DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 讨论 甘蓝型油菜虽然被认为是具有较好耐盐性的品种 [ 21 ] [ 22 ] ，但其耐盐能力仍然有限，如果作为盐碱地主栽作物，还有很多不足。由于油菜耐盐机理十分复杂，目前尚未培育出可在盐渍地大面积种植的耐盐品种，因此对现有油菜种质资源进行耐盐性评价与筛选，对进一步耐盐品种的培育具有重要意义。本研究通过对88份甘蓝型油菜萌芽期耐盐性进行综合评价，选出强耐盐性的品种8份，其中SW190的耐盐性最强，这些筛选出的耐盐基因型可通过进一步验证后，应用于油菜的耐盐育种。 植物耐盐性是植物对于盐害的综合性反应，与其他性状指标不同，耐盐性无法直接测量，但盐胁迫下，植物的其他性状指标有明显变化，所以可通过盐胁迫处理后其他生理性状的改变作为参考指标来从反映植物的耐盐性。目前对水稻、小麦、大麦、棉花等农作物耐盐能力的研究较多 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ， 图3. 88份基因型耐盐性聚类分析 在油菜上耐盐性评价与鉴定工作开展相对较晚。不同品系的油菜其耐盐性不同，同品系油菜不同生长时期的耐盐性也不同 [ 23 ] 。而发芽期是油菜生长发育的起始阶段，也是对盐胁迫最敏感的时期之一 [ 24 ] 。受盐胁迫的影响，油菜的发芽率、发芽势、发芽期的根长、整株鲜重等会随着盐胁迫浓度的增加而降低 [ 25 ] 。在进行大量的种质资源耐盐性鉴定时，简单而有效的鉴定指标是早期耐盐评价的重要环节。近年来，在其他作物如水稻、小麦、大豆中，国内外学者已筛选出许多与耐盐性有关的鉴定指标 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。在油菜耐盐指标研究中，陈新军等认为甘蓝型油菜种子发芽势和发芽率在品种间存在较大差异，可以作为评价油菜耐盐性的指标 [ 12 ] ，而龙卫华等则认为根长和茎长可以作为评价油菜耐盐性的早期评价指标 [ 13 ] 。本研究通过对不同遗传背景的88份材料进行盐胁迫处理，通过测定相对发芽率、相对根长、相对鲜重和相对发芽势四个指标，发现不同性状受盐胁迫的影响程度不同，其中相对发芽率受盐胁迫影响最小，而相对根长对盐胁迫最敏感，四个性状指标对耐盐性综合指标的贡献率不同，因此，在评价油菜种子萌芽期耐盐性时，要综合分析多指标测定结果。 由于作物的耐盐性是由多基因控制的数量遗传性状，不同基因型间耐盐相关性状表现也不相同，因此，单一鉴定指标很难全面准确地评价耐盐性的强弱。而仅利用多指标隶属函数分析法评价作物耐盐性时，虽能更全面地反映作物耐盐所表现的众多耐盐相关性状，但也存在一定的局限性。因为单纯利用隶属函数分析法进行多指标评价时，各指标间存在不同程度的相关性，这样导致各单项指标提供的信息发生重叠，因而影响耐盐鉴定结果 [ 26 ] 。近年来，主成分分析已逐渐应用于水稻、棉花、大豆、小麦、大麦等作物多指标耐逆性综合评价 [ 27 ] - [ 32 ] 。利用主成分分析的结果，不仅保留了原始变量的主要信息，而且彼此不相关，又比原始测定指标具有更优越的性质 [ 33 ] 。本研究在甘蓝型油菜萌芽时期，对不同遗传背景的88份材料进行盐胁迫处理，通过对相对发芽率、相对根长、相对鲜重和相对发芽势四个指标的主成分分析，综合分析各个指标在耐盐性分析中所占的比重，再用隶属函数法对供试所有材料进行隶属值综合分析、排序，最后通过聚类分析，将88份甘蓝型油菜材料聚成高度耐盐、中度耐盐、低度耐盐和盐敏感型4类。本研究表明，可利用主成分分析、隶属函数分析和聚类分析对甘蓝型油菜种子萌芽期耐盐性进行分类和综合评价。
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user: 5. 结论 通过对88份甘蓝型油菜萌芽期4个性状相对耐盐指标进行主成分分析，最终确定各主成分贡献率及各性状对综合指标的贡献率，通过隶属函数分析及聚类分析，将88份甘蓝型油菜材料聚成4类，其中高度耐盐8个，中度耐盐21个，低度耐盐33个，盐敏感型26个。选出最耐盐的品种为SW190。
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user: 摘 要 为了更准确的估计电池荷电状态(SOC)，我们考虑了影响SOC估计精度的主要因素和传统SOC估计方法的缺点，运用递推最小二乘法进行电池模型参数辨识，实现了模型参数的实时修正，提高了模型精度。我们采用次优无偏MAP时变估计器对噪声协方差矩阵进行实时更新，结合无迹卡尔曼滤波算法进行SOC在线估计，改进了传统UKF算法，降低了噪声对SOC估算的影响。试验和仿真结果表明，改进后的UKF算法相比传统UKF算法具有更高的估算精度。 关键词 :荷电状态(SOC)，在线辨识，次优无偏MAP时变估计器，无迹卡尔曼滤波(UKF) Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 电池管理系统(BMS)是电动汽车的重要组成部分之一，它的作用主要是监测动力电池组状态，保证其工作在合理的参数范围内。电池管理系统的关键技术包括热均衡技术、荷电状态(SOC)计算、健康状态(SOH)计算和安全快充技术等等。其中SOC能够反映动力电池组的剩余容量，从而得知电动汽车的续航里程，无疑是电池管理系统中最重要的参数之一。但由于SOC的不可直接测量性和锂电池系统的非线性，要实现对SOC高精度估算的难度很大 [ 1 ] 。 目前，国内外关于SOC计算的方法有很多，总结出来主要有以下几种：安时积分法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法等 [ 2 ] 。其中，神经网络法由于模型复杂且模型精度依赖于训练数据集的完备性，因此还未在电动汽车上普及使用。而当前主要使用的开路电压法辅助安时积分法积分进行SOC估算，也有着不具备自我修正的能力和太过依赖传感器精度与SOC初值准确度的缺陷。卡尔曼滤波算法主要针对的是线性系统，而电池是一个强非线性系统，所以出现了改进的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，用泰勒展开的方法将非线性的状态方程线性化，但是这种线性化的方法由于忽略了泰勒展开的高阶项引入了较大的误差，且需要计算雅克比矩阵，计算量较大，对于在线估计存在一定的困难 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。