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变压器模型 matlab 仿真 参数计算第21卷第1期向秋风,等:利用 MATLAB中 Sim Power System模库时变压器模型的参数计算及其仿真结果比较17其标幺值:R=4.52X10-3,X=0.11.绕组参数22短路仿真实验结果给定R=R=226×10-3,L=L=0.05从图6可以看出,短路损耗为180.1kW,这基2.1空载仿真实验结果本上与实际技术参数相吻合从图3~5可以看出,空载损耗为80.5kW,UB短路仿真实验是以高压侧额定电流为基准(在相位上超前UL约30°,这基本上与实际技术参数=70A),在低压侧进行三相短路仿真,相电压仿真相吻合结果如图7,获得△Um=296kv,其百分比为3△Um/(2Un)=11%.这也与实际技术参数相吻LRHR CA YaC vaseI合wabcV-1POabe三Ullabe554D05QKRoEy3图3变压器空戟仿真实验图32B57121-D3QkI图6变压器短路仿真实验图10y0.0000050010001500200025003000350040图4变压器空载电流00050100150200.25030035040U高压则)图7变压器短路电压论300204.o603doa1201416018020综合空载及短路仿真实验结果,并与实际铭牌技术参数进行了比较,两者是吻合的,迸明本文给出U(高压侧的建模假设是可行的,由此而获得的参数给定方法D, 2是正确的,有效的这给进一步的电力系统仿真研究奠定了基础-1000020040060.080.100120140160180.20图5变压器空载电压参考文献[1] Hanselman D, Littlefield B, Mastering MATLAB6[M]. Beijing空载电流仿真结果如图4,获得lumn=1.39A,leaton其百分比为lam(2)=1.4%.这也与实际技术2李嗟淋,文习山,陈慈堂单相变压器直流偏磁励磁电流仿真分参数相吻合析[]高电压技术,005,31(9):8-10利用MTAB中 iSim Power Syst模库时变压器模型的参数计旧万据做算及其仿真结果比较作者:向秋风,刘启华,王晖, Xiang Qiu-feng, Liu Qi-hua, Wang hui作者单位:长沙理工大学,电气与信息工程学院,湖南,长沙,410076刊名:长沙电力学院学报(自然科学版)英文刊名:JOURNAL OF CHANGSHA UNIVERSITY OF ELECTRIC POWER ( NATURAL SCIENCE)年,卷(期):2006,21(1)被引用次数5次渗考文献(2条)1. Hanselman D; Littlefield B Mastering MaTLab6 20022.李晓萍;文习山;陈慈萓单相变压器直流偏磁励磁电流仿真分析[期刊论文]高电压技术2005(09本文读者也读过(条)1.刘荣林从理想变压器模型反演铁心变压器的等效电路[会议论文]-20032.李晓庆.陈尔奎纪志成. LI Xiao-qing. CHEN Er-kui. JI Zhi- cheng基于 MATLAB单相变压器的仿真建模及特性分析[期刊论文]变压器2005,42(3)引证文献⑤条)1.蓝正升.佟来生.刘宏.毛业军HⅫD1型电力机车辅助系统仿真硏究[期刊论文]铁道机车车辆2008(22.崔芳芳基于 MATLAB的三相变压器励磁涌流仿真分析[期刊论文]安徽电气工程职业技术学院学报2010(1)3.刘中田.罗丽燕.周果.赵会兵激磁涌流的高频信号及对应答器干扰分析[期刊论文]北京交通大学学报2012(5)4刘志林.桂勋.张建成风电并网合闸操作过电压研究[期刊论文]电力科学与工程2011(11)5.顾生杰.任恩恩.田铭兴绕组布置对变压器式可控电抗器谐波抑制的影响[期刊论文]高电压技术2011(8)本文链接http://d.wanfangdata.comcn/periodiCalcsdlxyxb200601004.aspx

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【实例简介】基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型。 首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色 模型、 神经网络以及 神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与 神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。 与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与 神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。 最后，本文采用基于 神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

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