实用继电保护

实用继电保护 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

☆☆☆☆☆
出版者:机械工业出版社
作者:李宏任
出品人:
页数:452
译者:
出版时间:2002-3-1
价格:45.00
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787111097242
丛书系列:
图书标签:
  • 继电保护
  • 电力系统
  • 电力电子
  • 高电压
  • 电气工程
  • 自动化
  • 智能电网
  • 电力设备
  • 故障分析
  • 保护定值
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具体描述

本书作者以其在美国业界多年的经验,结合理论与实际撰写此书。本书适合电力系统及继电保护应用工程人员使用。 本书共分21章,内容包含三大主题,即:继电保护基础知识;变压器、发电机、电动机、母线及输电线路等设备的继电保护;并讨论继电保护上的各项重要及特殊问题。<br><br> 本书前言<br><br><br>特色及评论<br><br><br>文章节选<br>在理论上电流互感器二次侧负载应考虑各部分的阻抗

《电气设备状态监测与故障诊断》 本书简介 随着现代电力系统的日益复杂化和对供电可靠性要求的不断提高,对电气设备运行状态的实时、准确掌握已成为保障电网安全稳定运行的关键。传统的基于定期巡检和事后检修的模式,已无法满足现代电力系统对预防性维护和智能化运维的迫切需求。《电气设备状态监测与故障诊断》一书,正是立足于这一时代背景,系统地探讨了电气设备状态监测技术、数据处理方法以及故障诊断理论与实践的专业著作。 本书旨在为电力行业的技术人员、设备维护工程师、电力系统研究人员以及相关专业高年级学生提供一本全面、深入且具有高度实用价值的参考手册。它不仅涵盖了理论基础,更侧重于工程应用中的实际问题与解决方案。 第一部分:状态监测基础与技术体系 本部分首先构建了电气设备状态监测的理论框架,阐述了状态监测的必要性、基本原则以及监测系统的组成结构。 1.1 状态监测概述与发展趋势: 深入分析了电力设备从“事后维修”到“预测性维护”(PdM)的演变历程。重点介绍了基于物联网(IoT)、大数据和人工智能技术的现代状态监测体系的架构,以及其在提升资产管理效率和降低运维成本方面的巨大潜力。讨论了IEC 60050系列标准中关于状态监测的关键定义和分类。 1.2 关键电气设备监测对象与参数: 详细剖析了变压器、断路器、高压开关柜、旋转电机等核心电气设备的主要劣化机制和关键健康指标(KHI)。 变压器: 聚焦绕组温度、油中溶解气体(DGA)、局部放电(PD)、局部过热的红外热成像监测。探讨了不同故障模式(如过热、电弧、气泡)与特征参数变化的关系。 断路器: 侧重于机械运动特性(分合闸时间、超行程)、真空度(针对真空断路器)以及SF6气体(针对GIS/GCB)的压力和泄漏监测。 旋转电机: 重点介绍振动分析(包括时域、频域分析)、轴承状态监测、绕组绝缘状态评估(如介质损耗因数Tanδ的变化)以及定子/转子不平衡的诊断。 1.3 信号采集与预处理技术: 详细介绍了用于状态监测的传感器技术,包括光纤传感器、压电传感器、电磁声传感器(AE)等先进技术。着重讲解了信号采集的同步性、抗干扰能力设计,以及在恶劣工业环境中保证数据质量的滤波算法(如卡尔曼滤波、小波去噪)和基线漂移补偿技术。 第二部分:数据分析与故障特征提取 本部分是全书的核心,专注于如何从海量的监测数据中有效地提取出指示设备健康状况的有效特征。 2.1 溶解气体分析(DGA)的深度应用: 不仅停留在传统的杜瓦三角图或罗杰斯比率法,更深入探讨了基于神经网络的DGA故障分类模型,以及如何结合油温、负荷等运行数据,对气体产生速率进行建模,从而预测故障发展趋势。