基于数据融合与智能分析算法的电网抢修管控技术研究

针对电网抢修管控效率低且故障点定位精确度较差的问题,文中提出了一种基于数据融合与智能分析算法的电网抢修管控技术.根据电网故障抢修的传统业务流程对抢修涉及到的部门和数据进行分类,基于加权的自适应数据融合理论,以最小化运算结果总误差为标准,利用层次分析法实现数据融合并采用智能分析算法处理数据信息,从而有效提高电网抢修的综合...     

基于深度学习的一二次融合装备全场景故障研究

提出了基于深度学习的一二次融合装备全场景故障分析方法。针对低压配电网故障场景的类型和方式进行了说明,分析了影响配电网故障仿真的影响因素。针对低压配电网单相接地故障模型进行了说明,建立了小电阻接地系统模型、消弧线圈接地系统模型,分析的二者在模拟故障时的影响因素。基于深度学习技术提出了卷积神经网络的故障场景诊断方式,结合一二次设备融合装置的功能特点进行了流程分析。针对仿真分析验证了本文提出故障场景模拟在数据准确率以及训练数据结果方面的有效性。     

浅析配电网故障抢修的效率提升策略

随着经济和科技的不断发展,配电网设备管理日臻完美和普及,对配电器和部件设施的统一管理较为满意。但是,配电网故障抢修的运行管理仍在存在较大的弊端,尤其是高效率、科学性开展系统性的故障抢修策略方面,是目前较为严重的问题。由于配电网故障抢修的管理设计多个领域和专业,任何一个环节和因素的干扰都会严重制约故障抢修的效率,对居民的日常用电带来了极大的影响。文章主要研究和分析配电网故障抢修的影响和原则,针对性地提出一系列提升故障抢修效率的策略,以保证配电网的正常供电,保障居民的日常用电。     

基于GIS的配电网抢修最佳线路分析

配电网直接面向用户的电网终端,其可靠性至关重要。配电网抢修是配电网运检工作的重要内容之一,提高配电网的抢修效率有助于减少停电损失,提高供电可靠性。本文基于GIS系统,对配电网抢修的最佳线路进行了分析。阐述了配电网的特性,提出了配电网抢修最佳线路模型及改进的计算方法,试验及应用表明,该方法能对提高配电网的抢修效率具有重要的作用。     

面向图模联调校核的GIS与配网图形节点数据融合技术研究

针对配电网GIS系统信息质量低且挖掘应用较少的问题,提出一种面向图模联调校核的配电网数据融合算法。该算法利用改进的搜索策略进行配电网拓扑模型构建,并采用规则库完成异常数据的校核与修复。同时通过AHP算法对配变重过载的程度加以准确评估,再由灰色系统理论实现配变负荷的精准预测。仿真算例表明,所提出的配变重过载程度分析算法能够兼顾负载率、重过载次数及其持续时间的影响,进而准确评估重过载的严重程度。此外,算法还可准确预测配变负荷,且平均预测误差仅为5.2%,显著优于传统曲线拟合算法。     

基于改进鲸鱼算法的含DG配电网故障区段定位

针对鲸鱼优化算法存在收敛速度较慢、定位精度不够高等问题,文中提出了一种基于改进鲸鱼算法的含分布式电源配电网故障区段定位方法。构建了一种适用于多电源配电网故障定位的数学模型,采用自适应惯性权重策略来优化鲸鱼算法,并利用改进后的鲸鱼算法对构建的定位模型进行求解。在33节点含分布式电源的配电网上进行算例仿真,仿真结果表明在配电网发生单重、多重故障的情况下,改进后的鲸鱼算法能快速准确地定位出故障区段,且具有良好的容错性能。相较于传统鲸鱼算法,改进鲸鱼算法收敛速度更快,定位准确性更高,定位的可靠性也更高。     

