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公开(公告)号：CN104391220A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410662629.2
申请日：2014-11-11
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/06
Abstract: 本发明公开了一种改进的汽轮发电机励磁绕组短路故障在线检测方法，将发电机历史运行数据按有功功率相同的原则分组，并求取空载电动势E0值，每组分别用一次函数拟合空载电动势E0关于励磁电流If的函数E0＝f(If)，将各组一次函数的斜率k和截距b分别与有功功率P构成数组(P，k)和(P，b)，并对其进行二次拟合，得到斜率k和截距b关于发电机有功功率P的函数k＝k(P)和b＝b(P)，最后形成空载电动势E0关于励磁电流If、有功功率P的二元函数E0＝f(If，P)；进行故障诊断时利用实时采集的发电机运行数据计算空载电动势实际值E0′，然后将之与按函数E0＝f(If，P)算得的空载电动势理论值E0对比。本发明能够改进现有技术的不足，提高了励磁绕组短路故障在线检测的灵敏度。
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公开(公告)号：CN103713235A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410006452.0
申请日：2014-01-07
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/06
Abstract: 一种基于端部畸变效应的汽轮发电机转子匝间短路故障诊断方法，所述方法将磁场探测线圈安装在发电机的端部畸变磁通路径上。然后利用数据采集仪在线采集磁场探测线圈感应的电压信号，并对该信号进行快速傅立叶变换，得到其频谱图；最后根据该信号各频谱分量的幅值变化情况诊断汽轮发电机转子绕组是否存在匝间短路故障。本发明根据磁场探测线圈感应电压信号中某些特征频率分量的幅值变化诊断汽轮发电机转子绕组匝间短路故障，具有诊断灵敏性高，传感器安装方便等优点，所述方法普遍适用于电力系统中各类汽轮发电机，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN101672894B
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN200910075689.3
申请日：2009-10-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于高次谐波轴电压信号的电机转子匝间短路诊断方法，用于解决电机转子绕组匝间短路故障的检测问题。其技术方案是：它将滑动变阻器的两端分别接于电机转子两端，然后利用数据采集仪在线采集滑动变阻器输出的轴电压分压信号，并对该信号进行快速傅立叶变换，得到轴电压频谱图，最后根据轴电压信号中所含故障特征谐波的幅值变化量来判断是否存在转子绕组匝间短路故障：若故障特征谐波的幅值变化量大于故障阈值，则判定电机转子存在绕组匝间短路故障。本发明简单易行，不仅可有效地避免轴电压低频分量的干扰，提高诊断的可靠性，而且适用范围广，即适用于隐极同步电机，也适用于凸极同步电机，无论电机大小新旧，都可方便地进行测试。
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公开(公告)号：CN101710162A
公开(公告)日：2010-05-19
申请号：CN200910175270.5
申请日：2009-11-27
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/06
Abstract: 一种基于定子铁心振动的电机转子绕组匝间短路故障诊断方法，用于解决转子绕组匝间短路故障的检测问题。其技术方案是：它将振动传感器安装于电机定子铁心外侧，然后利用数据采集仪在线采集振动传感器所输出的定子铁心振动信号，并对该信号进行快速傅立叶变换，得到定子铁心振动频谱图，最后根据定子铁心振动信号中所含故障特征信号的幅值变化量来判断是否存在转子绕组匝间短路故障：若故障特征信号的幅值变化量大于故障阈值，则判定电机转子存在绕组匝间短路故障，否则没有匝间短路故障，所述故障特征信号的频率为ωr/2π，其中，ωr为转子的机械角速度。该方法简单易行，检测精度和可靠性高。
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公开(公告)号：CN101672894A
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200910075689.3
申请日：2009-10-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于高次谐波轴电压信号的电机转子匝间短路诊断方法，用于解决电机转子绕组匝间短路故障的检测问题。其技术方案是：它将滑动变阻器的两端分别接于电机转子两端，然后利用数据采集仪在线采集滑动变阻器输出的轴电压分压信号，并对该信号进行快速傅立叶变换，得到轴电压频谱图，最后根据轴电压信号中所含故障特征谐波的幅值变化量来判断是否存在转子绕组匝间短路故障：若故障特征谐波的幅值变化量大于故障阈值，则判定电机转子存在绕组匝间短路故障。本发明简单易行，不仅可有效地避免轴电压低频分量的干扰，提高诊断的可靠性，而且适用范围广，即适用于隐极同步电机，也适用于凸极同步电机，无论电机大小新旧，都可方便地进行测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118330364B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410503970.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种同步调相机运行承载能力检测的实验模拟装置及方法，属于调相机实验装置技术领域；包括作为总输入端的电网，电网后依次连接有三相调压器、断路器S1和电励磁同步调相机的定子绕组，电励磁同步调相机的转子绕组上设置有短路模拟装置，电励磁同步调相机上设置有检测装置组，电励磁同步调相机的转子绕组上分别连接有支路一和支路二，支路一上设置有断路器S2和直流励磁电源，支路二上设置有断路器S3和大功率电阻，本发明采用上述装置及方法，设置有多个检测装置用于实时监测同步调相机的状态，通过直流励磁电源的输入调节同步调相机的运行状态，能快速模拟同步调相机在不同工作条件下的运行状态。
