摘要：目前国内具有干式空心电抗器匝间绝缘测试能力的电力电抗器厂不足5家。为此,依据电力电抗器匝间绝缘测试的行业标准,设计并实现了一种运行可靠、价格低廉的干式空心电抗器脉冲振荡匝间绝缘故障检测系统。利用OrCAD软件对实际干式空心电抗器进行电路模拟分析,验证了脉冲振荡匝间绝缘故障检测方法的可行性。通过对主电路进行计算分析确定了检测系统主要器件的电气参数,检测系统通过比较额定电压下与全振荡电压下电抗器两端电压波形的衰减速度和过零点位置可以灵敏判断电抗器是否存在匝间绝缘缺陷。当电抗器两匝间出现短路时阻尼振荡波形频率显著变高,阻尼显著增大。系统仿真与试验结果表明设计的脉冲振荡匝间绝缘故障检测系统运行可靠,能够准确检验电力电抗器匝间绝缘故障。

摘要：首先分析了干式空心电抗器匝间短路故障模型,在此基础上提出一种基于功角变化的电抗器匝间绝缘故障在线监测方法,功角测量的精度是实现该方法的关键要素。通过比较快速傅里叶变换法、汉宁窗插值快速傅里叶变换法和汉宁窗插值改进基波相位分离法的误差,分析了频率波动和谐波干扰对功角测量的影响。此外,设计了一种由监测装置、干式空心电抗器智能电子设备(IED)和专家软件组成的电抗器匝间绝缘故障在线监测系统。实验结果表明,汉宁窗插值改进基波相位分离法优于快速傅里叶变换法和汉宁窗插值快速傅里叶变换法,且该监测系统可有效地检测出干式空心电抗器匝间短路故障。

摘要：振荡型冲击电压具有效率高、易于调波的优点,适合作为现场冲击电压试验波形,但未有针对干式空心电抗器施加振荡型冲击电压的相关研究。因此文中针对干式空心电抗器的结构,设计了振荡型冲击电压实验系统,并在45 mH和360μH空心电抗器进行振荡冲击电压实验,通过振荡频率和传递函数的变化对干式空心电抗器进行故障检测。研究发现,电感值在1 mH以下空心电抗器不同位置的短路会导致波形振荡频率明显升高,空心电抗器短路故障时传递函数峰值的频率和幅值较正常状态有明显改变,利用频率法和传递函数法可以准确检测出干式空心电抗器的短路故障。

摘要：在深入分析干式空心电抗器优化设计模型的基础上,提出一种基于设计变量重构的干式空心电抗器优化设计方法。该算法通过构造一组线性方程,得到了由重构设计变量到原设计变量的映射关系,使优化设计的变量由原来的m+n+2个减少到4个,并将有等式约束优化问题转换成降维的无等式约束优化问题。在实际的优化设计中,先利用遍历算法对重构的设计变量进行寻优,然后应用由重构设计变量到原设计变量的映射关系就即可求得原设计变量的最优值。此外,在保持重构的设计变量不变的前提下,针对一次设计结果存在的缺陷,提出通过微调设计参数使电抗器的整体性能达到最优的方法。优化设计实践表明,基于设计变量重构的优化设计方法具有计算速度快、效率高、需要的人工干预少等优点。

摘要：基于等电阻电压的原理,采用有限元法优化设计空 心电抗器,通过选用不同的优化工具,解决了具有不同安装 方式和不同订货参数的空心电抗器的设计问题。

摘要：在分析干式空心电抗器铝导线质量和损耗与平均线径之间关系的基础上,提出把电抗器损耗作为一个目标函数更符合电抗器优化设计的工程实际情况。以铝导线质量和电抗器损耗为目标函数,建立了干式空心电抗器的多目标优化模型。求解模型采用优化效果较好的NSGA-Ⅱ算法。为了增加种群的多样性和提高算法的搜索能力,提出以一定比例选择种群中的支配个体;在非支配排序前以一定概率对合并种群中重复个体和较密集个体的部分变量进行变异;在精英策略中设置了外部非支配集,并使其中的个体参与锦标赛选择。50 kvar干式空心电抗器的优化设计结果表明,采用改进NSGA-Ⅱ算法得到的Pareto最优解分布更加均匀。

摘要：根据矩形截面导线绕制的干式空心电抗器结构特点,该文建立以层等电阻电压,包封等温升和包封等高为约束条件的电抗器优化模型,针对该模型提出等式约束规划问题降维算法,将有等式约束优化问题转换成降维的无等式约束优化问题,使得优化设计变量由原来的2m+n+2个减少到5个。此外,综合分析电抗器原材料成本最小化和运行成本最小化这两个相互冲突的目标函数,提出干式空心电抗器多目标Pareto最优算法。结果表明,优化设计的矩形截面导线绕制电抗器具有结构紧凑、无环流、损耗小及散热效率高等优点。

摘要：基于等温升和等电阻压降的复合附加条件的方法,开发了干式空心电抗器的设计软件。给出了电感的解析计算方法,并通过Bartky变换对其简化,使之能够快速准确地计算电抗器的电感。并给出了干式空心电抗器损耗的解析计算方法。

摘要：针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群体多样性小于下限值时,以一定概率对粒子的位置进行变异,从而使得粒子在群体多样性很低时飞离群体的聚集位置,有效减少了PSO算法的早熟收敛现象,同时还比较了均匀变异、高斯变异和柯西变异对优化结果的影响.对50kV.A干式空心电抗器的仿真结果表明,DGARPSO算法提高了全局搜索能力,比GA算法、PSO算法和ARPSO算法具有更好的寻优性能.

摘要：针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法在求解复杂问题时的早熟收敛现象,提出了多样性引导的改进量子粒子群优化(diversity-guided modified QPSO,DGMQPSO)算法。该算法对基于混合概率分布的QPSO算法进行了扩展,利用群体多样性信息来引导粒子的搜索,即当群体的多样性小于下限值时,对全局最优粒子的位置进行混沌变异,从而提高群体的多样性,增强算法跳出局部最优解的能力;另外,还分析了采用不同混沌随机序列变异对优化设计结果的影响。对50 kvar干式空心电抗器的优化设计表明,DGMQPSO算法具有较强的全局搜索能力、较好的稳定性和良好的优化效果。