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题名大型水轮发电机励磁绕组匝间短路的稳态故障特征分析
被引量：24
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作者
郝亮亮
孙宇光
邱阿瑞
王祥珩
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机构
电力系统国家重点实验室
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期40-45,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(50807027)
清华大学博士生科研创新基金资助项目(2010025)~~
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文摘
大型水轮发电机励磁绕组匝间短路故障不仅会使励磁电流增大、输出无功功率减小,还会导致机组振动加剧,影响系统的安全稳定运行。为对故障特征及其机理进行研究,以三峡左岸VGS发电机为例,首先通过分析故障时励磁磁动势及其作用在不均匀气隙产生的磁场性质,得出定子相绕组内部存在分数次不平衡分支电流的特征。以定子支路为基本分析单元推导出分支电流时间谐波次数与电枢反应磁动势空间谐波次数的对应关系,进而得到电枢反应磁场在转子绕组中产生的附加电流谐波次数的一般性通式。最后利用经过实验验证的多回路方法对故障进行定量计算,验证了理论分析的正确性,并基于计算结果对故障的保护进行了初步探讨。提出分数槽水轮发电机励磁绕组匝间短路故障特征的分析方法,为故障在线检测与保护奠定了理论基础。
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关键词
水轮发电机
发电机保护
励磁绕组
匝间短路
稳态故障特征
多回路方法
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Keywords
hydro-generator
generator protection
field windings
inter-turn short circuit
steady-state fault characteristics
multi-loop method
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分类号
TM312
[电气工程—电机]
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题名改进型DNN的配电网接地故障选线方法
被引量：1
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作者
姜学文
罗冰
李豪
刘伟
李奔
陈亮
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机构
国网湖北鄂州市供电公司
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出处
《电测与仪表》
北大核心
2023年第9期145-150,共6页
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基金
国家电网公司科技项目(5215F02000DA)。
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文摘
针对配电网单相接地故障特征信息不清晰且现有选线方法易受故障条件和环境噪声的影响,根据配电网暂态故障特征和稳态故障特征,提出了一种改进的深度神经网络用于故障选线。对深度学习网络的损失函数和学习率进行优化,进一步提高选线的效率和准确性。通过仿真验证了该方法的可行性。结果表明,与改进前相比,改进后的训练迭代次数由86次降低到30次,训练效率提高了65.12%,故障判断的准确率由95%提高到99%,具有较好的抗干扰能力,有一定的参考价值。
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关键词
配电网
单相接地故障
故障选线
深度神经网络
暂态故障特征
稳态故障特征
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Keywords
distribution network
single phase grounding fault
fault line selection
deep neural network
transient fault characteristics
steady state fault characteristics
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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