复杂型网络故障

复杂型网络故障（共8篇）

复杂型网络故障 篇1

0概述

船舶柴油机是船舶动力系统的核心, 其工作状态影响着船舶航行的安全。由于柴油机具有零部件众多、工况复杂、参数多变等特点, 对其进行快速高效的故障诊断能够减少甚至避免相继故障的发生, 提高设备维修质量和效率。随着理论研究的深入和实践经验的积累, 船舶柴油机故障诊断技术逐步向全方位监检测、深入故障机理分析、网络化和智能化迈进, 旨在使数据处理分析和故障识别自动完成, 同时满足诊断工作量小、诊断速度快、正确性高的要求。目前常用的柴油机故障诊断方法中, 人工直接诊断法过于依赖操作人员的经验, 油液分析法价格昂贵、速度慢, 且需要高水平的技术人员, 在实际应用中受到了限制。操作简单速度快的振动分析法, 通过适当信号处理能够降低对外界噪声等干扰的敏感度, 应用较为广泛[1,2,3]。而船舶机舱监测报警系统能够实时提供热力参数数据, 其中包含了故障从生成到发展的重要信息[4]。“状态基维修”概念提出后, 为了减少停机维修时间, 使故障在初始阶段得到正确诊断和处理, 热力参数分析法也得到了深入研究, 对实现智能化故障诊断的意义重大[5]。

机械故障诊断实质上要解决的是模式分类问题[6], 其中有监督分类往往面临着训练样本获取困难的处境, 而由于不同实船在统计学上的母体差异导致相同条件下同一参数仍有差异[4,5], 加之船舶柴油机故障类数未知或各类样本不完整的情况时有发生, 限制了有监督分类的应用。无监督分类也称聚类, 用于解决没有或难以获取先验知识情况下的模式识别问题, 它的一个较严重的缺陷是对随机的数据也总能找到聚类[5], 这严重影响对历史数据中没有的故障 (简称为未知故障) 的识别。

本文中结合复杂网络理论与聚类方法, 以各采样点为节点, 采样点间相似度为有权边, 构造一个加权无向复杂网络模型, 寻找该模型中的社团结构, 即进行样本聚类。以Newman快速社团发现算法的准则函数作为自底向上的层次聚类方法的划分标准, 提出了基于Newman快速算法的船舶柴油机故障诊断方法, 解决了聚类的根本性问题。为了检验算法性能、分析阈值与相似度系数的影响, 采用自主研发的轮机模拟器主机系统故障数据进行试验。该方法具有计算量小和运算时间短且故障诊断准确率高的特点, 能够实现在线故障诊断, 是船舶柴油机故障诊断方法与复杂网络社团发现理论的有效结合, 为船舶柴油机的管理和维修带来便利。

1 网络模型

1.1 网络节点

船舶柴油机中每一时刻各项参数的值形成一个向量形式的样本, 样本值表明柴油机此刻的运行状态。设样本属性数为m, 待聚类样本数目为n。将i时刻采集到的样本视为网络中的节点yi, 节点yi的属性值 (pi1, pi2, …, pim) 即样本中的各项参数的值。故障诊断中样本聚类的目的是将待聚类样本集按故障类型和程度划分成若干个互不相交的类, 同类内各样本尽可能相似, 不同类间样本尽可能不相似[6]。简而言之, 即是将网络中的节点依据其属性进行聚类。

1.2 网络的边权

同配网络中的属性相似的节点互连的概率较高, 而属性相异的节点则正好相反[7], 故障样本聚类显然是针对同配网络的, 因此构建的网络中边的权重应满足属性相似的节点间边权大, 属性相异的节点间边权小这一条件。

用距离的函数来定义样本间的相似度, 按照聚类方法的要求, 经归一化后的样本yi、yj之间的欧式距离越大, 它们之间的相似度wij则应越小[8]。为了避免样本自身的无效合并, 规定wii=0, 定义相似度函数为以下四种。

线性相似度:

反比相似度:

指数相似度:

椭圆相似度:

式中, A为待定相似度系数。

图1为A=1时四种相似度函数的线型。由图1可见, 反比相似度与指数相似度具有强化距离信息的作用, 而椭圆相似度具有弱化距离信息的作用。四种相似度函数包含了弱化、平移、强化和高度强化距离信息的过程, 这对于故障诊断而言已经足够。利用四种相似度函数计算得到非负对称矩阵w, 其元素wij代表了样本yi、yj之间的相似程度, 即节点yi、yj之间的属性相似程度, 因此用w作为网络中边的权重矩阵, 即连接矩阵。

由此构成一个有n个节点, 连接矩阵为w的加权无向网络, 不同状态下样本聚类过程转化为寻找该网络中社团结构———连接稠密的子模块的过程。

2 准则函数

2.1 类间相似度与类内相似度

设n次采样得到的待聚类样本集为Y={y1, y2, …, yn}, Yu、Yv为Y的任意互不相交的子集。

Yu、Yv的类间相似度为

在构建的复杂网络中, 类间相似度表示连接社团Yu、Yv的边在所有边中所占比例。

由于对无向网络有wji=wij, 因此svu=suv。

相应地, Yu的类内相似度定义为

聚类的目标是使 取到最大值, 而 (u≠v) 取到最小值[4]。

2.2 网络划分质量的标准

对于一个给定的同配复杂网络社团结构划分, Newman给出了评判划分质量的标准[9]:

式中, n—为当前划分的社团个数;euv为网络中连接社团Yu、Yv的边在所有边中所占比例。

式 (7) 的物理意义为网络中连接社团内部的边的比例减去在同样社团结构下任意连接这两个社团内节点的边的比例期望值[9]。

2.3 聚类准则函数

由于euv与suv物理意义完全相同, 本文中直接替换, 得到聚类的准则函数为

式中, 分别为此种聚类结果下类内部和类之间的全局性的相似程度的量化, 聚类过程即是将取到max Q的集合合并[4]。复杂网络Newman快速算法中以式 (7) 作为准则函数, 寻找大型网络中的社团结构, 取得了很好的效果[10]。

若样本集Y已经被聚为l类, 合并Yu和Yv两个类后, 准则函数值Q将变为

注意到 , 有

记 , 则合并前后准则函数变化量ΔQuv=Q′-Q。当ΔQuv>0时, 合并Yu和Yv有效[11]。

从全局看任意两类的合并效果, 有评判矩阵

显然ΔQ (l) 为实对称矩阵。

合并满足max (ΔQuv (l) ) ≥0的子集Yu和Yv, 可达到此时的最优解, 即局部最优。若max (ΔQuv (l) ) <0, 说明不再存在有效合并, 分类过程结束。由于对是否合并有一个量的标准, 因此当没有类存在时, ΔQ (l) 中元素均为负, 这就避免了聚类方法总能找到类的情况的发生, 也为未知故障的识别提供了方便。

3 简化策略

3.1 网络稀疏化

对于一个节点数为n、边数为N的网络, 算法的时间复杂度为O (n (N+n) ) , 对于稀疏网络则降为O (n2) , 这决定了聚类方法的计算量。受相似度定义的影响, 节点间相似度为0的情况较少, 得到的网络内边的分布很稠密, 接近于全图。因此, 在聚类前设定边阈值ε1, 将生成的网络稀疏化, 如果wij<ε1, 则令wij=0。

3.2 初始聚类

对于彼此相似度较大的样本, 它们显然是一类的, 每合并一次均要计算ΔQ (l) , 空耗了计算时间。为了降低计算量, 在聚类初期设定初分类阈值ε2, 如果wij>ε2, 则把样本yi、yj聚为同类。在形成的若干个初始类的基础上, 再根据准则函数变化值进行合并。

4 故障诊断流程

Matlab软件以向量和矩阵为数据处理对象, 能够有效处理高维矩阵, 易于编程、调试和修改, 与其他软件的接口也因其应用广泛而变得容易[12]。本文中采用Matlab 6.5进行编程试验。故障诊断流程框图如图2所示。

采集到的样本经过包含了信号预处理、归一化和维数约简等过程的数据预处理流程后, 基于复杂网络Newman快速算法对其进行聚类分析, 以每类的均值作为该类故障下提取的标准特征模式的典型参数值, 再基于复杂网络方法对输入的待识别样本进行故障诊断。

4.1 故障分析流程

设预处理后得到的待分析样本数为n, 每样本维数为m, 故障诊断的初始划分流程如下:步骤1, 输入归一化后的n×m阶样本参数值矩阵p;步骤2, 即设定类标记向量F= (1, 2, …, n) , 计算相似度矩阵w;步骤3, 读入边阈值ε1, w中小于ε1的元素归零;步骤4, 读入初分类阈值ε2, 调整类标记向量F, 使w中大于初分类阈值ε2的元素对应的样本归为同类, 并设得到的初始类数为l;步骤5, 根据F计算l×l阶类间相似度矩阵s (l) ;步骤6, 计算l×l阶准则阵ΔQ (l) , 找出ΔQ (l) 中的最大元素max (ΔQuv (l) ) ;步骤7, 如果max (ΔQuv (l) ) >0, 调整F, 继续, 否则转到步骤9;步骤8, l=l-1, 返回步骤5;步骤9, 输出类标记向量F。

计算过程中若max (ΔQuv (l) ) 不唯一, 可直接选取第一个;由于自身与自身的合并不可能为最优, 所以最大正值不会出现在对角线上, 即不会陷入死循环;每循环取最大值决定了循环数不会大于节点数, 计算量得到有效控制。计算每一类样本均值, 作为该故障模式下的典型参数值, 进行故障模式识别。

4.2 故障模式识别流程

设故障分析流程得到l′个故障特征模式, 提取的典型参数值形成l′×m阶矩阵p—, 故障模式识别过程如下:步骤1, 在典型参数值矩阵p—末添加待识别样本参数向量作为最后一行, 形成新矩阵p′;步骤2, 计算相似度矩阵w′;步骤3, 计算l′+1阶相似度矩阵s′;步骤4, 对a=1, …, l′, 计算ΔQ′a (l′+1) ;步骤5, 找出ΔQ′a (l′+1) 中最大元素对应的a;步骤6, 如果max (ΔQ′a (l′+1) ) >0, 待识别样本处于第a类故障状态, 否则输出“未知故障状态”。

