基于B/S模式的运检业务集约数据高质量识别方法

传统的监控运维方法缺乏有效的信息整合和监视,无法实现集约数据高质量识别。为提高数字电网运检业务集约数据识别和监控能力,结合B/S模式,提出基于B/S模式的运检业务集约数据高质量识别方法。结合一体化安全生产管理系统和GIS平台,采样运检业务集约数据的大数据特征,构建运检业务集约设备在线监测模型。结合雷电定位、覆冰监测、电压监测等子系统完成运检业务集约数据的传感信息采样和融合处理。在B/S体系下融合运检业务集约数据,并对其进行集成处理。结合“云大物移智”等技术实现运检业务集约的多源数据融合、分析以及应用处理,将其通过智能网关传输至物联网平台,完成运检业务集约数据高质量识别。实验结果验证了所提方法具有更高的识别精度,提高了电网设备状态在线监测效率和运检业务信息的分析能力。     

基于GPS-PTK技术的变电站故障高精度定位方法

为了提高变电站故障高精度定位能力，提出基于GPS-PTK技术的变电站故障高精度定位方法。构建变电站故障高精度特征分布式融合模型，结合对变电站故障稳态信息采集样结果，提取变电站故障特征分布的谱信息分量，考虑涌流的衰减过程，实现变电站故障的属性类别辨识；通过对变电站故障分布的涌流波形状态分布，采用GPS-PTK技术进行变电站故障特征聚类，根据特征聚类结果，实现对变电站故障高精度定位。仿真结果表明，采用该方法进行变电站故障定位的效率较高，检测定位性能误差率较低，提高了变电站故障的准确识别和诊断能力。