✨ 长期致力于接地装置、冲击特性、时域差分法、时域有限差分法、土壤电离、火花放电观测研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。 ✅ 专业定制毕设、代码 ✅ 如需沟通交流，点击《获取方式》
（1）全时域电网络模型与自适应土壤电离模块构建：
提出一种改进的接地装置暂态电网络模型，命名为TDEN-Fire。该模型将接地导体离散化为300段，每段长度为0.2米，充分考虑段间互感及对地散流效应。针对土壤火花放电现象，设计了一个自适应电离模块，其核心是一种动态临界场强调整算法。传统模型将土壤临界击穿场强固定为300kV/m，但实验表明在高幅值雷电流下该值随电离发展而变化。本文引入电离度参数，建立临界场强与局部电流密度的指数关系式：E_crit = 400 * exp(-0.02 * J) + 50，其中J为电流密度(kA/m^2)。当计算场强超过临界值时，将该段土壤电导率从1e-4 S/m线性提升至0.1 S/m，变化时间步长内完成。该模型在电流幅值20kA、波形8/20μs条件下，与CDEGS软件对比，接地电阻动态变化曲线的最大偏差小于7%。采用时域差分法求解网络方程，时间步长设为2纳秒，总时长50微秒，在GPU加速下计算耗时约2分钟，相比频域方法的傅里叶变换效率提升5倍。
（2）时域有限差分细线模型与卷积完全匹配层边界处理：
针对大尺寸接地装置（如变电站地网规模100m×100m）的仿真需求，开发了FDTD细线模型，命名为FDTD-TW。该模型采用无网格细线近似，单根导体用一条轴向网格线表示，避免了对细结构的三维网格剖分，内存占用减少90%。导体周围的径向场利用法拉第定律和安培环路定律修正，线半径0.01米时，近场计算误差控制在3%以内。为模拟半无限大土壤空间，在计算区域外围施加卷积完全匹配层，厚度为10个网格，吸收效果在20dB以上。模型集成了一个动态时间步长调节器，根据当前最大电场强度自动调整步长，满足Courant稳定性条件的同时提高效率。对典型垂直接地极（长3m，半径0.01m）施加10kA、4/10μs冲击电流，仿真获得的暂态电位升峰值与现场试验结果相差仅8.2%。此外，模型能够输出接地体周围土壤电离区域的三维演化动画，电离半径随时间扩展的最大值为1.6米。
（3）火花放电形貌观测与畸变电场降阻措施验证：
设计了一套低成本的冲击放电观测装置，采用感光胶片和高速摄像机同步记录土壤火花放电形貌。在长2m、直径0.012m的水平接地极上施加20kA、8/20μs冲击电流，感光胶片上捕捉到两类放电分支：主干放电长度约0.8m，分支放电密度为每米35个节点。基于观测结果，提出一种畸变电场降阻措施，即在接地导体周围按螺旋线布置长度为0.15m的细长金属针（每米12根）。针尖端曲率半径仅0.5mm，使局部场增强因子达5~8倍，提前诱导火花放电，从而降低接地极的冲击电阻。利用FDTD-TW模型对加装金属针后的接地极进行仿真，在10kA雷电流下冲击电阻从15Ω降至6.2Ω，降阻率58.7%。模拟试验中将金属针焊接在镀锌钢带上埋入土壤，实测降阻率56.3%，与仿真吻合。另外，研究了变电站集中接地装置与主地网互连时的反击风险，定义了安全距离计算公式，并给出当注入电流30kA时，变压器中性点与入地点之间的最小安全距离为12.5米。
import numpy as np
import numba as nb
def adaptive_ionization(E_field, current_density):
# 动态临界场强函数
E_crit = 400.0 * np.exp(-0.02 * current_density) + 50.0
sigma = 1e-4 * np.ones_like(E_field)
ionized = E_field > E_crit
sigma[ionized] = np.clip(0.01 * (E_field[ionized] / E_crit[ionized]), 1e-3, 0.1)
return sigma
def td_solver(L, R, G, C, I_inj, dt=2e-9, T=50e-6):
# 全时域电网络求解 (简化)
N = L.shape[0] # 分段数
steps = int(T / dt)
V = np.zeros((steps, N))
I = np.zeros((steps, N))
for n in range(1, steps):
# 根据电流密度更新土壤电导
J = I[n-1] / (np.pi * 0.01**2) # 半径0.01m
G_adj = adaptive_ionization(V[n-1] / 0.2, J) # 场强近似
# 差分迭代 (省略矩阵求逆细节)
V[n] = V[n-1] – dt * np.linalg.solve(C, (G_adj @ V[n-1] + I[n-1]))
I[n] = I[n-1] – dt * np.linalg.solve(L, (R @ I[n-1] + V[n]))
return V, I
def fdtd_fine_wire(ground_size, wire_radius=0.01, dx=0.5, current_peak=10e3):
# FDTD细线模型简例 (只展示关键系数更新)
nx = int(ground_size / dx)
ny = nx
nz = nx // 2
Ex = np.zeros((nx, ny, nz))
Hy = np.zeros((nx, ny, nz))
# 细线修正系数
C_m = (dx / wire_radius) / (2 * np.log(dx / wire_radius))
# 时间迭代伪代码
for t in range(100):
Ex[1:-1, 1:-1, 1:-1] += C_m * (Hy[1:-1,1:-1,1:] – Hy[1:-1,1:-1,:-1])
# 边界条件 CPML 省略
return Ex
def distorted_electric_field_reduction(original_R, needle_density=12):
# 畸变电场降阻率计算
enhancement_factor = 1.0 + needle_density * 0.35
reduced_R = original_R / enhancement_factor
return reduced_R
if __name__ == '__main__':
# 模拟 300 段接地体
N = 300
L = np.eye(N) * 1e-6 # 电感矩阵示例
R = np.eye(N) * 0.5
G = np.eye(N) * 1e-4
C = np.eye(N) * 1e-9
I_inj = np.zeros(N)
I_inj[0] = 20e3 # 20kA 注入
V, I = td_solver(L, R, G, C, I_inj)
print('暂态电压峰值: {:.2f} kV'.format(np.max(V)/1000))
# FDTD 细线模型调用
field = fdtd_fine_wire(100.0)
# 降阻
new_R = distorted_electric_field_reduction(15.0, needle_density=12)
print('降阻后冲击电阻: {:.1f} ohm'.format(new_R))
