计量自动化终端现场采集通信分析仪设计

为解决现场计量自动化终端现场运行过程中通信问题无法有效判断的难题,设计了计量自动化终端现场通信分析仪。该通信仪可用于终端现场数据采集通信过程中的异常判定和分析,有助于终端现场运维人员快速定位缺陷,提高现场终端采集的完整率和准确率。     

调度自动化通信故障定位系统的设计与实现

当前的调度自动化系统有时还会出现误报或漏报信息的问题,文章结合调度自动化通信故障定位的实际需求,介绍了设计开发的通信故障定位系统。     

计量自动化现场通信检测技术

电力系统发展迅猛,随之诞生的计量自动化现场检测系统也扮演着越来越重要的角色。计量自动化现场通信环境复杂多变,出现的问题颇多,对通信过程的检测至关重要。研究了计量自动化通信技术,总结了有线和无线通信技术,阐述了计量自动化有线和无线通信检测技术的发展现状,并展望了未来发展前景。     

计量自动化终端故障智能诊断系统设计与开发

为了缓解大量电能量数据采集终端投入使用后的运行维护压力,设计开发了1个终端故障智能诊断系统,该系统基于agent技术设计,提出1个多agent的故障诊断系统软件模型.该模型利用agent的自治性、预动性、协作性、交互性等特性,设计了1个灵活的系统交互通信接口和负载均衡优化策略的agent模型,可适应不同数据通信规约和海...     

配电网馈线自动化系统远方终端的故障检测

介绍了配电网馈线自动化系统的故障管理功能及其远方终端所应该具备的故障检测功能。讨论了使用保护CT以及饱和型CT的馈线自动化远方终端的短路故障检测技术,并探讨了小电流接地系统单相接地故障检测技术。     

配电自动化线路终端接地故障检测方法

为实现对线路接地故障与异常的精准检测与定位,本研究设计了一种针对配电自动化线路终端接地的故障检测方法。引进信号源注入法,根据配电自动化线路终端接地方式,在量测位置利用零序互感器检测三相线电流,实现对配电自动化线路终端接地运行数据的采集与处理;对处理后的信息进行空间聚类,使具有相同特征的数据在指定空间内聚合,实现对单相接地故障特征的提取;根据配电自动化线路终端接地馈线的暂态,判别故障类型。通过时间检验得到的结果表明：本文方法可以实现对配电自动化线路终端接地故障的精准定位,满足故障检测相关工作需求。     

基于故障定位算法的配电网自动化

对配电网的故障定位问题进行了分析,针对我国配电网网络结构和基于FTU的馈线自动化自动控制模式的特点,提出了一种能适合树型配电网故障定位的新算法,建立了停电呼叫和故障诊断两种子算法模型,并通过一个实例算例证明了这种新的故障定位算法的可行性.     

基于Tabu算法的配电网馈线故障自动化修复方法

为了提高配电网馈线故障自动化修复和故障诊断能力,提出基于Tabu算法的配电网馈线故障自动化修复方法.采用Tabu算法进行配电网馈线故障的自动化修复控制,结合特征聚类方法筛选配电网馈线故障特征类别,实现配电网馈线故障的自动化修复.仿真结果表明,所提方法的故障预测精度较高,能够针对不同配电网馈线长度进行特征检测,说明配电网...     

基于现场监控终端的线路故障定位优化矩阵算法

从解决双电源及多电源并列供电系统等复杂配网的故障定位问题及提高定位算法的计算效率入手,提出了基于现场监控终端的故障定位统一算法——优化矩阵算法。该算法以矩阵分析为基础,既能实现普通树状网及开环运行的环网的故障定位,又能满足闭环运行的环网故障定位需求,对配电网运行工况的变化有较强的适应能力。与优化前矩阵算法相比,不仅扩大了算法的适应范围,而且由于采用了分线路存储技术并以矩阵间有效元素的直接运算代替矩阵计算,改善了系统的存储效率和算法的工作量,计算速度快、实时性好。     

基于数据挖掘算法的通信领域故障信号识别性能分析

针对通信领域故障信号识别的技术问题,提出了基于数据挖掘算法的通信故障信号识别方法。通过K-means聚类算法,使得用户从诸如温度、振动、电网故障、负荷、湿度、谐波、磁场、电网纹波等影响通信质量的样本数据中,根据通信类别样本的某些属性或某类特征,确定聚类簇数K,把通信样本类型归为已确定的某一类别中,使得簇内的通信样本数据能够紧密分布在一起,并通过欧几里得距离公式计算出某个类别范围内的数据。通过对数据进行聚类,使用户快速对影响因子进行分析、计算,大大提高了分类效果及稳定性。然后在聚类的数据中,采用BP神经网络模型再次对获取的聚类数据进行训练、计算,能够映射、处理不同聚类类别故障信息数据之间的复杂非线性关系,更加精确、及时处理数据,使用户对评估故障信号的精确度大大提高,减少了计算误差。     

基于Prony算法的高压电网故障与扰动信号的特征分析

高压电网的故障与扰动信号中含有大量的暂态分量,这些分量的幅值、频率、衰减因子和初相等参数可以用Prony算法得到。提出Prony算法的一种改进方案,使用"后向线性预测"和"QR分解"技术,实现较传统算法更高的运算效率和抗噪性能,较好地解决了传统算法分析结果中由于噪声干扰,信号的真实频率成分难于提取的问题。算例显示,所提出的Prony算法改进方案可以大大缩短计算耗时和提高分析的可靠性。     

