配网开关设备智能物联感知与关键技术研究北大核心CSCD

针对配网开关设备智能化程度不高、难以支撑智能运维的现状,以新型电力系统建设中对电力设备实现“可观、可测、可控”的要求为目标,构建了配网开关设备智能物联感知方案,实现配网开关设备状态感知及故障研判。根据“软件定义硬件”的技术原则,基于国产芯片设计了自主可控的智能物联感知终端软硬件平台。终端采用LXC容器技术实现软硬件的解耦,通过业务类APP实现终端功能及灵活扩展。同时对机械特性分析、温度监测、电机状态、图像位置识别等核心边缘计算等算法进行了详细论证。最后进行了试验验证,结果表明可实现配网开关设备状态实时感知、就地故障分析等功能,能够有效支撑设备的智能运维,具有良好的应用价值。     

配电网重复多发性停电风险辨识方法

该文提出了一种针对配电网重复多发性停电的风险辨识方法。首先,界定了配电网重复多发性停电的频率,提出基于停电发生概率和停电严重程度的重复多发性停电风险预警指标。为准确刻画已发生停电次数对重复多发性停电预警指标的影响,提出重复多发性停电影响因子,用于修正预警指标。分别采用装备水平、运维水平和网架结构水平指标刻画重复多发性停电发生概率,采用停电负荷重要程度、历史停电投诉信息、停电影响用户数指标刻画重复多发性停电损失严重程度,基于层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)和熵权法确定各影响指标的主、客观权重,最终实现配电网重复多发性停电的风险预警评估。根据量化评估结果,即可辨识出重复多发性停电风险较大的线路。以某省电力公司3条10 k V线路为例进行了算例分析,算例结果表明,所提指标和方法能够有效评估配电线路重复多发性停电风险,并辨识出风险较高的线路。     

基于三维温度场的电缆登杆对电缆群载流量的影响研究

电缆登杆是电力电缆与架空线之间的一种过渡方式。若电缆登杆之前联结的电缆为土壤直埋敷设方式,电缆登杆时的载流能力直接影响土壤直埋电缆的载流量。在此背景下,采取有限元法,通过建立电缆周围二维、三维温度场模型来分析电缆登杆时与土壤直埋敷设方式下的载流量。分析结果表明,在同一区域内出现不同敷设环境时,采用三维温度场模型计算载流量需考虑轴向导热,具有更高的精确度。同时,电缆登杆会降低土壤直埋敷设电缆的载流量,电缆并行根数越少,电缆登杆对直埋敷设电缆的载流量影响越大。并且,随着温度的升高和敷设间距的增大,电缆登杆对直埋敷设电缆载流量的影响越大。     

基于CNN+D-S证据理论的多维信息源局部放电故障识别

基于多维信息源融合的局部放电故障识别方法对提高故障识别的准确性和容错性具有重要意义。文中以开关柜中的典型局部放电类型为识别对象,设置4种典型的局部放电模型(电晕放电、沿面放电、悬浮放电和气隙放电),利用超声波(Ultra)法、甚-特高频(V-UHF)法以及脉冲电流法(PCM)采集不同放电类型产生的局放信号。首先利用深度卷积神经网络(CNN)算法对不同传感器测量数据进行训练,之后利用Dempster-Shafer(D-S)证据理论对多维信息源识别结果进行融合,并作出最终决策。结果表明,相比于基于单一信息源的故障识别模式,基于多维信息源的故障识别模式准确率更高,且当多维信息源中某一信息源出现误判时仍能正确识别放电类型,对信息源的容错性更好,识别效果良好。     

基于分形理论与聚类分析的小电阻接地系统高阻接地保护方法

针对目前小电阻接地系统保护由于整定值过大而对高阻接地故障易出现拒动的问题,基于分形理论和聚类分析提出了高阻接地保护新方法。该方法提取故障线路和非故障线路零序电流的相似性特征,利用零序电流比值和分形维数对相似度进行量化计算,构建了接地故障特征矩阵,采用K-means聚类算法对接地故障特征矩阵进行分析,避免了保护整定困难的问题。经真型实验录波数据验证,所提方法将保护的耐阻能力提高到2000Ω,具有一定的应用价值。     

基于信息熵计算模型的电力信息物理系统融合控制方法

针对电力信息物理系统中控制策略、网络和物理过程紧密耦合、互相影响的问题,现有计及运行不确定量的控制策略难以实现对信息传递和物理流动过程的统筹考量,且缺乏对离散信息子系统与连续属性的电力物理子系统的耦合统一建模控制.因此,对电力多维信息不确定性采取统一建模,给出传输时滞、丢包和误码的统一信息熵数学表述,进而将信息不确定集结项引入系统变结构滑模控制中,并采用积分结构的切换函数使系统稳定性参数趋近滑模面,从而提出了适用于高信息不确定性系统的变结构滑模控制器.通过多区域互联电力系统的负荷频率控制仿真实验验证了所提方法的控制性能.实验表明,对比现有的计及时滞负荷频率控制器,所提方法可以在大尺度信息不确定和多种负荷扰动叠加情况下,对功率波动所引起的频率偏差进行有效跟踪,并具有良好的系统动态性能和控制强鲁棒性.     

基于模糊层次分析法的配电网重复多发性停电风险评估

介绍重复多发性停电的概念。对95598停电投诉记录、配电网抢修管理平台、配电网运行监测平台等信息系统中的停电数据进行汇总分析,并进行实际调研工作。归纳配电网重复多发性停电常见原因,针对各种原因分别给出影响因数指标,用以衡量配电网重复停电概率水平。应用模糊层次分析法建立指标评价体系,分别从装备水平、运行维护水平和网架结构水平3个方面对配电网重复多发性停电发生概率的影响情况进行评价。针对某实际停电实例进行重复多发性停电风险评估,获得了重复多发性停电综合概率值。     

基于三维卷积神经网络的配电物联网异常辨识方法

由于配电物联网中电力网与通信网高度耦合,单一网络的异常状态会交互作用至另一网络,可能进一步造成异常范围扩大,而单独采用电力网或通信网的异动信息难以全面、准确地辨识配电物联网异动源的类型和位置。因此,提出一种基于三维卷积神经网络(3D-CNN)的配电物联网异常类型辨识及定位方法。首先,分析了配电物联网通信流量特征并构建了基于Simulink和OPNET的配电物联网交互仿真模型;其次,提出了一种面向3D-CNN的样本构建方法,将配电物联网中每个节点的电气量和通信流量信息组成一个特征子像素,进而将配电物联网每个时刻的状态表示为一幅特征帧画面,形成隐含配电物联网异动过程的立方样本矩阵;随后,构建了包含三维特征提取网络和层级softmax分类器的深度学习模型,通过提取和辨识立方样本矩阵中隐含的异常信息,可以同时实现配电物联网异常类型和位置的判定;最后,利用IEEE 33节点配电物联网异常数据对模型进行测试,结果表明,所提方法可以对电力网短路故障、通信中断故障、通信数据异常引起的保护误动和拒动进行精确的分类及定位。