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A. . of at of a on of is of to as of a of 1. of by by an of be to by as In a an of is in In to of to to to be in at of of on 2at of be by 3so to of of to to to 2 by as or by a 7 do or to a on of is to of ) is to is no on is no to to MS of at is at to of as at CC be as 1. 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A. . 要 是通过测量局部公共耦合（ 实现的。基于此，本文提出了一种新算法。该算法更实用，且相对于以前的方法而言具有一些优势。这种方法所需测量的数据是电压和电流的幅值及功率因数。研究证明，模拟结果和实验结果都可用来验证此算法。此外，对于一些实际情形，如系统参数的噪声条件及缓慢变化情况等，也对此进行了 研究。 关键词 抗数据测量，电力系统。 1、引言 供电系统的阻抗数据一直是供电部门和工业客户非常关心的问题 1。近几年来，由负载引起的恒功率增加的需求，未能跟上电网络的快速发展的步伐。因此，供电系统可能通过直接连接的负载如电弧炉和电力电子器件而提高了抗干扰能力。在这种情况下，所使用的阻抗在扰动传播及供电系统精确建模中起重要作用，这是电能质量优化的前提。 今天，电力电子器件广泛应用于电力系统。为了充分利用它们的性能并减少其缺陷造成的影响，尤其是限制电压波形的失真。电力电子器件和电力系统之间相互 作用，已连接起来进行了详细的建模。戴维宁等效电路在基波和谐波频率上，对于电力电子器件在供电电压波形操作条件下的影响 2，通常可提供充分的信息。 此外，由戴维南等效参数的知识知，在负载总线上，电压稳定裕度和系统的最大负载能力可以很容易估算出来了 3。 到目前为止，已提出几种跟踪和估计电力系统阻抗的方法，它们有各自的优点和缺点。其中一些基于同步波形的测量，一些须用非线性负载来得出电力系统等效电路。上述方法主要指两种不同的方法。非线性阻抗的方法利用负载电流和电压的变化来确定网络的等效阻抗 2此方法，利 用由网络设备引起的开关瞬态，如电容器组或通过谐波发生装置 7强制系统的励磁电流。非线性的方法通常更简单且更适用，因为它们不会给系统带来任何扰动或波形失真。基于三组局域测量，电压，电流和功率因数，本文中提出了一种新的算法来计算电力系统的等效电路参数。这种方法比较以往算法的优点是： (1)该方法是非线性的且不会给系统带来任何干扰。 (2)对目前的负荷模型无限制 (3)不要求同步测量。 (4)唯一需要是所提出的估算电力系统等效电路参数中电压和电流和负载点的功率因数的 个信息已可在 该方法已在理论上验证并在一些案例分析和实验结果中来检查该算法的有效性。 2、所提出的算法 电源系统可建模为 图 1所示： 图 此目标是计算戴维南等效参数， s，而从当地的测量数据可得出的唯一信息是 功率因数。所提出的方法是在三个不同的时刻使用 3组不同的测量结果，且这些时刻适用于三相系统的每一相。为了更好地理解该算法，我们假设系统侧（ s），都是常数，而负载侧具有一些变量，因此，由 统方程的一组测量数据时 间 由假设知， 测量过程中，由于第二和第三组的 V， I 和 M 具有相同的相位和在时间 以我们也可得到相同的方程式。 如果我们分开方程（ 1）的实部和虚部，重写式子为： 方程式（ 2）用三相系统的每一相写入，可得到 6个方程， 6个未知数。对于一相系统的未知参数，方程式为： 正如前面所言，这种算法的测量不一定是同步的，因此，功率因数值取决于切换的瞬间，并且可以是任意值。 因为方程数和未知量个数相等，因此，可以解出此非线性方程组。有几种方法可解这一方程组。在本 文中，使用牛顿梯度法。通常在距离公共连接点几米远处测量电压，有功功率（ P）和无功功率（ Q）。由每次测量的 P， Q 和电压，我们可计算出电流的大小和功率因数。