针对EKF存在的缺陷，Julier等人提出了无迹卡尔曼滤波算法(UKF)，通过设计少量Sigma点，用Sigma点的分布逼近系统的状态分布，然后计算这些Sigma点经过状态方程的计算后，对其均值和方差的估算值采用UT变换，最后获得滤波值基于状态方程的更新 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。该方法省去了EKF的线性化步骤，减少了估算误差。但是电池模型在SOC估计上适应性差，并且模型的参数极易受外部因素影响 [ 11 ] 。采用离线辨识获取模型参数的方式不具备实时性，会影响到UKF的估算结果。而在线辨识能在电池工作过程中对模型参数进行实时更新修正，更有利于SOC的估算。由于电池在实际使用中，存在的系统噪声会随着实际工况而产生变化，具备很强的随机性 [ 12 ] ，若是将有色噪声单纯简化为白噪声，无疑会影响SOC估算的精度。 本文运用递推最小二乘法对模型参数进行在线辨识，采用次优无偏MAP时变估计器对噪声协方差矩阵进行在线更新，并结合无迹卡尔曼滤波算法进行SOC在线估计，改进了传统UKF算法，降低了模型和噪声对于SOC估算的影响。
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user: 2.电池模型及其参数辨识 2.1. 电池模型的建立 本文选取Thevenin等效电路模型来模拟电池实际工作时的内部变化特性，如图1所示。 该等效电路是由电池电动势、一个纯电阻和一个电容电阻并联回路串联组成，其系统离散化状态空间方程为： [ U p ， k S O C k ] = [ 1 − Δ t C p R p 0 0 1 ] [ U p ， k − 1 S O C k − 1 ] + [ Δ t C p η Δ t C 0 ] [ I k − 1 ] + ω k (1) U t ， k = [ 1 0 ] [ U p ， k S O C k ] + [ R e ] [ I k ] + O C V + ν k (2) OCV为电池开路电压，U t 为电池输出端电压，R e 为电池的欧姆电阻，用来模拟电流突变时的电阻特性，R p 和C p 分别为电池的极化内阻和极化电容，它们并联构成容阻回路，用来模拟电池在极化效应表现出的端电压渐变的特性。 Δ t 为采样间隔， ω k 、 ν k 为随机干扰，通常当作高斯白噪声处理。 2.2. 电池模型参数在线辨识 电池模型参数辨识方法分为离线辨识和在线辨识两种。针对实际工作时，电池模型参数会随着温度、SOH等各种因素而发生变化，本文采用递推最小二乘法对参数R e 、R p 、C p 进行在线辨识，其优点是能够进行实时修正，保证模型的精度，满足SOC估算的需求。 构造观测向量 φ k = [ y k − 1 ， I k ， I k − 1 ] ，参数向量 θ k = [ α ， β ， γ ] T ，其中 y k = U t ， k − O C V = U p ， k + I k R e ， k = ( 1 − Δ t C p ， k − 1 R p ， k − 1 ) U p ， k − 1 + Δ t C p ， k − 1 I k − 1 + R e ， k I k (3) 基本观测模型为： y k = φ k θ k (4) 图1. Thevenin等效电路模型 对观测方程进行差分处理可得差分方程： y k = α y k − 1 + β I k + γ I k − 1 (5) 其中 α ， β ， γ 是观测向量的参数。 联立(3)、(5)可得： { α = 1 − Δ t C p ， k − 1 R p ， k − 1 β = R e ， k γ = R p ， k − 1 Δ t + R e ， k − 1 Δ t − C p ， k − 1 R p ， k − 1 R e ， k − 1 C p ， k − 1 R p ， k − 1 (6) 然后开始递推最小二乘法的循环计算： 1) 对初始时刻的各参数进行初始化，并设定初始时刻为k − 1时刻，初始化对象包括观测变量的协方差矩阵 P 0 ，参数向量 θ 0 和遗忘因子 λ 。 2) 通过初始时刻端电压和开路电压，根据公式(5)，计算k时刻的 φ k 。 3) 计算k时刻的增益矩阵 L k ： L k = P k − 1 φ k λ + φ k T P k − 1 φ k (7) 4) 计算k时刻的观测向量协方差矩阵 P k ： P k = P k − 1 − L k φ k T P k λ (8) 5) 计算k时刻的观测模型参数向量 θ k ： θ k = θ k − 1 + L k e k (9) 其中 e k 是观测量的估计误差： e k = y k − φ k T θ k 6) 得到 θ k 后，就可以得到 α ， β ， γ ，然后通过公式(6)反推可得更新后的 C p ， R p ， R e ，从而根据上一个时刻的电池状态，完成了模型参数的实时更新。
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user: 3. 基于改进的UKF滤波算法的SOC在线估计 3.1. UKF算法理论 无迹卡尔曼滤波算法是基于无迹变换的一种算法，其基本原理是利用采样点(也称为sigma点)的分布来近似非线性目标函数的概率分布。 目前sigma点的采样策略有很多，例如单形采样、对称采样等等。取sigma点方式也有两种：取一次sigma点或者取两次sigma点来代替非线性函数。 本文选择使用对称采样策略和一次取sigma点来代替非线性函数，Sigma点个数为3。n为非线性系统中状态变量的维数，这里取1。 UKF具体算法过程如下： 1) 计算权重： λ = α 2 ( n + κ ) − n = 2 (11) W 0 m = λ n + λ = 2 3 (12) W 0 c = λ n + λ + ( 1 − α 2 + β ) = 8 3 (13) W i m = W i c = 1 2 ( n + λ ) = 1 6 ，   i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 2 n (14) 2) 初始化： x 0 ¯ = E ( x 0 ) ，   P 0 = E ( x 0 − x ¯ ) ( x 0 − x ¯ ) T (15) 3) sigma点采样： 采取对称采样的取点策略： x k − 1 ， 0 = x k − 1 x k − 1 ， i = x k − 1 + ( n + λ ) P k − 1 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n (16) x k − 1 ， i = x k − 1 − ( n + λ ) P k − 1 ，     i = n + 1 ， n + 2 ， ⋯ ， 2 n 4) 预测更新： x k ， i = f ( x k − 1 ， i ) ，     x k ¯ = ∑ i = 0 i = 2 n W i m x k ， i (17) P k ^ = ∑ i = 0 i = 2 n W i c ( x k ， i − x k ¯ ) ( x k ， i − x k ¯ ) T + Q k (18) Q k 为过程噪声，在传统的UKF估计算法中通常简化为高斯白噪声。 