一回典型的110 kV电缆接头故障查找与分析

对于发生跳闸的110 kV故障电缆,可通过多种故障查找方法确定故障点.通过分析线路故障的原因,提出了相应的解决措施.     

配网线路接地故障快速查找与预防

当变电站配网线路出现接地故障时,怎样正确快速地查找到故障点并进行处理,是保证电力系统安全运行的关键。本文首先分析了配网线路接地故障的原因,随后分析了快速查找线路故障点的方法及步骤,并提出配网线路预防线路故障接地的措施。只有及时地对配网线路故障进行排查处理和预防,才能有效防止和保护电力系统安全稳定运行。     

浅析220kV线路保护拒动事故的处理方法

分析了供电线路发生拒动类事故的原因,介绍了一种利用故障信息和保护信息对拒动类事故进行综合判断的线路故障定位方法。该方法不仅适用于220kV线路故障保护拒动事故,而且当供电系统内发生其它保护拒动时,采用该方法采集相应故障量进行比对分析,便可迅速确定发生保护拒动的线路、设备及故障点所在。     

基于单端故障信息的配电网故障测距

分布式电源(Distributed Generation,DG)分散接入使得基于传统故障特征建立的保护不再适用。为此首先利用变电站出口处采集到的线路单端电压、电流信息,将依据伏安关系求出的故障点电压与依据故障电路方程求出的故障点电压建立等式,得到关于故障距离的一元二次方程。再建立关于配网拓扑结构的修正方程,对流入故障点的电流进行修正。迭代收敛后即可得到确切的故障位置。最后在PSCAD/EMTDC上通过建模验证所提故障定位方法的有效性。仿真结果表明,该故障定位方法不受DG动作特性的约束,也不受过渡电阻的影响,适用于传统配电网以及有源配电网,且具有较高的故障测距精度。     

行波测距中故障性质自动识别算法的研究

利用行波法进行供电线路故障测距时,行波在故障点的反射受到故障点接触电阻的影响,反射行波的极性会发生变化。当故障点接触电阻小于行波波阻抗时,反射行波与入射行波极性相反;当接触电阻大于行波波阻抗时,反射行波与入射行波极性相同。本文基于这一原理,设计供电线路故障性质自动识别算法,可准确判断开路和短路故障类型[1-5]。     

井下电缆在线故障选线及定位方法研究

针对煤矿井下供电系统发生单相接地故障时故障点位置难以确定、现有离线测距方法测距精度低的问题,分析了井下电缆供电系统单相接地故障特征,提出了一种煤矿井下电缆在线故障选线及定位方法。该方法利用供电系统单相接地故障时暂态零序无功功率在选线频带内的极性选出故障线路,利用有些频带的暂态高频信号与故障距离成一定映射关系的特点,将不同条件下发生故障时得到的系统母线零序电压和线路零序电流作为输入样本对小波神经网络进行故障测距训练,从而实现故障定位。Simulink仿真结果验证了该方法的有效性和精确性。     

基于GIS、GPS、GPRS的输电线路故障定位系统设计

在电力系统中,高压输电线路距离长,穿越的地域地形条件复杂,巡线覆盖率不够,当高压输电线路发生故障时,及时的定位故障点,可以加快恢复供电,减少停电造成的损失。结合现场巡线人员的经验,采用嵌入式技术,将输电线路的行波检测原理与双端行波故障定位方法相结合,设计了一套融入现代数据采集系统、数字信号处理技术、现代通信技术GPRS、全球定位系统GPS和GIS技术的输电线路双端行波故障定位系统。     

高压输电线路单相接地故障自动定位技术研究

为提升高压输电线路故障定位效果,研究了一种高压输电线路单相接地故障自动定位技术。利用暂态行波分量得到线路分布参数模型,通过单、双端线路波速与阻抗获取故障行波特征,计算零序电流补偿系数与故障位置相对电压量,确定故障点电气量与电压,测量单、双端线路行波距离,利用暂态电流功率比确定比例因子并定位故障区间。实验结果表明:设计技术应用后定位故障区间的平均精准度为89.41%,具有一定的应用价值。     

彩色显示器视频电路的故障与检修

彩色显示器维修是一项技术性很强的工作,需要认真地弄清楚彩色显示器工作的电路原理,善于分析判断故障发生的原因,从而快速找到故障点,更换损坏的元器件.要快速、准确地确定故障点,需要掌握维修方法和技巧.重点介绍了彩色显示器视频电路的维修方法,论述了视频电路故障判断、检修技巧等.     

基于BWO-ELM算法与VR-GIS技术的电力光缆故障诊断及定位研究

针对目前电力光缆故障模式识别精度低和故障点定位误差大的问题,提出一种基于BWO-ELM算法与VR-GIS系统的电力光缆故障诊断及定位方法,首先利用白鲸优化算法（BWO,beluga whale optimization）优化极限学习机（ELM,extreme learning machine）初始参数,构建BWO-ELM多分类OTDR曲线分析的故障模式识别方法,获取光纤故障点的直线距离与类型,为故障定位奠定基础;其次,提出基于VR-GIS的光缆故障精确定位方法将光纤故障点的直线距离转换为光缆距离,并与实际地理位置匹配,得到实际故障点的坐标,同时直观展示于VR-GIS系统;最后通过仿真实验来验证所提方法的应用效果,结果表明所提方法故障模式识别精度约为98.66%,故障定位误差在3m上下浮动,平均误差为1.481%,较其他识别模型和故障定位方法具有较高的性能与准确率。     