因此，用于估计系统等效电路参数所需的信息已得到，没有必要在 再安装任何额外的数据采集系统。由于电压， P 和 以系统阻抗和等效系统源的值也可估计时间序列，并可在仪表显示（新一代的仪表）。 估计过程虽不取决于负载型号，但却适用于不同种类的负载。该模型适用于电力系统某些负载的戴维南（诺顿）等效电路，这意味着它们可以等效为电压（电流）源和串联（ 并联）阻抗。 对于戴维南等效电路负载模型，如电机或谐波发生负载，该算法也可用于跟踪负载阻抗。对于这种负载，我们可以在负载侧写一组类似的方程来估计 l，如下所示： 在公式（ 3）中， 戴维南等效的负载电压源， 在公共耦合点处的戴维南等效负载阻抗。 V， I 和功率因数是用于计算同一组系统侧参数的测量值。 唯一的区别在于电流的方向，在方程中增加了一个负号。用相同的测量数据来求解方程（ 3），我们可以计算出负载侧的参数。 在下面几节中，一些研究分析已经完成仿真且其实验结果表明了该算法的有效性。 3、 系统验证研究 本节进行了阻抗和戴维南等效两种不同负荷模型的仿真，且结果验证了该算法的有效性 。 （ 1）阻抗负载模型 一些负荷在电力系统中是无源的可以 等效 为阻抗 的模型 。 为了模拟这种负载，负载已等效为可变阻抗（ 15+ 模型且系统的等效模型如图 1所示。（ 欧姆和 120伏）。系统和负载侧的最大偏差为 5，所提出的算法中，可用等式（ 2）来估算系统等效电路的参数。该系统的等效电路参数可从特定的总线（ 出，该总线通常是恒定的 ;然而，也可能会因系统配置， 发电机组的可用性或其它在 面的系统负载变化而引起改变。 系统参数的估算值和它们的实际值已绘制在图 2中。 图 2系统参数的实际值和计算值 如图所示，迭代法已应用到计算系统阻抗和等效电压源的精确值。 （ 2）戴维南等效电路负荷模型 在电力系统中，负载的等效电路为戴维南或诺顿负载模型。在这种情况下仿真，系统和负载模型化为戴维南等效电路且参数为： 15+ 欧姆和 120 伏， 10 伏。系统和负载侧随机变化的最大变化为 5，所提出的算法已被用于估计系统和负载侧的等 效电路参数 系统和负载参数的估计值与实际值已绘制在图 3和图 4中。 图 如前面所说，该算法可以用来计算负载侧的等效电路参数。对于相同组的数据，使用等式（ 3），我们可以计算出负载侧的参数，如图 4所示。 图 仿真结果表明，这种负载的算法对系统和负荷侧参数的结果估计很准确。 使用最小二乘法估计有助于改善效果，并消除测量噪声的影响。 这种方法的优点之一是在 甚至小干扰情况下为解方程（ 2）提供了可能性。如果在所测量的电压和电流中无噪 声或瞬态，且系统参数不会随测量的周期变化，则该方法的准确度达到 100。 在下文中，一些实际问题，例如噪声条件和系统参数的缓慢变化将会进行讨论。为此，需计算在图中的每个绘制值，已经研究了 300种情况，并且对于每一种情况也已经作了估计误差，也已经将其平均值绘成图。误差的计算式子如下： 这过程一直遵循结果准确计算的原则。 （ 1）噪声条件 通常电力系统的测量包含噪声测量。这种噪声可以有不同的来源，但最常见来源是在测量设备和开关瞬变中。 在图 5 中， 算值的准确性已绘制成测量噪声的函数。此测量噪声 函数已增加了电压和电流波形测量的最大随机噪声。 图 5噪声条件下 此 方法 的准 度 性 如图所示，当噪声电平较低时，所提出的方法其准确度是可接受的。由于以 这种情况下，负载随机变化最大为 5且 V 和 I 的平均值分别为 在一般的算法中 ,噪声条件的精度取决于负荷参数的变化。负载侧参数变化越多，系统等效电路参数所计算出的值越准确。在图 6中，对于一定水平下的噪声， 负荷侧参数最 大变化从 0变化至 2。 图 6 表明，当负载侧的参数没有变化时，该算法无法检测系统的参数，然而，所计算出的结果的准确性随负载参数的增加而增加。 图 6噪声条件下 此 方法 的准 度 性 这种情况下， 变化至 0 仿真结果表明，如果在最大噪声水平小于所述变化的负荷参数的条件下，适合用该算法。此外如果采用最小二乘估计方法还可以显著减少由测量噪声引起的计算误差。 （ 2）缓慢条件下的情况 在本节中，提出了对系统侧斜率变化情况下的准确性进行了研究。基于此，该系统的 等效阻抗和电压源随着斜率的变化而同时变化。