5) 测量更新： Y k ， i = g ( x k ， i ) (19) Y k ¯ = ∑ i = 0 2 n W i m Y k ， i (20) P Y k ， Y k = ∑ i = 0 i = 2 n W i c ( Y k ， i − Y k ¯ ) ( Y k ， i − Y k ¯ ) T + R k (21) P x k ， Y k = ∑ i = 0 i = 2 n W i c ( x k ， i − Y k ¯ ) ( Y k ， i − Y k ¯ ) T (22) R k 为测量噪声，在传统的UKF估计算法中通常简化为高斯白噪声。 6) 最优估计： K = P x k ， Y k / P Y k ， Y k (23) e k = Y k − Y k ¯ (24) x k = x k ¯ + e k G (25) P k = P k ^ − K P Y k ， Y k K T (26) 3.2. 噪声更新 电池在实际使用过程中，过程噪声和测量噪声的统计特性会随着实际工况的变化而变化，具有很强的随机性。而在传统UKF算法中，通常将噪声简化为高斯白噪声处理，这会影响到SOC估算的精度。本文采用次优无偏MAP时变估计器对噪声协方差矩阵进行实时更新，数据加权策略为渐消记忆指数加权法，降低了噪声对SOC估算的影响，改进了传统的UKF估计算法。 基于次优无偏MAP时变估计器的噪声更新公式如下： ω k = ( 1 − d k ) ω k − 1 + d k ( x k − 1 − A k − 1 x k − 1 ) (27) ν k = ( 1 − d k ) ν k − 1 + d k ( x k − 1 − A k − 1 x k − 1 ) (28) Q k = ( 1 − d k ) Q k − 1 + d k ( K e k e k T K T + P k + P k ^ ) (29) R k = ( 1 − d k ) R k − 1 + d k ( e k e k T − P Y k ， Y k ) (30) 式中b为遗忘因子，一般取0.95， x k = [ U p ， k S O C k ] ， A k − 1 = [ 1 − 1 C p R p 0 0 1 ] ， K 为UKF中的卡尔曼增益， 为加权系数， d k = 1 − b 1 − b k 。 将计算所得的 ω k 、 ν k 、 Q k 、 R k 代入公式(1)、(2)、(18)、(21)中，即可完成SOC在线估计过程中噪声协方差的实时更新，替代了传统UKF算法中用高斯白噪声来代替系统噪声的方法，从而解决了噪声带来了误差问题。
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user: 4. 试验验证 本试验主要用于验证基于递推最小二乘法的电池模型参数在线辨识和基于改进的UKF算法的SOC估算的准确性。通过电池测试设备对一节容量为35 Ah的三元材料锂电池分别进行HPPC试验和DST动态工况试验，使用设备监测的SOC作为SOC真值，使用设备传感器测量的端电压作为真实端电压，与在线辨识结果和基于改进UKF的SOC估算值作对比。 首先验证基于递推最小二乘法的模型参数在线辨识的准确性。图2为HPPC试验过程中在线辨识实 图2. 电池模型参数随时间的变化图 时获得的电池模型各参数随时间变化的曲线。由于模型中各参数难以直接测量，无法验证辨识结果的准确性，故根据实时获得的模型参数计算得到端电压并与真实端电压进行比较，图3为真实端电压与在线辨识和离线辨识两种方法获取的估算端电压的对比。结果可以看出，在线辨识获取的模型参数计算所得的估算端电压与真实端电压更加吻合，误差更小。可以表明在线辨识得到的模型参数更为准确，模型精度更高。 图4为DST动态工况下改进UKF算法与传统UKF算法的SOC估算效果对比，可以看出改进后的UKF和传统UKF的估算曲线与SOC真值曲线都能较好的吻合。为了更好的进行估算结果比较，图5给 图3. 离线辨识和在线辨识估算端电压与真实端电压对比 图4. 两种方法的SOC估算值和真值对比 图5. 两种方法的SOC估算误差 出了两种方法估算结果对比真值的误差曲线。由图5可以看出，在工况前6000秒，传统UKF和改进后的UKF估算误差都低于3%，但是在600秒以后，传统UKF的估计误差迅速增大，而改进的UKF估算误差则基本保持不变。虽然在7000秒后，改进的UKF算法估算误差也有增加，但最高也未超过2.5%。从整个工况来看，传统UKF算法的抑制误差能力不如改进的UKF算法。由此可见，相比于传统UKF中将噪声简化为高斯白噪声，使用次优无偏MAP时变估计器对噪声协方差矩阵进行实时更新后，确实减小了算法中出现的误差，提升了SOC估算的精度。
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user: 5. 结论 1) 基于递推最小二乘法的电池模型参数在线辨识具有更好的实时性和可靠性，能够在电池工作状态下实时获得模型参数，提高模型精度，相比于离线辨识具有更好的实用性。并且从试验和仿真结果来看，在线辨识的估算结果相比离线辨识更为准确。 2) 基于改进的UKF算法的SOC在线估计通过次优无偏MAP时变估计器对噪声协方差矩阵进行实时更新，降低了噪声对于SOC估算的影响，在锂电池动态工况下的估算效果优于传统的UKF算法。从试验和仿真结果来看，改进的UKF算法在抑制误差方面明显优于传统UKF算法，并且能将误差始终维持在2.5%以下。