5 应用实例

数据挖掘对现阶段的聚类算法提出了几点要求:准确性高, 时间复杂度小, 稳定性高, 须通过试验来验证算法性能和分析影响因素[10]。在下面的试验中, 算法的试验环境为奔腾M处理器, 主频2.26GHz, 内存512MB, 硬盘容量60GB, 操作系统Windows XP。

5.1 故障模拟实验与样本采集

由于船舶柴油机系统复杂、功率大, 需要大量的试验以获取多种故障样本, 必将耗资巨大。当今的数值模拟技术发展已相当成熟, 因此故障模拟试验的样本采自实验室自主研发的轮机模拟器[13]。以某轮柴油主机系统为例, 机型为MAN B&W6L80MC, 配用两台VTR-564废气涡轮增压器, 标定功率20 600kW, 标定转速93r/min, 气缸数为6, 缸径800mm。通过调速使其达到90%负荷, 点击主机系统界面的“V”符号按钮, 打开相应的故障设置列表, 分别激活6种性能故障和4种异常边界条件依次见表1。

读取10种故障下的热力参数用于故障分析, 其中缸内最高燃烧压力的采集方式对于不同实船情况有差别, 有的通过PMI自动调谐系统直接读取, 也有使用机械、气电或电子示功器在需要时读取。由于机械示功器实时性较差, 同时考虑到通用性和经济性的需要, 本例中假设实船使用电子示功器, 在需要时读取缸内最高燃烧压力。

5.2 故障分析

经预处理后得到的样本参数值矩阵中的参数有:缸内最高燃烧压力pzmax、进气管压力ps、排气管压力pbt、压气机出口压力pk、空冷器压差Δpk、排气管内温度Tbt、压气机出口温度Tk、进气管内温度Ts、空冷器温差ΔTk、增压器转速Ntc。故障1～故障10下各取10组样本得到100×10阶的样本参数值矩阵p, p的列数即为用于故障诊断的热力学参数个数。采用式 (11) 进行平移-极差变换将样本里的参数值归一化。对热力参数X, 设采得的最大数据为p0Xmax, 最小数据为p0Xmin, 则归一化的热力参数为

令A=100, 使用反比相似度函数计算样本间的相似度, 得到一个100个节点、4950条边的加权无向网络。设置边阈值ε1=0.005, 网络边数约简为4332。先设100个样本为100个类, 令初分类阈值ε2=0.1, 得到了20个初始类, 按聚类流程形成的树状图与每步合并找到的max (ΔQuv) , 如图3所示。10种故障下的样本均在合并结束后进行正确归类, 得到的聚类数目不是在合并前预设, 而是由算法自行确定。分别计算每一类下各热力参数的均值, 得到各故障的典型参数见表2。

5.3 故障模式识别

为了同时能够检测算法对未知故障的识别能力, 故障模式识别试验中使用前9种故障下的典型参数对10种故障下的样本做故障模式识别。由于神经网络方法中RBF网络学习与分类速度快, 且在理论上已被证明为前向网络中映射最优, 是一种较经典的人工智能方法, 因此应用RBF网络进行模式识别对照试验。采用Matlab神经网络工具箱中的newpnn函数, spread设置为0.9, 同样以故障分析中的前9种故障的样本作为训练样本, 以10种故障下的样本作为测试样本。记本文中算法为FN, RBF神经网络分类器简记为RBF, 待识别样本与两种方法的运算时间与识别结果见表3。

测试结果表明:本文算法能够在很短的时间 (低于最小采样间隔200ms) 内, 准确进行故障诊断, 由于试验假定故障10没有历史数据, 识别来自于故障10样本得到的max (ΔQ′a (l′+1) ) =-0.033 35<0, 故障10被当作未知故障识别出来, 并没有误判为其他故障。与RBF神经网络分类器相比, 本文中算法速度与之相当, 且能够分辨出历史数据中没有的故障, 完全可以在使用PMI自动调谐系统的基础上, 与监测报警系统相结合, 在参数异常时直接进行在线诊断。

5.4 影响因素试验

整个故障诊断过程中需要人工确定的因素是边阈值、初分类阈值和相似度系数, 并通过试验来验证其选择情况对结果的影响。由于故障数据分析过程与故障模式识别过程本质上是相同的, 因此本文中仅针对故障分析过程进行试验[4]。

5.4.1 阈值对分类正确率的影响

设被正确归类的样本数为nr, 正确率r计算式为

在四种相似度函数中, 令相似度系数A分别等于0.6、100、10和10。为区分边阈值与初分类阈值的影响, 先令边阈值为0, 得到初分类阈值对分类正确率的影响曲线, 如图4所示。初分类阈值达到一定值后, 对反比相似度和指数相似度正确率不再产生影响, 而对椭圆相似度和线性相似度正确率产生影响较大。线性相似度和椭圆相似度并未起到增强信息的作用, 正确率相对较低, 因此应优先考虑反比相似度和指数相似度, 仅在数据相对偏差值较大的系统中为避免运算中“大数吃掉小数”, 使用线性相似度或椭圆相似度, 以下的边阈值影响试验和相似度系数影响试验也只对反比相似度和指数相似度函数进行。

对反比相似度与指数相似度函数, 令相似度系数A分别为100和10, 得出两种函数下相似度矩阵元素范围 (边权范围) 分别为0.004 094 5～0.612 43与2.733 3×10-11～0.938 68, 因此边阈值影响试验中边阈值的测试范围取在0.005～0.900之间。为了避免初分类阈值的影响, 令初分类阈值等于1, 得到边阈值对分类正确率的影响曲线如图5所示。指数相似度下由于取得的边权值较为分散, 分类正确率相比反比相似度对边阈值稳定, 而指数相似度涉及指数运算, 运行时间相对较长。为了保持分类正确率, 边阈值的设定应以不明显影响网络的聚集系数为度[14]。

5.4.2 相似度系数A取值对正确率的影响

本文中取反比相似度系数A为20、50和200, 取指数相似度系数A为2、5、20, 令边阈值为0, 便于与初分类阈值影响试验中的反比相似度系数A取100、指数相似度系数A取10的结果对照, 如图6所示。相似度系数的选定对分类正确率有一定的影响, 对指数相似度影响范围较大, 而对反比相似度影响范围较小。受相似度定义影响是聚类算法中普遍存在的问题, 一般通过分析历史数据来选取合适的相似度系数[8]。而反比相似度由于正确率对阈值变化时比椭圆相似度和线性相似度时稳定, 运算时间比指数相似度短, 且正确率随相似度系数A变化时稳定, 因此在绝大部分情况下都能作为最佳选择, 得到稳定的分类结果, 具有一定的实际应用价值。

6 结论

(1) 通过构建以采样点为节点、以采样点间相似度为边权的复杂网络模型能够将样本模式聚类过程转化为复杂网络社团发现过程。复杂网络社团发现算法不断优化准则函数和运算时间, 结合其优点, 能够使聚类方法更加完善。

(2) 基于复杂网络Newman快速算法的船舶柴油机故障诊断方法准确性高, 速度快, 能够将历史数据中不存在的故障类型作为未知故障识别出来。

网络化软件的复杂网络特性实证 篇2

关键词 网络化软件 复杂性 实证

中图分类号：TP31 文献标识码：A

0引言

计算机和互联网从诞生以来，应用范围一直在迅速扩大。尤其近些年，随着互联网和计算机的普及，已经渗透到了我们生活的方方面面，逐渐改变并在持续改变着人们的生活方式。目前，随着万维网和互联网的不断发展，软件的技术变革也在逐渐加快，软件的网络化趋势日益明显，随着网络技术的进步，网络化应用必将会在未来软件发展上占有重要位置。

1网络化软件的的发展

网络化软件作为互联网环境中的复杂软件系统的抽象，是各种不同的网络信息、网络服务、拓扑结构等共同构成的一种动态的面向服务的计算机典型形态之一。网络化软件更加突出以“用户为中心”的服务理念，让用户可以获得更好的使用体验。

1.1网络化软件的主要特点

随着网络化的不断普及，按需服务和以“用户为中心”的服务理念也越来越被人们重视，整个网络软件的发展看，主要有以下特点：满足个性化和多元化的客户需求是网络软件开发的主要指导方向；在互联网中通过虚拟化的服务来实现开发。从计算机的发展来看，我国现在正是朝着信息时代快速发展的阶段，计算机软件一定会在这个时期取得重要的发展。

1.2网络软件的发展现状

计算机网络的发展历经了从传统的计算机网络控制到现在的计算机系统控制，随着计算机网络的发展，在人们工作、生活中扮演的地位也是越来越重要。目前最受到人们重视的是以网络化、共享化和资源化为主的网络技术，网络化系统的开发是目前形成人网互交的重要基础。

2网络软件技术的复杂性分析

网络化软件本身就具有复杂性的特质，这也是计算机软件工程面临的巨大挑战之一。如何能够更好的管理和控制计算机软件的复杂性并科学的评价软件质量，一直就是我们研究的重要方向。计算机软件与计算机网络的结合越来越广泛，由于网络的复杂性，导致整个对软件复杂性的评估变的更加困难。

网络软件技术本身处在互联网的复杂环境之下，如何有效地描述和刻画计算机网络的组织形式，需找寻并发现其中的规律性，是在新时期计算机网络复杂情况下，有效认识计算机软件的基础。只有通过科学的方法对计算机复杂的人工系统结构特性进行认识，才能有效的控制计算机网络化软件系统的复杂性，进行更好的改进，以及进而创造出更复杂的计算机软件系统。

随着Internet和www的不断发展，彻底改变了传统软件PC的形态，并且在发展的过程中逐渐的融为一体。网络化软件在强调“按需服务”的同时，展现出了网络化软件在多元素中的核心地位。广大用户是整个网络系统中的能动性主体，既是系统的受益者和服务者，也是系统的制造者和个性化需求的提出者，“社会化”体现的网络用户在使用过程中的创新价值。

