基于径向基神经网络的输电线路动态容量在线预测

在线预测输电线路的动态热容量,合理安排负荷高峰时期运行方式和调度管理,对输电线路的安全和经济运行具有重要意义,同时也对确定风电等间歇式可再生能源的接入容量提供技术支持。为此,提出了利用径向基神经网络实现线路动态容量的在线预测方法。该方法首先利用径向基神经网络进行风速和日照辐射温度的在线学习和预测,基于IEEE 738标准进行输电线路动态容量的在线短期预测。利用典型的夏季和冬季实测数据进行动态容量预测后发现,预测未来1、2、4 h的动态容量的最大相对误差分别在10%、20%、40%以内。将短期的负荷预测与该方法结合起来,可为电力紧张地区和负荷高峰时期的智能调度提供决策支持。     

基于高阶累积量的局部放电超高频信号时延估计算法

时延估计是基于时间差的变电站局部放电空间定位算法的基础,也是决定定位准确度的关键。为此,以Tugnait的高阶统计量理论为基础,提出了基于4阶累积量的局部放电超高频(UHF)信号时延估计算法,并给出了具体的时延计算方法。该算法以高阶累积量代替信号本身来进行相关分析,估算得出信号时延,具有对相关特性未知的Gaussian噪声不敏感的优点。仿真实验利用双指数振荡衰减函数,并加入Gaussian噪声和定频干扰,模拟变电站现场局部放电超高频信号,利用该时延估计算法可以准确得到信号时延。最终利用该算法计算变电站实测多路超高频信号的时延,并将该时延序列应用于基于天线阵列的变电站局部放电定位,估算出局部放电源的空间位置,且定位误差<0.3m,验证了该算法的有效性和实用性。     

GIS 局部放电光学传感器仿真设计与试验研究

在气体绝缘开关设备(GIS)的光学局部放电检测中,光学传感器是检测系统的核心部件。该文针对导光柱光学局部放电传感器的设计开展了仿真和实验研究。首先,基于TracePro仿真软件,对导光柱的前置微结构和长度进行设计,提出了一种用于GIS局部放电检测的导光柱光学传感器。随后,搭建GIS光学局部放电实验平台,研究了不同前置微结构和长度的导光柱的实际检测效果。仿真与实验结果均表明：前置微结构为凹锥,长度与罐体内壁平齐的导光柱传感效果较好。仿真与实验结果一致,证明了设计的可行性和仿真模型的正确性。最后,在该仿真模型中设置了多个探测面和探测点,观察并分析了各探测面的总光辐射度分布图和各探测点的光辐射度值。不同探测点接收的光辐射度值与部件遮挡以及直射光强弱有关。以放电源y-115为例,P1探测面上的光斑集中在150°～210°附近,P2探测面上的最优探测点主要位于在30°和330°附近。研究成果将为GIS光学局部放电传感器的研制提供参考依据。     

基于虚拟仪器的GIS局部放电声电联合检测系统

笔者设计了一套基于虚拟仪器的GIS局部放电声电联合检测系统,通过不同速率的数据采集模块对GIS局部放电过程中所产生的超高频、高频电流以及超声波信号进行多通道同步联合检测。系统基于LabVIEW虚拟仪器平台开发,可连续捕捉与采集存储局部放电脉冲波形信号、实时计算放电脉冲相位。利用采集的局放信号进行时频分析和模糊聚类实现了多源局放的有效分离和类型判断,同时基于多路局部放电超高频信号与超声波信号本身或两者之间的时差可实现局部放电源的定位。该系统已在多个220 kV及500 kV GIS变电站的局部放电现场检测中得以应用,检测结果验证了系统的性能。     

用于变电站放电源空间定位的特高频传感器研究

基于宽带单极天线理论,设计了一种可用于变电站局部放电空间定位的特高频传感器。该传感器采用椭圆单极贴片的结构,具有全向、宽频带、高灵敏度、驻波比低及群时延稳定等特点,能有效满足变电站放电源全向检测的要求,多个传感器可组成特高频传感器阵列,对放电源进行空间定位。实验室搭建的局放实验平台对该传感器的空间检测及定位性能进行了验证,并成功将由该传感器组建的传感器阵列用于了变电站现场放电在线监测。实验室实验及现场应用结果表明,该传感器能够满足变电站放电源空间定位的要求。     