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user: 摘 要 利用ABAQUS有限元软件分析土体性质、周边土体超载两个因素对地下连续墙侧向变形的影响。在分析中我们采用单因素敏感分析法，即其他因素不变的情况下只改变单一因素进行分析。分析结果显示：1) 土体性质的改变对地下连续墙侧向变形影响较大，基底以上土体性质的变化不会造成墙体侧向变形形式的改变，它主要是改变墙体侧向位移的大小。2) 基坑周边超载对地连墙侧向变形影响很大，特别是对于墙顶无支撑的地下连续墙，超载的存在使得墙体侧向位移增加的同时，也改变了墙体的侧向变形形式。 关键词 :地下连续墙，侧向变形，有限元 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 刘宗仁等 [ 1 ] 全面深入地阐述了基坑工程支护体系的设计、施工和监测等内容。丛蔼森等 [ 2 ] 系统地介绍了地下连续墙的设计、施工方法及最新的科研成果。俞建霖、龚晓南等 [ 3 ] 在深基坑工程中采用三维空间有限单元法，分析了空间效应在基坑开挖过程中对围护结构侧向变形、侧向土压力分布的影响，并将计算结果与二维平面问题的结果进行了比较，通过工程实例证明了三维分析在基坑工程中的合理性。高文华等 [ 4 ] 将三维有限元计算模型应用在基坑开挖过程中，模型考虑了基坑开挖引起的空间效应及地基流变引起的时间效应，能够计算在任意时刻及位置的变形。熊春宝 [ 5 ] 等采用有限元软件ABAQUS对天津某软土深基坑工程进行了三维非线性有限元模拟分析。通过数值分析结果与实际测量数据的比较，验证了有限元分析方法的精度，计算方法及结论，有益于今后对类似基坑工程进行更可靠的分析设计。费康、张建伟等 [ 6 ] 系统地介绍了ABAQUS软件用于岩土工程数值分析的功能和方法。杜习磊等 [ 7 ] 将基坑、支护结构及基坑周围土体放在一个系统中进行研究，得到了一些对深基坑设计和施工有实际意义的结论。李胤铎 [ 8 ] 等建立三维有限元模型对上海轨道交通杨浦线(M8)工程复兴路站基坑分步开挖，以及车站主体结构分步浇筑的整个施工过程进行分析，介绍了工程的相关情况。黄传胜、张家生等 [ 9 ] 分析了不同的模型平面尺寸及计算深度对深基坑变形产生的尺寸效应，提出了确定有限元模型合理尺寸的方法。张嘉、罗士梅等 [ 10 ] 探讨了钢筋混凝土排桩联合钢内支撑的基坑支护形式，对比分析基坑及相邻建筑物的受力状态和变形情况，验证了模型的建立和应用是合理和可靠的。 针对地下连续墙侧向变形问题，本文利用ABAQUS有限元软件分析土体性质、周边土体超载两个主要因素对地下连续墙侧向变形的影响。在分析中采用单因素敏感分析法，即其他因素不变的情况下只改变单一因素，从而总结出该因素对地下连续墙侧向变形的影响规律。
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user: 2. 分析模型的建立 在本文数值模拟分析中，为了减小其他无关因素对计算结果的影响，便于简单分析，因此对模型进行简化。土体模型尺寸为200 m × 63 m × 50 m，基坑开挖宽度为20.5 m，开挖深度为17.5 m，与工程实例相同。支护结构采用地下连续墙加内支撑，均为钢筋混凝土材料，混凝土强度等级为C30。地下连续墙墙厚0.8 m，墙长35 m，取基坑开挖深度的2倍。内支撑截面为矩形，截面尺寸取0.8 m × 1.0 m。为了方便分析，将土体分为两层，分别为基坑开挖面以上土体及基坑开挖面以下土体，土层参数如表1所示。 对土体及支护结构进行网格划分，为了提高计算精度及计算速度，对连续墙及基坑周边土体网格进行加密处理。土体及支护结构网格划分如图1和图2。 Table 1 Soil parameter 土层 重度(kN/m) 粘聚力(kPa) 内摩擦角(˚) 弹性模量(MPa) 泊松比 第一层 17.0 8 6 5 0.35 第二层 20.5 35 20 500 0.28 表1. 土层参数表 图1. 土体网格划分 图2. 支护结构网格划分
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user: 3. 土体性质对连续墙侧向变形的影响分析 为了研究土体性质对地下连续墙侧向变形的影响，将模型中土体分为两部分进行研究，分别为基坑底面以上土体性质及基坑底面以下土体性质对连续墙侧向变形的影响。连续墙在基底以上及以下具有不同的受力状态，即基底以上墙体主要受到侧向水土压力，其中土压力为主动土压力，基底以下墙体在基坑外部受到的土压力为主动土压力，在基坑内部受到的土压力为被动土压力。影响土体强度的主要因素为粘聚力、内摩擦角、弹性模量、泊松比等，且该四种主要因素之间又有着密切联系。因此通过改变这四个参数来改变土体性质，进而探讨连续墙的侧向变形规律。 3.1. 基底以上土体性质对连续墙侧向变形的影响分析 将基本模型中的土体参数作为对照算例，然后另取三个算例进行分析计算，土体参数如表2所示。同时，只改变基底以上土体参数，模型中其他条件保持不变，分析连续墙侧向变形规律。 经分析计算，四个算例对应的基坑开挖完成后连续墙侧向变形随墙体深度的变化曲线如图3所示。 四个算例对应的连续墙侧向位移最大值及其位置如表3所示。 通过图3及表3可知，基底以上土层性状越好，墙顶水平位移越小而且连续墙侧向变形越小，且这种效果很明显。从图3可以看出，基底以上土体性质变化对连续墙变形形式影响不大，因首层土体开挖完成后连续墙处于悬臂受力状态，墙体有向基坑内部的侧向位移，随着开挖深度的增加，墙体向基坑内部的侧向位移也不断增大，且最大位移位置不断下移，四个算例中墙体最大侧向位移均出现在−10 m附 Table 2 Soil parameter 算例 重度(kN/m) 粘聚力(kPa) 内摩擦角(˚) 弹性模量(MPa) 泊松比 原算例 17 8 6 5 0.35 算例1 17.5 10 10 6 0.35 算例2 18 12 15 10 0.32 算例3 18.5 15 20 15 0.3 表2. 土层参数表 Table 3 Maximum lateral displacement and position of continuous wall under different soil propertie 算例 最大位移值位置(m) 最大侧向位移(mm) 原算例 −9.5 11.74 算例1 −9.5 10.59 算例2 −10.5 7.64 算例3 −10.5 5.95 表3. 不同土体性质下连续墙最大侧向位移及位置 图3. 不同土体性质下连续墙侧向变形曲线 近，墙体最大侧向位移由原算例的11.74 mm减小到算例3的5.95 mm，分别减小9.8%、27.8%和22.1%，变化十分明显，最大侧向位移出现位置约为基坑开挖面以上1/3深度处。由此可见，土体性状越好，对连续墙侧向变形的控制也越好。究其原因，是因为土层性状越好即土体参数c、ψ增大，减小了作用在墙体上的主动土压力，从而减小了墙体的侧向位移。