电方面的一些基础概念

电力系统基础:功率概念与谐波分析
本文介绍了电力系统中的基本功率概念,包括有功功率、无功功率和视在功率,以及它们之间的关系和功率因数。此外,还探讨了谐波现象,即非正弦波形对电网的影响,以及基波与谐波的区别。最后,简述了V-I轨迹在分析负载特性中的应用。

目录

1. 前言

2. 有功功率、无功功率、视在功率、功率因素

3. 基波、谐波

4. V-I轨迹


1. 前言

       从网上查了一些关于电方面的基础概念的说明,汇总如下,以备参考。

2. 有功功率、无功功率、视在功率、功率因数

       电源供给负载的电功率有两种;一种是有功功率,一种是无功功率。

       有功功率(active power)是保持用电设备正常运行所需的电功率,也就是将电能转换为其他形式能量(机械能、光能、热能)的电功率。例如:5.5千瓦的电动机就是把5.5千瓦的电能转换为机械能,带动水泵抽水或脱粒机脱粒;各种照明设备将电能转换为光能,供人们生活和工作照明。

       无功功率(reactive power)是用于电路内电场与磁场的交换,并用来在电气设备中建立和维持磁场的电功率。它不对外作功,而是转变为其他形式的能量。凡是有电磁线圈的电气设备,要建立磁场,就要消耗无功功率。例如:40瓦的日光灯,除需40多瓦有功功率(镇流器也需消耗一部分有功功率)来发光外,还需80乏左右的无功功率供镇流器的线圈建立交变磁场用。由于它不对外做功,才被称之为“无功”。

       有功功率计算公式:P = UIcosφ = Scosφ,单位:瓦(W);

       无功功率计算公式:Q = UIsinφ,单位:乏(Var)。

       其中:U为电压;I为电流;cosφ为P/S,即功率因数(Power Factor);S为视在功率(Apparent Power),单位:伏安(VA);φ为电压与电流之间的相位差角。

       从公式中可以看出,视在功率、有功功率、无功功率的单位都是伏安,为了分别区分这3个单位,无功功率使用的是英文无功伏安的缩写,即volt Ampere Reactive,简称乏。

       在视在功率不变的情况下,功率因数越低(φ角越大),有功功率就越小,同时无功功率却越大。功率因数低不但降低了供电设备的有效输出,而且加大了供电设备及线路中的损耗,因此,必须采取并联电容器等补偿无功功率的措施,以提高功率因数。

       [补充说明]

       从发电机和高压输电线供给的无功功率,远远满足不了负荷的需要,所以在电网中要设置一些无功补偿装置来补充无功功率,以保证用户对无功功率的需要,这样用电设备才能在额定电压下工作。这就是电网需要装设无功补偿装置的道理。

       我们再用向量来解释无功补偿这个问题。交流电包括了电流量和电压量,这二位在出门前速度和方向都是一样的。两个人遇见了电炉子这等纯电阻元件,毫不畏惧,携手走过。后来走着走着遇见了电感这个恶人,电流惧怕电感(右手螺旋法则学过哇,电流通过电感线圈产生了磁力),电压表示毫无压力的通过。此时二人就有了差别,电流比电压落后了,表现就是电流滞后,向量图表示上差了一个φ。好吧,此时二人还是向前走,遇见了电容大侠,电压表示惧怕,电流表示毫无压力(电容是通交流阻直流),此时由于电压被电容绊了一下脚,电流顺利的追赶上了电压的步伐,二者的差别缩小。我们的用电设备中,电感类设备很多!比如:每个工厂几乎都有的电动机,它的线圈部分就是纯电感。还有我们常常看见的变压器,甚至是家里的灯管等等。这些用电设备大大的阻碍了电流的步伐,所以大型工厂都要求安装无功补偿设备,其实也就是安装电容,目的是要把电流和电压所差的相位角补回来。

3. 基波、谐波

       当供电线路中的正弦波电压施加在非线性电路上时,电流就变成非正弦波,非正弦电流在电网阻抗上产生压降,会使电压波形也变为非正弦波。非正弦波可用傅立叶级数分解,其中频率与工频相同的分量称为基波,频率大于基波的分量称为谐波。在电力行业中,谐波是指整数倍于工频频率的交流电。我国电网规定工频频率是50 Hz,所以基波频率是50 Hz,这样5次谐波电压(电流)的频率就是250 Hz。

       不同的用电器由于电路设计的不同,产生的谐波也是不同的。因此谐波数据中包含有不同用电器独特的特征。

4. V-I轨迹

       二维的电压-电流(V-I)轨迹法,利用稳态时一个周期的电压电流数据来绘制V-I 轨迹。为避免不同负荷的电压、电流幅度差异对V-I轨迹大小的影响,可以对这两个参数做归一化处理。以归一化后的电压为横坐标,归一化后的电流为纵坐标来绘制负载的V-I曲线。

       不同的负荷拥有不同的轨迹的形状特征。V-I轨迹法主要采纳的形状特征包括曲率、斜率、总面积、左右分区面积、不对称性、相交点、轨迹循环方向以及中间分区的峰值等。点、轨迹循环方向以及中间分区的峰值等。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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