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SVR 线路自动调压器

发布时间：

2020-05-23

来源：

    SVR 线路自动调压器是陕西四方华能电气设备有限公司用于改善电能质量的专利产品。 SVR 线路自动调压器可根据线路电压的状况自动调整有载分接开关的档位实现对变压器变比的变化， 从而保证输出电压稳定在一定范围内。 它可广泛应用于供电距离比较远， 供电负荷大， 电压波动大， 电能质量达不到用电标准的供电线路， 也可用于电压质量不能满足生产需要的工矿企业。

 

  1. 应用领域

（1）农网电力系统

（2）主变不具备有载调压功能的变电站

（3）矿山电力系统

（4）铁路及公路建设现场

（5）水力发电厂 

 

  1. 结构

 SVR线路调压器的共有三部分组成， 自耦式结构的变压器主体， 有载分接开关，智能控制器。

 

  1. 主要特点
  1. 采用自耦式变压器结构，损耗低、效率高；
  2. 电压调节围宽，调压效果明显、调压精度高；
  3. 自动跟踪线路电压变化，调整分接开关档位，实现 调压器自动有载调压；
  4. 能够实时显示线路输出端实时电压、电流、当前档 位、总动次数、日动作次数，设定参数，并可修改设定参数；
  5. 具有优良的控制性能和通信功能，实现了遥测、遥 信、遥调和遥控“四遥"功能；
  6. 采用了独特舗干扰措施,保踐制器正常工作；
  7. 控制器具有最高档、最低档限位保护，防止各种方式下可能出现的误操作，防止分接开关卡死；
  8. 控制器具有欠圧保护、过流保护、日动作次数限制 等曾；
  9. 设备具有RS232通信接口，既可以通过短距离无线 模块实现30~50m间距的监控，同时也可以通过GPRS实现 远程通讯；
  10.  体积小、容量大、重量轻，易于安装；
  11.  具有显著的降耗节能效果；
  12.  性价比高、可靠性高

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干式变压器的运行与维护

2020年干式变压器将主导变压器市场

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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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