在墙体达到最大侧向位移后，随之开挖深度的增加，连续墙侧向位移逐渐减小，且减小速率较快，其原因为连续墙入土深度较大，且基坑底面以下土体性状较好，对墙体的嵌固力较强，基底以下墙体侧向位移受到较大限制，进而影响上部墙体的侧向位移。因此，在实际工程中，特别是在软土地区，可以通过对土体加固的方法来控制连续墙的侧向位移，在减小墙体侧向变形的同时，增加基坑的整体稳定性。 3.2. 基底以下土体性质对连续墙侧向变形的影响分析 为了研究基底以下土体性质对连续墙侧向变形的影响，将基本模型中的土体参数作为对照算例，然后另取三个算例进行分析计算，基底以下土体参数如表4所示。同时，只改变基底以下土体参数，模型中其他条件保持不变，分析连续墙的侧向变形规律。 经分析计算，四个算例对应的基坑开挖完成后连续墙侧向变形随墙体深度的变化曲线如图4所示。 四个算例对应的连续墙侧向位移最大值及其位置如表5所示。 由图4及表5可知，基底以下土层性质的变化将会引起墙体侧向变形形式的改变。随着基底以下土层性质由好变差，墙体在开挖深度7.5 m以上侧向变形变化不大。随着开挖深度的增加，连续墙侧向变形逐渐增大且变形形式有所变化，墙体最大侧向位移由原算例的10.59 mm增加到算例3的14.85 mm，且最大侧向变形位置也逐渐下移，由原算例的−9.5 m下降到算例3的−12.5 m，变化十分明显。墙体侧向变形在基底以下变化最为显著，随着土层性质的变差。基底以下连续墙逐渐向基坑内部移动，墙体整体变形形态逐渐变为“弓”。究其原因，土层性质在由好变差的过程中，作用在墙体外侧的主动土压力和 Table 4 Soil parameter 算例 重度(kN/m) 粘聚力(kPa) 内摩擦角(˚) 弹性模量(MPa) 泊松比 原算例 20.5 35 20 500 0.28 算例1 20.1 32 18 250 0.28 算例2 20 30 16 100 0.3 算例3 19 24 14 50 0.32 表4. 土层参数表 Table 5 Maximum lateral displacement and position of continuous wall under different soil propertie 算例 最大位移值位置(m) 最大侧向位移(mm) 原算例 −9.5 10.59 算例1 −10.5 11.41 算例2 −11.5 13.06 算例3 −12.5 14.85 表5. 不同土体性质下连续墙最大侧向位移及位置 图4. 不同土体性质下连续墙侧向变形曲线 作用在墙体内侧的被动土压力逐渐变小，更重要的原因是土层性质变差，导致土层相应的刚度也降低，土体抵抗变形的能力减小，对墙体的嵌固作用降低，使墙体在主被动土压力作用下向基坑内部移动。因此，在基坑工程所处环境条件允许的情况下，使连续墙底部尽量插入到土层性质较好的地层中，以控制连续墙的整体变形，保证基坑工程的整体稳定性。
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user: 4. 地面超载对连续墙侧向变形的影响分析 4.1. 墙顶无支撑时超载对连续墙侧向变形的影响分析 在基坑工程进行施工时，基坑周边一般不允许出现超载，但在一些特殊情况下，如基坑施工作业面狭窄，基坑周边不可避免的会出现超载情况。一般要求基坑周边有超载时其值不应大于30 kPa，本小节对基坑周边出现超载时连续墙侧向变形有何变化进行研究，以基本模型中无超载情况进行对比，分别取基坑周边超载20 kPa、30 kPa和40 kPa进行研究，超载作用在基坑外侧全部土体范围内。模型中其他参数保持不变。 基坑周边出现不同超载时，连续墙侧向变形曲线如图5所示。 基坑周边不同超载时连续墙最大侧向位移及其位置如表6所示。 从图5可以看出，基坑周边超载对连续墙侧向位移十分显著的影响。超载载荷的增加，改变了墙体的侧向变形形式及最大侧向位移位置。因墙顶无支撑存在，超载对连续墙墙顶的位移变化影响最为明显。随着超载的增加，墙顶逐渐向基坑内移动，墙体的侧向变形形式最终与悬臂梁相似，侧向最大位移位置由无超载时−9.5 m移动到墙顶，侧向位移最大值由10.74 mm增加到25.85 m，变化十分明显。在开挖深 图5. 不同超载时连续墙侧向变形曲线 Table 6 Maximum lateral displacement and position of continuous wall at different overloa 超载 最大位移值位置(m) 最大侧向位移(mm) 无超载 −9.5 10.74 超载20 kPa −7.5 15.90 超载30 kPa 0 20.30 超载40 kPa 0 25.85 表6. 不同超载时连续墙最大侧向位移及位置 度10 m以下，连续墙侧向变形形式基本相同，即基坑周边超载主要侧向位移最大值以上墙体有较为明显的影响。究其原因，基坑周边超载，会增加作用在墙体上的侧向压力，而本文模型中首层土体开挖时连续墙处于悬臂状态，侧向土压力变化对其变形有较为显著的影响。 4.2. 墙顶有支撑时超载对连续墙侧向变形的影响分析 当地下连续墙顶部设置内支撑时，墙体的受力状态将发生改变，此时基坑周边地面超载对连续墙侧向变形有何影响，为本小节研究内容。本节分析模型以基本模型为基础，在连续墙顶部加设一道内支撑，其他参数保持不变。 墙顶存在内支撑时，基坑周边地面不同超载条件下地下连续墙侧向位移随开挖深度的变化曲线如图6所示。 基坑周边不同超载时连续墙最大侧向位移及其位置如表7所示。 由图6可以看出，墙顶有支撑时基坑周边地面超载对连续墙侧向变形的影响与墙顶无支撑时基坑周边超载对连续墙侧向变形的影响明显不同。墙顶有支撑时，不同超载作用下，连续墙侧向变形形式及最大侧向位移位置无明显变化，最大侧向位移随超载载荷的增加稍有增加，从无超载到超载40 kPa，最大侧向位移分别为5.99 mm、7.15 mm、8.01 mm和9.09 mm，分别增大了19.4%、12.03%和13.48%，墙体侧向位移增加较大。由图6还可得出，在有支撑的情况下，连续墙墙顶侧向位移较小，基坑以下连续墙最大侧向位移出现位置约为基坑开挖面以上1/3深度处。 由以上两种情况的结果分析可知，基坑周边地面超载对墙顶无支撑的地下连续墙侧向变形影响较大， 图6. 不同超载时连续墙侧向变形曲线 Table 7 Maximum lateral displacement and position of continuous wall at different overloa 超载 最大位移值位置(m) 最大侧向位移(mm) 无超载 −11.5 5.99 超载20 kPa −11.5 7.15 超载30 kPa −11.5 8.01 超载40 kPa −11.5 9.09 表7. 不同超载时连续墙最大侧向位移及位置 不仅改变了墙体的侧向变形形式，同时，墙体最大侧向位移位置也逐渐向上移动，最终使墙顶位移达到最大。墙顶支撑的设置改变了墙体的受力状态，墙顶向基坑内部的位移得到约束，连续墙最大侧向位移出现在开挖深度中部附近，且侧向位移变化量较墙顶无支撑时显著减小，改善了基坑工程整体稳定性。因此，在实际工程中，应尽量避免基坑周边出现超载情况，当无法避免时，墙顶需要设置支撑以限制墙顶的位移，以避免墙体产生较大的变形，使基坑产生整体稳定性破坏。
