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短路接地线是保证电力生产人身安全的重要设备。传统携带型短路接地线,缺乏智能化的监测手段,常出现漏挂、错挂、漏拆等情况,给人身、设备以及电网安全带来安全隐患甚至发生人身伤亡事故。本文基于物联网技术,设计包括感知层、网络层、平台层和应用层的总体框架,研发接地线智能监测装置与系统,实现对接地线分布、挂接状态、设备信息等的自动采集、移动实时监测和综合管理。通过在国网无锡供电公司实际场景试点,证明该智能监测装置和系统能够直观展现接地设备多维度信息,且具有实时性、移动性和扩展性特点,有效辅助安全管理决策,提升现场安全综合管控水平。 相似文献
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当前配电网状态估计面临的一个突出问题是实时量测数量不足,难以实现全网可观性。为了给配电管理系统提供准确的基础数据,提出一种基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代状态估计方法。首先,建立电压源换流器的稳态模型和混合配电网的实时量测模型;然后,利用历史量测数据对深度神经网络进行离线训练,建立负荷节点注入功率的伪量测模型;最后,对交流区域和直流区域进行交替迭代状态估计,在交替过程中区域间交换VSC支路状态量的估计值,保证了边界状态量的一致性。算例测试结果表明,所提方法能在实时量测覆盖率低的情况下,准确估计混合配电网的状态值。 相似文献
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针对传统小型局部放电检测设备功能单一、数据收集整理困难、大型局放检测装置操作复杂、不利于推广的缺点,在分析比对主流的局放信号检测方式后,设计开发了一种新型局部放电在线检测仪器,能够同时实现地电波(Transient Earth Voltage, TEV)、超声和高频电流三种检测方法。检测装置以ZYNQ7020嵌入式系统为核心,外围硬件电路部分实现信号采样、外设操作、通信和信息存储等功能,软件部分完成信号降噪、数据处理、交互界面设计和故障诊断等工作。该局放检测仪能够满足不同配电设备的在线监测需求,为用户提供全面、具体、多样化的数据参考。 相似文献
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当前配电网状态估计面临的一个突出问题是实时量测数量不足,难以实现全网可观性。为了给配电管理系统提供准确的基础数据,提出一种基于深度神经网络伪量测建模的交直流混合配电网交替迭代状态估计方法。首先,建立电压源换流器的稳态模型和混合配电网的实时量测模型;然后,利用历史量测数据对深度神经网络进行离线训练,建立负荷节点注入功率的伪量测模型;最后,对交流区域和直流区域进行交替迭代状态估计,在交替过程中区域间交换VSC支路状态量的估计值,保证了边界状态量的一致性。算例测试结果表明,所提方法能在实时量测覆盖率低的情况下,准确估计混合配电网的状态值。 相似文献
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电力直流设备蓄电池是配电站房、环网柜等站用电源中直流供电系统的重要组成部分,为了实时准确获取蓄电池的运行状态,提出了一种基于低功耗广域网技术的电力直流设备蓄电池综合监测系统。首先,通过部署在直流设备蓄电池旁边的综合监测传感器,实时采集整组电池的组电压、充放电电流和电池阴极温度,并通过低功耗广域(LPWAN)通信网络,将数据传输到通信基站;其次,通信基站通过以太网或专网、公网4G通信技术,将数据传输到电力直流设备蓄电池信息综合管理平台,并运用"基于天牛须算法优化的BP神经网络算法(BAS-BP)"在线分析评估蓄电池的健康程度(SOH);最后,通过实际数据表明该系统能够快捷有效地检测早期失效电池并预测蓄电池性能变化趋势,为蓄电池的稳定安全运行护航,保证有效可靠供电。 相似文献
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