从生态视角的角度去看，网络软件的复杂性主要是基于不断变化的动态网络环境之下，整个网络软件的设计中，除了要考虑使用性能等必要因素外，还需要考虑文化、经济、政策等其他因素。所以，维持网络化软件的健康要从内部技术因素和外界干扰两个方面入手，是一个不断相互适应改进的变化的过程。在不同的历史时期，不同的外部环境会造就不同的网络化软件的复杂性，针对环境和需求这两方面的不断变化，网络软件在不断的发展、优化并自身完善。

2005年以后，一些针对于复杂网络理论的软件结构复杂性度量方法并相继提出，可以说是在网络软件复杂性研究的理论上做出的很大的进步，对传统的研究方法做出了深化的研究。并且随着网络思维的系统化发展，动力学行为研究开辟了一条不同于传统的研究路线。为网络软件的复杂性研究提供了更多的研究切入点和研究理论，除了对网络软件的复杂性结构进行了研究，还在探索并且建立网络化软件的行为模式、特征与结构的相互作用上，建立起了很多量化的指标研究策略。因此，建立科学合理的研究度量体系，可以更好的设计和评估网络软件的复杂性，从而更好的确保网络软件的发展。

3结论

计算机从诞生以来，计算机网络的发展就为人类的发展带来了革命性的变化。计算机软件工程是计算机网络使用的重要工具之一。从整个网络发展来看，不仅规模巨大，而且各种元素交织在一起，错综复杂。随着网络化软件的用户不断增多和应用领域的日益广泛，使得网络软件面临着越来越大的考验。本文着重对网络化软件进行了研究和分析，笔者相信，在不久的将来，我国的网络化软件一定会取得更大的发展和进步。

参考文献

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[2] 汪北阳. 加权软件网络的建模、分析及其应用[D].武汉大学，2012.32（16）：123-125.

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[4] 秦蕾. 网络化软件的复杂网络特性实证[J].黑龙江科技信息，2013.15（13）：20-24.

复杂型网络故障 篇3

近年频发的大停电事故引起人们对电网安全性的广泛关注[1,2,3,4,5]。统计分析表明,大电网中个别元件故障可能导致其他元件因潮流重新分配而退出运行,最终演化成为雪崩式的大规模连锁故障甚至系统崩溃[1]。作为电网内在固有特征的拓扑结构对连锁故障的发生和系统脆弱性具有重大影响[6,7,8,9,10,11]。因此,构建合理的连锁故障模型,对研究电网结构特性与连锁故障的关联性、降低连锁故障发生概率及减小其影响范围具有重要意义。

目前,基于复杂网络理论研究电力系统结构特性的模型[12],包括运用各种介数[13,14,15,16,17,18,19,20,21]判断故障发生后是否会引起连锁故障和故障后的调整控制两部分。现有的研究更多的是在拓扑结构层面,较少考虑故障后电力系统校正控制手段。文献[14,15]通过减少介数值超过自身容量的节点的路径条数来模拟校正控制,文献[16,18]通过调整线路电抗实现校正控制。文献[16]划分了校正控制的使用范围,认为节点介数如果大于该节点的运行极限,则直接将该节点移除而不进行调整控制。由于文献[14,15,16,18]在连锁故障模拟的过程中均未进行潮流分析,因此其校正控制手段也仅限于拓扑层面,与电力系统实际的校正控制相差较大。事实上,假设电力系统中每条线路的权值或阻抗均可调节并不符合电网的实际情况。而且在移除因故障引起介数过载的节点或线路后,极有可能发生系统过负荷导致的潮流不收敛,甚至引发全网停电事故。而这种事故并不能通过这些文献给出的校正控制手段来改善。虽然文献[19,20]在连锁故障过程中计算了系统潮流,但文献[19]以潮流不收敛作为故障结束标志,未进行校正控制;文献[20]在计算关键线路故障丢失的负荷量时调整发电机出力的目的仅是为了保持功率平衡,没有研究校正控制对连锁故障过程的影响。

针对上述问题,本文建立了基于复杂网络理论计及校正控制的电力系统连锁故障模型。该模型在模拟连锁故障过程中,根据电力系统运行情况,以潮流分布为基础,将基于潮流追踪的负荷削减方法与有功网损最小的最优潮流模型结合,交替计算形成校正控制措施。通过对IEEE 30节点系统进行的仿真计算表明,在连锁故障模拟过程中实施校正控制,可以显著减小连锁故障发生的规模,提高电网防御连锁故障的能力;节点裕度系数和负荷分布对连锁故障的作用会受到校正控制影响。

1 节点的潮流介数和介数容量

在复杂网络理论中,节点介数表征一个节点在电能传输中所起的作用,其初始定义为节点被网络中所有节点之间最短路径经过的次数[13]。结合电力系统的实际,文献[21]提出的节点的潮流介数为:

其中,Bf(n)为节点n的介数;G为发电机节点集合;L为负荷节点集合;B为输电路径集合;n、y和z分别为输电路径Bm的节点、发电机节点和负荷节点;Wy为发电机节点y的权重(有功出力值);Wz为负荷节点z的权重(有功负荷值);Pm(n),y,z为输电路径Bm经过节点n的输电路径有功功率。

由于在校正控制的优化潮流计算中,节点的有功负荷不变,而作为可控变量的发电机有功出力是主要的调节因素。为增大校正控制对节点介数的影响,本文采用的节点潮流介数和介数容量[14]分别为:

其中,Cn为节点n的介数容量;Bf 0(n)为节点n在正常情况(即初始情况)下的介数值;α为节点裕度系数,α≥1。

2 计及校正控制的电力系统连锁故障模拟

本文采用的校正控制手段包括调整发电机出力和负荷削减。

2.1 调整发电机出力的最优潮流模型

发电机出力调节的模型采用以系统有功网损最小的最优潮流模型[22]。具体为:

其中,Pgi、Qgi和Pdj分别为节点i的发电机有功、无功出力和节点j的有功负荷;Pi和Qi分别为节点i的有功和无功注入;Gij和Bij分别为节点i和j之间的互电导和互电纳;Ui为节点i的电压幅值;θij为节点i和j之间的电压相角差;Pgi,max、Pgi,min和Qgi,max、Qgi,min分别为节点i的发电机有功和无功出力的上、下限;Ui,max和Ui,min分别为节点i的电压幅值上、下限;Sl和Sl,max分别为流过线路l的视在功率和载流容量。

用式(4)和式(5)调节发电机出力,能与电网运行调度目标接近,得到更接近实际电力系统的潮流。

2.2 基于潮流追踪的负荷削减方法

大电网中发生的故障被切除后,潮流会发生转移和重新分配。根据故障时退出运行的节点类型的不同,可归结为以下2种情况。

a.发电机节点退出运行。设节点g∈G,Dg为由节点g提供电能的负荷节点组成的集合。当节点g退出运行后,Dg中原本由节点g提供的负荷将转移。

b.联络节点退出运行。设节点n为联络节点,Dn为由通过节点n的输电路径Bn提供电能的负荷节点组成的集合。若节点n退出运行后系统会解列成可运行的孤岛i,则把DI,n定义为在孤岛i中属于Dn的负荷节点组成的集合。无论节点n退出运行后系统是否出现解列,Dn的负荷将发生转移。

由上可见,无论退出运行的是发电机节点还是联络节点都将引起负荷转移,从而可能导致系统产生功率缺额,引起部分线路过载或电压越限。由于潮流大规模转移是导致系统发生连锁故障的主要原因之一,因此如果故障后系统不能正常运行而不得已需要削减负荷时,能根据潮流转移情况削减负荷,就能够快速有效地消除故障蔓延的风险,防止系统因潮流重新分配导致的大停电故障。潮流追踪方法[23]可追踪转移的负荷功率,故可用于负荷削减。文献[24]采用一种基于潮流追踪的直流潮流负荷削减模型。本文考虑到计算精度和时间的平衡,将基于潮流追踪的按比例削减负荷方法与有功网损最小的最优潮流模型相结合,通过交替计算来模拟事故后的校正控制措施。每次削减负荷后,通过最优潮流调整系统的运行方式使其能够回到安全正常状态。负荷削减流程具体步骤如下。

a.运用潮流追踪方法确定通过退出运行的节点的输电路径[21]。

b.根据故障时退出运行的节点类型和系统解列情况,将Dg、Dn或DI,n确定为削负荷区域。如果有多个节点同时退出运行,则将削负荷区域确定为每个退出运行节点的负荷区域的并集。

c.如果负荷削减区域中有负荷,则转到步骤d,否则,将负荷削减区域向外层节点的相邻节点扩展形成新的负荷削减区域,转到步骤d。

d.在负荷削减区域内按比例平均削减负荷。该过程中保持节点负荷的功率因数不变。

e.计算系统的有功网损最小的最优潮流,若潮流收敛,则停止削减负荷;否者,转到步骤c。

上述方法也可用于系统功率有缺额时的负荷削减,只是此时只需计算普通交流潮流。

2.3 计及校正控制的电力系统连锁故障模型

本文建立的计及校正控制的电力系统连锁故障模型如图1所示。其模拟连锁故障的过程如下。

a.用最优潮流确定系统正常运行时各节点的介数和介数容量。

b.随机或有针对性地移除系统中的一个节点。

c.孤岛辨识及形成,平衡孤岛系统功率。若其发电机总出力有余额,则按发电机出力余额占发电机总出力的比例减小各发电机实际出力;否则,按照各发电机旋转备用比例增加各自实际出力。

d.判断功率是否平衡。如果功率平衡,则转步骤e;否则,削减负荷后转步骤e。

e.用基于牛拉法的潮流算法计算交流潮流,若潮流收敛且无线路和电压越限,转到步骤g,否则转步骤f。

f.计算最优潮流,若潮流不收敛,则削减负荷后再计算最优潮流,如此循环直到收敛为止,转步骤g。

g.计算各节点介数值。若存在介数越限节点,转步骤h;否则,统计系统的失负荷量,结束模拟。

h.若计算过最优潮流,则表明不能再减小这些节点的介数值,将其移除后转步骤c;否则,转步骤f。

3 算例分析

本文采用IEEE 30节点系统为测试系统,接线如图2所示[22],系统数据见文献[25,26]。该系统总装机容量为335 MW,总负荷为189.2 MW。计算时最优潮流不收敛时的削负荷比例取为10%。