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user: 5. 小结 本文主要对简化模型进行数值模拟，分析不同影响因素如土体性质、基坑周边超载在基坑开挖过程中对地下连续墙侧向变形的影响。通过计算分析，得出以下几个结论： 1) 土体性质的改变对地下连续墙侧向变形影响较大，基底以上土体性质的变化不会造成墙体侧向变形形式的改变，主要是改变墙体侧向位移的大小。基底以下土体性质的变化不仅会改变墙体侧向位移大小，同时也会改变墙体侧向变形形式。较好的土层性质能够明显限制墙体的侧向变形。在实际工程中，特别是在软土地区，可以采用对土体进行加固的方式，控制墙体的侧向变形。 2) 基坑周边超载对地下连续墙侧向变形影响很大，特别是对于墙顶无支撑的地下连续墙，超载的存在使得墙体侧向位移增加的同时，也改变了墙体的侧向变形形式，因此，在实际工程中，应尽量避免超载的发生。
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user: 摘 要 利用阿勒泰基准气候站2005~2017a夏季(6~8月)逐小时降水资料揭示了阿勒泰单站夏季降水的日变化特征，结果表明：1) 2005~2017a夏季(6~8月)阿勒泰单站降水量日峰值呈双峰型，日峰值出现在早晨和傍晚；降水频率的日峰值出现在上午12:00；降水强度的日峰值出现在傍晚19:00。2) 2005~2017a夏季(6~8月)阿勒泰单站出现短时降水达305次，中时降水31次，长时降水22次；短时降水对夏季降水的贡献率最大，其次为长时降水，中时降水贡献率最小。3) 短时降水的日峰值最大，出现在傍晚；长时降水的日峰值其次，出现在早晨；中时降水量的日峰值最小，出现在傍晚。短时降水频率的日峰值明显高于中时降水和长时降水，同时三者的日峰值均出现在12:00。短时降水和中时降水的降水强度日峰值出现在傍晚，长时降水的降水强度日峰值出现在午后。4) 1级降水日峰值大于2级和3级，1级和3级降水量日峰值出现在午后至傍晚，2级降水量日峰值出现在清晨。 关键词 :小时降水，日峰值，降水频率，阿勒泰 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 受全球及区域尺度气候变化影响，不同区域极端天气气候事件明显增多，气候变化和极端气候事件以及它们之间的关系是当前国际社会十分关注的科学问题。Zhai et al. [ 1 ] 指出，过去50多年(相对于2005年)我国东部地区降水日数下降，但极端强降水日数增加。虽然华北地区夏季降水减少趋势明显 [ 2 ] ，但极端降水量在总降水量中的比重呈增加趋势 [ 3 ] 。由于降水分布在时空上的高度不均匀性，只有逐时或更高时间分辨率上的降水资料才能更加准确地反映降水强度信息和降水演变过程的特征。日累计降水量在表征降水强度时会过高估计长时间连续性弱降水的强度，低估短时强降水的强度。近几年，随着长时间序列的逐时、逐分钟降水资料的出现，越来越多的研究关注小时或更短时间尺度的降水特征。Yu et al. [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 和Yu and Zhou [ 7 ] 利用长序列的逐时台站降水资料分析发现，中国夏季降水的日变化具有明显的区域性，而长持续性降水的峰值多位于夜间和清晨，短持续性降水的峰值多出现在下午或傍晚。在华北地区，夏季降水总量和频次有所减少，但降水强度在增加。诸多国内学者研究了不同区域的逐时降水长期变化特征和日变化特征，得到一些有意义的结论 [ 8 ] - [ 16 ] ，同时，刘伟东等 [ 17 ] 利用聚类分析方法，田付友等 [ 18 ] 利用Г函数和李建等 [ 19 ] 利用5年一遇极端降水对不同区域短时降水进行了讨论。近年来随着我国高时空分辨率降水资料的出现，国内有不少学者开始从小时尺度出发对降水特性进行深入分析研究。Yu等 [ 6 ] 首次利用我国台站1991~2004年自动观测降水资料分析夏季降水的日变化特性，指出我国夏季降水日变化特征区域差异显著，Yu等 [ 5 ] 进一步分析指出降水持续时间是区分不同类型降水事件的一个关键因素，且降水的持续性能很好地解释降水日变化的双峰值。李建等 [ 9 ] 使用1961~2004年的小时降水来分析北京夏季降水的气候特征和日变化规律，指出降水量和降水频次在下午至凌晨呈现高值时段、中午前后出现最低值，且近40年短时降水事件降水量明显增加、长时降水事件降水量有所减少。姚莉等 [ 20 ] 分析了我国1小时雨强的时空分布特征，指出雨强日变化具有明显地区差异。王夫常等 [ 21 ] 分析了我国西南区域的降水日变化，指出西南降水夜雨特征明显，且降水日变化存在东西区域差异。于文勇等 [ 22 ] 对我国降水持续性的季节演变特征进行分析，指出降水持续时间的季节演变能反映出典型雨带随季节的变化特征。宇如聪等 [ 23 ] 分析降水演变过程的气候特征，指出降水过程存在明显不对称性，降水开始至达到峰值的时间较峰值发生后至降水结束的时间明显偏短。刘伟东等 [ 17 ] 对北京地区逐小时降水的时空分布进行聚类分析指出北京地区的自动站分布合理性高。这一系列研究丰富了我们对降水特性尤其是降水日变化特性的认识，有助于深入理解降水气候特征及其形成演变机制。 阿勒泰市位于新疆北部，是阿勒泰地区的首府城市，夏季降水对阿勒泰社会经济发展、旅游、交通、生态和农牧业生产等等均有重大影响，但是目前阿勒泰还没有研究夏季小时降水的相关成果。因此，需研究阿勒泰夏季小时降水的气候特征，为精细化预报预测业务提供重要参考。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料来源 选取阿勒泰基准气候站2005~2017a夏季(6~8月)逐小时降水资料。 2.2. 