防鸟伞裙的设计及其在配电线路中的应用

针对配电线路鸟害问题,对输电线路常用防治鸟害方法的优缺点进行深入分析,结合配电线路特点及其鸟类的生活习性,设计了一种新型防鸟害装置—防鸟伞裙,并在配电线路推广应用。应用结果表明:防鸟伞裙具有驱鸟和防鸟害双重特性,成功解决了配电线路的鸟害隐患,具有良好的工程实用价值。     

220kV主变压器冷却器全停告警原因分析及处理

针对一起 220 kV 强迫油循环风冷式主变压器冷却器全停事故,对故障原因进行分析,提出了提高冷却器工作电压和调整电压监视继电器整定值的改进措施。应用结果表明:该措施稳定了主变压器冷却器的工作电压,消除了导致冷却器全停的事故隐患,确保了主变压器的安全、可靠运行。     

安全汇报多讲点问题好

2009年8月11日,成都双流国际机场停电长达5小时,机场被迫关闭3小时,148个航班被延误,近万名旅客滞留。后经查明,停电由一个开关起火所致。机场以两个线路变压器组的方式供10KV两段母线,为防止其中一个变压器出现故障导致断电,通过联络开关使之连接在一起,此次恰恰是联络开关着火,导致两个供电网络同时瘫痪。这起事故告诉我们,从某个意义上来说：细节决定成败。     

换流变压器差动保护调试软件的开发与应用

针对换流变压器保护调试过程中存在的问题,通过对差动保护调试耗时长、效率低、精度差等原因进行具体分析,开发了一款“换流变压器差动保护测试电流计算软件”。应用结果表明:以软件算法代替人工计算,大大缩短了换流变压器保护调试时间和换流站大修时间,降低了劳动成本,提高了保护调试工作效率,可为全国所有直流换流站换流变压器保护调试提供参考。     

谈加强配电变压器驻厂监造的必要性

针对110kV配电变压器当前存在的质量问题,从设计、原材料组部件及生产工艺控制等方面进行分析,提出了驻厂监造的控制和处理措施,应用结果表明:配电变压器驻厂监造使变压器制造质量问题大幅度降低,节省了返修维护资金,经济和社会效益明显。     

一起换流变压器故障引起直流闭锁的事故分析

针对某换流变电站极I换流变压器充电过程中因励磁涌流持续时间过长,导致换流阀极I VBE系统阀触发信号奇偶校验码错误,两套VBE均故障,极I直流系统闭锁的事故,简要分析VBE系统运行原理,触发字产生的机理,同时以现场故障录波数据为依据,对事故原因进行分析,提出了改进措施。结果表明:引起极I直流系统闭锁的直接原因是现场存在干扰源及变压器剩磁。     

银川市住宅小区用电负荷及线损率连续监测分析

针对银川市住宅小区配电变压器负荷率普遍较低的现状,选取银川三区典型居民住宅小区为监测对象,对住宅小区用电负荷及线损率进行连续监测,通过对监测数据的分析,提出了合理配置住宅小区配电变压器报装容量,优化变压器运行方式,减少变压器损耗及线路损耗的建议。监测结果表明:银川居民住宅小区普遍存在配电变压器设计容量偏大、运行负载率偏低现象。     

配电设备火灾原因与防范对策研究

本文旨在探讨配电设备火灾的主要原因,并提出有效的防范对策。首先强调了配电设备防火工作的重要性,包括确保供电可靠性、保护生产经营安全以及预防人员伤亡和财产损失。分析了当前配电设备火灾事故的常见原因,诸如设备质量和安装问题、监测和维护不足、外部损坏、人为操作错误和防火管理体系缺失。在此基础上,提出了一系列防范对策,包括完善防火设计、加强日常巡查和维护、设置防护装置以及加强人员培训和建立风险管理制度。     

电力变压器降噪措施的研究

变压器是变电站中的主要噪声源,降低变压器产生的噪声是控制变电站噪声的治本措施。减小磁致伸缩、防止铁心机械振动产生的噪声、降低油箱磁屏蔽产生的噪声、降低机械构件振动产生的噪声是变压器降噪的有效措施。实践证明,220 kV油浸风冷式变压器采用这些措施后取得了良好的降噪效果,变压器(包括冷却设备)负载声功率级为90.31 dB(A)、负载声压级为62.90 dB(A),远低于国家标准限值。     

基于向量加权算法优化ELM的变压器故障诊断

针对变压器设备,传统故障诊断方法的准确率与诊断效率难以满足当前的需求。本文提出了一种基于向量加权算法（INFO）优化极限学习机（ELM）的变压器故障诊断算法。在标准测试函数中选择3个测试函数对INFO算法进行寻优性能的测试,并与粒子群优化算法（PSO）、万有引力优化算法（GSA）、正余弦优化算法（SCA）和灰狼优化算法（GWO）进行了对比,经过测试验证INFO算法相较于其他优化算法具有更高的寻优性能。并使用INFO算法对ELM中初始输入权值和偏置进行优化,搭建基于油中溶解气体分析（DGA）的INFO-ELM变压器故障诊断分类模型,并与SVM、ELM、PSO-ELM、SSA-ELM、GWO-ELM故障诊断模型进行对比。结果表明,INFO-ELM故障诊断模型的综合准确率为98.71%,相对于上述对比模型分别提高了21.61%、16.87%、11.65%、10.36%和11.06%,本文提出的INFO-ELM变压器故障诊断模型具有更优良的故障诊断能力。