3.1 校正控制对连锁故障的影响

3.1.1 调整发电机出力对连锁故障的影响

为分析调整发电机出力对连锁故障的影响,用本文方法分2种情况分别计算移除节点2、3、7和23后系统的失负荷量和连锁故障结束时退出运行的节点数。情况1和2在模拟连锁故障校正控制时分别采用交流潮流和网损最小的最优潮流进行计算,2种情况的负荷削减方法相同。情况1和2实际是分别模拟发电机出力不调整和调整2种情况。取α=1.6,2种情况的计算结果如表1所示。

由表1可见,在分别移除节点2和23时,情况1的失负荷量分别为140.10 MW和129.95 MW,大于情况2的失负荷量118.35 MW和61.58 MW,情况1的连锁故障结束后系统退出运行的节点个数分别为17和20,多于情况2退出运行的节点个数9和7。因此,情况2的连锁故障规模较小。在分别移除节点3和7时,情况1的失负荷量分别为155.20 MW和32.80 MW,退出运行的节点个数分别为21和6,而情况2仅分别失去被移除节点及负荷2.40 MW和22.80 MW,没有造成连锁故障的发生,即情况2的故障被抑制。

由上可见,当采用优化潮流进行发电机出力调控后,由于优化配置了发电机功率,使得电能更易就近平衡,从而有效减小了连锁故障发生的规模,甚至抑制了连锁故障的发生。因此连锁故障模拟中应该计及发电机出力调整对连锁故障的影响。

3.1.2 不同削负荷方法对连锁故障的影响

为分析本文负荷削减方法的有效性,对比了2种方法的负荷削减量。方法1采用的是本文基于潮流追踪按比例削减负荷与有功网损最小的最优潮流模型相结合交替求解负荷削减量。方法2是在最优潮流不收敛时,不断按照一定比例切除重载线路两端节点以及达到电压下限限制节点的负荷直到潮流收敛。当负荷削减次数超过一定限制但潮流仍不收敛时,则不再进行调整,并认为大停电发生[22]。

为获得重载线路两端节点以及达到电压下限限制节点,本文以功率平衡后收敛的普通交流潮流为依据。若该潮流此时也不收敛,则随机选择节点进行负荷削减。取负载率大于0.7的线路为重载线路,电压低于0.9 p.u.的节点为低电压节点。削负荷比例为10%。若负荷削减次数超过10次,则认为大停电发生。α取为1.6。用2种方法计算移除节点13、27、28后系统的失负荷量,结果如表2所示。

在表2中,方法1的失负荷量比方法2的小。这是因为方法1能够根据潮流转移情况更有效地削减负荷。例如,在移除节点28后,方法1和2的负荷削减区域分别是{6,7,8}和{6,8,15,21,22,23,24,25,27};都经过3次负荷削减,分别共削减15.84 MW和20.28 MW后最优潮流收敛。此时方法1因无节点介数越限结束计算;而方法2有节点介数越限将继续计算导致最终失负荷119.07 MW。可见,尽管2种方法都采用了相同的最优潮流模型且具有相同的负荷削减次数,但方法1的负荷削减区域更小,负荷削减量更少,还有抑制连锁故障扩大的作用。

3.2 校正控制和节点裕度系数对连锁故障的影响

为分析计及校正控制后,裕度系数α对连锁故障的影响,用本文方法计算α取1.5~3时移除节点22之后造成的系统失负荷量,结果如图3所示。

由图3可见,随着α的增加,系统失负荷量总的趋势是下降的。但值得指出的是,在α增大时,系统的失负荷量在下降过程出现了反弹现象。如图3中,α为2.2时的系统失负荷量大于α为2.1时系统的失负荷量。为分析其原因,分别将这2种情况具体的模拟过程列出如下。

a.α为2.1时移除节点22。经校正控制潮流收敛后节点1、2、3、5、9和10因介数越限被移除,同时造成节点11和21被移除,导致失负荷47.40 MW;经校正控制削减负荷28.14 MW后潮流收敛,系统回到安全状态。其失负荷总量为75.54 MW。

b.α为2.2时移除节点22。经校正控制潮流收敛后节点1、3和9因介数越限被移除,失负荷2.4MW,同时造成节点11被移除;经过校正控制削减负荷15.84 MW后潮流收敛;其后节点2、4、5和16因介数越限被移除,失负荷29.52 MW;经校正控制削减负荷61.66 MW后潮流收敛,系统回到安全状态。其失负荷总量为109.42 MW。

由上可见,在2种事故演化过程中,由于α为2.2时移除节点22后节点2、5、10没有退出运行,尽管失负荷量小,但使校正控制阻止连锁故障继续发展的效果降低。而随后的事故演化却引起故障进一步扩大,导致需要削减更多负荷才能阻止事故发展。因此,在α较小时,有些节点在故障初期就退出运行反而强化了校正控制在故障演化初期的作用,使整个连锁故障的规模减小。所以节点裕度系数对连锁故障的作用会受到校正控制影响。

3.3 校正控制和不同负荷分布对连锁故障的影响

在现有基于复杂网络理论研究电力系统结构特性的文献中,没有讨论计及校正控制在相同网架结构下负荷分布变化对连锁故障的影响。然而校正控制和不同负荷分布都会对连锁故障中潮流转移带来影响,从而影响连锁故障的规模。因此本文分析比较了同一网架结构在计及校正控制时不同负荷分布对连锁故障的影响。

分2种负荷情况计算,负荷情况1如图2所示,负荷情况2为把图2中供区2正常时各节点的负荷减小30%,将其减小的负荷平均分摊到供区1的8个节点中,系统负荷总量不变。2种负荷情况下正常最优潮流在两供区间联络线上传输的有功功率如表3所示。由表3可见,2种负荷情况下,联络线22-10的功率变化较小;其余联络线功率在负荷情况2时均有较大减小。此时,系统在负荷情况1和2下的平均负载率分别为0.3019和0.2938,表明更好地就地平衡了负荷。

用本文的连锁故障模拟方法分别对2种负荷情况逐个模拟各节点故障后系统失负荷量随α的变化情况。结果分别如图4和图5所示(N为节点号)。

由图4可见,在相同网架结构和负荷分布下,连锁故障造成图(a)的失负荷量大多数都在150 MW以上,而在图(b)中只有4个节点被移除时失负荷量超过100 MW。在图5中,图(a)的失负荷量大多数都在100 MW以上,而图(b)中只有2个节点被移除时失负荷量超过100 MW,大多数都在80 MW以下。这表明计及发电机调节作用的校正控制可以明显减小连锁故障的失负荷规模。

由图4和图5可见,在相同网架结构和不同负荷分布下,图4(a)和(b)都分别比图5(a)和(b)的系统失负荷量大。这表明在连锁故障中即使采用相同的校正控制方式,负荷分布均衡情况下系统失负荷量较小。对比图5(a)和图4(b)可见,前者的系统失负荷量大于后者的系统失负荷量,表明即使系统的负荷分布较均衡,但在连锁故障中调节发电机的校正控制措施对减小系统的失负荷量起着显著的作用。

2种负荷情况对连锁故障的影响还可用节点介数累积分布来分析。用本文方法分别对2种负荷情况计算节点介数累积分布,结果如图6所示。

在图6中2种负荷情况的节点介数累积分布均表现出了幂律分布特性。运用最小二乘法对其分布尾部特性进行直线拟合得到的幂指数k分别为-1.45和-1.70。可见,负荷情况1的节点介数累积分布的幂指数较大,表明节点介数分布的非均质性更强,各节点承担的电能传输任务更不均匀。而负荷情况2,由于更好地就地平衡了负荷,使跨区域供电负荷减少,从而使节点介数累积分布的幂指数减小,介数分布相对均匀。由于节点介数分布表现出幂律分布特性[27]是触发大规模停电的诱因[15],因此负荷情况1比负荷情况2更容易发生大规模连锁故障。

综上可见,本文建立的基于复杂网络理论计及校正控制的电力系统连锁故障模型能够较好地模拟负荷分布的变化对连锁故障的影响。

4 结论

复杂型网络故障 篇4

一、故障、复杂对效益的影响

从数据来看, 故障、复杂、组停是主要的非生产时效因素, 3年来, 组停时效下降明显, 但故障和复杂时效却基本没有降低, 甚至出现反复, 主要是随着油田勘探开发的深入, 井深不断增加, 井型也由直井变为定向井、水平井, 井下地质情况越来越复杂, 地层压力系数紊乱情况突出等原因。而一旦出现井下故障和复杂情况, 往往停钻时间比较长, 经济损失大, 严重影响提速提效的效果。以2011年为例, 钻井总时间为1078959小时, 1.43%故障率就是15429小时, 以50钻机定额9万元/天计算, 仅故障时间的定额产值损失就达5786万元。事实上, 处理故障、复杂现象而造成的各类成本则更为巨大, 如以下典型井分析中濮深*井处理故障成本2750万元, 元陆*井包括泥浆损失、钻具工具仪器等直接经济损失在1245万元以上。这说明故障、复杂不但给单井造成巨大经济、时间损失, 甚至能对单位经济效益产生巨大的影响。在当前材料价格、人力成本不断上涨, 市场竞争日趋激烈, 行业赢利空间愈来愈小, 挖潜增效的压力越来越大的情况下, 找出故障、复杂出现的原因, 制订出行之有效的针对性措施, 降低故障、复杂时效, 对油田经济效益的提升有着十分重大意义。

