输电线路覆冰机理浅析

通过对江西省2条500 kV线路,一条220 kV线路覆冰情况的分析,阐述了气象条件对线路覆冰的影响及覆冰厚度与导、地线类型、导线布置方式之间的内在关系.     

一种求解输电线路不均匀覆冰受力状态的新方法

在2种不同均布荷载同时作用下线索的悬垂函数以及弧垂、线长、张力的斜抛物线方程计算方法的基础上,提出"线路同时承受多个荷载所引起的线路状态变化增量等于分别承受这些荷载所引起的线路状态变化增量的叠加"的假设,利用该假设结合牛顿法得出一种便于实现电算化的求解线路不均匀覆冰复杂受力状态的新方法-分解法,该方法运用积分原理,将不均匀覆冰的复杂受力状态,划分为多个微段的均匀覆冰叠加,然后求解出最壮的受力状态。     

基于图像处理技术的输电线路覆冰检测

为了预防和控制覆冰引起的输电网事故,对输电线路进行覆冰厚度的显得非常必要。为此,提出了基于图像处理技术的输电线路覆冰检测方法,包括数字图像处理方法、步骤、计算方法和软件设计。所提出的方法可以自动实现对输电线路架空线覆冰及覆冰厚度的检测和报警。     

神经网络输电线路覆冰厚度预测

介绍了输电线路覆冰厚度计算的相关经典模型,并以PNN网络与GRNN网络为例,探讨了输电线路覆冰厚度智能检测模型.通过对模型实现、对比,分析了两种网络的优缺点,在此基础上提出综合使用两种网络的思路,以提高输电线路覆冰厚度预测的精度,减少覆冰对电网的直接和潜在危害.     

输电线路覆冰图像边缘检测方法研究

输电线路覆冰图像边缘轮廓的提取方法有多种,通过列举对比经典边缘检测方法和新型边缘检测方法的原理、性能和特点,对处理输电线路覆冰图像边缘检测方法的选择具有指导意义。     

输电线路覆冰监测技术

文章从电力架空线路覆冰雪产生的条件和危害入手,重点介绍了输电线路覆冰监测技术及应用现状,并提出改进建议。综合考虑湖北冰灾区域和覆冰监测的有效性,建议在湖北的恩宜荆荆电网和鄂东与江西交界的成宁重冰区装设覆冰在线监测装置,并提出具体应用原则。     

输电线路山区覆冰故障分析与预防

以山西运城山区线路发生的覆冰倒塔、导地线断裂等典型故障为例,通过对故障原因和气象条件的分析,提出了对事故杆塔的处理意见,以及针对运行线路检查、设计、和运行后应把握的原则。     

基于模拟导线的输电线路覆冰探测系统*

设计了一种输电线路覆冰探测系统,该系统主要由模拟导线、光纤覆冰传感器、信号处理及采集系统组成。其中,模拟导线的直径与输电线路基本一致,安装在输电线路安全距离外,用于模拟输电线路上的覆冰情况;光纤覆冰传感器是反射及散射式光强调制型传感器,安装在模拟导线的不同位置,用于检测模拟导线上多点的覆冰情况。通过模拟导线上的覆冰情况可以预测输电线路的覆冰情况。试验表明,该探测系统具有量程大、灵敏度高、结构一体化、安装方便等优点,具有良好的应用前景。     

输电线路绝缘子覆冰预测及防护方法综述

在寒冷地区,由大气结冰引起的绝缘子串覆冰频发,严重影响覆冰地区电力系统的安全。开展绝缘子覆冰及其预防技术研究对提高输电线路可靠运行有重要意义。首先分析绝缘子覆冰闪络的主要影响因素,并对覆冰绝缘子的形态特征进行深入研究,如覆冰类型、覆冰量、覆冰长度和桥接状态、绝缘子污染等。然后从预测、监测、预防3个角度出发,详细论述覆冰绝缘子覆冰的防护措施。对覆冰绝缘子的监测方法进行分析和比较,结果表明,图像监测技术在冰凌预测中具有明显的优势,并讨论了目前结冰的图像识别技术的研究进展和技术难点。最后,介绍绝缘子覆冰风险预测模型的研究前景,并阐述基于图像和机器学习算法的绝缘子结冰风险预测模型的研究前景,对今后减少绝缘子覆冰闪络事件的研究提出一些建议和展望。     