讨论了新型监测技术,如在线色谱分析仪的数据解析。 2.2 局部放电(PD)信号的高级分析: 全面梳理了PD信号的测量方法(超高频UHF、声学AE、脉冲电流等)。重点阐述了时间-相位谱(TPP)分析技术,如何区分异物放电、表面闪络和内部气泡放电。引入了先进的去噪和脉冲识别算法,用于从背景噪声中准确识别微弱的PD脉冲。 2.3 振动与噪声信号处理: 深入讲解了快速傅里叶变换(FFT)、功率谱密度(PSD)估计,以及更高分辨率的线性预测编码(LPC)技术在设备故障诊断中的应用。详细分析了齿轮箱磨损、轴承剥落、转子不对中等典型故障在频域和时域上的特征频率与调制边频带。讨论了基于小波包分解(WPD)的故障特征多尺度分析方法。 2.4 红外热成像的定性和定量分析: 介绍了热成像仪器的选型、辐射率设定和环境校正技术。重点阐述了如何通过温度梯度分析、背景扣除法来准确定位和评估设备发热源的严重程度,并结合热容量模型预测内部缺陷的演化速度。 第三部分:故障诊断模型与智能决策 本部分聚焦于如何将提取的特征转化为可执行的诊断结论,并构建智能化决策支持系统。 3.1 统计学诊断方法: 回顾了基于阈值、均方差(RMS)变化等传统统计量的方法。重点介绍了多元统计过程控制(MSPC),特别是主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)在多变量数据异常检测和故障模式分离中的应用。 3.2 机器学习与深度学习在诊断中的应用: 这是本书的亮点之一。 传统机器学习: 详细介绍了支持向量机(SVM)、随机森林(RF)在分类任务中的构建、训练与优化,并对比了不同核函数和参数对诊断精度的影响。 深度学习模型: 重点介绍了卷积神经网络(CNN)在图像类数据(如红外图、相谱图)和一维信号处理中的特征自动提取能力。讨论了长短期记忆网络(LSTM)在时间序列预测和故障演化趋势建模中的优势。 迁移学习: 探讨了如何利用现有健康设备的数据训练模型,并将其知识迁移到诊断健康状况未知或数据稀疏的新设备上,以解决标签数据不足的问题。 3.3 状态评估与寿命预测(RUL): 阐述了从诊断(Diagnosis)到评估(Prognosis)的过渡。引入了基于可靠性理论的剩余寿命(RUL)预测模型,包括威布尔分布、指数模型以及结合专家知识的灰色模型(GM(1,1))在剩余寿命预测中的应用。讨论了如何根据风险评估结果,制定最优的检修窗口。 第四部分:系统集成与工程实践 本部分关注状态监测系统在实际工程中的部署、集成和运维管理。 4.1 监测系统架构与通信协议: 讨论了从现场采集层(Field Level)到信息管理层(Information Level)的典型三层架构。详细介绍了工业通信协议(如Modbus TCP/IP, OPC UA, IEC 61850)在状态监测数据传输中的配置与安全考虑。 4.2 资产健康指数(AHI)的构建: 提出了一套科学的、可量化的电气设备健康指数(AHI)构建方法论。该方法综合考虑了关键健康指标的偏离程度、故障的严重等级以及设备在系统中的关键性权重,为管理层提供了一个直观的、统一的资产健康度量标准。 4.3 运维流程的优化与集成: 探讨了如何将状态监测系统的数据流无缝集成到企业资产管理系统(EAM/CMMS)中,实现从“告警”到“工单生成”的自动化闭环流程。分析了如何通过数据驱动的维护策略,优化备品备件库存管理和维护资源调度。 总结 《电气设备状态监测与故障诊断》力求做到理论与实践的紧密结合,不仅深入剖析了底层信号处理和分析技术,更构建了面向实际工程应用的智能诊断框架。通过对大量实际案例的分析,本书旨在帮助读者掌握从数据采集到智能决策的全流程技术,显著提升电力设备的安全、可靠与经济运行水平。