二、故障、复杂发生的主要因素

(一) 故障、复杂典型井分析

1. 塔河TP*井。

塔河TP*井, 在井深2564.16m短起至第2柱时有遇卡显示, 但灌浆管线还未连接上, 当班职工存在侥幸心理未灌浆, 夜班接班后继续起钻, 未灌浆。在起至2345m时遇卡严重, 无法开泵建立循环, 活动钻具无效, 钻具卡死。反复震击无法解卡, 爆炸松扣后, 经多次套铣倒出落鱼482.9m, 后填井侧钻, 钻具埋井1374.03m。钻至原井深2564.16m, 损失时间31.6天, 直接经济损失581.2万元。

塔河TP*井说明一线技术操作人员违反操作规程、管理上有漏洞、执行措施不到位等问题。

2. 濮深*井。

濮深*井, 三开套管试压3168-3170米处漏失, 下入光钻杆挤水泥时, 套管头密封失效, 导致水泥上行将钻杆固住, 被迫填井至2500米, 在2558米处开窗侧钻, 进行三开。从处理事故到恢复原井深 (3188米) 共损失时间40天8小时, 实际支出成本2750万元, 亏损1570万元。

濮深*井说明因关键岗位人员技术素质不高, 造成对井下情况判断失误;套管、套管头存在质量问题;措施不当等问题。

3. 元陆*井。

元陆*井, 钻至井深4546米时短起下, 测油气上窜速度时, 座岗人员发现溢流较晚, 没有采取正确的分段下钻循环排气压井的方法, 而是将全部钻具一次下到井底, 在循环压井过程中, 大量积聚气体同时排出井口, 致使液气分离器泥浆回收管线崩断, 碰撞出火花导致泥浆罐周边着火, 后因井下跨塌控制井喷, 最后填井侧钻。周期损失106天, 包括泥浆损失、钻具工具仪器等直接经济损失1245万元以上。

元陆*井说明部分管理、技术人员对陆相裂缝性、溶洞性气藏, 压力高、气量大、上窜速度快等井控风险认识不足、重视不够, 措施针对性不强、落实不到位;出现溢流后处理不当, 紧急情况下队伍慌乱, 应急处置能力不强;生产组织、执行力不强, 队伍操作技能差。

(二) 故障、复杂发生的主要因素

1. 思想认识不到位。

施工过程中注意力不集中, 对故障复杂的发生预判不及时, 或存在侥幸心理, 一味追求速度, 忽视了对故障复杂的防范, 极易发生故障和复杂情况。

2. 不严格遵守操作规程。

如施工过程中不按规定短起下钻、起下钻速度过快、不按要求通井等。

3. 技术素质和能力不强。

如濮深*井错误判断水泥被挤入套管错断部位, 而没有将钻具起出, 导致钻杆被水泥固住。这都是技术能力不足的重要表现;元陆*井, 井控坐岗、计量制度不落实, 坐岗、计量人员素质低、技能差, 对循环罐液面变化与钻具的关系掌握不清楚。

4. 对突发事件、应急处置能力不强。

如元陆*井在出现紧急情况时, 队伍慌乱, 应急处置不力, 在能够关井的情况下, 没有及时采取关井措施, 控制井口, 导致井内喷空, 使井下更加复杂。

5. 技术管理执行不力, 执行措施不到位。

多个案例中都出现了职工没有严格执行交接班制度;当井上因其他原因没有达到下步工作要求时, 没有果断采取其他措施, 或没有及时向井队干部和上级部门汇报;特殊作业时, 没有干部盯井和技术交底等管理执行不到位现象。

6. 其它客观因素。

客观上也存在着地质条件复杂、地层认识不清;设计与实际不符, 邻井资料不全;甲方指令不及时;关键物资质量有瑕疵等因素。

三、降低故障、复杂时效的相应措施

1.加强工程技术管理, 减少事故发生。

施工前, 加强邻井资料调研, 制定详细的施工方案和措施;施工中, 要严格执行各种操作规程、施工方案和措施, 坚持各级技术例会制度和驻井制度, 重点井公司技术负责人要驻到现场, 针对易塌、易斜、易涌、易漏等问题, 确定应急预案和安全风险级别, 跟踪管理。同时对入井所有工具、钻具进行严格的检查, 杜绝不合格的任何产品入井。

2.严密生产组织, 加强生产衔接。

紧紧抓住生产决策、日常运行、现场组织指挥三个重点, 牢牢把握关键施工环节, 提前做好异常井段、复杂地质条件下的技术准备工作, 并落实到位, 切实做到重点工作超前谋划、常规工作超前运行、存在问题超前处理, 确保优质高效的完成钻井工作任务。

3.强化井控风险意识, 确保井控安全。

从思想上牢固树立由井控事故提炼出的、永远都不能忘记的“井喷就是事故、井喷失控是灾难性事故”的井控警示理念。井喷失控既是安全事故, 又是环境事故, 会导致机毁、人亡、油井报废的严重后果, 不但造成巨大的经济损失, 还可能造成不良的社会和政治影响。石油工程行业要从中真正汲取教训, 树立风险管理意识, 从队伍、管理、技术等各个层面强化风险管理措施, 确保井控安全。

4.切实加强全员培训和应急演练。

要把全员培训和井控应急处置能力培训放在首位, 把倒班培训和取证培训结合起来, 利用好各类培训基地, 发挥实验井场的作用, 切实将培训抓好抓实, 真正提高现场人员岗位操作水平和井控应急处置能力。

5.加强与甲方的协调与沟通。

针对具体情况, 不断优化设计方案、井身结构和技术措施, 减少和避免故障复杂的事件发生。同时, 对重点井、重点工序提前做好生产准备, 减少等措施、仪器、套管、工具的时间, 提高生产时效。

6.加大对故障复杂井的考核力度。

严格量化考核, 通过效益损失与个人利益的挂钩, 促使全体员工特别是重点岗位的员工干部, 牢固树立井下故障复杂是最大的浪费和向井下安全要效益的意识, 做好故障、复杂的预防工作。

四、结论

钻井是一个技术密集型、资金密集型的高风险行业, 故障、复杂对经济效益影响巨大, 关系到提速提效的效果。通过分析, 使我们进一步认清了故障、复杂时效发生的原因和根源, 从而有针对性的加强技术管理, 牢固树立井控风险意识, 强化生产组织沟通衔接, 提高员工技能素养和应急能力, 严格考核兑现, 有效避免和减少故障复杂的发生, 降低故障、复杂时效, 实现管理、技术和安全提速, 推动石油工程管理水平、技术实力和服务能力不断提升, 促进石油工程经济效益的提高。

摘要：钻井是一个技术密集、资金密集的高风险行业, 钻井生产中出现的各类故障复杂情况, 往往停钻时间长, 经济损失大, 故障、复杂对经济效益的影响巨大。文章通过分析钻井故障、复杂时效对经济效益的影响, 剖析典型案例, 找出产生事故、复杂的原因, 提出针对性措施, 抓好生产工序各环节衔节, 降低复杂、故障率, 强化管理、技术和安全提速, 以达到提高效益的目的。

复杂电磁暂态故障自动仿真方法 篇5

数字仿真成本低、灵活, 是分析研究电力系统电磁暂态过程的重要手段, 尤其在过电压防护与绝缘配合、输电线路新型继电保护与故障定位、灵活交流输电、次同步振荡等领域有着广泛的应用。随着硬件运算速度的提升、计算方法的完善、元件模型的丰富, 仿真复杂程度和计算规模均得以大幅提升。另一方面, 在校验保护算法原理、计算线路沿线过电压、优化控制器参数等方面, 针对同一模型下多参数 (故障位置、观测点、故障类型、故障角等) 变化的批量仿真的需求, 显得尤为迫切。

常用的电磁暂态数字仿真工具主要包括自编程序和以EMTP、EMTDC为代表专业仿真软件两大类。自编程序可灵活改动, 对解决单一问题, 可以方便地实现针对不同变量的穷举, 实现批量仿真。然而受规模所限, 难以搭建复杂的模型, 且由于缺乏友好的图形化人机接口, 工程人员难以快速掌握。PSCAD/EMTDC等商业仿真软件界面友好, 模型丰富, 仿真规模大, 且有外部扩展接口, 在电力系统中获得了广泛的应用, 特别是其中的动态调用机制、变参数多次运行等功能, 为参数的寻优提供了方便, 但该功能仅适于集中元件和控制器的参数, 无法应用于线路长度的变化;有学者亦针对免费的ATP-EMTP的变故障类型、故障角、故障电阻的自动运行方法开展研究。因而, 当前所有通用电磁暂态仿真软件仍无法实现输电线路不同故障位置以及沿线观测的批处理仿真, 对于统计沿线电压分布以及测试继保装置的动作特性, 必需手工变更故障位置和观测点, 进行大量重复、单调、耗时的仿真工作, 极大地影响了效率。以下先介绍了PSCAD/EMTDC的运行机制和多运行功能, 在此基础上, 提出一种动态修改线路长度, 动态调用计算内核, 实现交直流电磁暂态计算商业软件包 (PSCAD/EMTDC) 下对线路遍历的批处理仿真原理, 给出具体实现方法及应用实例。

2 PSCAD/EMTDC多次运行功能

2.1 PSCAD/EMTDC简介

PSCAD/EMTDC, 理论基础是基于Dommel网络求解方法及梯形隐式积分离散技术, EMTDC是计算内核, PSCAD是前端用户接口。不但可进行传统电磁暂态仿真, 在直流系统仿真方面更具有绝对的优势。

2.2 多次运行功能

多次运行功能是EMTDC的一大特色, 该功能使得对同一模型, 能够在每次运行中变更单个或多个参量 (如RLC值、控制变量、开关等) , 进行多次仿真, 得到对应的结果文件。可通过以下两种方式实现:

1) 使用Multiple Run组件。

2) 手工定义多次运行变量。每步计算时系统首先检测是否有用户自定义动态元件或外部接口程序, 修正等值注入电流源, 再进行网络求解、结果输出与保存, 完成完整的一仿真时长后, 判断是否为多次运行模型, 如果是, 修正变量, 进行下一次仿真。完整的EMTDC计算流程如图1所示, 以下称之为EMTDC内核。

