变压器保护高侧过流保护整定原则

本文详细解释了电力系统中电流速断保护的选择原则,包括躲过短路电流、励磁涌流和电动机起动电流,以及保护装置的灵敏度和动作时限设定,确保系统的可靠性和选择性。

电流速断保护的动作电流可按下列两个条件来选择:

(1) 躲过厂用变压器负荷侧母线上短路时流过保护装置的最大短路电流。

动作电流整定为:

Isd=Kk×IDmax (1-1)

式中 Kk——可靠系数, 一般取1.3~1.4;

IDmax——最大运行方式下, 厂用变压器负荷侧母线上三相短路时, 流过保护的最大短路电流。

(2) 躲过厂用变压器空载投入时的励磁涌流。

Isd= (3~5)Ie     (1-2)

式中 Ie ——变压器(保护安装侧) 的额定电流。

按上述两个条件选择其中较大的作为整定值。

保护的灵敏度, 通常按保护安装处发生金属性两相短路时流过保护的最小短路电流来校验, 其灵敏系数不小于2,

Klm=IDmin/Isd     (1-3)

式中 IDmin——在最小运行方式下, 保护装置安装处发生金属性两相短路时流过保护装置的最小短路电流。

其动作判据为:

Imax=max(Ia, Ib, Ic )   (1-4)

Imax>Isd                          (1-5)

式中

Imax: A、 B、 C相电流最大值(A) ;

Isd : 速断动作电流(A) ;

为了保证动作上的选择性, 过电流保护装置的动作电流应躲过接于厂用变压器(电抗器) 或分支线上需要自起动的电动机的最大起动电流之和, 即

Igl= Kk *Kzq* Ie      (3-1)

式中

Kk——可靠系数, 取1.2;

Ie  ——厂用变压器(电抗器) 或分支线上的额定电流;

Kzq——需要自起动的全部电动机在自起动时所引起的过电流倍数。

保护装置的灵敏度

Klm=ID.min/Igl   (3-2)

式中 ID.min——最小运行方式下, 厂用电抗器后或厂用变压器低压侧母线上发生金属性两相短路时, 流过保护装置的最小短路电流。

保护装置的动作时限应与下一级电流保护配合, 即比下一级保护的最大动作时限大一个时限级差, 即

tgl=tmax+Δt(3-3)

式中  tmax ——连接在被保护厂用变压器低压侧母线上的相邻元件保护的最大动作时限;

Δt——时限级差, 取0.5~0.7;

tgl——厂用变压器过电流保护动作时限。

其动作判据为:

Imax >Igl

t>tgl                                                (3-4)

式中

Igl:整定的高压侧过流动作值(A)

tgl  : 整定的高压侧过流动作时间(s)

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调与多目标优化。项目解决了维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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