作者简介

目录信息

整理者说明
序言
编辑部序
全华电机相关图书流程图
第一章 绪言及一般基本知识
第二章 继电器应用上的基本工具(1)相量、相序及极性
第三章 继电器应用上的基本工具(2)对称分量法
第四章 保护继电器用电压互感器与电流互感器
第五章 保护继电器的基本组件
第六章 保护系统及其继电器
第七章 电力系统接地及其保护方式
第八章 发电机保护
第九章 变压器保护
第十章 母线保护
……
名词对照表
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例研究部分,简直是最大的败笔之一。理论部分姑且还能勉强支撑,但一到实际应用层面,其苍白无力就暴露无遗了。书中提供的所有案例都显得过于理想化、脱离实际,仿佛是教科书上预设的“完美场景”,与现实工程环境中充斥的各种干扰、非线性因素和约束条件完全脱节。例如,在分析一个保护动作的实际场景时,作者完全没有讨论数据采集的延迟、传感器误差的补偿,或者系统在故障类型多重叠加时的鲁棒性问题。这些才是工程师在现场真正需要面对的难题。因此,这本书充当不了任何实用的参考手册,它只能告诉你“应该是什么样子”,却无法指导你如何处理“实际是什么样子”。对于实践者而言,这本书的价值几乎为零,因为它提供的解决方案缺乏可操作性和现实检验。

评分☆☆☆☆☆

作者的叙事逻辑和行文风格实在太过跳跃和晦涩,使得原本复杂的概念在传达过程中被进一步扭曲和复杂化了。阅读这本书的过程,与其说是学习,不如说是在进行一场“解谜”游戏——需要读者自己去梳理作者跳跃的思路,去猜测他省略的中间步骤。章节之间的衔接非常生硬,前文铺垫不足,后文突然抛出一个结论,让人完全跟不上作者的思路。有时候,作者似乎沉浸在自己对技术细节的理解中,忘记了读者可能需要循序渐进的引导。他倾向于使用过于书面化和拗口的表达方式,很多本可以用简洁明了的语言概括的观点,却被冗长而绕口的句子所包裹,极大地降低了阅读的流畅性。试图通过这本书建立起一个清晰的知识框架变得异常困难,因为我总是在努力地拼凑那些散落的、缺乏逻辑连接的知识碎片。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都显得捉襟见肘,仿佛只是蜻蜓点水般地触及了各个知识点,缺乏深入的挖掘和系统性的讲解。对于想要扎实掌握相关领域知识的读者来说,这本书提供的帮助是极其有限的。很多重要的理论模型,书中只是简单地罗列公式,却鲜有对背后的物理意义、应用条件和局限性进行细致剖析。举例来说,在阐述某个经典算法时,作者似乎默认读者已经对背景知识了如指掌,直接跳过了推导过程,这对于初学者来说简直是天书。而对于有一定基础的人而言,书中又未能提供足够的前沿信息或更复杂的应用案例来拓展视野。读完后,我感觉自己像是在一个知识的浅水区里徘徊,虽然“见过”了许多术语和概念,但对于如何将它们有机地结合起来解决实际问题,依然感到迷茫和无措。它更像是一本快速浏览的概览,而非一本值得反复研读的工具书。

评分☆☆☆☆☆

整体而言,这本书在专业术语的准确性和一致性上也存在令人担忧的问题。反复阅读中,我发现在不同的章节中,同一个物理量或者同一个技术术语,竟然出现了几种不同的表述方式或者符号定义,这无疑是技术写作中的大忌。这种不一致性让人对作者的严谨性产生了根本性的怀疑。此外,书中的一些定义似乎是作者自行创造的,并未参照行业内公认的标准或规范,这使得这本书的“实用性”大打折扣,因为任何脱离主流标准的自创体系,在实际工作中都难以获得认可和推广。想要依靠这样一本在基本术语定义上就存在摇摆和模糊的书籍来构建稳固的专业知识体系,风险是极大的。它更像是一个个人研究笔记的草稿汇编,而非一本经过严格同行评审和编辑校对的正式出版物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版实在不敢恭维,简直就是一本粗制滥造的产物。打开书本,首先映入眼帘的是那些密密麻麻的文字,段落之间毫无章法可言,看得人眼花缭乱。印刷质量也令人担忧,墨迹模糊不清,有时候甚至能看到油墨蹭到了纸张的边缘,给人一种廉价、不专业的观感。更别提那些图表了,线稿粗糙,标注混乱,很多关键的原理图看起来就像是随便用绘图软件画出来的草稿,完全无法清晰地传达复杂的技术概念。作为一本技术类的书籍,清晰度和专业性本应是重中之重,但这本书在这方面做得着实让人失望。每次想要查找某个特定章节的内容时,都得花费额外的时间去辨认那些模糊不清的文字和图示,极大地影响了学习的效率和心情。这样的装帧和印刷质量,实在配不上它所承载的技术内容,让人在阅读之初就产生了抵触情绪。

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