一种用于检测变压器直流偏磁的方法

    公开(公告)号:CN109884440A

    公开(公告)日:2019-06-14

    申请号:CN201910280527.7

    申请日:2019-04-09

    Abstract: 本发明公开了一种用于检测变压器直流偏磁的方法,首先,当差动保护装置将变压器判断为饱和后,计算变压器差动电流二次谐波;然后研究二次谐波衰减情况;一般情况下,对于变压器合闸引起的铁芯饱和,二次谐波快速衰减,若变压器接入的系统参数使谐波衰减缓慢,可适当减小门槛值;对于直流偏磁引起的铁芯饱和,二次谐波含量增加或为恒定值。本发明方法能够正确区分直流偏磁和变压器空载合闸引起的铁芯饱和,避免由直流偏磁引起的内部故障拒动作及其他威胁变压器安全运行的隐患。另外,对直流偏磁现象的可靠检测,有助于发电厂或变电站制定相应的抑制直流偏磁的策略,提高供电可靠性、减少经济社会损失。

    一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法

    公开(公告)号:CN110209047B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201910394464.8

    申请日:2019-05-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法,该方法利用光伏电站光伏模块参数及光伏电站地理位置信息,通过光伏电站仿真模型及遮挡物阴影模型生成遮挡物影响下光伏电站的一日运行数据,并用该仿真数据训练了残差网络,得到遮挡物定位模型,然后将获取的光伏电站光伏阵列运行数据输入残差网络得到遮挡物的定位信息,为光伏电站智能运维、检修管理等提供信息。本发明方法能够有效地定位光伏电站遮挡物,对偏远地区无人值守光伏电站、及一些不易检修的大型光伏电站的智能运维、检修管理具有重要意义。

    一种确定空载变压器最严重合闸角的方法

    公开(公告)号:CN108199368B

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN201711462136.4

    申请日:2017-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种确定空载变压器最严重合闸角的方法,包括以下步骤:推导得到励磁涌流的准稳态表达式;对励磁涌流的准稳态表达式做傅里叶分解,得到励磁涌流中各次谐波的准稳态表达式;求得各次谐波电压相量的最大值对应的饱和角的大小;求最严重饱和角;求各次谐波对应的驱动点阻抗求出各次谐波电压对应的衰减阻尼率;根据各次谐波电压的衰减阻尼率的大小,对最严重饱和角的求解公式进行修正;根据饱和角和合闸角之间的关系,由最严重饱和角求得最严重合闸角。本发明通过谐波电压相量之和作为评估励磁涌流严重程度的指标,并在计算该指标时涉及了各次谐波电压的衰减特性,从而使我们的计算结果的精度更高。

    一种确定空载变压器最严重合闸角的方法

    公开(公告)号:CN108199368A

    公开(公告)日:2018-06-22

    申请号:CN201711462136.4

    申请日:2017-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种确定空载变压器最严重合闸角的方法,包括以下步骤:推导得到励磁涌流的准稳态表达式;对励磁涌流的准稳态表达式做傅里叶分解,得到励磁涌流中各次谐波的准稳态表达式;求得各次谐波电压相量的最大值对应的饱和角的大小;求最严重饱和角;求各次谐波对应的驱动点阻抗求出各次谐波电压对应的衰减阻尼率;根据各次谐波电压的衰减阻尼率的大小,对最严重饱和角的求解公式进行修正;根据饱和角和合闸角之间的关系,由最严重饱和角求得最严重合闸角。本发明通过谐波电压相量之和作为评估励磁涌流严重程度的指标,并在计算该指标时涉及了各次谐波电压的衰减特性,从而使我们的计算结果的精度更高。

    基于降噪-分类神经网络的变压器智能保护方法

    公开(公告)号:CN115331060A

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202211022036.0

    申请日:2022-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于降噪‑分类神经网络的变压器智能保护方法,其特点是,通过提出一种降噪‑分类神经网络,实现了降噪编码器和卷积神经网络的交互协同,降噪编码器引导卷积神经网络关注励磁支路电压‑差动电流曲线的非饱和部分,使得卷积神经网络具备了关注励磁支路电压‑差动电流曲线的非饱和部分,与通用型的卷积神经网络相比,经降噪‑分类神经网络训练得到的卷积神经网络提高了变压器智能保护方法的泛化能力,提高了变压器保护的可靠性,能够避免变压器保护误动或拒动。具有科学合理、适用性强、效果佳的优点。

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