基于模糊理论的舰船中压电网绝缘故障选线研究

为了提高舰船中压电网绝缘故障选线的准确性和可靠性,根据舰船中压电力系统绝缘故障特性,采用绝缘故障的多重选线判据,构造了对应的故障测度函数,提出了一种基于模糊理论的综合选线方法.最后对多种工况下的舰船中压电网模型进行了故障选线的仿真实验.仿真结果验证了该方法的可行性和正确性.     

基于贝叶斯线性回归的鸟害故障分析

近年来,害鸟引起广东电网输电线路故障所占比例逐渐增高,成为电网安全的主要隐患之一.如何降低鸟害故障,已经成为输电线路运行维护所面临的一个新的课题.输电线路分布区域广,盲目的人工驱赶鸟类难以有效防止鸟害,因此通过对鸟害故障进行分析是防止鸟害的有力支持.通过收集广东电网2015—2019年5年来的鸟害运维数据,根据鸟害故障...     

混联电网背景下一起交流母线故障分析

在特高压交直流混联电网背景下,特高压交流元件故障的影响范围扩大、故障性质升级,对特高压交直流混联电网运行与控制提出了更高的要求.文章根据一起典型的交流母线故障的保护动作情况,结合故障定位与诊断,分析了交直流混联电网下母线故障对线路输出功率和直流换相的影响.     

电网故障计算中参数不对称的模拟方法研究

通过引入虚拟支路和虚拟节点,建立模拟参数不对称的虚拟端口,以虚拟端口为边界,将参数不对称电网分解成对称网络部分和模拟参数不对称的不对称网络部分.根据补偿法的基本原理,用从虚拟端口向对称网络的注入电流作为补偿电流,将参数不对称电网转化为对称电网.将不对称电网转化为对称电网后,可以利用基于对称分量法的各种故障计算方法进行电网故障计算.最后以一个不对称系统短路故障为例进行计算,结果证明算法有效.     

复杂电力网络的连锁故障动态模型与分析

为研究复杂电网连锁故障的传播机理,同时为预防和减小大停电事故发生,在研究了国内外复杂电力系统连锁故障模型的基础上,提出了一个模拟连锁故障过程的动态模型.根据此模型,分别对具有小世界(small-world)、无标度(scale-free)特性的人工复杂电网模型进行了连锁故障仿真,验证了模型关于连锁故障动态演化过程的合理性.进一步比较表明,电网连锁故障在小世界电力网络中造成的功率损失比无标度电力网络大得多,并且连锁故障传播的速度远比无标度电力网络迅速.     

基于自编码神经网络的电网故障预测算法

针对电力设备因素、人为因素与气象因素导致的电网故障问题，提出了一种基于自编码神经网络的电网故障预测算法.利用电网运维数据与气象数据来预训练自编码网络，以提取其特征及不同数据间的关联关系.基于多级别特征融合和预测网络来构建各影响因素与电网故障间的映射，根据当前电网环境得到电网故障类型，并使用稀疏正则项来增强网络的鲁棒性.仿真与算例分析结果表明，所提出的算法能够提取出丰富的气象特征，并准确预判电网在给定条件下是否会发生故障及发生故障的概率.     

风险度理论在电力系统断线故障评价中的应用

大规模联网使电力系统运行更加复杂,这也对电网风险评价提出了更高的要求.应用风险度理论,在系统负荷变化的环境下,对电网断线造成的低电压风险进行评价.介绍了电网风险度的概念,然后根据故障概率分布函数和低电压函数建立了风险评估模型,最后在IEEE - 39.系统上进行了仿真测试,结果验证了方法的有效性,可以为电力系统风险评价人员提供一定的参考依据.     

配电系统与通信相关的风险评估

为了研究通信故障对配电系统安全可靠供电的影响,分析配电系统中通信故障对供电的影响,提出适用于评估通信故障影响的若干风险指标.根据通信故障模式的不同,提出电力通信设备三状态风险模型.考虑到配电系统中通信设备和配变电设备功能上的依赖性和相互关系,提出采用关联矩阵描述设备之间的关联联系,将该模型应用到基于序贯Monte Carlo模拟法的配电系统风险评估算法中.采用IEEE RBTS Bus 2算例对所提指标、模型和算法进行分析验证.结果表明,考虑通信设备故障后配电系统的风险状况更严峻;通信设施故障不一定导致电网发生停电,但是能够影响到电力设施的正常运行.通信故障是电网风险评估需要考虑的重要因素之一.     

特高压交直流接入后江西电网第三道防线适应性分析

预计未来2年内雅中特高压直流输电工程和华中特高压交流双环网均将在江西建成投运,但目前还未有针对江西电网第三道防线在特高压交直流接入后的适应性问题进行分析的文献。以此为背景,提出一套适应性分析的方案,通过仿真软件PSASP对第Ⅲ类故障中的死区故障、中开关拒动故障的故障形态进行模拟和仿真,分析不同站点故障对电网运行的影响,并根据江西电网第三道防线配置现状及相关要求采取切机、切负荷等措施。仿真结果表明:江西电网第三道防线能够较好地解决大部分严重故障,在采取安控措施后系统可恢复至稳定状态,具有较好的适应性。     

变电运行常见故障分析及排除

变电运行作为电网运行过程中一个非常关键的环节,其运行状况会对电网运行效果带来直接的影响,因此需要强化变电运行安全管理工作,及时对变电运行中存在的故障进行排除,提高变电运行的可靠性,从而保证电网运行的安全性,确保电能的稳定供应.文中对变电运行一般故障及跳闸故障及排除进行了具体的阐述,可以为变电运行工作提供重要的参考和依据,提高变电系统运行的安全性和稳定性.     