配电网故障定位与快速抢修系统研究

针对配电网发生故障后采用传统的人工巡线方式存在故障区段定位困难、抢修效率低的问题,设计了一种基于柱上故障定位监测终端的配电网故障定位与快速抢修系统。该系统采用柱上故障定位监测终端实时测量配电网数据,采用过流速断法判别短路故障、全电流法判别接地故障;当故障发生时,柱上故障定位监测终端通过GPRS无线通信模块将故障信息发送到监控主站,监控主站采用改进的矩阵定位算法实现故障区段的准确定位;故障类型及故障位置以短信方式通知相关工作人员并在监控主站界面上显示,从而可实现故障的快速抢修。仿真结果验证了该系统的可行性。     

基于改良程序谱的软件故障定位方法

故障定位是软件调试过程中一项耗时耗力的工作,自动化查错的应用对于提高软件调试效率具有重要的现实意义。近年来,基于程序谱的故障定位方法得到了研究人员的大量关注。针对单错误现象,提出了基于改良程序谱的软件故障定位新方法,该方法基于“在单错误情况下,若测试用例运行错误,则该测试用例运行必定覆盖了故障语句”这一论断,将所有的故障测试用例对程序语句的覆盖情况做交运算,从而得到故障基,再利用故障基定位故障。最后,以西门子测试程序集为测试数据,对比了不同方法对故障定位的效果和效率的影响,其结果表明所提出的方法可以有效地提高故障定位的效果和效率。     

基于动态云—量子神经网络群的配电网实时故障定位方法

针对传统的配电网故障定位方法在配电网故障信号微弱时存在的故障数据交叉现象严重、实时性较差等问题,提出了一种基于动态云-量子神经网络群的配电网实时故障定位方法;构建了用于配电网故障定位的动态云-量子神经网络群结构模型,提出一种动态云-量子神经网络群改进算法,并给出了基于该算法的配电网实时故障定位步骤;在Matlab软件中采用该方法对某10kV配电网进行故障定位仿真研究,结果表明该方法能够实时、有效地实现故障信号微弱情况下的配电网故障定位,测试精度为97.39%,训练时间为0.001 6s。     

基于SOFM网络的模拟电路故障诊断方法研究

讨论了基于自组织特征映射神经网络SOFM实现交流字典的故障定位方法 ,该方法对单、多软硬故障的识别快速且有效。同时 ,利用神经网络的泛化性 ,有效地克服了容差因素对故障定位的影响。     

协议被动测试的错误标识

被动测试不仅能够检测协议实现是否有错误,而且利用检测过程中的症状信息能够标识错误.提出一种扩展了的被动测试错误标识算法,它能够在标记错误过程中记录该错误所导致的系统状态;又给出了一种以上述状态为初始状态继续向前观察多步以区分错误的算法.所提方法能够区分等价错误;继续向前测试步数不受限制,应用该方法对一个简化的BGP协议状态机模拟器进行错误标识,实验结果表明在观察步骤数足够多的情况下所提方法能够高效定位系统实现错误.     

基于小波分析和神经网络的井下电缆故障测距方法

针对现有的井下电缆故障测距方法存在可靠性差、精度低的问题,介绍了一种基于小波分析理论和神经网络的井下电缆故障测距方法,并比较了BP神经网络和RBF神经网络用于该方法的测距性能。该故障测距方法采用3次B样条半正交小波对暂态零序电流信号进行小波变换,得到特定频带内的暂态零序电流模极大值,并将该模极大值作为神经网络的输入信号,根据模极大值与故障点位置的映射关系实现故障定位。仿真结果表明,该故障测距方法能够较好地进行井下电缆故障测距,且RBF神经网络的测距误差及训练速度均优于BP神经网络。     

基于时域反射原理的矿井电缆故障

提出了一种精度高、使用范围广、易于微机实现的电缆故障定位方法，并给出了电缆在短路和断线故障时理论数学模型，探讨了如何利用该模型来实现电缆的故障定位。     

基于多种图像的电路板故障诊断系统研究

本文论述了基于多种图像的电路板故障诊断的原理及方法,对红外成像技术、可见光图像处理与分析技术、电路板故障诊断技术进行研究,通过利用图像增强技术、图像平滑处理技术、图像的二值化处理技术等,对采集到的电路板图像进行滤波,平滑等预处理;利用差分热图法及序列热图法对电路板及其元器件温度特征变化进行分析和故障判定;采用基于Harris角点检测的方法实现电路板可见光图像和红外热图像的配准,进而实现红外热像检测下的故障定位于可见光图像之上,方便的查找故障发生的位置,直观的查看到故障元器件产生的现象。     

一种井下配电网故障测距方法

针对采用随机选取法、K-均值聚类法确定RBF神经网络隐含层节点中心和宽度只能得到局部最优解、基本粒子群优化算法易发生早熟收敛且对于某些函数优化精度差的问题,提出了将惯性权重模型和收敛因子模型相结合的改进的粒子群优化算法;针对煤矿井下配电网发生单相接地故障后定位困难、传统的故障测距方法存在可靠性差、测距精度低的问题,提出了采用改进的粒子群优化算法优化RBF神经网络进行井下配电网单相接地故障测距的方法。仿真结果表明,经改进的粒子群优化算法优化的RBF神经网络的测距精度高于RBF神经网络,能够实现故障点的准确、可靠定位。     

导航卫星自主健康管理研究

传统的基于卫星遥测的故障定位方式,存在故障发现时间晚、故障定位难、故障恢复时间长等问题,不适应于导航定位的高可用性、高连续性的要求;为了提高导航卫星的服务能力,提出了一种导航卫星载荷自主健康管理的方法,设计了全系统的健康管理策略,具有全系统自主监测、逐级定位、快速恢复的优势,同时采用冗余对比的方法排除监测单元自身故障所引入的虚警,提高了系统的可靠性。