纳米ZnO技术

1、高电位梯度：近年国内外的研究结果表明，ZnO芯片的电位梯度取决于单位厚度内的晶界数目，口碑好的电涌保护器生产，液相扩散控制ZnO晶粒的生长速度；而晶界数目又是由ZnO晶粒粒径所确定的，故减小ZnO晶粒粒径是提高ZnO芯片电位梯度的主要途径。

纳米ZnO是由极细晶粒组成，其特征维度尺寸（晶粒尺寸、晶界宽度、第二相分布等）是纳米数量级。以纳米ZnO为核心的高梯度配方的设计，能够有效增加晶界层数量、抑制晶粒生长速度及提高势垒高度，能够大幅提高单位面积的通流能力，能够大幅提高电位梯度。

2、高能量耐受：同单位体积的能量耐受，主要体现在ZnO芯片击穿。其主要原因是由于电流分配不均匀导致热能汇集某一点，最终归结于微观组织结构的不均匀性所致。这就要求尽可能从制造工艺上提高ZnO芯片结构和成分均匀性、减少陶瓷本体内部缺陷。

在原料的选用上，纳米ZnO粒子作为联系宏观物体及微观粒子的桥梁，其表面效应伴随着粒径的减小，表面原子数的迅速增加，纳米粒子的表面积、表面能都迅速增大。表面原子周围缺少相邻的原子，有许多悬空键，具有不饱和性质，易与其它原子相结合而稳定下来，故具有很大的化学活性。

在添加剂的选用上，使用易于分散、活性较高的改性纳米BiO 3 ，有助于提高烧结过程中的传质速度，北京电联港电器设备有限责任公司,电联港电器,有助于改善液相对界面的侵润性，形成良好的晶界面。纳米材料的配方、新型高效分散设备的应用和窑炉曲线的调整，对于芯片均匀

性改善均起到显著作用，对于单位体积能量耐受能力提高起到显著作用。

SPD选型原则

1、级间配合：电涌保护器SPD2 安装在 SPD1的下游, 通常它的各项参数指标(Imax, In, Ures)都比 SPD1小。但如果它与 SPD1安装得过近, SPD2 有可能比 SPD1更早动作, 从而要承受本由 SPD1承受的高能量。

一定要按逐级分流、分级保护的方法，才能保证SPD即有很长的寿命，又能把电源系统雷击电涌电压限制在设备能承受的水平内。

2、15米原则：当进线端的SPD与被保护设备之间的距离 > 15 米， 应在离被保护设备尽可能近的地方安装另一个电涌保护器

3、10米原则：当保护SPD1和SPD2作为级联安装时，SPD1和SPD2之间的最短距离：10 米。目的为了延迟SPD2上雷击波的到达，以使尽可能多的能量被SPD1释放。

4、50CM原则：进线和出线可以直接并接，也可以用V形接法（凯文接线）连接。直接并接要求a+b≤0.5m, 而V形接法只要求a≤0.5m，以减少引线电感电压降对被保护设备的冲击。

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热能聚中技术

1、高安全性：热能聚集人为控制在中心区域；非中心区域的温度，要远低于中心区域。从而保障了热脱离器脱离前，非中心区域的温度，一直处于安全温度；避免热脱离器脱离过程中，非中心区域的某点温度，可能已经超过甚至远超过警戒值，进而可能引发火灾，保障了客户设备的安全运行。

2、TOV快速、准确:热能聚集人为控制在中心区域；芯片的热能，传导到脱离器的传导距离最短、传导热能最多、传导热能最集中、传导速度最快，保障热脱离器能够最快速度准确脱离。保障了客户设备的TOV的快速、准确。

电气系统接入方式缺陷。目前电气系统所采用的接入方式基本以硬连接为主，硬连接接入耗费资金大，与整个系统的收费比较起来不是非常合理。通讯数据的传导问题。发电厂的通讯传导设备有很多，但是分布式控制系统与相关的装置不能够有效的结合在一起给通讯数据的传导带来了一些麻烦。通讯数据的传导包括数据处理、通讯处理、数据搜集、数据传送和数据接收几个步骤，采用分散式的处理会使整个通讯数据的传导更加繁琐，影响系统稳定，同时也不利于电气系统的安全运行。 水力发电厂的电气控制室分为主控室和单元控制室。单元控制室又分为独立单元控制室和网络控制室两种类型。一般情况下，发电厂会根据不同的发电容量采用不同类型的电气控制室。例如，100MV以下的主要采用主控制室。根据实际的使用来看，口碑好的电涌保护器生产,浪涌保护器相关，单机一控和双机一控存在不同的运用优势和劣势。单机一控有利于对电气控制进行分级管理，为电气控制提供安装、运行以及监控等多方面的控制，故障处理非常方便；双机一控属于两地运行，在实际的应用中出现故障不能及时解决，两地之间沟通不方便，需要耗费大量的人力资源。 现代控制方法主要包括变结构控制、鲁棒控制、自适应控制、智能控制等[7,8]。变结构控制因具有快速响应、对系统参数变化不敏感、设计简单和易于实现等优点而在风电系统中得到广泛应用。鲁棒控制具有处理多变量问题的能力，对于具有建模误差、参数不准确和干扰位置系统的控制问题，在强稳定性的鲁棒控制中可得到直接解决。模糊控制是一种典型的智能控制方法，口碑好的电涌保护器生产,电涌保护器 防雷相关，其最大的特点是将专家的知识和经验表示为语言规则用于控制，不依赖于被控制对象的精确的数学模型，能够克服非线性因素的影响，对被调节对象有较强的鲁棒性。由于风力发电机的精确数学模型难以建立，模糊控制非常适合于风力发电机组的控制，越来越受到风电研究人员的重视。人工神经网络是以工程技术手段来模拟人脑神经元网络的结构与特征的系统。利用神经元可以构成各种不同的拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。利用神经网络的学习特性，可用于风力机的低风速的节距控制。

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