SF6气体绝缘开关设备典型绝缘缺陷的局部放电发展规律及诊断方法研究

我国110 kV及以上电压等级的输电网中大量采用SF_6气体绝缘开关设备(Gas Insulation Switchgear—GIS),特别是GIS设备在电网中的的应用越来越广泛。随着电压等级和系统容量的提高,电网中GIS设备内部绝缘故障概率趋于上升,设备缺陷检测及其状态判断是亟待解决的关键问题之一。针对此问题,本文主研究了应用特高频与超声波局部放电方法检测SF_6气体绝缘开关设备典型缺陷的相关技术,通过大量实验缺陷检测数据总结典型缺陷的发展机理及其不同发展阶段的信号特征,重点论述了GIS局部放电的检测方法,并对GIS的典型缺陷放电及其发展过程进行了试验检测与发展规律研究,给出了基于特高频和超声波检测法的检测特征谱图发展规律及诊断方法,最后引用一个GIS局部放电的典型案例进行了分析论证。     

变电站信息综合传输中的流量控制实现

为了解决变电站信息综合传输中的流量冲突问题，提出了依据实时侦测的网络资源状况信息，对站内传输的各类数据信息进行有效的流量控制，使系统在充分利用网络资源的情况下，能对不同服务质量（QoS）要求的信息业务提供不同的服务带宽，实现信息的综合传输。阐述了变电站信息源端自侦测的流量控制原理：采用扩展Ping方式采集网络资源状况信息；并通过简单统计算法对采集数据进行实时分析，做出网络资源状况评估；依据资源状况评估等级，变电站中各信息源端依据业务类型的QoS分级实施相应的流量控制措施。实例系统仿真结果表明，该方式可以有效地解决变电站信息综合传输中的各类数据业务流量冲突的问题，保障敏感信息的可靠实时传输。     

基于样本扩充的Faster R-CNN电网异物监测技术EI北大核心CSCD

电网公司的巡检工作主要依靠人工完成,需要大量人力物力,且实时性较差。针对该问题,提出一个基于区域推荐卷积神经网络的图像目标监测系统,其中核心算法为Faster R-CNN算法。利用深度学习对摄像装置所采集的现场图像进行分析,执行目标检测任务,若发现威胁电网安全运行的隐患将及时通知工作人员。深度学习发挥其优势需要有效样本达到一定数量,包含隐患的真实样本较少,有些异物种类甚至没有合适的样本,往往不能满足深度学习算法的训练要求。因此研究了一种用于扩充样本的样本生成算法,将隐患目标与背景图像按照一定规则进行融合,达到批量扩充样本集的目的。使用该算法生成的样本进行测试,测试结果表明扩充后的训练集可以使系统性能得到一定提升。此外,通过测试发现,对训练集做一定的预处理可以提升模型的识别性能。     

一种特高频GIS局部放电无线便携检测系统的研制

局部放电是导致GIS设备故障的一个重要原因。目前,特高频(UHF)法的局部放电带电检测是评估诊断气体绝缘金属封闭开关(GIS)设备绝缘状态的一个有效手段。为了提高检测效率,简化现场操作,设计了一种特高频GIS局部放电无线便携检测系统,系统主要由UHF传感器、无线模块和移动终端组成,通过无线通信的方式传输检测到特高频数据。对上海某一变电站系统进行检测,结果表明,能够有效检测到局部放电产生的特高频信号,快速筛选出存在局部放电的GIS设备,显著提高了检测效率。     

一种用于电缆局放检测的高频电流传感器的设计

局部放电是造成交联聚乙烯(Cross Linked Polyethylene,XLPE)电缆绝缘劣化的主要原因。检测局部放电信号能减少电力绝缘击穿事故发生,提高供电可靠性。高频电流法是现场局放带电检测最为常用的方法之一。为了提高高频电流法检测准确度与效率,研制了一款新型高频电流传感器,介绍了传感器检测原理与结构设计。试验测试表明,传感器带宽、灵敏度以及抗干扰性能优秀,能够有效提取高频脉冲放电信号。