4、电力系统故障电流与电磁力分析

电力系统故障电流与电磁力分析

1. 复杂网络中的阻抗解析

在计算各类网络的故障水平时,对于存在三角形(Delta)连接阻抗的互联网络,需要将其转换为星形(Star)连接才能进行阻抗解析。三角形连接在初始时并非总能轻易识别,但在绘制和简化电路阻抗图时会变得明显。

例如,有一个由五个 11 kV 一次变电站互联的复杂网络(如图 3.9 所示),给定的标幺值(pu)以 100 MVA 为基准。计算指定点的故障水平,步骤如下:
1. 以图形方式表示网络(图 3.10),展示在 100 MVA 基准值下的标幺值。
2. 简化网络,得到图 3.11。此时可发现 4.0、0.5 和 0.25 的阻抗呈三角形连接,需转换为星形连接以进一步简化。
3. 计算星形连接的等效阻抗,公式为:
- (A = \frac{a×b}{a + b + c})
- (B = \frac{b × c}{a + b + c})
- (C = \frac{a×c}{a + b + c})
对于该三角形元素(图 3.12),计算得到 (A = 0.42),(B = 0.21),(C = 0.0263)(图 3.13)。
4. 进一步简化网络,得到图 3.14 和图 3.15。此时 0.42、0.2263 和 8.0 又形成一个三角形连接,再次进行转换(图 3.16)。
5. 持续简化网络,最终得到总标幺电抗为 0.447 pu。
6. 根据公式 (MVAbase / Xpubase) 计算故障 MVA,即 (100 MVA / 0.447 = 223.7 MVA)。
7. 计算三相故障电流:(\frac{223.7}{\sqrt{3

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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