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公开(公告)号：CN112016204B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010881046.4
申请日：2020-08-27
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑自耦变压器卷铁心材料非线性磁性能的涡流损耗分析方法：在给定卷铁心结构和材料物性参数的条件下，采用高精度的拟合函数表征硅钢片非线性媒质的本构关系，引入并构建卷铁心涡流场的简化计算模型，提出适用于工频条件的卷铁心涡流损耗测评方案。本发明的有益效果是提出了一种更符合物理规律和实际运行工况的卷铁心涡流损耗评估方法，能为自耦变压器生产优化设计和服役性能测评提供数据支持。
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公开(公告)号：CN112016205A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010881784.9
申请日：2020-08-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , H01F41/02 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种自耦变压器卷铁心退火质量的测评分析：通过高进度拟合卷铁心硅钢片内部磁场强度和磁通密度之间的耦合关系，并与卷铁心硅钢片内部涡流场的计算模型相结合，从而计算卷铁心涡流损耗值；通过对卷铁心进行退火，并计算退火完成后卷铁心涡流损耗的测量值，最后对比计算值与测量值，判断卷铁心退火质量。本发明提出了适用于卷铁心变压器的涡流损耗计算方法，能够有效对卷铁心退火效果进行评估，有利于提高卷铁心的退火工艺，有助于变压器的优化设计方案和服役性能的评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114325258B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111462944.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种考虑多谐振频率的变压器套管绝缘评估方法，首先测试变压器套管的电容量，计算多谐振频率的电感值，从而测量变压器套管多谐振频率高压振荡波信号；通过小波变换将高压振荡波信号转换为灰度时频图，计算高压振荡波信号特征参数T；再计算变压器套管绝缘评估因子ε，最后计算得到变压器套管绝缘评估系数E，评估变压器套管绝缘状态；本发明综合多谐振频率下高压振荡波的时频特征参数计算变压器套管绝缘评估系数，可以准确评估变压器套管的绝缘状态，为变压器套管绝缘评估提供参考。
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公开(公告)号：CN114280433A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111459478.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于放大电路的变压器套管局部放电风险评估方法。首先搭建放大电路下的变压器套管局部放电风险评估试验平台；基于试验平台开展试验，获取放大高压信号下的变压器套管局部放电三维谱图；计算变压器套管局部放电特征参量；从而计算变压器套管局部放电风险评估因子，得到变压器套管局部放电风险评估指标，实现变压器套管局部放电风险的有效评估。该方法能对变压器套管局部放电风险进行有效的评估。
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公开(公告)号：CN112016205B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202010881784.9
申请日：2020-08-28
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , H01F41/02 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种自耦变压器卷铁心退火质量的测评分析：通过高进度拟合卷铁心硅钢片内部磁场强度和磁通密度之间的耦合关系，并与卷铁心硅钢片内部涡流场的计算模型相结合，从而计算卷铁心涡流损耗值；通过对卷铁心进行退火，并计算退火完成后卷铁心涡流损耗的测量值，最后对比计算值与测量值，判断卷铁心退火质量。本发明提出了适用于卷铁心变压器的涡流损耗计算方法，能够有效对卷铁心退火效果进行评估，有利于提高卷铁心的退火工艺，有助于变压器的优化设计方案和服役性能的评估。
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公开(公告)号：CN112924905A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110141194.7
申请日：2021-02-02
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度电压高频振荡的变压器绕组绝缘评估方法，首先对试验变压器绕组进行试验，获取梯度电压下10组高频振荡信号；根据测试数据构造梯度电压矩阵H，通过权重方阵Gp分解H获得近似信号特征矩阵Zp，细节信号特征矩阵Zpq；然后计算近似信号矩阵平均对数误差绝对和识别变压器绝缘状态；通过细节信号矩阵的特征系数fipq计算权重化后的特征参数Wi；计算绝缘状态判断系数Q，根据绝缘状态表判断绝缘故障程度。本发明方法通过对变压器进行高压试验测试梯度电压下高频振荡信号，通过权重矩阵对原始信号进行分解，丰富了高频振荡信号的特征，并近似信号矩阵和细节信号矩阵的相应特征，识别变压器绝缘状态与故障程度。
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