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采用能量优化控制策略的串联型电能质量控制器稳态特性分析 被引量:11
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作者 黄新明 刘进军 张辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第34期120-126,共7页
利用相量图分析方法对采用能量优化控制策略的串联型电能质量控制器(series power quality controller,SPQC)稳态特性进行了定量分析。选取负载电流相量为参考相量对SPQC进行相量图分析,使各物理量之间的关系更清晰,便于定量求解。根据... 利用相量图分析方法对采用能量优化控制策略的串联型电能质量控制器(series power quality controller,SPQC)稳态特性进行了定量分析。选取负载电流相量为参考相量对SPQC进行相量图分析,使各物理量之间的关系更清晰,便于定量求解。根据电源电压幅度与负载功率因数的关系,提出采用能量优化控制策略的SPQC3种工作模式。分别在电压暂低和电压暂高情况下,对采用能量优化控制策略的SPQC稳态特性进行了详细的定量分析,据此获得了反映电压幅度暂变各种情况下有关物理量之间关系的稳态补偿特性解析式和曲线。仿真和实验验证了该文分析的可行性、有效性及能量优化控制策略不同工作模式划分的正确性。 展开更多
关键词 能量优化控制 串联型电能质量控制器 相量图分析 定量分析 电压暂低 电压暂高
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交流电机谐波电动势分布因数出现负值的分析研究
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作者 龙飞 蒋伟 +1 位作者 徐敏伟 莫岳平 《机电工程》 CAS 北大核心 2018年第10期1085-1093,共9页
针对运用现有交流电机谐波电动势分布因数公式计算电动势有效值出现负值的问题,对极相组谐波合成电动势中的分布因数进行了研究。提出了按平移求和法则首尾相连的q个等相位差非零相量必有外接圆的极相组相量合成新理论,应用此理论并结... 针对运用现有交流电机谐波电动势分布因数公式计算电动势有效值出现负值的问题,对极相组谐波合成电动势中的分布因数进行了研究。提出了按平移求和法则首尾相连的q个等相位差非零相量必有外接圆的极相组相量合成新理论,应用此理论并结合电路相量图分析法和数学完全归纳法,归纳出了一个对应于v次谐波相邻两槽间夹角αv-2kπ分别为劣角、平角和优角的3分段新分布因数公式,并给出了q→∞的极限形式;选取三相绕组q=2,…8,∞、截取1~19次奇次谐波分别对新旧公式进行了数据验证。研究结果表明:新公式在计算谐波电动势分布因数时全程未出现负值,可替代现有公式并可用于谐波磁动势分布因数的计算。 展开更多
关键词 谐波电动势 分布因数 相量图分析 完全归纳法 极限分析
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三相四线电能表错接线分析方法(待续)
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作者 茹建涛 付佳佳 +2 位作者 齐红涛 杨珂 卢丽鹏 《农村电工》 2019年第2期56-57,共2页
根据功率因数角现场手画出相量图如图1。由相量图分析知,W相电压电流相量正常,V相电流实为-Iu,但是U相电流却无法正确解读。这是因为大部分电能表没有屏显分相无功的功能(一般只有四象限无功,正反向总无功),所以并不能立即判断每相的电... 根据功率因数角现场手画出相量图如图1。由相量图分析知,W相电压电流相量正常,V相电流实为-Iu,但是U相电流却无法正确解读。这是因为大部分电能表没有屏显分相无功的功能(一般只有四象限无功,正反向总无功),所以并不能立即判断每相的电压电流超前滞后关系,也就是说上述的相量图并不一定正确。 展开更多
关键词 三相四线电能表 接线分析 相量图分析 功率因数角 电流相量 超前滞后 电压电流 相电流
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无额外直流储能元件的串联型电能质量控制器新型控制策略 被引量:9
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作者 黄新明 刘进军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期8-14,共7页
对电压幅度暂变的最大补偿时间是串联型电能质量控制器(series power quality controllers,SPQC)重要性能指标。若没有额外直流储能元件,传统的同相位控制或能量优化控制只能提供有限的补偿时间。该文对SPQC提出一种新型控制策略,它在... 对电压幅度暂变的最大补偿时间是串联型电能质量控制器(series power quality controllers,SPQC)重要性能指标。若没有额外直流储能元件,传统的同相位控制或能量优化控制只能提供有限的补偿时间。该文对SPQC提出一种新型控制策略,它在负载电压控制的同时,自动地从电源吸收部分有功功率来补偿其系统损耗,从而提高最大可补偿时间;甚至在没有额外直流储能元件时还具有持续补偿能力。采用负载电流相量为参考相量的新型相量图表示方法,使得SPQC系统内各相关变量之间的关系更加清晰简单。在电源电压幅度暂变和额定状态,分别对系统进行相应的相量图分析,得到采用这种新型控制策略的定量补偿电压幅度、可完全补偿的最大程度电压暂低以及系统的功率流动方式。根据系统能量平衡关系,提出该新型控制策略的一种简单统一实现方法。计算机仿真和原型实验验证了所得结论。 展开更多
关键词 串联型电能质量控制器 控制策略 相量图分析 负载电压控制 电压暂低 电压暂高
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Automatic recognition and quantitative analysis of Ω phases in Al-Cu-Mg-Ag alloy
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作者 刘冰滨 谷艳霞 +1 位作者 刘志义 田小林 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第5期1696-1704,共9页
The main methods of the second phase quantitative analysis in current material science researches are manual recognition and extracting by using software such as Image Tool and Nano Measurer. The weaknesses such as hi... The main methods of the second phase quantitative analysis in current material science researches are manual recognition and extracting by using software such as Image Tool and Nano Measurer. The weaknesses such as high labor intensity and low accuracy statistic results exist in these methods. In order to overcome the shortcomings of the current methods, the Ω phase in A1-Cu-Mg-Ag alloy is taken as the research object and an algorithm based on the digital image processing and pattern recognition is proposed and implemented to do the A1 alloy TEM (transmission electron microscope) digital images process and recognize and extract the information of the second phase in the result image automatically. The top-hat transformation of the mathematical morphology, as well as several imaging processing technologies has been used in the proposed algorithm. Thereinto, top-hat transformation is used for elimination of asymmetric illumination and doing Multi-layer filtering to segment Ω phase in the TEM image. The testing results are satisfied, which indicate that the Ω phase with unclear boundary or small size can be recognized by using this method. The omission of these two kinds of Ω phase can be avoided or significantly reduced. More Ω phases would be recognized (growing rate minimum to 2% and maximum to 400% in samples), accuracy of recognition and statistics results would be greatly improved by using this method. And the manual error can be eliminated. The procedure recognizing and making quantitative analysis of information in this method is automatically completed by the software. It can process one image, including recognition and quantitative analysis in 30 min, but the manual method such as using Image Tool or Nano Measurer need 2 h or more. The labor intensity is effectively reduced and the working efficiency is greatly improved. 展开更多
关键词 auto pattern recognition top-hat transformation second phases in A1 alloy quantitative analysis
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