基于注意力机制-卷积神经网络的配电网单相接地故障选线方法

针对配电网发生单相接地故障的电气量特征难以提取，故障选线准确性与鲁棒性难以保证，给电网安全稳定运行带来巨大隐患问题，提出一种基于注意力(attention)机制-卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的配电网单相接地故障选线方法。首先，采用S变换将故障各线路时序零序电流数据转化为CNN可识别的二维输入矩阵；其次，在传统CNN分类算法进行故障选线的基础上引入注意力机制，建立了基于Attention-CNN的故障选线新模型；最后，通过仿真数据与工程实际数据验证模型的选线结果，并将所提Attention-CNN模型与同类CNN优化方法在不同干扰条件下的性能进行对比。结果表明，所提Attention-CNN模型能够大幅提高选线效率，减少迭代次数，实现更高效、准确的故障选线，具有较强的实际应用价值。     

基于多频带分量重构的小电流接地系统自适应选线新方法

在分析小电流接地系统中传统小波包选线方法的优势与不足的基础上,提出一种基于多孔算法小波包变换的多频带分量重构自适应选线新方法:首先根据系统运行方式和线路参数确定出选择频带(selected frequency band,SFB)的范围,然后利用多孔算法小波包变换良好的分频特性与保持线性相位的性质,对故障零序电流采样数据...     

基于层次分析和改进逼近理想解法的分层储能系统综合评估

为了评估分层储能系统用于含高渗透光伏发电区域配电网中的适用性问题,考虑其平抑光伏出力及为电网提供辅助服务等实际功能,提出考虑多利益主体的分层储能系统综合评估指标体系,基于层次分析法(AHP)和改进逼近理想解法(TOPSIS)提出了多模型综合评估算法。针对层次分析法中判断矩阵生成权重的主观性问题,引入变异系数法计算客观权重,并改进了逼近理想解排序法中的判定策略,提出基于距离接近度与夹角接近度的综合判断方法,进一步提高评估结果的精度。算例表明:所提出的指标体系具有较好的完备性,综合赋权方法可以提升、发掘优势指标,改进的综合评估算法可信度更高,对分层储能系统的推广应用有一定的实际意义。     

基于深度-迁移学习的输电线路故障选相模型及其可迁移性研究

为提高输电线路故障诊断模型的可迁移性,根据迁移学习理论将输电线路分为源线路和目标线路,提出一种基于深度-迁移学习的输电线路故障类型识别方法。通过组合不同故障条件,生成输电线路故障期间的时序数据,并通过对数据的预处理,得到面向卷积神经网络的输入数据样本;利用源域数据对初始卷积神经网络进行预训练,获取适用于源线路故障类型识别的预训练模型;采用最大均值差异法对源线路和目标线路进行相似性检验,筛选出待迁移的源域预训练模型;利用目标域数据对预训练模型进行微调迁移训练,获取最终的目标域故障诊断模型。仿真结果表明,利用源域数据量5 %的目标域数据对预训练模型进行微调迁移训练,得到的目标域模型对目标线路故障诊断的准确率达99 %以上。     

坝内式水电厂GPS信号接收的方案设计与实现

电力系统是一个规模巨大的互联系统 ,获取系统关键点及主要设备的运行状态信息 ,必须依赖于统一的高精度的时间基准 ,GPS的出现使得全网的统一时钟变为现实。对于坝内式水电厂GPS信号的接收 ,当不能满足GPS卫星天线在 2 0m以内且天线上方 15°角锥内无结构遮挡的要求时 ,必须采用一定的措施才能满足电网状态监测的需要。本文介绍的设计方案可以有效解决这一问题。该方案的实现有利于水电厂基于GPS的监控、保护等单元的时钟统一 ,进而对分析事故起因有重要的意义     

一种新型的铁路自闭(贯通)线路微机保护装置

根据铁路电气化对铁路信号自闭(贯通)线路的新要求,研制了新型的铁路自闭(贯通)线路微机保护装置?实现了铁路自动化系统中自闭(贯通)线路的保护控制和装置的管理维护功能．并且通过测量记录相关的特征量可以实时判断自闭(贯通)线路、断路器、装置本身的状态以及防止部分误操作。现场运行表明,该装置运行稳定可靠。     

基于uClinux的以太网通信模块在变电站自动化系统中的应用

在研究了嵌入式操作系统uClinux的基础上,构建了以S3C44BOX为CPU、CS900A为以太网控制器的智能电气设备以太网接入模块,提出了以此作为变电站间隔层通信接口的变电站自动化系统通信方案。该方案能够提高现有变电站自动化系统通信的速度和可靠性, 并能升级成符合IEC61850体系的变电站自动化通信系统。