陕西四方华能电气设备有限公司
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调压器，稳压器，变压器三者之间的区别

发布时间：

2021-09-16

来源：

　　对于调压器，稳压器，和变压器三个设备来说，都是工业生活中经常用到的，这三者之就有什么区别呢?

　　调压器：调整电压，输出的电压在一定的范围可以调制;调压器本身具备调制控制中心，在电压变化时自动切换线圈匹配，尽可能做到输出稳定。

　　稳压器：是输出电压稳定的设备。稳压器由调压电路、控制电路、及伺服电机等组成。当输入电压或负载变化时，控制电路进行取样、比较、放大，然后伺服电机转动，使调压器碳刷的位置改变，通过自动调整线圈匝数比，从而保持输出电压的稳定。

　　变压器：和调压器相似，作用差不多;但是和调压器相比较，变压器大部分都是固定电压;按照比例变压，例如380V/220V;如果输入电压低于380V,那么输出电压也就会低于220V。

 

 

       陕西四方华能电气设备有限公司（简称四方华能），是集研发、设计、生产、销售、服务及电力工程总包为一体的高新技术企业，公司具有严格的品质管控、雄厚的技术基础、先进的生产设备，精湛的制造工艺、丰富的项目经验与完善的服务配套。公司与西安交通大学、西北工业大学、西安电子科技大学、陕西电力科学研究院等院所有非常密切的技术交流与合作。

       公司技术研发团队主要由行业资深专家及博士、硕士为核心骨干成员组成。技术研发团队近年来在借鉴国内外先进技术基础上，自主研发，并在特种电力设备、电能质量设备等主要产品上取得重大技术进展，并取得国家专利十余项。

       我公司主要生产110 kV级及以下油浸式变压器、干式变压器、特种变压器、高低压开关柜、箱式变电站及电能质量治理产品等。主要变压器产品系列有SC(B)、SG(B)、SCZ(B)系列产品，SM、SZ系列，立体卷铁芯干油变系列，非晶合金铁心干油变系列，城市轻轨、地铁用牵引整流变压器，多绕组移相整流变压器，斯科特（Scott）变压器，移动车载变电站，电炉变以及其它特种变等；成套系列产品：高低压开关柜、XBW型预装式箱式变电站、ZGS/ZFS 型组合式变压器，开闭所等；电能质量产品：高低线路自动调压器、变电站无功自动补偿装置、电压调节型无功自动补偿装置、柱上无功补偿装置、三相不平衡治理装置等。广泛应用于国家电网、南方电网、地方电力、新能源发电场以及企业用户。

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可控硅交流调压器模块的应用电路介绍

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基于人工神经网络的电力变压器励磁涌流判别

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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