【摘 要】
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电力设备局部放电在线检测的关键是真实有效地提取局部放电(PartialDischarge，PD)信号。由于设备运行的现场存在各种干扰信号，给局部放电信号的提取带来很大困难，其中连续周期性窄带干扰最为严重。本文在研究已有的局部放电窄带干扰抑制方法的基础上，针对性提出有效的抑制方法，借助仿真和实测局部放电信号进行了深入研究。1．针对经验模态分解存在的模态混叠问题，研究了一种集合经验模态分解与核独立分量
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电力设备局部放电在线检测的关键是真实有效地提取局部放电(PartialDischarge，PD)信号。由于设备运行的现场存在各种干扰信号，给局部放电信号的提取带来很大困难，其中连续周期性窄带干扰最为严重。本文在研究已有的局部放电窄带干扰抑制方法的基础上，针对性提出有效的抑制方法，借助仿真和实测局部放电信号进行了深入研究。1．针对经验模态分解存在的模态混叠问题，研究了一种集合经验模态分解与核独立分量分析相结合抑制周期性窄带干扰的方法，该方法能较好地提取出放电信号，有效提高了信噪比。
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SUPERMAX800V2.0系统,是使用由上自仪自主研发的,具有控制站双冗余、控制网络冗余等特点的国产DCS控制系统。系统中每个单独模块故障时能够实现无扰切换,系统支持ProfiBus DP/PA现场总线、HART协议、MODBUS协议等通信技术,可扩展性强。此篇论文以新疆西部合盛2*330MW机组热电项目为例,详细描述了如何使用SUPMAX800系统对330MW亚临界燃煤空冷抽汽凝汽式发电机组
随着能源与环境问题日益突出,斯特林发动机发电技术越来越获得重视。国内外均有相关产品的研制报导。目前,民用领域的斯特林发电基本采用异步发电机技术,开展分布式并网发电,以减少用户对电网能量的依赖,同时提高一次能源的利用率,具有良好的发展前景。但是由于并网发电依赖于电网,使其在无电网的边远山区、孤立海岛等地区无法获得应用,阻碍其大范围推广。为了解决上述问题,本文提出了一套基于斯特林发动机的异步发电机的离
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空间负荷预测是城市电网规划的基础，其预测的准确程度直接影响城市电网规划的投资、网络布局和运行的合理性，因此，选择适当的空间负荷预测方法来提高空间负荷预测的精度，成为城市电网规划的一个重要研究方向。在城市电网规划的过程中，为了更加合理地对变电所、馈线和开关设备等电气设备的容量和位置进行选取，在进行城市电网负荷预测时，不仅仅要对负荷的量进行预测，更需要对负荷的空间分布进行预测，本文针对这两个方面进行了
由于风电功率的波动性和不确定性，大规模风电联网运行给电网安全经济运行带来了诸多不利影响，制约了既有电网的风电接纳规模。储能系统具有对功率和能量的时空平移能力，可有效抑制风电功率的波动性提高风电功率的确定性，因而被认为是提高既有电网风电接纳规模的有效手段。然而在目前的技术水平下，储能系统造价依旧较为昂贵。因此，如何选择储能系统的运行控制目标、如何设计储能系统的运行控制策略及其经济性评价是大规模储能应
大力发展新能源是我国未来能源开发的主要战略方向。随着新能源的开发建设，作为新能源领域中最成熟、最具开发规模和商业化应用前景的发电方式之一，风力发电在电源结构将占据越来越大的比重。本文基于风火打捆交直流外送典型输电模式，定位于风火打捆的送端电网，针对直流闭锁后大容量冗余功率的转移冲击给系统带来的暂态稳定问题，研究风火交互耦合作用对电网暂态稳定性的影响，并提出强化此场景下系统安全性的优化措施。首先基于
与传统的直流输电不同，VSC-HVDC是一种以电压源型换流器(VSC)、可关断器件和脉宽调制(PWM)技术为基础的新型柔性直流输电技术。该技术采用基于脉宽调制技术的方法，能够灵活独立地控制有功功率和无功功率。换流站的整流器和逆变器具有良好的控制性能是VSC-HVDC系统安全稳定运行的保证，因此，VSC-HVDC换流器的控制成为核心问题备受关注。首先，从理论上介绍了VSC-HVDC系统的运行原理，并
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感应加热技术是利用交变磁场在加热工件内部产生涡流对金属器件加热的一种热处理技术。感应加热电源作为感应加热设备的主要电能转换装置，其输出功率随着生产的需要越来越大，其频率调节也越来越智能化。感应加热电源一方面要求其功率器件的损耗尽量小，另一方面要求其功率和频率具有快速调节的能力。本文分别针对频率跟踪技术和功率调节技术这两方面做了大量研究。高频感应加热电源的逆变器工作频率需要实时跟踪负载固有谐振频率。
输电网扩展规划是影响电网发展的重要因素，输电网络的结构是否合理关系到电网运行的安全性和稳定性。随着化石能源的不断减少，风力发电愈加受到人们的关注，随着电力系统中的风电所占比重越来越高，风电场输出功率的随机性和波动性对输电网的影响愈发明显，因此在输电网规划时考虑风电场并网运行具有一定的现实意义。研究含风电场的输电网规划问题时，需要考虑风电带来的不确定因素，处理不确定性问题的方法很多，多场景概率法就是