以一简单例子说明多次运行功能, 系统模型如图2 (a) 所示, 线路发生故障时, 包含多次运行组件的仿真模型如图2 (b) , 在Mulitple Run模块内设定其输出为1维整型变量V1, 变化范围从1到10, 每次递增1, 分别对应于10种不同线路故障类型, 每次仿真记录线路三相电压, 使能端设置为有效, 则系统将自动运行10次, 遍历10种故障, 并记录每次仿真时数据。

可见, 多次运行功极大地提高仿真效率, 对于不同输电线路故障类型, 能够自动实现穷举, 并保存所需结果。遗憾的是, 由于EMTDC的执行过程中, 对输电线路采取的是在仿真前预处理的模式, 使得仿真过程中线路结构、长度均保持不变, 无法利用多次运行这一功能实现线路故障位置的遍历。虽然可通过将线路人为切割为若干段, 在每段连接点放置故障元件, 利用多次运行功能控制每次故障的投入来实现, 如图3所示。然而, 这种离散的切割不能过于精细, 否则将导致模型节点数剧增、开关控制难度加大, 严重耗费机时, 且无法实现沿线电压的观测。

3 PSCAD/EMTDC批处理仿真

由以上分析可知, PSCAD/EMTDC下的分布参数输电线路 (包括架空线、电缆) , 均是在仿真开始前进行预处理的。以架空线为例, 即通过PSCAD将输入的每条线路模型生成后缀名为.tli (架空线) 、.cli (电缆) 的数据文件, 并由名为Tline的线路参数计算程序读入该数据文件经计算得到后缀名为.tlo、.clo的线路参数矩阵, 之后调用EMTDC内核开始仿真计算, 此后过程中, 线路参数均保持不变。传统的仿真线路故障, 采用的是将线路一分为二, 在连接点出放置故障元件来实现, 如图4所示, 通过每次仿真前人为变更两段线路的长度l1、l2, 实现改变故障位置批量仿真。根据本文分析, 如果能找到线路对应的.tli数据文件中的线路长度所在位置, 动态修改其值, 继而调用一次EMTDC的计算内核, 再根据离散化的线路步长分别调整两段线路的长度, 实现变故障位置, 再次调用仿真计算, 如此反复, 就可以实现全线路故障位置的遍历, 同样地, 在连接点处放置电压测量单元, 亦能获得沿线的电压分布。

线路长度参数对应于线路模型生成为后缀名为.tli、.cli数据文件中Line Length (电缆为Cable Length) 一行, 该数据文件为ASCII码格式存储, 可由C++编程实现对两段线路长度的修改。进一步研究发现, 仿真模型连同EMTDC内核被系统编译链接形成可执行文件, 可在命令行窗口直接运行, 按提示输入仿真时是否从快照文件开始、仿真结果是否显示、是否保存、存储文件名等设置。这些人机交互可采用编程直接写屏代替人工输入, 亦可将每次待输入的参数依次逐行写入一文本文件, 利用如下type和管道命令实现:

type 文本文件名 | 仿真模型文件名.exe

每次仿真时, 还需利用程序实现动态修改仿真结果的存储文件名, 可按线路故障位置命名, 便于确定该数据所对应的仿真条件。

4 批处理仿真具体实现流程

1) 在PSCAD/EMTDC平台下搭建完整的系统仿真模型。

2) 确定需遍历的线路, 根据需要在线路分点处放置故障模型或电压测量模块。

3) 运行该仿真模型, 得到线路数据输入文件及该仿真计算模型的可执行内核文件。

4) 读取线路全长, 输入每次线路故障位置的变动步长。

5) 通过程序动态修改待遍历线路的两段线路数据文件中的线路长度, 并调用Tline计算线路参数。

6) 调用EMTDC内核, 更名保存计算结果。

7) 判断该条线是否遍历完成, 若否, 增加位置偏移, 返回步骤 (5) , 若是, 则遍历下一条线路。

8) 判断是否所有待遍历线路均完成, 若完成, 仿真结束。相应的流程图如图5所示。

在VC++ 6.0平台下编程实现步骤 (5) - (8) , 采用字符串函数和文件命令完成对.tli文件中线路长度的修改, 采用system () 函数运行Tline计算程序, 采用type+管道命令的方式实现EMTDC内核的调用。对该程序进行了大量测试, 与多次手动仿真的结果作对比, 表明所提方法可行, 有效。由于本文所提方法未破坏原有EMTDC的内核, 故不影响原有的多次运行功能的实现, 将多次运行功能与本文所提方法结合, 可实现几乎任意线路位置、不同故障类型、不同元件参数下的批处理仿真, 对架空线、电缆以及线缆混联线路都具有良好适用性。

5 应用实例

1) 线缆混联线路重合闸过电压计算。

线缆混联线路由于接线方式复杂, 难以解析过点压倍数, 采用本文所提遍历方法可以得到各情况下的沿线电压分布, 得到最大过电压倍数。

2) 输电线路行波智能测距。

利用本文所提方法能够快速生成不同故障距离、故障过渡电阻、故障角的大量训练样本。

以上的数据记录不仅适用于模拟量, 同样可应用于诸如校验保护动作逻辑、判断绝缘子是否闪络等开关量数据的记录。

6 结论

PSCAD/EMTDC具有友好的操作界面、丰富的元件模型、多样的外部扩展接口, 特别是其自带的Multiple Run组件, 能够改变参数值自动进行多次仿真, 在设计控制器参数、优化控制性能、计算统计过电压等应用时有着重要应用。

PSCAD/EMTDC中的Multiple Run组件不支持输电线路长度的动态改变, 采用本文所提的通过外部程序动态修改原始数据文件中的线路长度参数, 再调用EMTDC的计算内核, 并最终输出结果, 可以实现输电线路全线故障位置、观测点自动遍历以及数据结果的保存。

将PSCAD/EMTDC中自带的Multiple Run组件与本文所提的线路长度遍例方法相结合, 可方便地实现复杂电磁暂态自动、批量仿真, 极大提高效率。

摘要：分析了交直流电磁暂态计算商业软件包的执行流程, 提出了基于C++和PSCAD/EMTDC的联合电磁暂态批处理自动仿真方法。通过动态修改输电线路长度, 逐次调用EMTDC计算内核, 实现输电线路全线故障位置、观测点自动遍历以及数据结果的存储, 给出了完整的程序实现流程。

关键词：电磁暂态,自动仿真,批处理,沿线电压分布,线路遍历,PSCAD/EMTDC

参考文献

[1]司大军, 陈学允, 束洪春.复杂电力系统电磁暂态数字计算关键技术研究[J].电工技术学报2003, (2) .

[2]王庆平, 陈超英, 刘秀玲等.耦合双回线路任意点故障的仿真[J].电力系统自动化

复杂型网络故障 篇6

1.1 复杂网络理论的历史与发展

早在18世纪中期, 而立之年的天才数学家欧拉创作了他最著名的论文——《哥尼斯堡的七座桥》, 开创了网络研究的先河。从此数学中又多了一个新的学科——图论与几何拓扑, 这也标志着数学研究进入了一个崭新的时代, 而欧拉也被誉为图论之父。

在1969年前后, 数学家在原有的图论基础上相处了一种全新的网络构造方法。在这种方法下, 两个节点之间的连边变成了一个根据概率来决定的问题, 根据这一理论, 索洛莫诺夫等数学家建立起了另一个里程碑意义的复杂网络模型——ER随机网络基本模型。随着时代的不断发展, 人们对于复杂网络理论的认识也越来越丰富, 开始向更多的方面探索。在20世纪末至21世纪初的几十年间, 数学家们采用了更多实验的手段来对复杂网络理论进行研究。在不断地试验中研究人员发现, 现实生活中的网络虽然与规则网络和随机网络都有一定的联系, 但却呈现出一种两者不具有的特征性的网络。就好像你发现身边很多朋友的朋友又恰好是你的朋友, 这样就属于一种特征性的网络。根据这一理论, 美国数学家沃特斯教授于1998年提出了有关小世界网络模型的理论, 这一理论实现了规则网络向小世界网络的过度。在进一步的实验探索中, 发现小世界网络在众多领域都是存在的, 比如在细胞中就有小世界理论的体现和分布等。

1.2 复杂网络的交通网络应用研究现状

随着当今社会的不断发展, 人们生活水平不断提高, 交通已经成为了越来越多的人关注的问题, 而交通网络系统也越来越复杂和庞大。有关交通网络的建设和管理需要复杂网络的相关方法, 也就是说复杂网络是一个研究交通网络的工具, 这为复杂网络的进一步研究打下了坚实的基础。有关复杂网络的研究最早源于欧洲, 我国在这方面的研究起步较晚, 但随着我国经济的飞速发展, 有关复杂网络的研究已经得到了越来越多的重视。而城市交通网络作为交通系统的重要部分, 其相关理论越来越丰富、发展也越来越迅速。

交通网络是一个复杂的、综合性的网络, 需要与其它很多学科产生交集, 在使用复杂网络研究城市交通网络方面需要考虑到地理、生态、人文等多方面的因素。交通网络的研究初期, 一些学者根据地理分布的相关内容, 并结合地理学的相关方法发现了早期城市交通网络存在分形结构和自发性等方便的特点。随着复杂网络的应用, 结合前人的研究成果, 如今的研究人员开始从更本质的方面来研究城市交通网络, 通过对偶法和原始法两种研究方法, 开始对城市街道节点分布、街道是否有交叉关系等方面来对城市交通网络进行研究, 从而获得了更全面、准确、系统的数据。

2 城市交通网络研究现状

城市交通系统是一个复杂的开放性系统, 这个系统主要是由管理系统、道路系统以及流量系统3个部分组成。城市交通网络有城市道路上的各个交叉路口以及街道组成, 在这里, 每个交叉路口相当于一个节点, 而每条街道则相当于边, 通过这样的类比将城市的交通变成了一个复杂加权网络。

