基于测后模拟原理的半波长输电线路暂态量纵联保护

针对特高压半波长超长的输电距离带来的继电保护难题,提出基于测后模拟原理的半波长输电线路暂态量纵联保护方法。特高压半波长交流输电具有传输距离远、输送容量大、全线无功自平衡等优点,可以作为未来清洁能源电力输送的一种可选方案。通过分析现有输电线路保护方法对于半波长交流输电线路的不适用性,对特高压半波长输电线路在区内外故障情况下,推导至中点的暂态量电流和的绝对值在短时窗内积分方向的不同进行理论分析;以贝杰龙模型为基础,利用测后模拟原理构成输电线路暂态量纵联保护方法,进行仿真实验;进而判别输电线路单相接地故障时故障初始角、故障位置和过渡电阻对故障判据的影响。仿真实验证明,此方法构成的保护计算精度高,相较于工频量构成的保护其动作速度更快且几乎不受过渡电阻、故障距离及故障初始角变化的影响,理论分析与实际的仿真结果相一致。     

固态开关的多路输出高压隔离供能电源研究

研究了一种应用于直流断路器中固态开关的多路输出高压隔离供能电源,采用LCL-T谐振网络获得高频恒流源,以高压线缆作为电流母线并起到隔离高电压的作用,通过磁环从电流母线拾取功率并实现多路输出.首先,介绍了该电源的架构及特点,对组成模块做了详细分析.其次,重点分析了全桥逆变型LCL-T谐振网络工作原理和输出特性,对电源拓扑结构的品质因数进行优化分析,并结合LCL-T谐振网络作为恒流源和电流母线的思想,给出了整机设计准则.最后,试制了具备12路输出、每路额定输出功率5 W的样机,并且实验结果表明,该供能电源具有结构简单、扩展性良好、零电压导通(ZVS)、母线电流的总谐波畸变率低、能够输出稳定的直流电压等优点,可以满足各类固态开关器件的驱动要求.     

基于双种群CSO算法重构的含DG配网故障恢复

为兼顾配网故障恢复的快速性和最优性,提出一种基于重构的分级响应故障恢复方法,并应用双种群纵横交叉(crisscross optimization algorithm,CSO)算法寻求重构方案。首先在故障隔离后利用启发式规则进行局部重构,以较少的开关动作次数快速恢复配网连通性。然后在局部重构后有安全指标越限时,利用改进的双种群二进制纵横交叉算法在可行域内搜索最优解进行全局重构。若全局重构后安全指标依然越限,按负荷重要性指标切除部分非关键负荷,恢复配电网安全运行。最后,改进的PG&E配电系统仿真结果验证了该方法的可行性和有效性。     

预制舱式智能变电站继电保护关键环节故障诊断分析

针对智能变电站继电保护故障引发一系列电网事故,研究预制舱式智能变电站的继电保护关键环节故障诊断方法。首先对继电保护故障诊断所需数据进行预处理,提出基于广义变比辨识的电流测量回路故障诊断方法,通过建立广义变比状态矩阵,实现对故障的判断。同时研究电子式互感器的突变故障问题,在辨别电子式互感器的故障模式和认知一次系统特点的基础上,提出诊断电子式互感器突变故障的方法。通过对长沙某220 kV预制舱式智能变电站Matlab仿真计算,验证了该方法的有效性,为变电站继电保护故障提供一种简单、高效的在线诊断方法。     

通信故障智能研判系统的设计与实现

充分运用已有的大量数据资源实现智能自动化调度,研制一个通信故障智能研判系统,最大程度帮助电力通信调度员提高故障处置的时效性、准确性,减小故障影响范围,减少人力物力浪费,降低造成更大损失的风险。     

航空交流电弧故障和串扰问题的频域分析及特征量提取

航空交流电弧故障直接危害着飞机飞行的安全,由于航空环境复杂极易引发电弧故障,因此这一问题越来越受到人们的重视.依据标准搭建了点接触串联和电缆切割并联电弧故障实验及串话干扰实验,后者模拟了当有一个支路发生电弧故障时对另一个支路电流信号的影响,并且在故障检测时被干扰支路信号应诊断为正常情况.鉴于频域相比于时频域和时域方法兼具了实时性和可靠性的优点,因此利用快速傅里叶变换对采集的实验电流信号进行频谱分析,在特征频段内提取奇次谐波和值与偶次谐波和值之后用欧式距离算法对其进行融合处理得到特征量谐波和距离值,根据电弧故障、被干扰和正常情况下谐波含量的变化情况区分是否产生电弧故障.将特征量输入到训练之后的粒子群算法优化的支持向量机中进行测试识别,结果表明该方法的识别准确率达到了98.125％,具有较好的实时性和适用性.最后采用测试负载验证了上述电弧故障识别算法的有效性.     

基于改进变分模态分解的电缆行波故障定位研究

提出一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与魏格纳威尔分布(Wigner Ville distribution,WVD)算法相结合的电缆单端行波故障定位方法.该方法通过瞬时频率均值的变化对变分模态分解预设尺度进行优化,对故障行波信号进行模态分解;并对高阶本征模态进行魏格纳威尔分布,通过故障行波的瞬时能量曲线,对故障初始行波波头和第一次反射波波头的到达时刻进行标定,从而实现单端电缆行波故障定位.仿真搭建长沙某预制舱式变电站输电线路模型,分析结果表明,该方法能有效地进行预设尺度分解,准确确定波头到达时间,为电缆行波故障定位提供了一种简单实用方法,具有一定的工程应用价值.     

基于5G网络的智能分布式馈线自动化应用探讨

配电自动化是提高配网供电可靠性和管理水平的重要手段,智能分布式馈线自动化(Feeder Automation,FA)作为新一代配电自动化技术,能够快速处理故障,实现毫秒级故障自愈,但是容易受到光纤通信的制约.本文针对5G网络的发展和其相关技术优势,将5G网络与智能分布式FA技术结合,阐述智能分布式FA的处理策略,对5G通信应用于智能分布式FA的必要性和可行性进行论证,并通过案例分析,说明其良好的发展前景.     

图像背景修正对电缆终端状态监测效果研究

为了实现智能电网管理信息化、智能化的目标,对不同类型的电缆终端工作状态监测方式进行比较与分析.基于可见光、红外热成像、声波检测系统,设计一种基于红外热成像系统为主的电力电缆终端状态检测装置.该装置可由设备本体进行供电,也可外接电源,实现24 h不间断对异常电力电缆进行实时状态检测.实时检测的数据存储于本地系统,利用专业开发的电力电缆终端状态检测软件进行数据查询、数据分析、报表导出,形成闭环系统.采集的数据亦可后台进行二次分析,可提取采集的红外热图中的所有温度点信息,为后期维护提供有效的数据支撑,实现电力电缆终端状态监测的目的.     

基于KSOM-Elman网络的配电网故障定位方法

针对配电网分支较多、故障数据特征不明显引起的故障定位困难的问题,提出了一种基于行波测距和核自组织特征映射网(kernel self-organizing feature maps,KSOM)-Elman神经网络的故障定位方法.首先利用行波法和小波变换进行故障测距,搜寻故障可疑分支;其次在传统自组织特征映射网神经网络中引进高斯核函数,构建KSOM网络聚类器,将无标签故障样本数据分组,并结合Elman神经网络对聚类数据进行监督训练和学习,从而判断故障分支,精确定位故障点位置;最后将KSOM-Elman神经网络与其他神经网络的定位结果对比.经过仿真验证,该方法可靠有效,定位效果优于其他网络.