基于物联网感知数据的中低压故障精准定位研判策略

本文基于物联网感知终端上传的配用电侧数据及外部信息系统接入的各类停电信息等数据资源,通过对中低压故障定位策略研究,设计研判原则和算法逻辑,并通过相应功能模块的开发,实现中低压配网故障的精准定位。最后,对上述策略研究对于支撑配网主动抢修、提升配电网供电可靠性的应用价值进行总结。     

蝠鲼觅食优化算法在配电网故障定位中的应用

针对传统智能优化算法在配电网故障定位应用中存在定位速度较慢和定位精度不高的问题,本文提出了一种新型群体智能算法——即蝠鲼觅食优化算法.文中介绍了蝠鲼的3种觅食行为,并利用Sigmoid函数对个体位置进行二进制处理;构建了单辐射配电网定位模型,并利用该算法对定位模型进行迭代寻优.算例仿真结果表明,该算法在配电网发生单重故障和多重故障的情况下,能够准确地定位出故障区段,具有良好的容错性,收敛速度明显优于遗传算法和二进制粒子群算法.     

基于改进遗传算法的多源数据继电保护定值优化策略

针对传统继电保护策略存在准确度差且效率低的问题,文中基于多源数据提出了一种性能更优的继电保护策略。对于多源数据一致性差、分析困难的特点,采用经验模态分解对数据进行预处理,以获得不同梯度的时域以及频域数据。同时为了增强传统遗传算法的分类性能,还引入了极限学习机对输入数据进行分类,并使用遗传算法对极限学习机的参数加以优化。所设计的模型可以对配电网发生的故障进行判定,并引导继电保护设施做出正确响应。实验结果表明,相较于对比算法,该算法具有更高的准确性及更优的效率,且优化后继电保护装置的判断综合准确率可达89%。     

配电网故障抢修效率提升策略分析

配网故障抢修管理是配电运行管理的一项重要内容,科学高效地抢修管理可以提高配电网供电可靠性和配电服务质量.而提高配网抢修效率是一项系统工程,涉及到多个环节,多种专业,多个单位及多种因素等,任何一个环节或因素的制约都可能影响到配网抢修效率的提升.本文在全面分析影响长沙供电分公司天心供电所配网抢修效率的各种因素的基础上,深入研究抢修生命周期的每个环节及抢修管理的每个阶段,制定一套系统的、有针对性的提升策略,以达到提高配网抢修效率的目的.本文主要就是对提升配电网故障抢修效率的措施进行分析.     

MBD在数字电路故障诊断中的应用研究

提出了一个将MBD(基于模型的诊断)方法用于数字电路故障诊断的应用方案,并对该方案所涉及的最小冲突集候选搜索算法、冲突识别策略以及最小碰集算法的选择等进行了讨论。最后,以一个经典的数字电路故障诊断为例,同时结合数字电路的一组故障观测数据,对该数字电路发生的故障做了故障诊断实验。     

基于分时电价和用户侧储能的配电网调度优化策略

针对分布式电源接入及负荷波动引起配电网线路损耗增加的问题,文中提出将分时电价机制协同用户侧储能参与配电网的优化运行模型。基于分时电价建立用户负荷响应模型,构建以用户日用电成本、配电网网损最小为目标函数的配电网运行优化模型。采用评价函数法将多目标转化成单目标,并在传统遗传算法中引入模拟退火Metropolis准则对用户侧储能充放电策略寻优。仿真结果证明了文中所提策略能有效降低配电网网损及用户用电成本,所提算法寻优速度较快,收敛性能较好。     

城市公交故障抢修的随机Petri网建模及分析

针对城市公交运行过程中紧急抢修故障车的效率问题,本文基于随机Petri网建立了城市公交运行故障的抢修模型,利用随机Petri网与马尔可夫链的同构关系,得到了抢修模型稳定的状态空间及各状态出现的概率,进而分析了抢修过程各环节的利用率及各状态的时间属性,为抢修效率的提高提供了相关依据.实例验证模型分析的有效性,通过对某些抢修环节的改善和提高,进而提高公交故障抢修的效率.     