电网故障诊断的遗传模拟退火算法研究

针对电网出现的复杂故障,如断路器和保护不正常动作或多重故障等情况,结合新的故障诊断优化模型,应用遗传模拟退火优化算法进行故障诊断,寻找使构造的目标函数最小的最优解.将遗传算法和模拟退火算法结合,有效避免了遗传算法过早收敛和模拟退火算法全局搜索较差的缺点,解决了电网故障诊断结果多解和漏解的情况,实现了电网断路器和保护不正常动作的故障诊断.     

基于专家知识库的电力变压器故障诊断系统

针对电力变压器故障情况复杂,诊断不确定性大等特点,设计了一种基于专家系统的电力变压器故障诊断系统.该系统可以根据变压器的运行参数,利用推理方式并结合专家系统的知识判断变压器的运行状态,给出可能的故障类型,实现故障的自动诊断.该系统提高了电力变压器运行的科学性和使用效率.     

Elman神经网络在变压器故障诊断中的应用

变压器是电力系统中的枢纽设备之一,其运行情况将直接影响电力系统的安全运行。传统的变压器故障诊断方法不仅判断变压器中存在的故障的准确率低,而且对综合性故障也无法准确判断。应用E lm an神经网络进行变压器故障诊断,极大的提高了诊断准确率,提高电力系统运行可靠性。     

基于用电信息采集系统的配网故障诊断技术及应用

为适应国家电网公司精细化管理配电网的要求,针对当前配网自动化监控设备不足的现状及配网故障诊断的实际需求,从用电信息采集系统等电网主业务系统中获取数据,并在新开发的软件中与现有的10k V配网地理接线图进行融合。根据特定的故障诊断逻辑进行编程,实现了配网故障信息的及时判断及可视化。应用表明,该技术为配网故障的快速诊断,提供了有效依据。同时,通过对配网用户功率、电压、电流等数据的实时监测,提高了配电网调度的自动化水平。     

故障诊断信息缺失情况下的电网故障诊断系统

针对电网故障诊断过程中常常出现元件信息传递漏报,导致故障诊断错误甚至无法诊断的问题,提出了基于信息漏报元件的后备信息来对该信息漏报元件的当前状态重新赋值的方法,实现对信息缺失元件的状态值的重新赋值。采用故障诊断优化模型,使得诊断系统能够在完整正确的数据支持下得到正确的诊断结果。经实际例证表明,在引入对缺失信息的修正方法后,因信息缺失而导致的无法对故障实现诊断或者误诊的问题得到了比较好的解决,诊断结果比较合理和准确。     

用振动信号功率谱分析法对内燃机气门间隙故障诊断的实验研究

本文利用从內燃机表面拾取振动信号进行功率谱分析的方法,对配气机构单个气门间隙变化而产生的故障进行了分析研究.从气门间隙正常和异常条件下进行实验获得正常和异常功率谱图,找到了气门敲击的特征频率及气门间隙变化后特征频率上振动能量的变化,从而证明可以利用功率谱分析方法对气门间隙异常进行不解体诊断.     

FCM-HMM-SVM混合故障诊断模型及其在电力电子电路故障诊断中的应用

提出一种基于模糊C均值聚类（FCM）、隐马尔可夫模型（HMM）和支持向量机（SVM）相结合的电力电子故障诊断方法.采用FCM方法对故障信号进行模糊聚类,提取故障特征;根据隐马尔可夫模型进行动态过程建模;根据支持向量机进行模式分类;基于HMM-SVM混合的故障诊断模型实现了对机车变流器电路中晶闸管断路故障的诊断.实验结果分析表明,该方法能准确地对电力电子电路进行诊断和故障元定位,诊断精度高,具有很好的实用价值.     

基于PSNodeRank算法的电力系统关键节点辨识方法

电力系统中的某些关键节点在系统发生大规模连锁故障的时候可能会对故障的扩大起着推动的作用。为了提高关键节点辨识的速度和准确性,该文通过对Google公司提出的PageRank算法进行改进,提出基于PSNodeRank算法的电网关键节点辨识方法。该方法选取电网关键节点的重要评价指标,建立电力系统有向加权网络模型。考虑电力系统网络的网络链接方向和权值的特性,该文提出PSNodeRank值对节点进行评估,并具体描述每个节点的重要性,再利用电力系统分区特点,对大电网节点重要性的复杂计算过程进行改进,大大提高了运算速度,减少了运算所需存储容量。最后,通过对IEEE 39节点系统进行仿真,所得结果表明:该文所提方法计算的指标可以有效、准确地辨识出电网中的关键节点,判断它们在交直流电网自组织临界演化过程中的作用。对预防系统向连锁故障临界状态演化有着重要的意义。     

Application of extension method to fault diagnosis of transformer

A novel extension diagnosis method was proposed for enhancing the diagnosis ability of the conventional dissolved gas analysis. Based on the extension theory a matter-element model was established for qualitatively and quantitatively describing the fault diagnosis problem of power transformers. The degree of relation based on the dependent functions was employed to determine the nature and the grade of the faults in a transformer system. And the proposed method was verified with the experimental data. The results show that accuracy rate of the diagnosis method exceeds 90% and two kinds of faults can be detected at the same time.