为计算每个斜率下的准确性，进行了 300种不同的情况下的仿真。图 7示出那些情况下平均值的精确性。 图 7斜坡 条件下 此 方法 的准 度 性 举个此计算结果情况下，系统参数以 5斜率连续变化的例子绘于图 8所示。 图 8斜坡 条件下 系统参数的实际值与计算值 仿真结果表明，在电力系统变化的范围内此方法的准确性是可接受的（小于 10）。因此，此方法也适用于系统侧连续的情形。 C、实验结果 在本节中，电力系统已等效为电阻模型，其是用串联电抗和电压源组成的，这个电压源是加拿大阿尔伯塔大学 的实验室设施。由于电阻的量值和建模系统的电抗比以前的系统更高，所以供给源可视为无穷大总线。 每 30 秒可捕获电压和电流的瞬时值含 12 个周期并根据 准 13知，计算时的有效值为这 12个周期的平均值。 本实验的负载是一个感性无源负载，其周期测量是随机变化的，系统侧是电阻和电感， 15分钟改变一次。 系统参数的实际值和计算值如图 9所示。 图 9系统实验参数的实际值和计算值 图 9所示的时间阶梯是 30秒。结果表明该算法正常工作时的实验结果，它也可以自动跟随并检测系统参数的变化。应用最小二乘估计法可提高计算结果的精度。 4、致谢 作者衷心感谢阿尔伯达基金委员会，及 5、结论 本文估算了电力系统等效电路的参数，使用的是在公共耦合（ 本地测量的方法。在此基础上，提出了一种基于三组测量的新迭代算法来估计系统参数。该算法的优点是：不依赖于负载的模型，也不需同步测量。其唯一所需的信息是电压、电流的有效值及功率因数。这些信息可以从已安装在 的仪表获得，并且不需安装其它一些成本高昂的数据采集系统。仿真结果表明，在噪声条件下，当 大时，电压和电流增加，该方法的 准确度也增加。该方法还可在系统参数斜率变化的情况下工作。 实验结果进一步验证了此算法，这表明，该方法可以在实际中使用，且结果与实际值相符。 该算法也可用于计算谐波阻抗。在此情况下，我们可以判断谐波对实用程序的影响，不过，对于在公共耦合点处的总谐波失真及系统负载的谐波阻抗，迄今也没有提出恰当的做法。 6、参考文献 1 A. C 6, , 17211991. 2 G. A. . 15, , 1073000. 3 K. M. M. D. . M. of to 14, , 10291999. 4 M. . 274279, 2003. 5 T. . i A 20,4, 2005. 6 K. . to in 219 591, 5, 1998. 7 M. B. . W. P. : 19, 3, 14422004. 8 Z. A of 54, 1, 3772005. 9 B. M. . W. P. 475,242000. 10 L. F. . A of V 04, 3, 15271533, 2004. 11 M. D. W. P. P. D 2005/2006, 653 658,12006. 12 R. F. . V in 06, 19006. 13 : 0: 10002003. 7、作者简介 S06) 001 004, He is at u (M90, 5, 05) 989. He C 996 as an Xu is a at 电力系统检测与定位的约束优化设计 . 7801 摘要 在电力系统的操作和维护中，在线监测及诊断是很重要的。本文的开始部分，针对电网状态和参数估计，提出了两种新方法，这在电网信息 量一定时是适用的。该方法是基于开发一种约束优化问题的解决方案而设计的，这方案提供了一系列所需的网格信息。第一种方法试图在相对较小数位点的一组测量值中来估算网格的近似状态。限制功率平衡管的方法是基于通用的网格行为以及关于网格的特定状态来估计的，并且通过选定一组网格状态和参数的任何可用信息来最小化目标函数。第二种方法使用小数目站点的时间数据来检测和定位状态，如电网中的故障线。此方法减少了随时间变化的功率平衡集流管的目标函数，这函数对突变的局部状态和参数变化很灵敏。这种检测和定位工具的目的是为预警系统或在多模态探 测系统中提供补充检查。该方法的性能在 力溢流测试网的仿真中亦得到了证明了。 1、引言 日常家庭，工业，商业等对电力的依赖，需要电力稳定供应。互连电网使用监控和数据采集（ 统，控制系统，和保护设备系统，以适应不断变化的负荷需求和电网故障。