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公开(公告)号：CN115389899B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202211110481.2
申请日：2022-09-13
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种换流阀晶闸管级关键部件电气状态参量在线监测方法，包括如下步骤：建立六脉动换流器结构模型，简化换流阀各阀臂中串联的晶闸管级结构，建立适用于对晶闸管级关键部件电气状态参量进行辨识的物理模型，测量此模型中的电源电压uin、第一回路电流iLm、第一晶闸管两端电压uVTm以及第一晶闸管级回报信号tpm；根据步骤一中建立的简化模型，利用KCL、KVL建立表征换流阀晶闸管级电路特征的状态方程，求解得到第二回路电流iL、第二晶闸管两端电压uVT以及第二晶闸管级回报信号tp；选择步骤一中从实际物理模型中测量所得的数据与步骤二中通过计算获得的数据为状态量，利用粒子群寻优算法获得晶闸管级关键部件电气状态参量。
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公开(公告)号：CN115656751A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211132771.7
申请日：2022-09-14
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种换流阀晶闸管电热联合老化试验电路，包括用于调节晶闸管热应力的温度应力单元、用于调节晶闸管电应力的电压应力单元以及受试晶闸管T，所述温度应力单元与电压应力单元共同连接在受试晶闸管T的两端；本发明通过大功率直流电流源产生的电流，在电路中表现为具有特定频率与占空比的方波作用于受试晶闸管，保证了运行稳定性与可靠性，使电能的利用效率与电路的功率因数大大提高。本发明在每个周期内受试晶闸管电压为均从负向到正向的正弦半波，可以同时检验受试晶闸管两个方向的电压耐受能力。本发明可以通过电容和电感的参数来调节电压电流加载周期以及占空比从而改变受试晶闸管的试验条件，运用范围更广。
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公开(公告)号：CN115389899A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211110481.2
申请日：2022-09-13
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种换流阀晶闸管级关键部件电气状态参量在线监测方法，包括如下步骤：建立六脉动换流器结构模型，简化换流阀各阀臂中串联的晶闸管级结构，建立适用于对晶闸管级关键部件电气状态参量进行辨识的物理模型，测量此模型中的电源电压uin、第一回路电流iLm、第一晶闸管两端电压uVTm以及第一晶闸管级回报信号tpm；根据步骤一中建立的简化模型，利用KCL、KVL建立表征换流阀晶闸管级电路特征的状态方程，求解得到第二回路电流iL、第二晶闸管两端电压uVT以及第二晶闸管级回报信号tp；选择步骤一中从实际物理模型中测量所得的数据与步骤二中通过计算获得的数据为状态量，利用粒子群寻优算法获得晶闸管级关键部件电气状态参量。
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公开(公告)号：CN115455822A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211109617.8
申请日：2022-09-13
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的晶闸管换流阀在线参数辨识方法，根据实际工程中换流阀的设计参数，搭建六脉动晶闸管换流阀的仿真模型；改变仿真模型中阻尼电容和关断等效电阻的大小，模拟晶闸管级的老化过程；选取仿真模型晶闸管级的模拟老化过程在一个周期内各个采样时刻的数据，制作输入输出样本数据集；使用BP神经网络模型对样本数据集进行离线训练，达到满足要求的辨识精度后，将神经网络权值作为神经网络在线学习的初始值，得到训练好的BP神经网络模型；将训练好的BP神经网络模型用于实际工程换流阀晶闸管级的参数监测，以实测电压数据、电流数据作为输入，求解获得晶闸管级阻尼电容和关断等效电阻的参数辨识结果。
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