Jakson jakaumansiirtojen kuormituksen ominaisuuksien arviointi ja analyysi

Kenttä: Transformerianalyysi

China

Syvällinen analyysi ja keskeiset huomioonotettavat tekijät kuorman ominaisuusarvioinnissa

Kuorman ominaisuusarviointi on jakautujan muuntajan suunnittelun kulmakivi, joka vaikuttaa suoraan kapasiteettivalintaan, häviöjen jakautumiseen, lämpötilan nousun hallintaan ja toiminnalliseen taloudellisuuteen. Arviointia on tehtävä kolmelta ulottuvuudelta: kuormatyypin, aikadynaamisen ja ympäristön kytkentän näkökulmasta, ja siihen perustuu tarkka malli oikean käytännön toimintaolosuhteisiin.

1. Tarkka kuormatyyppien analyysi

Luokittelu ja ominaisuudet

Asuinrakennuskulut: Dominoiduilla valaistuksella ja kotitalousteknologialla, päivittäisellä kuoraviivalla kaksipääteinen (aamu- ja ilta-aika) ja matala vuosittainen kuormatekijä (noin 30%–40%).
Teolliset kulut: Luokiteltu jatkuvaksi (esim. terästehtaat), epäsäännölliseksi (esim. puusepänosa) ja iskukulut (esim. sähkökaariuunet), jotka vaativat huomiota harmonioihin, jännitteen vaihteluun ja syöttövirtaan.
Kaupalliset kulut: Kuten ostoskeskus ja tietokeskukset, karakterisoitu vuodenaikojen vaihtelulla (esim. kesäilmaus) ja epälineaarilla ominaisuuksilla (esim. UPS, taajuusmuunnin).

Kuorman mallintaminen

Käytä ekvivalenttien piirien malleja tai mitattuja datan sopivuuden avulla kvantifioimaan tehokkuustekijä (PF), harmoninen sisältö (esim. THDi) ja kuorman vaihtelu.

2. Dynaaminen analyysi aikadimension läpi

Päivittäinen kuormaviiva

Perustuu kenttäseurantaan tai standardiviivoihin (esim. IEEE), korostaa huippu- ja alakulmaperioikkoja ja niiden kestoja.
Esimerkki: Teollisen alueen päivittäinen viiva paljastaa kaksipään 10:00–12:00 ja 18:00–20:00 välillä, yöllinen kuormatekijä alle 20%.

Vuoden kuormaviiva

Ottaa huomioon vuodenaikavaihtelut (esim. kesärauhoitus, talviset lämmityskulut) ja ennustaa tulevia kuormituksen kasvuun historian pohjalta.
Avaintoimet: Vuoden maksimikuormituksen käyttöajat (Tmax), kuormatekijä (LF) ja kuormatekijäprosentti (LF%).

3. Ympäristön kytkenty ja korrelaatioarviointi

Lämpötilan vaikutus

Joka 10°C:n lämpötilan nousu ympäristössä vähentää muuntajan nimelliskapasiteettia noin 5% (perustuen termiseen ikääntymismalliin), mikä edellyttää ylikuormituskyvyn tarkistamista.

Korkeuden vaikutus

Joka 300 metrin korkeuden nousu vähentää eristyksen vahvuutta noin 1%, mikä edellyttää eristyskonstruktion mukauttamista tai kapasiteettien alentamista.

Saasteen vakavuus

Luokiteltu IEC 60815:n mukaan (esim. lievä, vakava saastuminen), vaikuttaa upotusten ja eristysten valintaan sekä liukemisaikaan.

4. Arviointimenetelmät ja -työkalut

Mittaustapa

Kerää todellisten kuormituksien data älymittareiden ja oskilloskooppien avulla, seuraavaksi tilastollinen analyysi (esim. kuormatekijän jakauma, harmoninen spektri).

Simulaatiopohjainen tapa

Käyttää ohjelmistoja kuten ETAP tai DIgSILENT eri skenaarioiden mallintamiseen voimasäiliöissä.

Empiiriset kaavat

Kuten IEC 60076:n kuormatekijäkaava muuntajan kapasiteetin nopeaan arviointiin.

5. Arviointitulosten soveltaminen

Kapasiteetin valinta

Määrittelee muuntajan kapasiteetin kuormatekijän (esim. 80% suunnittelun varaus) ja ylikuormituskyvyn (esim. 1,5 x nomin. virta 2 tunnin ajaksi) perusteella.

Häviöjen jakautuminen

Rautahäviöt (PFe) ovat kuormasta riippumattomia, kun taas kuparihäviöt (PCu) skaalautuvat kuorman neliön kanssa, mikä edellyttää tasapainoa tyhjäkuorman ja kuorman välillä.

Lämpötilan nousun hallinta

Laskee kytkentäpisteiden lämpötiloja kuorman ominaisuuden perusteella varmistaakseen vastaavuuden eristyksen materiaalin lämpötilaluokille (esim. Luokka A ≤105°C).

Yhteenveto

Kuorman ominaisuusarviointiin on integroitu kuormatyypin, aikadynaamisen ja ympäristön kytkennyksen mittaus-, simulaatiopohjaiset ja empiiriset menetelmät tarkan mallin luomiseksi. Tulokset vaikuttavat suoraan kapasiteettivalintaan, häviöjen jakautumiseen ja toiminnalliseen luotettavuuteen, muodostaen jakautujan muuntajan suunnittelun perustan.