自电力系统放宽管制，政府就一直设法帮助电力系统控制领域认识他们的电网性能及状态，以确保电力的可靠输送。对于电网监测状态，一种经济有效且简便的方法是就地使用一组仪器仪表。利用有限的 传输线停运。 及时检测并定位这类故障会减少连接设备的损坏，并降低级联故障的可能性，同时提高电力系统运行的感知能力。 为了观察电网的状态，发展了一种测量位置的新技术。该新技术又可转换为非线性，约束，优化的问题，其中，系统状态和参数被强制到功率平衡集流管并加以限制。电力系统状态估计除了使用 器仪表，一些研究也已被应用在使用有限测量的优化方法来估算电网问题和设备故障，尤其是测量位置的外局部区域。和这种方法相关的科研文章可查阅参考文献 1， 2， 3。 基于总线电压上， 1类文献提出了一种新的故障定位算 法。误差函数通过测得的和预期的母线电压幅值的差分来计算。预期母线电压幅值通过使用阻抗矩阵和最大有效故障电流来计算。文献 2提出，电网现有的相位测量单元（ 用于定位传输线路的故障。这通过总线系统中观察的总线电压相位差的情况及相对于它们的当前值来确定。在改变用于检测电压相位角确定的优化问题被解决后。另一种故障检测算法是从电力系统模型或实际系统中来训练神经网络去学习仿真或实际数据。相对文献 3而言。另一方面，与电力系统测量输入系统进行比较，训练神经网络归为故障或电网的其它一些异常现象。 本文介 绍的工作描述了一种用于检测和定位异常情况的新算法，例如从远程数量有限的大型电力系统多个时间测量站点的设备故障或线路。基于此优化方法，线路停电检测和定位，目标函数在时间差分后被最小化，以识别任何网格的变化。这项工作的一个独立的问题是估计单个时间测量信息点的电力系统的状态和参数值，这可从远程站点有限数量所得。为了估计状态和参数值，在电网工作原理下，提出了一种优化的方法来最小化目标函数。 2、估计电力系统状态 本节讨论求解非线性约束优化（ 问题，以提供所需的网格信息。这种方法试图测量相对少量的站 点来估计电网的近似状态（电压和功率）。约束功率平衡集流管的方法，是基于通用网格性能及关于网格特定状态任何可用信息的基础上最小化目标函数，来估计一组选定的网格状态和参数。与此相反，优功率流（ 已有足够多且已知的数据，包括所有的实际负载和无功功率，以及整个电网的测量数据。 A、 最优潮流计算 最优潮流计算问题的数学公式如下： 其中， x 为可调变量，可以代表总线电压幅值，相角，也可以代表系统的固定参数。目标函数 f（ x）是代表发电机成本最小化的标量。等式约束 G（ x） =0 代表功率潮流方程。不等式约束 H（ X） 0，代表对变量的约束功能，如功率潮流线。此外，限制（ X 直接放置在状态变量或控制变量中。这是一个典型最优潮流问题的方程，其可以通过讨论 4的多种方法解决。 题把目标函数的设计视为捕获正常电网运行的特征。 其中， K， K， 强调最小化的不同级别。权重较大的比权重较小的可减少更多的特定条件。 总线 k 中电压的大小，目前总线的数目。 k 是电压相位角在整条 K 线的差，其中 线的数目。 k 的的有功功率和无功功率，其中 中 负荷的数量。本题中，目标函数的权重如下：电压幅值和电压相位角为K =K= 功功率损耗为 无功功率损耗为 意权重可以按比例增加，以得到相同的结果。 第一项（ 1）是每条总线在设计附近 （额定母线电压幅度），上的电压，第二项 k 是 L - J 位于总线 l 和 j 之间每条传输线 K 的差，以保持 稳定性，并在第三和第四项放入目标函数以使传输线路总的有功和无功功率的损耗最小。对于大型电力系统额定运行的更多信息，请参阅 5。在此目标函数中，每一项都求平方以产生一个正的目标函数。在一般情况下，该目标函数的设计是一项工程以了解电力系统在正常条件下是如何运行的。 流约束） 功率平衡方程是非线性方程的约束。这些方程限定了功率平衡集流管，这使得所有可行的解决方案受到限制。 所有线路都分别连接到总线 总线从 到 k 线路的串联电导和电纳 。 相角差， j到 负载功率按大小排序。例如，如果总线 总线 ，就是说， 该不等式约束可以写为： 1 ， =0, 通常，对于所有负载的排序，矩阵 A 可用 1 与较大的有效功率的列和行中的所有其他元素均为 0。