下面两幅图分别是上海和北京的城市交通系统结构图。现在, 复杂网络在城市交通的应用已经受到了广泛的关注, 通过类比的方法将城市交通变成抽象的复杂网络, 对其进行更精确的分析和研究已经成为了一个新课题。

由于城市交通系统有众多的因素存在, 因此构成了一个庞大的城市交通系统。而复杂网络是研究复杂系统的一个主要研究手段, 因此将复杂网络应用在城市交通网络上能够让两者之间形成互补, 让复杂性网络的优势能够充分发挥, 这样就成为了复杂网络在城市交通网络应用上的一个主要原因。在国外很多科学家通过复杂网络与其它网络系统的结合进行了长时间的研究, 并取得了多方面的突破, 但在城市交通方面还很少有人进行研究。

3 未来研究主题

虽然城市网络简化了城市交通网络很多方面, 并且为城市的管理和建设带来了很大的方便。如今城市的不断发展和扩充, 城市交通网络也变得越来越复杂, 需要掌握的知识和技术越来越多。因此, 在交通的网络复杂性的问题上要注意对结构、时空、流量等多方面的变化, 随着复杂网络在城市交通网络上的不断发展和改进, 城市交通网络会越来越完善和进步, 研究的重点也会做出相应的调整。在笔者看来, 今后的研究主题可能主要围绕在以下几个方面。

3.1 城市交通网络中Hub点的确定

早先的城市交通网络中对于城市安全方面没有足够的重视, 但经过美国“911事件”之后, 国家和城市安全已经引起了人们的高度重视。利用复杂网络的一些技术在恐怖袭击之前进行及时的预防和保护成为了城市交通网络中的重要部分。

要从事这方面的研究和探索首先要在网络中寻找Hub点, 也即是关键地点。这些地点是城市交通网络操作中的难点, 也是进行城市交通安全的前提条件。对城市交通中Hub点的确定能够有效地预防恐怖袭击的发生, 同时也能够为网络交通设计提供足够的便利。在Hub点的确定方面的研究我国已经有了一定的成绩, 接下来需要让Hub点和城市交通网络更加明确和平衡, 使Hub点的确定更加准确。

3.2 平衡城市交通网络时空分布

城市交通网络的另一个难点在于时空分布的变化。由于城市处于不断的变化当中, 因此城市交通网络在时间和空间上都存在很大的变化, 而现如今的城市交通网络必须要及时准确地记录下这些变化, 这样才能够及时、有效地反应城市的情况。此外, 根据及时、准确的城市交通网络, 可以对城市未来的发展进行准确的规划, 为城市未来规划提供了充足的依据和参考。通过这样让未来城市交通在时空分布上更加合理。

3.3 有效预防交通堵塞

随着城市车辆的不断增多, 城市中交通堵塞的现象越来越严重, 而交通堵塞会为城市的居民出行造成很多不便, 不仅大大降低了道路的运输效率, 更有可能对人身和车辆安全造成危害。因此如何有效地预防交通堵塞已经成为了城市交通网络的一个首要问题。

城市交通堵塞的产生主要是由3个方面造成的:①暂时路障, 由于城市的道路需要定期的进行护理和施工, 因此会造成个别路段不能通车, 通过城市交通网络能够对相关路段的施工进行提前规划, 这样就能有效地减少施工路段的拥堵现象;②永久能力瓶颈, 这主要是由于道路的运输能力不足造成的, 通过城市交通网络对这些地方进行及时客观的评估, 并对其进行相应的拓宽等;③随机波动, 随机波动主要受到一些不确定因素的影响, 可能会在某一特定时间和特定地点出现拥堵的现象, 通过城市交通网络能够对这些地点的拥堵情况作出及时反馈, 这样能够让交通部门及时的采取应对措施。

3.4 城市交通网络稳定性与可靠性

城市交通网络由于具有重要的价值, 一旦出现混乱就会造成严重的后果, 因此对可靠性和稳定性都有很高的要求。城市交通网络一旦出现失效的现象, 就会给其它网络系统造成巨大的压力, 最终会对整个城市网络造成破坏。所以, 首先, 在城市交通网络上要不断进行更新和检查, 保证其稳定的运行;其次, 要提前制定周全的方案, 一旦出现城市交通网络混乱的情况能够迅速进行补救, 让损失降到最低。

4 结语

21世纪是一个信息爆炸的世纪, 只有复杂性的学科才能够全面快速地发展, 而城市交通网络结构在新世纪的发展也一定要与时俱进, 充分地融合其它学科的相关内容, 在理论上要做到对城市交通网络进行更全面和深入的探索。更好地提高城市交通的承载能力, 让交通资源的利用达到最大化, 让我国的城市化建设更加的合理、有效, 也能够进一步促进城市的发展。

摘要：通过对复杂网络理论的发展以及现状进行阐述, 详细说明了复杂网络的发展历史及其在当今社会城市交通网络方面的应用;通过对城市交通网络的相关描述指出了城市交通网络的特点, 例举了相关研究成果, 并对今后复杂城市交通网络在城市交通网络中的研究主题进行了展望和总结。

关键词：复杂网络,城市交通网络,研究主题

参考文献

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复杂型网络故障 篇7

1故障情况介绍

某220 k V变电站35 k V部分,中性点采用经过消弧线圈接地方式,Ⅰ,Ⅱ线均配置有典型35 k V出线三段式过电流保护,两线的电流互感器(TA)变比均为600/5,具体变电站保护配置及接线图如图1所示。

(1) 故障过程 :初期I线A相接地故障 , 此时可运行2小时。 由于B相、C相电压的升高,Ⅱ线绝缘水平下降,发生C相接地故障。 此时发生不同线路异名相两点接地故障, 第一次只有Ⅰ线保护A相动作跳闸。 此过程结束后,系统又转化为Ⅱ线的C相单相接地状态,故障电流骤减。 一分钟后,Ⅱ线的B相被击穿造成Ⅱ线BC相间故障(真正的相间故障)引发Ⅱ开关保护跳闸。

(2) 保护动作情况:

第一次故障,05:14,35 k V Ⅰ,Ⅱ两线异名相故障。 Ⅰ开关保护动作跳闸, 但Ⅱ开关保护仅启动却未动作跳闸;

第二次故障,05:15,35 k VⅡ线相间故障, 保护动作跳闸。

为了更好地说明故障发展历程, 做出保护动作时序,如图2所示。

故障电流录波记录如图3—5所示。

从图3、 图4看,05:14,35 k V Ⅰ开关保护动作跳闸,35 k V Ⅱ保护未动作跳闸。

(3) Ⅰ保护定值:过流I段2352 A,0 s。 波形A相电流幅值40×120/1.414=3400 A。 过流I段动作,正确。

(4) Ⅱ保护定值: 过流I段2880 A,0 s。 波形的C相电流幅值为32×120/1.414=2710 A。 过流Ⅰ段不动作, 正确。

(5) 结合图3、 图4的波形中2条线路故障电流及小电流系统故障电压理论分析可知: Ⅰ线A相接地,引起35 k V系统B相、C相两相母线电压升高至线电压,结果导致Ⅱ线的C相电缆接头击穿接地。 即I线A相接地、 Ⅱ线的C相接地造成了35 k V系统中产生了A相、C相两相故障。 但35 k V I开关保护中只有A相电流且达到Ⅰ段动作值而跳闸; Ⅱ开关保护C相电流没有达到Ⅰ段动作值只有启动状态。

图5显示Ⅱ线C相一直处于接地状态,B相电缆接头由于承受不了长期线电压而击穿, 导致Ⅱ线BC相间故障。 第二次故障为Ⅱ线BC相间故障故障,Ⅱ线保护正确动作直接切除了故障。

2疑问

(1) 正常情况下,同一线路相间故障,两故障相故障电流应相同。 不同线路异名相两点接地故障时,两故障相故障电流不同是否合理;

(2) 中性点经消弧线圈接地, 对故障点是否注入电感电流,其对两故障相的故障电流是如何影响的;

(3) 本次异地异名相故障, 故障线路并未同时跳闸,动作行为是否正确,定值设定是否合理;

(4) 中性点其他接地方式时, 不同线路异名相接地故障时,故障电流及保护动作行为如何。

3不同接地方式故障电流流向分析

系统中广泛应用的中性点非有效接地系统分为2类:中性点不接地系统,中性点经消弧线圈接地系统。 如图6所示。当1G断开时,图示为中性点不接地系统; 当1G闭合时,图示为中性点经消弧线圈接地系统。

3.1系统单点接地电流流向

假定线路L1发生B接地故障,且1G打开,此时, 全网电容电流均流入惟一的接地点, 并通过系统中性点与其他支路构成回路, 电流流向由图6的实心箭头构成;当1G闭合时,接地点不仅流入全网的电容电流, 而且增加流入了一个补偿的电感电流, 电感电流如图6的空心箭头所示。

3.2系统两点接地情况电流流向

如图7所示。 假定线路L1发生B接地故障,线路L2由于A相 、C相电压升高 ,C相绝缘击穿 ,形成两点接地。 当1G打开时,线路L1的接地点与线路L2的接地点构成唯一通路,L1线B相电流与L2线C相电流大小相等方向相反,电流流向由图7实心箭头构成;当1G闭合时,中性点也向地注入电流,相当于L1线B相与L2线C相相间短路经由消弧线圈回到系统中性点, 电流流向由图7空心箭头构成。

从上分析可见,中性点不接地时,异名故障相中的故障电流始终相等。 中性点经过消弧线圈接地时,由于中性点向共同的接地点注入了电感电流,这对于其中一条故障线为助增电流,对于另一条故障线为汲出电流,造成了2故障电流存在差异。

4异名相两点接地故障数学模型及求解

4.1异名相两点接地故障数学模型

同一母线引出的两条线路上异地不同名相两点接地如图8所示。 虽然异地不同名相发生两点接地, 对于线路来说, 相当于单相接地短路,L1线路的零序电流为L2于是故障线路的压降分别为

当中性点电压为觶UN、中性点电流为觶IL时,则:

式(1)中:ZM1为系统侧阻抗;为B相、C相的电源电动势。

4.2电路叠加原理求解

为了求解方便,将图8的故障电路等效,如图9所示, 分别以B相电源电动势和C相电源电动势单独作用,最后叠加求解。

假定ZB=ZM1+(1+K)Z1l1,ZC=ZM1+(1+K)Z1l2,则求解方程为:

进一步的话,由于因此B相、C相的故障电流差值为:

ZC,ZB均为线路 阻抗角70° , 由于ZB旋转了240°角,ZC与ZB之差的模值恒不等于0。 可见由于中性点电抗补偿电流的分流注入作用, 一个故障相的故障电流得到增强,另一故障相的故障电流则减小了,相当于汲出作用。

5结束语

(1) 经理论分析,中性点经消弧线圈接地系统 ,不同线路异名相两点接地故障时, 无论故障点位置在保护区内何处,两故障相的故障电流恒不相等。

(2) 故障时, 中性点经大地回路向两故障线路注入感性补偿电流,对于一条故障线路起增益作用,另一条则起汲出作用。 35 k V线路一般采用三段式过电流保护,此时增益作用故障线路更易动作,汲出作用故障线路有很大可能因低于动作阀值而不动作。 本文故障范例保护动作过程正确,符合实际现场故障情况。

(3) 小电流接地系统中性点不接地 ,发生不同线路异名相两点接地故障, 由于两故障相故障电流恒相等,两故障线路三段式过电流保护必定同时动作。

(4) 不同线路异名相两点接地故障时 , 现场保护运行工作人员对保护动作行为分析, 首先应考虑到小电流系统中性点接地方式。

摘要：小电流接地系统单相接地故障引发不同线路异名相两点接地故障问题大量存在。经消弧线圈接地系统异名相两点接地故障时,由于中性点电流不平衡注入的影响,两故障线路异名故障相电流存在偏差,保护无法准确跳开2条故障线。文章基于电路叠加定理,从理论上推导了偏差计算公式及产生原因,结合现场录波波形,从理论上分析验证了35kV线路保护的正确动作行为。进一步扩展分析了其他中性点接地方式,发生异地异名相接地故障时,故障定位及保护动作行为判别时应注意的问题,为异名相异地两点接地故障的保护动作行为分析提供经验参考。

关键词：小电流接地系统,消弧线圈,线路保护

参考文献

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复杂型网络故障 篇8

关键词：整流桥,仿真,实验电路,故障诊断

1 引言

电力电子装置已经和当今工业生产及日常生活密不可分, 电力电子整流、逆变、变频调速的质量直接关系着电力和电器产品的质量。因此, 对电力电子的电路拓扑、性能及故障状态进行研究, 具有重要的实际意义。

本文以电力电子中的大功率整流电路为研究背景, 选取相控整流中应用较广泛、结构较为复杂、性能良好的双桥串联12脉波电路为研究对象。通过对其进行理论分析、仿真分析来掌握电路的结构, 通过在DJDK-1型实验平台上的创新型设计来完成电路的实验, 并提取到相关的实验波形和数据。最后通过仿真和实验对其故障模式进行了概要分析, 提出了避免故障和诊断故障的方法。

2 电路分析

图1所为双桥串联12脉波电路图。该电路主要包括三相交流电源、整流变压器、两组串联的全控晶闸管整流桥及其脉冲触发装置、负载等。变压器一次侧接Y形绕组, 二次侧绕组a1、b1、c1和a2、b2、c2分别采用Y形和△形联结, 构成相位差30°的两组电压。整流电路负载两端输出的直流电压ud, 晶闸管在图1中按各自导通的顺序进行排列。在每个交流电源周期时间内脉动12次, 形成12脉波的整流电路。而变压器二次绕组△联结的绕组匝数为Y联结绕组绕组匝数的倍, 这就使得两组整流桥的输入端线电压相等[1]。

根据电路结构, 直流输出电压平均值为

其中α为控制晶闸管导通的触发脉冲移向角。输入电流谐波次数为12k±1, 其幅值与次数成反比降低[2]。输出电压谐波次数为12k, (k=0, 1, 2…) 。

3 电路仿真

在Matlab软件的Simulink仿真平台中对电路进行仿真, 仿真电路图如图2所示。

根据实验需要设置三相交流电压源参数:三相交流电压源的相电压幅值设为220V, 经过整流变压器降压之后供给整流桥58V的三相线电压。频率50Hz, 相位分别为0°、120°、240°;晶闸管参数使用默认值;RLC负载参数设置:R取200Ω, L取0H, C取inf;触发脉冲频率为50Hz, 脉冲的宽度取25 degrees, 本设计采用宽触发脉冲[3]。模型中Scope1、Scope2分别用于测量ud、id波形;Scope3、Scope4用于测量并比较晶闸管的波形。图3所示为当移向角分别取0°和30°时电路仿真的输出电压波形。

4 实验方案设计

DJDK-1实验平台是用于电力电子技术及电机控制方面的基础电路实验装置, 但它不具备专门用于双桥12脉波的电力电子设计挂件, 尤其是没有专用的整流变压器挂件, 因此需要利用实验平台具有的挂件进行电路的设计。具体思路是由两组不同变比的变压器分别结成Y形和△形的连接方式, 通过调整原边三相电源电压幅值来使两组变压器副边输出相近的电压值, 从而模拟整流变的输出。

本文拟采用两组用于三相全控桥的电路挂件进行串联12脉波整流桥的设计。挂件选择为:DJK01 (电源控制屏) 、DJK02 (晶闸管主电路) 、DJK02-1 (三相晶闸管触发电路) 、DJK04 (控制信号屏) 、DJK10 (变压器) 、D42 (电阻负载) 等。

具体的实验方法为:

(1) 两台实验装置的DJK01挂件分别接到各自对应的芯式变压器挂件DJK10上。DJK01的电源电压幅值有200V和240V两档。DJK10绕组原始匝数比 (芯式变压器变比) 为:4∶2∶1。

第一组DJK01取电源电压200V, 接4:2的变压器绕组, 即原边线电压为200V, 相电压为115.5V;副边线电压为100V, 相电压为57.7V。

第二组DJK01取电源电压240V, 接4:1的变压器绕组, 即原边线电压为240V, 相电压为138.6V;副边线电压为103.9V, 相电压为59.9V。

由以上关系可以确定:无论对于线电压还是相电压, 在变压器二次侧均有U1≈U2, 满足整流条件。

(2) 分别将两组实验装置的DJK02晶闸管主电路挂件用导线连接成连接为三相全控桥整流电路。

将DJK02-1“三相同步信号输入”端接入DJK02的“三相同步信号输出”端;将DJK02-1面板上“触发脉冲输出”端接入“触发脉冲输入”端, 使触发脉冲加到正反桥功放的输入端。打开DJK02-1电源开关, 拨动“触发脉冲指示”开关调为“宽”脉冲。

(3) 两组整流桥的DJK02-1挂件分别接DJK04挂件进行触发脉冲的给定和调节。

当整个电路工作在移相角为0°时, 第一组副边绕组Y联结的整流桥给0°的触发脉冲;第二组副边绕组△联结的整流桥给30°的触发脉冲。如果增大电路移相角, 则在以上两组整流桥的脉冲给定基础上各增加相应的度数。

(4) 将两组整流桥串联连接, 第一组桥的共阴极端接电阻负载的一极, 第二组桥的共阳极端接电阻负载的另一极。

连接好的部分实验电路如图4所示。由于需要两台实验装置同时参与工作, 因此图4所示仅为其中一组整流桥挂件的连接情况。图中实验台顶端的两根导线所连接的即为对应的另一组整流桥电路。

打开电源和相应的开关按钮, 使实验电路处于工作状态, 用示波器记录输出电压波形。图5所示为移向角分别取0°和30°时实验电路的输出电压波形。

由图5可以看出, 电路在一个周期20ms产生12个脉动的波峰, 与理论分析及仿真的结果基本一致。从以上波形可以看出串联12脉波整流电路的整流效果良好, 输出直流电压纹波较小。由于两组变压器副边线电压不能做到完全相等, 因此实验波形含有微量的误差, 但并不影响实验波形的脉动规律及进一步的分析结果。

5 电路故障分析

电力电子电路的主要故障为电路的晶闸管的通断故障, 尤其是断路故障[4]。本文主要讨论串联12脉波电路的晶闸管的异常断路故障。如移向角取α=0°时12只晶闸管中的一只晶闸管断路时, 负载端输出电压波形就会发生相应的畸变[5]。图6所示为电路在晶闸管V1发生断路故障时输出直流脉动电压的仿真和实验波形。

由图6可知, 电路虽然处于故障模式, 但是仍然有输出, 只是输入波形发生畸变, 而且经过仿真和实验发现, 12只晶闸管中每只单独故障的情况下输出电压波形的形状规律都一样, 只是一些方面的波形参数不一样, 可以根据这些参数进行波形分析, 来判别故障模式, 从而达到故障诊断的目的。在此仅以电路正常、V1断路、V2断路三种情况为例进行故障诊断分析。根据仿真和实验的波形及其相关数据, 可以捕捉到关于电路输出波形的以下故障信息。

(1) 电压畸变:0是, 1否, 1否;

(2) 波峰数目:12, 8, 8;

(3) 波谷电压:0, 1/2Ud, 1/2Ud;

(4) 畸变时刻:0/T, 1/12T, 2/12T;

(5) 波谷时刻:0/T, 3/12T, 4/12T;

以上采集到的数据即可作为电路的故障样本数据。将每一种故障的波形特征规律按照以上方式采集出故障数据, 并以此作为标准样本, 便可在电路发生故障的时候能够对其进行实时全面的元件故障诊断。

6 总结

本文以比较复杂的双桥串联12脉波整流电路为研究对象, 利用Matlab仿真平台和DJDK-1实验平台进行了该电力电子复杂电路的仿真和实验分析。并针对电路最容易出现的故障问题进行了详细探讨, 提出了基于波形分析的方法来解决电路的元件故障问题。对于实际的生产和教学实验具有一定的实用价值。

参考文献

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