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期刊號: CN32-1800/TM| ISSN1007-3175

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高壓直流輸電換流器區故障診斷方法綜述

來源:電工電氣發布時間:2025-05-28 13:28 瀏覽次數:30

高壓直流輸電換流器區故障診斷方法綜述

向鑫1,2,吳浩1,2,李小鵬3
(1 四川輕化工大學 自動化與信息工程學院,四川 宜賓 644000;
2 智能感知與控制四川省重點實驗室,四川 宜賓 644000;
3 國網四川省電力公司電力科學研究院,四川 成都 610041)
 
    摘 要:換流器是高壓直流輸電系統的核心部件之一,快速診斷換流器區故障,對于線上運維與故障恢復意義重大。介紹了高壓直流輸電系統基本結構,分析了換流器區故障特性,闡述和歸納了現有換流器區故障診斷方法,描述了不同方法的優缺點,并對人工智能技術在高壓直流輸電系統換流器區的應用進行了展望。
    關鍵詞: 高壓直流輸電系統;換流器區故障特性;故障診斷;人工智能技術
    中圖分類號:TM46 ;TM723     文獻標識碼:A     文章編號:1007-3175(2025)05-0001-05
 
A Review of Fault Diagnosis Methods for the Converter Area of
High-Voltage Direct Current Transmission
 
XIANG Xin1,2, WU Hao1,2, LI Xiao-peng3
(1 School of Automation and Information Engineering, Sichuan University of Science and Engineering, Yibin 644000, China;
2 Intelligent Perception and Control Key Laboratory of Sichuan Province, Yibin 644000, China;
3 State Grid Sichuan Electric Power Company Electric Power Research Institute, Chengdu 610041, China)
 
    Abstract: The converter is one of the core components of the high-voltage direct current (HVDC) transmission system. It is of great significance to quickly diagnose faults in the inverter area for online operation and maintenance and fault recovery. This paper first introduces the basic structure of the HVDC transmission system and analyzes the fault characteristics of the converter area. Secondly, the existing fault diagnosis methods in the converter area are reviewed and summarized, and the advantages and disadvantages of different methods are expounded. At the same time, the application of artificial intelligence technology in the converter area of HVDC transmission system is prospected.
    Key words: high-voltage direct current transmission system; fault characteristics of the converter area; fault diagnosis; artificial intelligence technology
 