这形成了以下的公式的一般形式。 E、其它方面的制约因素 该方面的约束强加变量限制给系 统的每条总线上。 其中， 对于此非线性编程的求解用的是 数，这是基于 次二次编程）的方法 6。该软件是使用 开发的。 对于 置分析，它假设所有传输线的参数， ， 和 在整个电网是已知的，且 被忽略。在 可以改变这些参数的。以下的测试案例，系统变量 整个电网发电机的总线中是已知的。发电机总线变量被选为已知的，是因为它们是电力系统的核心，因此大量的仪器 很大程度上取决于系统的稳定。 我们最初的出发点是在一个可行的解决方案区域内，因此电网知识是重要的。对于所有未知 弧度。负载 除以电网负载数量后的总和来计算。负载 发电机 始化。因为我们知道所有发电机的测量有功功率，这样，我们可以就可以计算出假设的发电机无功功率 这些结果在 线测试系统（详情见 8）中用于模拟和分析，其中已知测量值的 15是从电网取的。该系统共有 472 个变量。 118 条总线， 34 个发电机， 91个负载，以及 186条线路。其中，有 34个是已知的发电机有功功率和在发电机总线上，有 34 个是已知的电压幅值。未知变量包括： 118 个电压相位角， 84个电压幅值， 34个无功发生器和 91个负荷的有功功率和无功功率。该系统任意潮流计算可利用的数据，仅用于比较。 计算可通过调整每个时期目标函数的权重来改变。绘制该系统共有四种变量类型：电压幅值，电压相位角和负载有功功率和无功功率。记得发电机总线的有功功率和电压幅度都是假定已知的（测量），其中，一个红色的“ *”匹配一个黑色的“ O”是 一个已知的测量。一个红色“ *”的标记和黑色“ O”的标志不匹配则代表其总线位置需求解的变量。其它所有的附图都可以类似地理解。图 1 中 s 的输出电压幅值由一个带有“ *”的红色线条表示。黑虚线用“”表示，这是两个系统对给定负载流程的解决方案。所有的有功负载功率在系统中是未知的。图 3和图 4的比例在水平轴上可能会高达 120，但要记住，这个系统只有 91 路负载总线，这意味着总线编号不是“ *”或“ O”。 在这项工作中，使用 了改善此解决方案，需要更多关于 电网在测量，目标函数和约束形式的信息。 图 1 图 2 图 3 图 4 3、 常检测方法 本节介绍的重点是论文并介绍了一种新的算法来检测和定位异常事件，如从有限数量的远程站点给定的多个时间来测量大型电力线系统的故障。使用优化的方法来进行线路故障检测和定位，其中目标函数的时间差分对电网的突变状态和参数变化很灵敏。系统的非线性约束，不等式约束和其它方面 的约束，与前面是相同的。区别是目标函数，测量以及远程站点的位置。随着时间推移，基于时间序列的测量可约束目标函数非线性最小化。 输出代码是测量处的矢量状态值。对于大型电气电力系统，很难通过察看各种曲线的时序数据来进行线路的停电检测和定位。克服这个问题的关键是了解电网线路故障期间的行为。基于 真和电力（ 统的分析代码，也称为 码 9，被用来模拟线路故障及研究电网是如何反应的。据观察，线路故障期间最常见的趋势是电压幅值和电压相位角将偏离跨线。弄懂此电网知识对于后期处理工具设置的发展 及分析 输出代码是很重要的。所使用的工具都是基于远离电压幅值和母线电压相角的。 由于实际电力系统资料欠缺，所以在 码中使用多时间测量，这是从真和分析代码中得到的综合测量。该方法用来选取测量值，以找到和排序相对于所述线路参数测量值的稳态灵敏性。图 5 是 行检测和在电网中线路故障位置的大图象。该进程是通过从电网限位点采取测量值开始的，在该图中 ,多时测量的生成是从绿色轮廓的变压器得到的。母线电压幅值，发电机有功功率和负载有功功率随后被发送到最优化块进行处理。通用电网知识也以约束的形式被 送到优化处理。 出的时序数据不仅用于如图所示的总线电压幅值和电压相位角，而且对其他所有的未知变量（如负载功率）也得到了解决。 图 5 118 条总线测试系统工艺处理。 A、目标函数的时间差分 目标函数时间差分的数学描述如式 8。所有求和可描述为目前电流和未知电流在上一次时简单的时间差的迭代和 1。 由公式 8 可看出，其它变量在 迭代时，必须用一个可行的起点以启动目标函数时间差分。