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高低压控制柜和高低压开关柜的区别

发布时间：

2022-07-27

来源：

电气圈

根据国家标准（GB7251、GB14048）中总是把低压开关柜和低压控制柜放在一起讨论，乍一看来似乎两者没有区别，但是其实区别还是很大的，那么高低压控制柜和高低压开关柜有什么区别呢?
开关设备是一级配电设备，主要用于发电、输电、配电和电能转换有关的开关电器以及这些开关电器和相关联的控制、检测、保护及调节设备的组合的通称。也指由这些电器和设备以及相关联的内连接线、辅助件、外壳和支持机构件的组合体。
而控制设备是二级配电设备，主要用来控制受电设备的开关电器以及这些开关电器和相关联的控制、检测、保护及调节设备的组合的通称。也指由这些电器和设备以及相关联的内连接线、辅助件、外壳和支持机构件的组台体。

相关联,开关,高压开关柜,低压抽出式开关柜,GCS型低压抽出式开关柜

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高压开关的种类

如何选用配电变压器

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导读： 值得注意的是，与国际的变压器制造企业相比，内资企业在技术水平上已经完全可以抗衡，目前特变电工、中国西电、保定天威等企业已具备1000kv特高压变压器的生产能力。 　　电网投资拉动变压器需求稳步增长 　　近年来，我国电力需求增长迅速，电网的高速建设拉动了输变电设备的市场需求。变压器作为电力输送的关键电气设备，市场需求也保持了稳步的增长。《2014-2018年中国变压器制造行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》显示，2013年我国变压器行业销售收入为3680.34亿元，同比增长16.07，2005-2013年行业复合增长率为20.76。 　　低端市场产能过剩，面临洗牌 　　我国变压器行业企业数量非常庞大，2013年全行业有1650家企业，其中小企业就有1303家，占了近80的比重。多数小企业技术实力不强，只能生产110以下的低端产品，从而导致中低端变压器市场生产能力严重过剩。据统计，目前国内变压器的产能利用率仅为50。 　　由于中低端产品本身产品附加值低，再加上供求失衡，直接导致价格不断下滑，很多企业已处于亏损的边缘，经营状况堪忧。变压器行业报告分析认为，目前变压器中低端市场上企业鱼目混杂，价格战下一部分企业以放弃质量为代价，这部分企业必将会被市场所淘汰，行业将面临一轮大洗牌。 　　图表：2005-2013年变压器制造行业销售收入及增长率变化情况 　　高端市场空间大，特高压变压器迎市场机遇 　　前几年，我国曾出现高端变压器供不应求的局面，这一局面随着近几年国内企业不断加大产能投入而得到缓解。总体而言，高端市场景气度较高，仍有很大的市场空间。 　　今年6月初，国家能源局已经正式下文批复12条电力外送通道建设，包含8条特高压线路，明确提出线路建设时间表，计划2017年年底前全部投产。初步估算，8条特高压投资额逾1500亿元。包括特高压变压器在内的特高压设备厂商将因此迎来的机遇。 　　从市场格局来看，我国变压器行业呈现金字塔型结构，电压等级越高，技术壁垒就越强，生产厂家越少，垄断程度越高。目前能生产220kV变压器的厂家有30多家;能生产500kV变压器的生产厂家有10余家，主要包括特变电工、中国西电、保定天威、常州东芝变压器有限公司、重庆ABB变压器有限公司等。 　　值得注意的是，与国际的变压器制造企业相比，内资企业在技术水平上已经完全可以抗衡，目前特变电工、中国西电、保定天威等企业已具备1000kv特高压变压器的生产能力。笔者分析认为，特高压变压器新的市场机遇已显现，本土企业将面临更多的机会。

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基于人工神经网络的电力变压器励磁涌流判别陈金莉，于飞，刘喜梅（青岛科技大学信息与控制工程学院，山东青岛266042）的电力变压器励磁涌流及故障电流进行了数字仿真比较了两者在物理特性上的区别。 　　同时利用Matlab中的神经网络工具箱，建立了径向基函数（RBF）神经网络模型，对励磁涌流和短路电流的样本进行训练，并对训练好的神经网络进行测试。结果表明：RBF神经网络可以正确地区分励磁涌流和短路电流。 　　电流差动保护作为变压器主保护有着悠久的历史。但是由于变压器内部磁路的联系，变压器励磁电流成了差动保护不平衡电流的一种来源。 　　大型电力变压器正常运行时的励磁电流通常低于额定电流的1，适当设定差动保护的动作值仍可准确判断变压器的内部故障。电力变压器运行条件复杂，特别是当空载变压器突然合闸时，或者变压器外部短路被切除变压器端电压突然恢复时，暂态励磁电流（即励磁涌流）的大小有时可与短路电流相比拟。变压器差动保护的主要矛盾一直集中在准确鉴别励磁涌流和内部故障电流上。基于电流量的差动保护一般都采用涌流识别方法，在涌流时闭锁差动出口来保证可靠性。这种方法是有效的，但是从变压器励磁涌流鉴别方法的现状看出，由于励磁涌流的复杂性，现有的识别方法都不是非常理想。 　　RBF网络模型结构RBF网络不存在局部极小的问题，它不仅具有全局逼近性能，而且具有佳逼近性能，同时其传递函数的选取。选用RBF网络中常用的高斯函数作为隐层传递函数，以线性传递函数作为输出层传递函数。 　　网络输入输出节点数的确定。对于变压器励磁涌流波形和内部故障波形展开成傅立叶级数后，五次谐波以上的分量很小，一般可以略去。剩下的直流分量及1~5次谐波分量称为特征量。因为不同样本的模值大小差别较大，从傅立叶级数得出的特征量不能直接用于网络的输入。首先要对特征量进行归一化处理。 　　其中Fi为基波分量。 　　将特征量样本F进行归一化处理，去除基波分量Pi后，神经网络的输入样本P共有5项，即因此神经网络共有5个输入节点。由于研究的目的是要识别是励磁涌流还是故障电流，所以只有一个输出节点。在输入为涌流样本时，输出结果为1；输入故障电流样本时，输出结果为0.隐层节点数的确定。在Matlab环境下进行仿真试验时，RBF网络的隐层节点数可以在训练中自动获得佳值，不必事先给定。这样减小了人的主观性，使训练结果更接近优值。 　　在Matlab环境下的仿真试验中，经过12个训练周期达到了误差平方和小于0.001的训练要求。训练过程及结果见。 　　对训练好的RBF神经网络必须进行测试，考察网络的性能。将从仿真模型中得到的没有用于网络训练的样本作为检验网络容错能力、对变压器故障判断能力的测试样本。和分别为变压器发生励磁涌流和发生内部故障时测试样本的输出结果。可以看出，训练后RBF神经网络不仅能快速准确的判断出变压器的励磁涌流状态，闭锁差动保护，保证保护不误动，同时还可以快速识别变压器内部故障状态，保证差动保护不会拒动，从而实现了变压器差动保护准确动作的目的。 　　3结论神经网络用于电力变压器励磁涌流的判别，其优点是发挥了神经网络在非线性模式识别上的优势。训练成功的神经网络在判别变压器空载合闸励磁涌流和内部故障电流时，表现出了极大的优越性，同时神经网络具有较强的泛化能力。仿真结果表明，RBF神经网络不仅训练速度快，还可以实现零误差逼近，对励磁涌流的准确判别有较大的帮助作用。

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