研究方法 本研究以阿勒泰单站近13a夏季小时降水日变化特征，对2005~2017年夏季(6~8月)逐小时降水数据进行分析，统计出一天中每小时时段在2005~2017年夏季的总降水量和总降水时数，对于一天中的某小时，13个夏季的总时数 = 92 × 13 = 1196 h，根据这些统计结果进一步计算出一天中每小时气候平均的降水量、降水频率和降水强度，它们的计算公式如下：1) 降水量PA = 总降水量/1196；2) 降水频率PF = (总降水时数/1196) × 100%；3) 降水强度PI = 总降水量/总降水时数 = 降水量/降水频率。统计出降水量日峰值、降水频率日峰值以及降水强度日峰值及其所对应的时间。由于不同天气过程所导致的降水，其持续时间和强度有所差异将持续时间小于等于3 h的降水定义为短时降水，持续时间为4~5 h的降水定义为中时降水持续时间大于6 h的降水定义为长时降水，并讨论各分区不同持续时间降水的日变化特征。另外将不同强度降水划分为3个等级(1级、2级和3级)： 0.1~6.0 mm∙h −1 ；6.1~12.0 mm∙h −1 ；大于12.1 mm∙h −1 ，并揭示各分区不同强度降水的日变化特征。
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user: 3. 阿勒泰单站夏季小时降水日变化特征 2005~2017a夏季(6~8月)阿勒泰单站降水量日峰值呈双峰型，出现在早晨8:00和傍晚20:00，均为0.05 mm∙h −1 ，19:00也接近0.05，中午13:00接近0.04 mm∙h −1 ；从22:00至清晨8:00降水量相对最小，均在0.04 mm∙h −1 以下(图1(a))。 通过分析降水频率的日峰值可以发现，日峰值出现在12:00，为0.04； 06:00以及9:00~11:00均在0.03~0.04之间；21:00降水频率最小，不足0.02 (图1(b))。 降水强度的日峰值出现在傍晚19:00，为2.4 mm∙h −1 ；8:00和20:00为1.9 mm∙h −1 ；夜间至清晨22:00~7:00及上午9:00~12:00降水频率相对最小，均不足1.0 mm∙h −1 。这主要是傍晚地面温度较高，随着高空冷却，形成上冷下暖的不稳定层结从而容易形成对流性天气造成的，而夜间和上午大气温度相对较低，大气柱相对较为稳定，不易形成对流性天气，所以降水强度较小(图1(c))。 图1. 阿勒泰单站夏季降水量PA (a)，降水频率PI (b)和降水强度PI (c)的日变化特征
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user: 4. 不同持续时间小时降水日变化特征 4.1. 不同持续时间降水对总降水的贡献 将持续时间1~3 h的降水定义为短时降水，4~5 h的降水定义为中时降水，≥6 h的降水定义为长时降水。2005~2017a夏季(6~8月)阿勒泰单站累积降水量达832.4 mm，其中出现短时降水达305次，累积降水量达467.3 mm，占近13a夏季降水量的56%；共出现中时降水31次，累积降水量达134.7 mm，占夏季降水量的16%；共出现长时降水22次，累积降水量达230.4 mm，占夏季降水量的28%。可见阿勒泰单站短时降水对夏季降水的贡献率最大，其次为长时降水，中时降水贡献率最小(表1)。 4.2. 不同持续时间降水日峰值及其出现的特征 短时降水的降水量日峰值出现在午后至傍晚的18:00~20:00，19:00的降水量超过0.04 mm∙h −1 ，夜间的22:00、00:00、4:00和5:00以及上午的10:00和11:00最小，均不足0.01 mm∙h −1 。中时降水的降水量日峰值出现在傍晚20:00，为0.01 mm∙h −1 ，此外早晨8:00和中午12:00、13:00也可达0.01 mm∙h −1 。长时降水的降水量日峰值出现在8:00，接近0.02 mm∙h −1 ，此外9:00~13:00以及午后的16:00和17:00也均在0.01 mm∙h −1 以上。由此可见短时降水的降水量日峰值最大，出现在傍晚；长时降水的日峰值其次，出现在早晨；中时降水量的日峰值最小，出现在傍晚，图2(a)。 短时降水的降水频率日峰值出现在12:00和18:00，均在0.02以上，此外早晨7:00和9:00以及傍晚20:00的降水频率日峰值也在0.02以上；夜间的降水频率相对最小。中时降水的降水频率日峰值出现在12:00和9:00，均为0.01；午后至前半夜降水频率相对较小。长时降水的降水频率日峰值也出现在12:00，为0.01，午后至傍晚相对较小。短时降水频率的日峰值明显高于中时降水和长时降水，同时三者的日峰值均出现在12:00，图2(b)。 短时降水的降水强度日峰值出现在午后19:00，为2.8 mm∙h −1 ，夜间至上午相对较小。中时降水的降水强度日峰值出现在傍晚20:00，为4.8 mm∙h −1 ，与短时降水相似，中时降水强度频率在夜间以及上午相对较小。长时降水的降水强度日峰值出现在午后16:00~17:00，分别为3.9 mm∙h −1 和3.1 mm∙h −1 ，同样也是在夜间至上午降水强度相对较弱，午后至傍晚最强，这与午后至傍晚温度相对最高，同时伴随冷空气的入侵形成“上冷下暖”的不稳定层结从而容易产生对流性天气有关，而夜间至上午气温相对较低，大气层结相对稳定，故不容易产生对流性天气，从而导致上述时段降水强度较弱。
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user: 5. 不同等级小时降水的日变化特征 本文根据需要，将小时降水量分为3个等级，1级：0.1~6.0 mm∙h −1 ；2级：6.1~12.1 mm∙h −1 ；3级：≥12.1 mm∙h −1 。1级降水的降水量日峰值出现在18:00，接近0.04 mm∙h −1 ，另一个峰值出现在13:00和9:00；2级降水的降水量日峰值出现在8:00，接近0.02 mm∙h −1 ；3级降水的降水量日峰值出现在19:00，超过0.02 mm∙h −1 。1级降水日峰值大于2级和3级，1级和3级降水量日峰值出现在午后至傍晚，2级降水量日峰值出现在清晨(图3)。 Table 1 Contributions of the three types of precipitation durations to total precipitation in summer for the Altay statio 不同持续时间降水 出现次数(次) 累积降水量(mm) 占夏季降水量的比例(%) 短时降水 305 467.3 56% 中时降水 31 134.7 16% 长时降水 22 230.4 28% 表1. 阿勒泰单站夏季不同持续时间降水对总降水的贡献 图2. 阿勒泰单站夏季不同持续时间降水日变化特征((a) 降水量PA，(b)降水频率PI，(c)降水强度PI) 图3. 阿勒泰单站夏季不同级别小时降水量日变化特征