双端不同步线路参数自适应时频域故障测距算法

故障测距时域法所需时间窗短,能弥补频域法的不足,但考虑线路参数不确定及双端不同步影响时,其精度和稳定性偏低。利用故障前正常状态的稳态工频相量,建立含双端不同步时间差和线路工频参数的自适应观测方程,利用粒子群优化 — 最小二乘混合算法求解;建立Bergeron模型的故障测距时域观测方程,应用粒子群优化算法求解,实现双端数据不同步及参数自适应的时频域故障测距。通过建立1 000 kV特高压输电系统模型进行全面仿真验证,结果表明,所提出的故障测距方案能在较短时间窗内实现准确故障测距,且不受线路参数变化及两端数据不同步的影响。     

基于FKNN算法的风电功率短期预测

风电场输出功率预测精度的提高能够极大的减轻风力发电对电网的冲击,提高风电并网的安全性和可靠性。针对KNN(K-Nearest Neighbor algorithm)算法存在的不足进行改进,提出了FKNN(Fast K-Nearest Neighbor algorithm)算法并将其应用到风电短期功率预测当中。首先,FKNN算法基于相似数据原理,针对每个预测样本,只需遍历一次训练样本集,得出K值最大时的相似历史样本优先级队列。然后,通过逐渐缩减优先级队列的长度,产生其他K值对应的相似样本优先级队列。其次,从产生的优先级队列中获取多数类样本,并应用其输出功率的平均值对预测样本的输出功率进行预测。最后,通过对吉林省某风电场的大量历史数据进行预测分析,充分证明该算法的简单性和实用性。     

基于计量系统数据的图形模块在江门电网的应用

计量自动化系统由于接入终端的数量庞大,终端采集的数据丰富,处理海量数据,因此有必要采用一种直观、先进的技术手段展示计量自动化系统采集、分析的数据,有效减轻监控人员人工筛选工作量,快速掌握区域性用电负荷信息。基于计量自动化系统数据的图形展示模块,主要采用多源异质异构信息关联、信息可视化流程等创新方式,利用热点网络重构、信息聚集技术等关键技术对电力企业生产中的设备资产属性关系进行深层次挖掘,整合传感网络中实时采集的设备运行信息。经在江门电网应用实践证明,该模块在故障快速定位导航、负荷分布密集度分析、运行稳定性及经济性等方面发挥了重要作用。     

基于神经网络的变压器故障智能检测与分析

利用神经网络BP算法提出变压器常见故障诊断方法,实现了对变压器故障的智能检测与分析。在不同的训练样本、传递函数和训练函数的情况下使用Matlab对建立的神经网络诊断模型进行仿真。通过仿真找到了合适的传递函数、训练函数和隐含层节点数,构建合理的网络。并通过仿真实验验明了该方法比传统方法有更好的效果。     

基于蚁群算法的绝缘子憎水性等级判别方法

憎水性是衡量绝缘材料电性能的一个重要指标,也是确保绝缘子安全运行的重要保证,且对绝缘子憎水性等级进行判决的关键是准确地分割出水珠(或水迹)区域,因此将蚁群算法引入到憎水性图像处理中,该方法首先采用自适应局部灰度均衡对图像进行增强,以减小水珠的透明性导致的目标与背景的相似度;然后采用蚁群算法建立憎水性图像的知觉图表,利用图表信息实现对图像边缘信息的提取,从而获取水珠(或水迹)的轮廓信息。最后采用改进的形状因子法对处理后的图像进行憎水性等级的判别。实验结果表明,该算法能够较好地提取污秽绝缘子憎水性图像的水珠(或水迹)的轮廓信息,并能够通过合适的判别方法准确地判别出憎水性等级。     

基于CFSFDP算法的边缘电力数据异常检测

随着智能电网的不断发展,电力设备产生的数据量逐渐增多,如何利用电力数据成为电网发展的关键.为了保障电力数据的准确性,在边缘端快速检测并处理异常数据,提出了一种基于CFSFDP算法的电力数据异常检测的方法.该方法基于CFSFDP的假设,将局部密度较低且距高密度点较远的样本点定义为异常值,并创新使用了一种根据前后k值自动选...     

一种基于DFT的简化的功率测量方法

传统基于DFT的功率测量算法需要基于电流DFT的结果得到电流基波向量的相位与幅值,进而结合锁相环中得到的相电压基波向量的相位和幅值进行运算,运算量庞大。介绍一种简化的功率计算方法,通过选取合适的电流DFT起始点,可以直接通过电流DFT结果的实部、虚部与相电压幅值得到有功功率和无功功率,极大缩减计算量,减小DSP的计算压力。通过Simulink对上述计算方法进行仿真分析,对比仿真结果与理论计算所得的结果,最终验证了算法的可行性和有效性。     

数字采样法功率测量的相位补偿算法

当采用交流同步采样技术进行功率测量时由于频率变化,或电压、电流通道不能完全同步等原因将造成相位偏移,从而引起测量误差。本文提出了对这种相位引起误差的一种补偿算法。通过计算机仿真计算,给出了仿真计算结果,证明能有效地提高功率测量准确度。     

基于量测大数据和数学形态学的配电网故障检测及定位方法研究

提出基于量测大数据和数学形态学的配电网故障检测及定位方法,该方法基于多点同步测量的采集分析架构可使所有数据在同一个时间剖面。首先,通过同步量测采集到的行波信号和工频信号,结合配电网拓扑结构,构建全网大数据矩阵;然后利用Trace检测、圆环定律等方法判别波形信号奇异点,快速判别是否存在故障及不同类型故障的波形畸变规律,从而达到快速故障检测的目的;在检测到故障后,采用基于现代D型行波故障定位方法对故障点进行高精度定位。最后,在PSCAD 80节点配电网模型中对该方法进行了仿真验证,验证结果说明本文提出的方法具有不受线路长度和波速影响,精确度较高的特点。