高压交流线路避雷器劣化状态数值仿真

高压交流线路避雷器的劣化分析是保障其运行安全的重要评估技术.针对避雷器出现的劣化问题,提取其伏安特性中的小电流区间,建立数学表征模型,并以模型中的时间常数表征氧化锌的劣化程度.结合晶粒物理结构、Voronoi网格分析晶粒及晶粒间的电气连接特性,推演RC等效电路模型并简化电路.开展数值仿真计算,获得不同劣化程度下避雷器的伏安特性曲线以及交流电压作用下的阻性电流变化规律,分析了容性电流分量与谐波电压对总泄漏电流的影响.泄漏电流波形的畸变率可判断避雷器的劣化程度,模型可辅助优化基于泄漏电流的避雷器在线监测与诊断技术.     

沂沭河底泥中污染物空间分布特征及评价

测定沂沭河底泥的有机质(OM)、总氮(TN)、总磷(TP)及有效磷含量,分析了污染物之间的相关性,评价了沂沭河底泥的污染状况。结果表明:沂沭河流域表层沉积物中TN、TP分布特性相似,沂河中OM含量远低于沭河,OM、TN、TP分布的空间差异较大。有效磷含量约占TP含量的17.7%,表明农田及人类活动对流域水环境造成了一定程度的污染。C/N、N/P及OM与氮、磷含量的回归分析表明,碳、氮具有同源性,底质中OM及氮主要源于生物沉降,而磷主要源于外部输入。经评价,沂沭河底质沉积物环境质量整体较好,污染程度属于清洁水平。     

基于保护信息的变电站行波测距可靠性提升

行波测距具有精度高、受系统运行方式影响小等优点,但是独立的行波测距易受噪声干扰、可靠性不足;传统交流线路保护技术成熟、抗扰能力强、可靠性非常高,因而利用保护信息来提高行波测距可靠性是比较可行的技术路线.本文基于保护行波测距一体化技术,分析独立行波测距存在的主要问题及保护与行波测距信息交互技术;结合保护相关信息,从测距启动、同步模量选择、测距结果甄别三个方面提出了提升变电站行波测距可靠性的详细技术方案,并搭建了软硬件测试平台,试验结果验证了所提方案的有效性.     

筑牢安全之基护航高质量发展 ——华东送变电工程有限公司持续提升本质安全水平

随着市场的快速开拓与发展,输变电工程施工现场各类安全生产风险挑战也日渐突出。华东送变电工程有限公司时刻绷紧“安全弦”,严格落实安全生产责任制,深入排查各类安全隐患,提高应急处置能力.创新安全监管模式,坚决守住安全底线,为实现高质量发展保驾护航。     

LED充电台灯产品质量安全风险监测分析

近年来带锂离子电池的可移动式LED充电台灯引发爆炸、起火、燃烧等质量安全事件时有发生,为充分了解该类产品的质量状况,确保消费者的生命财产安全。本文选取了电商平台上销售的30批次样品进行试验、分析和评估,结果显示:样品存在标记缺失、结构不合格、耐热不合格、电池外部短路不合格等质量安全风险。依据国家相关的风险评估标准,将该类产品不同的监测项目应进行风险等级评划分,并针对风险等级程度对产品的质量提升要求提出了相关处置建议。     

计及高比例新能源电网分区的输电线路功率双层优化模型

随着波动性极强的风光电大规模并网,高比例新能源电网中输电线路常常呈高传输功率峰谷差、低输电效率的状态,影响电力系统的安全稳定运行和新能源的大规模消纳。为此,提出分区分层优化输电线路功率的思想。首先,利用所提指标对电网进行分区,使区间联络线成为电网中待优化输电线路。在分区基础上建立区间-区内双层优化模型,上层模型用以确定传输功率峰谷差最小且输电效率最高的区间联络线期望功率,下层模型引入区内源荷运行约束,寻找最大程度实现联络线期望功率下系统运行成本最小的源荷协调调度计划。分别选用NSGA-Ⅲ-DE算法和NSGA-Ⅱ算法迭代求解上下层模型。最后,通过甘肃电网实例仿真,证明了所提模型的可行性和有效性。     

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。     

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。     

GIL机械故障诊断与预警技术研究

为了有效诊断气体绝缘金属封闭输电线路(GIL)的机械故障,搭建了110 kV GIL试验平台并设计了3种典型机械故障,通过互补集合经验模态分解(CEEMD)模糊熵值与鲸鱼优化极限学习机(WOA-ELM)模型联合方法对GIL机械故障模式进行识别与诊断。首先,利用CEEMD方法对振动信号进行分解,引入正负白噪声组对信号进行处理,得到含有故障信息的模态分量(IMF)。其次,利用模糊熵计算模态分量特征值,得到能表征故障特征的模糊熵值。最后,结合WOA-ELM模型对特征向量集进行模式识别,根据聚类结果与自适应阈值对GIL设备机械故障进行诊断和预警。结果表明,利用CEEMD与模糊熵对GIL振动信号特征进行分析,可以有效避免模态混叠和冗余噪声分量的干扰,得到能够表征故障特征的特征值;利用WOA-ELM模型可以有效实现GIL设备机械故障诊断与预警。     

考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合

发电机故障停运是电力系统运行中的不确定事件。目前在含风电鲁棒机组组合中考虑机组故障停运的方法,不同程度地忽略了机组故障停运的概率特征,难以较好描述机组故障停运风险。在含风电鲁棒机组组合模型的基础上,引入电量不足期望以量化机组故障停运风险,基于成本收益分析建立了考虑风电不确定性和机组故障停运风险的两阶段鲁棒机组组合模型,并提出计算电量不足期望的简化模型以提升计算效率。基于改进的IEEE-RTS 26机系统验证所提模型和方法,结果表明该方法能较好考虑风电不确定性和机组故障停运风险的影响,该简化模型能显著减小问题求解规模、缩短计算时间。