第一种解决方案是用最佳初始条件动来满足功率平衡方程 3和 4，以及就像第二节中目标函数的约束 一样。起点最优化的解决方案是用先前迭代的作为新的已知测量值。从启动到完成该算法重复起点的改变是由于一组新的变化测量值注入到方程式 3 和 4 中。纵观公式 8 必须理解的是，我们的目的是在发生任何变化时改变量都最小，意思是从开始到完成，初始条件都不会改变，但研究发现，其会在下面的结果中显示，只要有足够的变化，便能够检测出线路故障发生的大概位置。 B、结果分析 以上的所有结果都可在 线系统上运行。所使用的测量值分别为15 台发电机的有功功率（ s）， 10 路负载的有功和无功功率（ s,Q s）及 15 个电压幅值（ VS）。图 6 是用 绘的 线图，可用于可视化及结果解释。较小的黑色方块是系统的总线，红色框指示在哪里取测量值，蓝色和黄色框表示所有测试用例线路故障检测工具的结果，而粗红线表示线路故障。 d n 箭头是线路故障检测工具在电网上识别的最大变化。 d n 工具是电压幅值和电压相位角此时在整条传输线路的差。该度量值用于计算该工具远离实际的线路故障的距离，这是 最短路径代码 10。此代码可计算从所选源总线到所有其他总线在电网中的最短路径。 第一个试验 如图 6 所示，用 d n 工具可计算图 2 和 3 总线远离连接故障线路总线电压相位角的最大变化值。有一对远离故障线路跳线，因为这里有两种特定工具需计算跨越线路的变化。 图 6. 由 制的线路故障位置及由故障探测器估计的位置图。 线路故障在总线 34 和 36 之间，并且使用了 50 个测量值。 在表 I 中， 8 个试验实例随机选择在电网的传输线路上运行。第一列是取自服务传输线总线两端的编号。第二列是工具集，这是用来查找线路故障的。第三列是总线远离故障线路的距离，这由工具集所选择。第四列是总线远离故障线路到电网所有测量总线的 平均距离。 在同一组测试例子中，正态概率分布函数被用来扰乱所有线路的独立参数，它通过线路参数标称值 20的标准偏差来实现。这是可以的，因为已知的限制测量值在网络参数也是未知时是合理的。扰动线路参数的结果与表一相同。 表 1统在 50 个已知知测量值时的测试用例。 4、小结 在此工作中，证明了 一种有用工具来评估电力系统的参数。在电力系统中，用 法有望可评估系统已知约束测量值的信息。通过使用多个时间和或单一时间来测量 码，能够检测和定位线路的故障，并且能够找到一个解决非线性功率平衡方程的功率流方法。单一时间的测量问题提供了寻找不同于标准负载流解决功率流的方法。多个时间测量的问题虽不能准确指出线路故障的位置，但考虑到环境因素的影响，此结果还是可以很好地指示发生的区域的。以上这些问题的结果虽未能确定，也还不够完善，但还是很有希望解决的。最后，研究发现，分布 在电网中的测量站点越多，检测和定位异常现象的方法就越好。此工具不仅适用于线路中断，而且可判断影响电网状态的其它因素，如发电机跳闸，切除负荷等。线路参数的不确定性证明，对于此类测试例子，结果几乎都相同。 致谢 感谢史蒂夫谢弗博士为本文的编辑提出了宝贵的意见。 参考文献 1 W. M. M. . “A 158, 002. 2 I. . . 23, 4, 16441652, 008. 3 R. . “in 279287, 998. 4 A. J. . F. 4435/7, 10002: 1996. 5 M. . 111 7030: 2000. 6 X. . “of of 10991108, 007. 7 2007a, 1993. 8 118 1993 9 S. K. . “A 16, 007. 任务书 一、 毕业设计（论文）的内容 污水池是火电厂废水处理的关键设施，其性能的好坏直接影响到废水处理系统的可靠运行与外排水指标， 其控制系统的自动化监控能达到减员增效和提高管理水平的目的。发电厂 污水池 腐蚀性强，在对其水位进行监控的时候，为了保证系统的可靠性，需要采用非接触式水位检测方法。超声波测距与被测量物体不需要直接接触等，是作为水位测量的理想手段。本设计要求采用超声波液位测量技术对污水池液位进行非接触连续测量，具有水位监控，水位上限报警，自动调节等必要功
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