机动雷达部队抢修设备携行量模型分析

根据雷达战场损伤模式特点,分析如何合理选择战场损伤模式的各种抢修方法,针对战时机动雷达部队抢修备件携带数量确定问题,建立以最短平均抢修时间为目标函数、以抢修备件携带能力有限为约束条件的备件优化模型,运用线性规划理论对模型进行求解,并提出快速抢修战损故障的合理建议。     

蚁群与小波粒子群算法结合优化配电网重构

为了使配电网故障后或接入DG后能够高效、稳定地重构,提出一种结合蚁群算法(ACO)和改进的小波变异粒子群算法(IPSOWM)的优化算法(ACO-IPSOWM)。以配电网有功损耗最小和节点电压偏差最小为目标函数,并将其加权归一处理转化为单目标问题,然后采用二进制编码开关状态、拓扑修正策略检查配电网辐射性情况,采用蚁群算法初步寻优,采用小波变异扩展有效种群空间,避免陷入局部最优,最后就IEEE 33节点系统故障后或系统节点含DG出力后配网重构进行仿真。实验结果表明ACO-IPSOWM算法在选取合适参数后,能够结合ACO和IPSOWM的优点,重构后效果更好。     

配电网故障抢修可视化智能决策系统研究

针对常规单一95598客服中心配电网故障抢修可能存在的信息交互不及时、抢修信息反馈滞后和人性化服务较差等问题,文中基于IEC61968标准对供电公司GIS、MIS、EMS、SCADA和FTU等系统设备进行集成耦合,构建故障抢修可视化智能决策系统。综合移动PDA、手机APP和微信等移动通讯终端及程序,可对抢修派单进行实时信息化操作和现场抢修全程可视化管控。结合系统互动界面和GIS动态图形,实现面向服务对象的可视化、智能化、自动化和互动化的"四化"功能,有效提升配电网故障抢修效率和客户服务水平。     

配电网停电故障评估分析

为了有效降低配电网发生停电故障,针对配电网进行停电故障评估分析至关重要。文中首先分析了配电网故障的影响因素,分析了针对配电网故障评估的常用方案,结合配电网故障的导致因素,提出配电网停电故障风险评估的最优方案,即德尔菲法。根据配电网故障导致因素,结合实际情况,提出了特定的配电网故障概率指标权重及评分标准,最后,将提出的方案用于实际案例分析,实验表明,该方案可以以定量的方式展示配电网运行的安全情况,并针对薄弱环节进行有效反应,具备一定的实用价值。     

基于格栅优化与拓扑解析的配网数据分析算法

针对传统的配电网造价数据分析模型存在运算时间长、准确性高度依赖人工等问题,文中基于格栅理论思想,将BP神经网络与启发式算法相结合,提出了一种配电网造价数据分析算法。该算法以BP神经网络为数据处理工具,利用狼群算法对参数加以优化,进而提升了模型的全局搜索能力。为提高模型的计算精度,还引入主成分分析法实现对输入数据的降维。使分类结果更加精确后,再通过解析配电网网络拓扑获得关键参数并进行训练。实验测试中,该算法的相对误差值与运算时间分别为6.11%及30.19 s,综合性能在对比算法中也为最优,由此证明了该算法的精确度和运算效率良好,故具有一定的工程应用价值。     

缩短配网故障定位及抢修时间的措施分析

本文将对缩短配电网故障定位以及减少故障抢修时间应该采取的种种措施进行具体的分析和讨论,以供参考。     

基于状态估计的配电网多源信息数据辨识

提出了基于状态估计的配网多源信息数据辨识方法。分析了配电网络等值电路模型以及多源数据量测的状态估计原理。针对非健全信息数据辨识提出了最小二乘估计模型,建立了以N-1故障后误差最小为目标的优化模型,计及了支路潮流约束、节点电压约束、节点注入功率约束,分析了多源数据中的非健全信息量测辨识过程。针对所提出的模型进行了仿真分析,验证了本文所提方法的有效性。