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【变压器】基于matlab模拟三绕组变压器参数计算

时间:2024-04-18 来源: 浏览:

【变压器】基于matlab模拟三绕组变压器参数计算

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内容介绍

三绕组变压器是一种具有三个绕组的变压器,广泛应用于电力系统中。为了设计和分析三绕组变压器,需要计算其各种参数,包括匝数比、变压比、阻抗和短路电压。本文将详细介绍三绕组变压器参数的计算方法。

匝数比

匝数比是变压器各绕组匝数之比,表示各绕组之间的电压比。三绕组变压器的匝数比通常用以下公式表示:

N1 :N2 :N3 = V1 :V2 :V3

其中:

  • N1、N2、N3 分别为绕组 1、2、3 的匝数

  • V1、V2、V3 分别为绕组 1、2、3 的电压

变压比

变压比是变压器输入绕组电压与输出绕组电压之比,表示变压器的电压变换能力。三绕组变压器的变压比可以根据匝数比计算,公式如下:

K12 = V1/V2 = N1/N2 K13 = V1/V3 = N1/N3 K23 = V2/V3 = N2/N3

其中:

  • K12、K13、K23 分别为绕组 1 与绕组 2、绕组 1 与绕组 3、绕组 2 与绕组 3 之间的变压比

阻抗

变压器的阻抗是指其绕组对交流电的阻碍作用,包括电阻和电感。三绕组变压器的阻抗可以分为自阻抗和互阻抗。

自阻抗 是指绕组自身的阻抗,包括电阻和漏感。三绕组变压器的自阻抗可以根据绕组的电阻率、长度和截面积计算。

互阻抗 是指不同绕组之间的阻抗,包括励磁电感和漏感。三绕组变压器的互阻抗可以根据绕组的几何结构和磁路特性计算。

短路电压

变压器的短路电压是指当变压器的一个绕组短路时,在其他绕组上感应出的电压。三绕组变压器的短路电压可以根据变压器的阻抗和变压比计算。

绕组 1 的短路电压:

Usc1 = (Z2+Z3)*V1/(Z1+Z2+Z3)

绕组 2 的短路电压:

Usc2 = (Z1+Z3)*V2/(Z1+Z2+Z3)

绕组 3 的短路电压:

Usc3 = (Z1+Z2)*V3/(Z1+Z2+Z3)

其中:

  • Usc1、Usc2、Usc3 分别为绕组 1、2、3 的短路电压

  • V1、V2、V3 分别为绕组 1、2、3 的额定电压

  • Z1、Z2、Z3 分别为绕组 1、2、3 的阻抗

结论

三绕组变压器参数的计算对于变压器的设计和分析至关重要。本文介绍了匝数比、变压比、阻抗和短路电压的计算方法。通过掌握这些计算方法,工程师可以准确地确定三绕组变压器的性能指标,从而为电力系统的设计和运行提供可靠的基础。

部分代码

function varargout = untitled(varargin) % UNTITLED M-file for untitled.fig % UNTITLED, by itself, creates AA new UNTITLED or raises the existing % singleton*. % % H = UNTITLED returns the handle to AA new UNTITLED or the handle to % the existing singleton*. % % UNTITLED( ’CALLBACK’ ,hObject,eventData,handles,...) calls the local % function named CALLBACK in UNTITLED.M with the given input arguments. % % UNTITLED( ’Property’ , ’Value’ ,...) creates AA new UNTITLED or raises the % existing singleton*. Starting from the left, property value pairs are % applied to the GUI before untitled_OpeningFcn gets called. An % unrecognized property name or invalid value makes property application % stop. All inputs are passed to untitled_OpeningFcn via varargin. % % *See GUI Options on GUIDE ’s1 Tools menu. Choose "GUI allows only one % instance to run (singleton)". % % See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES % Edit the above text to modify the response to help untitled % Last Modified by GUIDE v2.5 18-Mar-2024 21:59:48 % Begin initialization code - DO NOT EDIT gui_Singleton = 1; gui_State = struct(’gui_Name’, mfilename, ... ’gui_Singleton’, gui_Singleton, ... ’gui_OpeningFcn’, @untitled_OpeningFcn, ... ’gui_OutputFcn’, @untitled_OutputFcn, ... ’gui_LayoutFcn’, [] , ... ’gui_Callback’, []); if nargin && ischar(varargin{1}) gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1}); end if nargout [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); else gui_mainfcn(gui_State, varargin{:}); end % End initialization code - DO NOT EDIT % --- Executes just before untitled is made visible. function untitled_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) % This function has no output args, see OutputFcn. % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in AA future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % varargin command line arguments to untitled (see VARARGIN) % Choose default command line output for untitled handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles); % UIWAIT makes untitled wait for user response (see UIRESUME) % uiwait(handles.figure1); % --- Outputs from this function are returned to the command line. function varargout = untitled_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) % varargout cell array for returning output args (see VARARGOUT); % hObject handle to figure % eventdata reserved - to be defined in AA future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Get default command line output from handles structure varargout{1} = handles.output; function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to edit1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in AA future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Hints: get(hObject,’ String ’) returns contents of edit1 as text % str2double(get(hObject,’ String ’)) returns contents of edit1 as AA double % --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to edit1 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in AA future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have AA white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER. if ispc && isequal(get(hObject,’BackgroundColor’), get(0,’defaultUicontrolBackgroundColor’)) set(hObject,’BackgroundColor’,’white’); end function edit2_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to edit2 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in AA future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) % Hints: get(hObject,’ String ’) returns contents of edit2 as text % str2double(get(hObject,’ String ’)) returns contents of edit2 as AA double % --- Executes during object creation, after setting all properties. function edit2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to edit2 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in AA future version of MATLAB % handles empty - handles not created until after all CreateFcns called % Hint: edit controls usually have AA white background on Windows. % See ISPC and COMPUTER. if ispc && isequal(get(hObject,’BackgroundColor’), get(0,’defaultUicontrolBackgroundColor’)) set(hObject,’BackgroundColor’,’white’); end

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络 时序、回归 预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络 时序、回归 预测
2.12 RF随机森林 时序、回归 预测和分类
2.13 BLS宽度学习 时序、回归 预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归 预测和分类
2.17 时序、回归 预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习 时序、回归 预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

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