500kV气体绝缘金属封闭开关设备盆式绝缘子放电故障原因分析

本文介绍了某±800kV换流站恢复送电过程中发生放电故障的500kV气体绝缘金属封闭开关设备盆式绝缘子现场解体情况,结合继电保护动作分析,追溯设备出厂试验结果,并对盆式绝缘子进行了电场模拟分析,最终确定了盆式绝缘子放电故障原因.     

基于GPS的露天皮带输送机故障定位系统设计与实现

现有的皮带输送机定位系统多选用编码器进行故障定位,故障时传输相应编码器的编号,不能得到精准故障位置.针对现有定位系统存在的问题,本文提出一个基于全球定位系统(GPS)技术的皮带输送机故障定位系统.该系统主要采用GPS技术对皮带输送机进行故障定位,并通过控制域网(CAN)总线实时地将故障发生时间信息和故障发生位置上传到总站,利用RS 485总线与PC端实现通信,能够同时满足快速性、精确性及便捷性的要求.通过实验验证,系统能够满足工作需要.     

基于故障录波回放的智能变电站保护测试技术研究

近年来,智能变电站进一步改良优化,继电保护智能化、标准化的思路应运而生.随着技术规范的不断完善和统一,智能变电站保护在测试方法和通信形式上较以往发生了很大改变,大量检测工作需要在工厂内进行,而继电保护常规检测方法无法满足工厂化大规模检测需求,这给智能变电站保护测试工作带来了新的挑战.针对上述问题,本文研究现有的智能变电站保护检测技术,分析采用故障录波文件回放的检测实验较常规动/静模检测实验的优点,设计了一套适用于不同录波装置的录波文件解析流程.此外,为了满足不同类型智能变电站保护装置采用故障录波文件回放进行检测的需求,研究了三种同步回放技术并分析其具体适用范围.     

伺服驱动器可靠性强化试验技术研究

本文结合伺服驱动器应用环境,设计可靠性强化试验方案,采用不同应力类型用于激发伺服驱动器的故障模式和故障机理,查找产品应力极限,通过伺服驱动器试验验证,本文提出的强化试验方案可以充分暴露产品薄弱点,为设计改进提供依据,同时为行业其它产品可靠性评估提供参考。     

基于隐枚举法的快速分级切负荷优化方法

目前稳控装置广泛采用的穷举法已经很难满足快速、精准切负荷的要求。为了高效地求解切负荷优化问题,为紧急决策争取更多时间,提出了基于隐枚举法的快速分级切负荷优化方法。该方法协调低频和低压切负荷动作轮次,建立切负荷优化模型,通过制定合适的搜索策略和剪枝策略,仅在可行解范围内进行寻优,大大提高了计算最优解的效率。切负荷算例结果表明同等条件下该方法可以节约至少50%以上的计算时间,实现了稳控装置的快速切负荷,保证了紧急情况下电网的安全稳定运行。     

基于深度学习与不平衡样本集的输电线路故障分类

针对输电线路各类型故障样本间的数量不平衡会造成人工智能算法对故障中的少数类样本识别精度不足的问题,提出了一种基于Borderline-SMOTE（BSMOTE）算法与卷积神经网络（CNN）相结合的输电线路故障分类方法。该方法首先利用BSMOTE算法对位于分类边界上的少数类样本进行过采样合成处理,改善样本间的不平衡度,然后将所提取的一维故障电流信号样本重构成二维灰度图像数据形式,并在Pytorch深度学习框架下搭建了CNN网络模型,利用模型的自主学习能力对灰度图像进行特征自提取与辨识,减少传统人工设计特征提取的工序,完成对输电线路故障类型的分类。实验结果表明该模型能够提高对少数类故障样本的识别能力,准确地判断故障类型,并对噪音具有较强的抗干扰能力。     

基于稀疏表示的配电网故障区段定位研究

提出一种基于稀疏表示的故障定位算法,仅需要少量的故障前后的电压幅值信息,通过故障节点电压方程,重构故障电流向量,根据该向量非零元素的位置来确定网络中发生故障的具体位置。提出了一种重构稀疏向量的求解算法,在定位算法中施加了两类约束条件,缩小了求解空间,为避免约束条件中出现的非线性约束条件造成的求解困难,将原问题分解成多个子问题,达到求解目的。IEEE33节点配电系中仿真验证表明:本方法仅需要6个测点便可有效定位故障,并且此方法基本不受故障类型、过渡电阻的影响,还具有强抗噪性。     

考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型

随着大规模风电以及能量枢纽接入配电网,配电网故障后抢修重构面临新挑战,提出一种考虑客户画像和能量枢纽的配电网多目标多故障抢修重构模型。通过对配电网用电客户多因素精准画像,确定权重,建立兼顾客户画像和能量枢纽的配电网多目标抢修重构模型,提出一种改进NSGA-II算法以适应对模型求解,从而获得Pareto解集,并利用模糊最大满意度进行决策。算例仿真表明所提模型正确有效,与传统模型相比更加精细而客观。     

基于低压储能预操作协同配电终端的实操可靠性提升策略

线路检修后常因接地刀闸未分闸导致合闸操作失败,并可能带来人身安全事故或系统受到严重冲击的问题。基于此提出了一种提升配电终端实操可靠性的低压储能预操协同系统。该系统基于低压大功率储能装置和开关组,并接于配电进出线路接地刀闸和高压电流互感器之间,在高压断路器分闸状态下,实现预合断路器前的实操检测功能,短时投切储能预操组,在此时间内终端完成测量,并构建低压回路电流和高压回路电流比较判据,实现接地刀闸接地和故障未消缺检测功能。仿真结果验证了该系统的有效性。     

基于改进U-net和CNN的绝缘子自爆检测方法研究

针对绝缘子自爆故障人工检测效率低,成本高的问题,基于改进U-net和卷积神经网络（CNN）模型,提出一种可有效识别绝缘子自爆故障的双阶段目标检测算法。首先,在语义分割阶段使用改进U-net模型,通过翻倍提高图像分辨率的方法有效提高图像分割精度。其次,在图像分类阶段提出更适合所提问题且有效提高分类准确度的新型CNN模型。最后,使用无人机拍摄的绝缘子图片为实验数据进行实验。实验结果表明所提算法识别精度较高。