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user: 6. 结论 1) 2005~2017a夏季(6~8月)阿勒泰单站降水量日峰值呈双峰型，日峰值出现在早晨和傍晚；降水频率的日峰值出现在上午12:00；降水强度的日峰值出现在傍晚19:00。 2) 2005~2017a夏季(6~8月)阿勒泰单站出现短时降水达305次，中时降水31次，长时降水22次；短时降水对夏季降水的贡献率最大，其次为长时降水，中时降水贡献率最小。 3) 短时降水的日峰值最大，出现在傍晚；长时降水的日峰值其次，出现在早晨；中时降水量的日峰值最小，出现在傍晚。短时降水频率的日峰值明显高于中时降水和长时降水，同时三者的日峰值均出现在12:00。短时降水和中时降水的降水强度日峰值出现在傍晚，长时降水的降水强度日峰值出现在午后。 4) 1级降水日峰值大于2级和3级，1级和3级降水量日峰值出现在午后至傍晚，2级降水量日峰值出现在清晨。
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user: 摘 要 本文针对检修和扩建后的GIS/HGIS设备交接试验需要在运变电站停电的难题，介绍了基于锁相环跟踪技术和工频串联谐振技术的同频同相GIS/HGIS交流耐压试验技术，并根据广东电网公司工程应用实践，总结出试验面临的风险和需要重点关注的问题，为GIS设备不停电耐压试验技术的推广应用提供了工程参考。 关键词 :全封闭(半封闭)气体绝缘组合开关设备，同频同相，交流耐压，锁相环，工频串联谐振 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 气体绝缘金属封闭开关设备(gas insulated switchgear，简称GIS)，具有占地面积小、受外界环境条件影响小、可靠性高等优点，在我国城市电网中大量使用。特别是随着我国经济发展和城市化进程的加速，GIS设备的需求量急剧增加。 目前，我国早期投运的GIS已经进入寿命的中后期，根据设备生命周期的浴盆曲线，这批GIS设备已进入故障多发期，大大增加了GIS的停电检修需求 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] ；另外变电站的负荷随着经济的发展不断增加，导致了变电站扩建的需求。根据GIS设备检修和交接验收标准，检修/扩建后的GIS需要进行交流耐压试验。常规的GIS交流耐压都采用谐振加压方式，需要在运变电站停电进行配合，这与当前全社会对电网供电可靠性日益提高的要求产生了巨大的矛盾 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 。部分供电局被迫选择采用24小时带电空载的方式来对检修/扩建的GIS进行检验，这无疑难以发现设备潜在的绝缘缺陷，为GIS设备的后续运行留下了可能存在的事故隐患。 因此，电力运行部门迫切要求发展一种能够在其它在运电气部分不停电的情况下，对检修或扩建后的GIS部分进行交流耐压试验的技术 [ 11 ] 。 GIS同频同相交流耐压是在这种背景下发展起来的一种不停电试验技术，由国网重庆电力科学研究院2012提出并研发了相应的试验设备 [ 12 ] 。广东电科院于2014年引入该技术，并在同年6月份首次成功将该技术应用到肇庆500千伏砚都站扩建工程500 kV HGIS的交接耐压试验，为同频同相交流耐压试验技术的推广应用奠定了坚实的基础 [ 13 ] 。截止到2017年12月，已经在广东电网完成40多个不同电压等级的变电站GIS/HGIS同频同相交流耐压试验，试验检验出了数例耐压不合格的GIS设备，但无一例造成变电站运行设备失压事故，大幅度减少了变电站停电范围，提高了电网的供电可靠性。 本文阐述了GIS同频同相交流耐压试验的原理，并根据试验的经验总结了存在的问题、风险控制措施和关键的注意事项，为在运变电站检修/扩建的GIS设备不停电耐压试验技术推广应用提供了工程参考。
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user: 2. GIS同频同相交流耐压试验原理 GIS同频同相交流耐压试验通过采用与运行母线相位相同、频率相同的试验电压进行GIS设备的交流耐压试验，从而可以避免在不停运母线的情况下隔离开关断口处出现试验电压叠加运行电压由于承受的电压差过大而导致隔离断口击穿的情况。 这一试验技术建立在试验电压能够通过锁相环技术从而精确跟踪运行电压的相位和频率的基础之上。它的核心技术为通过采样运行电压信号，用锁相环技术输出一个与运行电压频率和相位完全相同的参考电压，变频电源则将参考电压作为输入信号，线性放大其电压幅值和功率。同时控制器也会通过算法加 图1. GIS同频同相交流耐压试验原理框图 入各项保护功能，一旦出现异常情况，迅速关闭输出参考电压，防止在锁频失败、试品异常等情况下，试验电压损坏运行设备或试验装置。其原理框图如图1所示。 图1展示的为典型的双母线变电站的交流耐压试验接线图，其中R为保护电阻，用于试品击穿时的保护用，D1、D2、D3为接地开关，DS1、DS2、DS3为隔离开关，CB为断路器，CT为GIS的电流互感器PT为运行的II母电压互感器，用来提取运行电压信号。试验条件为II母运行，I母检修后耐压。 从图1中可以看到试验用380 V的三相交流电源接入变频电源柜，在电源柜中被整流滤波成稳定直流，然后通过桥式推挽功率放大电路，将从控制器来的电压信号线性放大成电压可在0~350 V，电流在0~570 A调整的输出功率信号，经过中间升压变，高压绕组输出高压到可调电抗器，这里的电抗器与电容分压器及试品电容并联组成的等效电容串联形成的谐振电路，通过调节电抗器铁芯，改变其电感量，使得LC电路能够在工频50 Hz电压下形成谐振。 试验时，先进行低电压下的调谐过程。首先检查运行母线PT所测的工频电压是否正常，再调整变频电源输出一个数十伏特的较低电压，然后调节电抗器铁芯的气隙大小，使得分压器的测量电压达到最大值，表示此时LC电路正处于工频串联谐振状态。 随后便可以按照试验要求的加压曲线开始升压，操作过程中密切关注控制器上的相差和断口电压差。锁相成功，则相差正常一直为0，一旦受到干扰或其它原因，锁相失败，控制器便会发出指令，关闭变频电源的输出电压，保证运行设备的安全。同样，断口电压差一旦超出所设定的保护值也会告警并关闭电源输出。