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对短路电流零点预测方法进行了研究
2019-05-31 08:56 浏览:164

  沈阳工业大学电气工程学院研究员蔡志远在2;019年第15期“电气技术学报”;上写道..断路器的同步断路可以有效地提高;断路器的分断;能力,减少接触电弧的;磨损。为了实现断路器的同步分离;,必须对测量短,路电流进行波形分解和;重建,以预测短路电流的零点。

  本文对单相短&#;路电流模拟模型进行了理论分析,并对!最小二次乘法参数进行了鉴定和改进。!将不同信号的高斯白噪声添加到含有直流衰减和谐波分量的短路电&#;流信!号中,定量处理含有噪声的信号,以模拟电网的频率;波动。采样和非同步抽样的短路电流离散时间顺序采用两种算法预测短路电流的零点。此外,还建;立了短路电流测量平&#;台,对测量短路电流进行波形分析和零预测。

  理论和;测量短路电流的零点预。测结果表明,在理想&#;条件下,、快速富里叶算法的预测精度优于最&#;小二次参数的预测精度。然而!,数字测量系统信息噪声模数转换的有效位数和电网。频、率的稳定性较高。最小二次参数识别算法对噪声和干扰的容忍度高于快速富里叶算法。

  断路器作为整个电源系统的重要装置,其可靠性是电力系。统安全运行的保证。、因此,提高断;路器的智能。水平对电网的安全运行具有重要意义。&#;断路器在短路电流中存在!临时变&#;化。短路电流中存在随时间衰减和非周期衰减的随机不确定性..这使得准确预测短路电流通过零点变得更加困难。如何快速计算短路电流的特征参数,是断路器在短路电流中的主要问题。

  断路器,相控断裂短路电流;的基本原理是利用数字信号处理算法对短、路电流的分离抽样数据进行分析,估计;短路电流的特&#;征参数。预测短路电流超过零点,提前发出控制指令..

  鉴于短路电流零点预测,一些学者通过改进半波Fuliye算法,预测短路电流在半周波和两个取样点之间的零点。计算精度为1ms。一些学者采用了一种基于最小两次乘法开发的WLMS算法,估计了10ms短路电流的零点预测。预测误差小于1ms。一些学者&#;将安全点算法的自适应算法与半波傅丽叶算法进行了比较,认!为自适应算法适用于不含谐波重量的谐波重,量。自适应算法不适用于谐波成分中的,偶尔谐波改进。一些学者通过对短路电流的分解,通过对短路电流的分解,只需要六个取样数据,但不分析谐,波重量。总之,现有的短路电流!零预测方法是通过数字算法实现的。!然而,为了将实际连续变化的短路电流转化为可&#;分析的数字信号,需要通过电流变压器和模拟放大电路来改变和调节短路电流信号。为了分析离散短路的电流时。间序列,需要使用模数转换器将调节电信号转换为。离散时间序列,使数字信号处理算法能够分析离散短路的电流时间序列。预测短路电流零点及时发出控制指令,使断路器触点在短路电流附近断开..因此,短路电流零预测的实现、不仅与使用的数字信号分析算法有关,而且还受到许多因素的限制。包括模拟测量环节信息噪声模数转换的有效!位数和被控电力线的频。率稳定性。

  本文介绍了单相短路电流模拟模型建立。的短路电流实、验平台。通过对最小二次参数的识别和,改进,对含临时分量和谐波分量的短路&#;电流进行了分解和重建。并对这两种算法的优缺点和适&#;用性进行了比较和验证,从采样精度噪声干&#;扰电网频率偏移的几个方面进行了比较和验证。

  实现短路电流的零点预测技术.从测量电路信噪模数转;换的有效位数、电网频率转换、谐波成分和临时成分的影响,对最小二次参,数进行鉴定和改进。并分析&#;了测量数据。

  在理想状态下,无论是否含有谐波重量秒速赛车计划,改善快速富里叶的算法精度都优于最小二次乘法识别。2.在高斯白噪声的情况下,最小二次飞行参数识别的容忍度为20分贝&#;,提高了9;0分贝的耐受性。在电网频率偏移干扰下,两种算法的抗干扰能力基本相同,对短路电流数字测量系统模数转换精度的提高要求较高。在适用性方面,最小二次&#;利!用参数的识别高于快速Fori&#;ye算法,但在噪声低的情况下,可以选择提高快速,Foriye算法。