參考文獻
[1] 李梁. 特高壓直流輸電線路故障測距研究[D]. 西安:西安科技大學,2018.
[2] 呂思卓. 高壓直流三極輸電換流器保護的研究[D]. 北京:華北電力大學,2014.
[3] 仝冰冰. 特高壓直流輸電線路快速保護研究[D]. 濟南:山東大學,2014.
[4] ZHANG Zongyang, WANG Zhiyuan, KANG Chao, et al.Research on overvoltage characteristics and influencing factors of converter station under grounding fault[J].Energy Reports,2022,8(S4) :445-454.
[5] 朱佳. 高壓直流輸電系統換流器區故障特性分析及應對策略研究[D]. 武漢:華中科技大學,2018.
[6] 李國輝,畢貴紅,陳仕龍,等. 基于可視化軌跡圓與改進 ResNet-AT 相結合的高壓直流輸電系統換相失敗故障診斷[J]. 電力科學與工程,2024,40(11) :1-12.
[7] 吳宛凝. 特高壓直流輸電系統換流變壓器涌流特性分析及差動保護研究[D]. 吉林:東北電力大學,2023.
[8] 張爍. 高壓直流輸電系統線路保護、故障重啟及故障測距方法的研究[D]. 天津:天津大學,2014.
[9] 韓昆侖. 高壓直流輸電系統換流器與線路保護動態特性分析與整定研究[D]. 廣州:華南理工大學,2013.
[10] 姜姝.HVDC 換流器故障分析與保護原理研究[D]. 廣州:華南理工大學,2010.
[11] 李晨.LCL-HVDC 輸電系統換流器故障特性分析[D]. 長沙:湖南大學,2022.
[12] 鄭濤,祁歡歡,范瑩. 基于閥短路保護的 HVDC 換流器區內故障定位新方法[J] . 電力系統自動化,2013,37(5) :99-104.
[13] 倪旭明. 雙 12 脈動特高壓直流輸電系統故障動態特性分析[D]. 廣州:華南理工大學,2011.
[14] 劉洋,李曉華,蔡澤祥. 直流輸電系統換流器接地故障定位[J]. 電力系統自動化,2010,34(8) :86-91.
[15] 許訓煒,王俊生,李林,等. 并聯換流器直流輸電中換流器區故障分析及處理策略[J] . 電力系統自動化,2016,40(19) :101-106.
[16] 張建坡,史茂華,盧亞軍,等. 換相失敗下直流控制參數對送端暫態電壓影響機理分析[J] . 智慧電力,2024,52(3) :71-79.
[17] 索南加樂, 張健康, 焦在濱, 等. 交直流混聯電網交流系統故障特征分析[J] . 高電壓技術,2010,36(6) :1461-1467.
[18] 郝曉弘,黃偉,裴婷婷,等. 基于模塊化多電平換流器的高壓直流系統直流側故障限流技術研究[J]. 全球能源互聯網,2022,5(1) :23-36.
[19] 陳福偉,李朝霞. 全橋型 MMC-HVDC 直流側雙極短路故障保護策略研究[J] . 科技創新與應用,2022,12(36) :77-82.
[20] 姜田貴,謝曄源,郭江艷,等. 一種級聯型電壓源換流器交流側單相接地故障特性分析[J] . 供用電,2015,32(8) :71-76.
[21] 朱旭東,馬宏博,張林,等. 高壓直流輸電線路送端 LCC 換流站交流側故障特性分析[J] . 吉林電力,2021,49(4) :53-56.
[22] 祁歡歡.HVDC 換流器區內故障定位方法研究[D]. 北京:華北電力大學,2013.
[23] MARVASTI F D, MIRZAEI A.A novel method of combined DC and harmonic overcurrent protection for rectifier converters of monopolar HVDCsystems[J].IEEE Transactions on Power Delivery,2018,33(2) :892-900.
[24] 劉磊,林圣,李小鵬,等. 基于電流積分的 HVDC 系統閥短路故障分類與定位方法[J] . 電力系統自動化,2017,41(20) :112-117.
[25] 張海強,林圣,劉磊,等. 基于直流差動保護動作的送端換流器接地故障定位方案[J] . 電網技術,2018,42(8) :2382-2390.
[26] 劉霄涵, 王渝紅, 李興源, 等. 基于 EMD 近似熵和 RBF 神經網絡的換流器故障診斷[J] . 電氣應用,2015,34(13) :94-99.
[27] VENKATESH C , RAO P V . Wavelet-ANN based classification of HVDC converter faults[C]//2016 IEEE 6th International Conference on Power Systems(ICPS),2016 :1-5.
[28] CHEN Tangxian, LI Shuangjie, TUO Zhuxiong, et al.Fault diagnosis for HVDC converter based on support vector machine[C]//The 27th Chinese Control and Decision Conference(CCDC),2015 :6216-6220.
[29] LYU Sizhuo , WEN Jun , ZHOU Siyu , et al .S-transform-based classification of converter faults in HVDC system by support vector machines[J].Applied Mechanics and Materials,2013,347 :1308-1312.
[30] 劉霄涵,王渝紅,胡松伶,等. 基于 SVD-SVM 的 HVDC 換流器故障診斷[J]. 高壓電器,2016,52(10) :86-91.
[31] 李強,陳潛,武霽陽,等. 基于集成學習的高壓直流輸電系統故障診斷[J] . 電力系統保護與控制,2023,51(16) :168-178.
[32] 武霽陽,李強,陳潛,等. 知識圖譜框架下基于深度學習的 HVDC 系統故障辨識[J]. 電力系統保護與控制,2023,51(20) :160-169.
[33] 張崢, 原帥, 時偉光, 等. 基于深度神經網絡的 UHVDC 輸電系統故障診斷[J] . 電網與清潔能源,2024,40(7) :88-94.

 

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