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公开(公告)号：CN114881071B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210392118.8
申请日：2022-04-14
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F18/24 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/52 , G01R31/72 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于多源信息的同步电机转子绕组匝间短路故障诊断方法，实时采集同步电机工作在正常以及不同转子绕组匝间短路工况下的励磁电流、转子振动和定子振动信号；利用信号‑图像转换方法将上述一维时序信号转化为二维灰度图像；将励磁电流信号、转子振动、定子振动的二维灰度图像分别输入最优二维CNN模型中进行训练，得到单一信号的故障诊断损失函数与诊断准确率，确定基本信任分配；利用多源信息融合算法将上述三种证据体的故障诊断准确率进行决策融合，实现最终诊断。本发明最大程度地保留了原始信号的特征，消除了人工提取特征的影响，显著提升了同步发电机转子绕组匝间短路故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN117937640B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410343190.0
申请日：2024-03-25
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种基于有限时间理论的虚拟同步机控制方法，属于虚拟同步机控制技术领域。基于有限时间理论的虚拟同步机控制方法，包括以下步骤：S1、利用角频率误差设计基于有限时间理论的附加控制器结构；S2、利用附加控制器实现虚拟同步机全局有限时间稳定控制；S3、设计李雅普诺夫函数，确定附加控制器相关参数的限制条件及虚拟同步机系统收敛时间。采用上述基于有限时间理论的虚拟同步机控制方法，在虚拟同步机的有功环中附加有限时间控制器，通过检测角频率误差，对有功闭环控制回路进行有功反馈补偿，保证了虚拟同步机并网系统有功功率指令的快速功率跟踪与输出频率的稳定，提高虚拟同步机有功环的动态性能。
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公开(公告)号：CN117350170B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311546040.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/27 , H02J3/24 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F113/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于KOOPMAN深度神经网络的非线性振荡分析方法，属于电力系统非线性特征分析技术领域，包括以下步骤：仿真设置电力系统故障场景并制作数据集‑构建内嵌KOOPMAN算符的深度神经网络模型‑训练模型‑测试与调整模型‑保存满足设定精度要求的模型‑从保存的内嵌KOOPMAN算符的深度神经网络模型中提取KOOPMAN算符 ，计算 的模式与模态，实现电力系统非线性振荡特征分析。本发明采用上述基于KOOPMAN深度神经网络的非线性振荡分析方法，实现了在简化电力系统非线性振荡特征分析过程的同时又能保持较高的精度，实现任意时间步时序轨迹的高精度预测，准确辨识系统模式，描(56)对比文件杨德友 等.随机数据驱动下基于SDMD的机电振荡参数辨识.电网分析与研究.2020,第48卷(第2期),第85-91页.丁承君 等.基于Koopman算子的差速驱动AGV数据驱动控制.组合机床与自动化加工技术.2023,(第3期),第109-113页.
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公开(公告)号：CN115932568A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211542901.4
申请日：2022-12-02
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/327 , G01H17/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高压断路器状态识别方法、系统及可读计算机存储介质，通过声音传感器和振动传感器获取断路器在不同运行状态下的声音和振动两路信号，分别对时域下的信号进行变分模态分解，得到若干固有模态函数分量信号，将两种信号的固有模态函数行分段处理，组成一个新的多维数据矩阵，求得每段信号的多种特征值，得到所组成的多维特征矩阵。从而达到将两种不同的信号融合再重构的目的，并以此为基础来构建BP神经网络模型，对采集并优化后的数据拟合，进而进行模式识别。本发明可以实现多维特征提取，能够增大断路器故障诊断容错率，做到高压断路器状态的准确识别。
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