉互联电缆为研究对象,应用小波变换和多尺度分析技术解决电缆故障电流行波色散问题,同时采用一种简单易行的数学处理方法对故障行波进行识别,在确定故障初始行波和故障点反射波到达电缆两个检测端的时刻后,提出一种不依赖于全球定位系统(global positioning system,GPS)的双端行波测距方法。采用电力系统计算机辅助设计-电磁暂态模拟程序软件(power system computer aided design and electir-mignatictrevnslent in DC system,PSCAD/EMTDC)中与频率相关的电缆建立仿真模型,故障仿真结果表明,该方法能避免波速度和波阻抗不确定性的影响,同时免除了由GPS时钟精度引入的测距误差,使得故障定位具有较高的可靠性和准确度,且不受故障距离、过渡电阻等因素的影响。

摘要：设计并实现了一种基于双核平台的分布式电能质量监测仪,将数据分析处理与外围控制完全独立,利用CPLD产生外围器件的控制时序,充分利用DSP资源,以满足电能质量监测精度及实时性的要求。介绍了监测仪的信息采样电路、通信模块电路、存储模块电路和软件流程,并对各模块的功能、特点及具体设计作了阐述。

摘要：高温超导磁储能系统具有高功率、响应速度快等特点,具有良好的应用前景。结合超导磁储能的结构特点,设计一套监控和保护系统,主要包括数据采集与量化、波形显示、文件管理、失超保护。通过测试,该系统可实现上位机与下位机的通讯,能有效检测电压、电流,可对高温超导磁储能系统进行良好的监测和控制,并满足预定的系统功能。

摘要：针对传统输电线路的巡检系统存在智能化水平不足,操作步骤繁琐,偏远地区信号不稳定等问题,提出一种基于北斗定位技术和人工智能结合的输电线路智能巡检系统体系。在该系统中,基于百度地图建立了野外路径导航模型;利用专家系统建立了杆塔缺陷库,并搭建了图形化巡视功能模型;通过智能算法对巡检路径进行规划。为提高安全性和通信可靠性,利用北斗系统进行杆塔定位,采用3G、4G网络与后台进行通信。该系统可提高巡检效率,减少故障处理时间。

摘要：阐述12脉动整流器的原理和特征谐波产生机理。以正在建设的糯扎渡至鹤山±800 kV高压直流输电工程为研究对象,分析换流变压器绕组中的特征谐波成分及其对换流变压器可能造成的影响。利用计算机辅助设计-电磁暂态模拟程序软件搭建其系统仿真模型,仿真验证谐波因素是导致换流变压器故障主要发生在二次绕组的重要原因之一,并针对该问题提出了3种解决方案。

摘要：为了更好地指导太阳能槽式集热系统的设计和高效运维,本文研究了反射镜抛物变形对集热器允许跟踪误差的影响。首先定义了宽焦比、焦偏比、焦点偏离率3个无量纲参数,理论分析了理想状态不同尺寸下槽式集热器允许跟踪误差,进而给出反射镜剖面抛物变形后的允许跟踪误差的变化;同时计算宽焦比、焦偏比、聚光比对允许跟踪误差的影响并作图,给出基于不同几何参数的槽式集热器在不同变形量下的允许跟踪误差变化及其最大变形量尺寸。结果表明:宽焦比为4时槽式聚光集热器理论允许跟踪误差最大;3个无量纲数耦合影响决定允许跟踪误差的大小,且"膨胀"变形更加不利于集热器聚光。基于本文给出的图表,可预测集热器聚光损失并设计适宜跟踪系统,助力槽式太阳能热利用系统的推广。

摘要：塔架作为高空索道的重要组成部分,直接关系到高空索道运输的安全,因此索道塔架的强度、刚度及稳定性是十分重要的。采用ANSYS Workbench对高空索道塔架进行仿真分析。首先,对高空索道塔架结构进行SolidWorks三维几何建模。然后,通过ANSYS Workbench软件对其分别进行静力学分析、模态分析以及谐响应分析,获取高空索道塔架结构的动力学特性以及找到结构的薄弱位置,为高空索道塔架的设计和优化提供一些理论指导。

摘要：传统低压配电网传输特性与主网不同,传输功率损耗大,尤其是偏远地区配电网末端电压质量普遍偏低。随着主动配电网技术的发展,尤其是电能路由器的出现,为配电网末端电压问题的解决提供了有效手段。设计一种具有电压控制功能和光伏-储能系统接入的低压配电网末端电能路由器拓扑,提出基于串、并联阻抗补偿的电压控制策略和光伏-储能系统协同工作模式。本文在Simulink和RTDS中搭建配网和系统工作模型,对上述控制策略进行仿真实验,验证了该系统能有效改善低压配电网电压质量。

摘要：提高风电功率预报的准确率对电网的安全运行调度有着重要的意义。针对标准BP学习算法泛化能力不强的问题,设计了一种基于贝叶斯正则化算法修正权值的学习算法,用于风电的功率预测。仿真结果对比表明新的算法具有比标准BP算法和径向基神经网络具有更好的泛化能力,同时取得了良好的预测效果。