输电线路覆冰灾害的分析与预防措施

文章通过对贵州电网220kV、500kV输电线路覆冰灾害的分析,描述了覆冰灾害的特点,分析了输电线路覆冰产生的机理,从输电线路运行、设计的角度就输电线路覆冰防护提出了除冰、防冰的措施及建议。     

基于改进K-均值聚类算法的背景建模方法

针对背景差法易受外界环境因素影响的缺点,提出了一种基于改进K-均值聚类的背景建模方法。通过比较任意样本与该像素位置处的子类中心之间的距离,对各个像素的观察值进行聚类,并在聚类过程中逐步确定其类别数。一段时间的学习之后,样本数最多的子类就构成了背景模型。仿真结果表明,该算法即使在运动目标存在的情况下也能准确的提取出实际的背景,而且显著地降低了系统的存储量。     

浅谈线路覆冰的危害及防治

输电线路覆冰可引起导线舞动、杆塔倾斜、倒塌、断线及绝缘子闪络等问题.本文针对导线覆冰带来的危害,,从预防电网覆冰灾害,建立科学的电网覆冰灾害抢修机制等方面出发,提出了多项防治措施,对覆冰区输电线路设计、运行以及提高整个电力系统的安全可靠性具有重要的实际意义和指导作用.     

输电线路覆冰重量和厚度在线监测系统的研究

介绍了在覆冰导线力学分析的基础上,应用现代传感器技术、无线网络通信技术,设计开发的输电线路覆冰重量和厚度监测系统,介绍了基于ZigBee无线传感器网络的基本概念,输电线路覆冰计算的基本原理及系统的具体设计方案和软硬件实现.     

基于UKF和IGG改进聚类算法的特高压交流输电线路参数辨识

为有效辨识特/超高压交流输电线路的实时运行参数,尽可能剔除相量测量单元(PMU)量测数据存在的随机噪声,提出一种改进算法。该算法首先采用无迹卡尔曼滤波(UKF)对原始量测数据进行初始滤波,然后通过分布参数等值电路模型辨识线路参数,最后利用三段式IGG(Institute of GeodesyGeophysics)原理设置权函数的改进聚类方法对辨识的参数进行聚类处理,将多时间断面的参数聚类中心作为线路参数最终辨识结果。对1000k V特高压交流示范工程晋东南-南阳-荆门线路进行仿真分析,算例仿真结果表明了新型混合算法的准确性与有效性。     

Breaking the ice [transmission line icing]

Icing of power transmission lines during winter storms is a persistent problem that causes outages and costs millions of dollars in repair expenses. High-frequency excitation at approximately 8-200 kHz has been proposed as a method to melt ice. The method works by a combination of two mechanisms. At these frequencies, ice is a lossy dielectric, causing heating directly in the ice. In addition, skin effect causes current to flow only in a thin layer on the surface of the line, causing resistive losses and consequent heating. In this article, we describe the design of systems to implement this method on lines up to 1000 km long. We also report experimental tests of deicing of a 1 m simulated line using dielectric losses in ice using a prototype system that applies 33 kV, 100 kHz power.     

基于改进K-means聚类算法的供电块划分方法

在已知供电区域内现状或远景规划的变电站的位置、座数和容量数据的基础上,应用改进的K-means聚类算法,结合变电站等效圆形供电模型将供电块划分问题由平面点划分转化为面积域的划分问题,同时定义相应指标作为评价的标准,将变电站划分至最合适的供电分块中,形成一系列由小规模数量的变电站组成的供电块集合。某实际算例验证了所提方法的合理性。     

输电线路绝缘子冰闪防治措施的研究

结合湖南省电网的基本情况,进行覆冰绝缘子(长)串交流闪络特性的仿真试验研究,找到冰闪形成的机理和规律,根据影响冰闪的因素,探索合理的防冰闪技术措施;建立有限元仿真模型,进行受力分析,提出了防治冰闪的综合措施.     

覆冰情况下输电线路有限元计算及其结构优化

建立了塔-线耦合结构系统三维有限元力学计算模型。通过对覆冰输电线路耐张段位移及应力分布情况进行分析计算,提出了线路耐张段在一定风速与覆冰厚度条件下的临界失效曲线。经过多次计算并验证薄弱杆塔以及薄弱单元分布情况,得到了薄弱位置的分布特点和规律。以发生覆冰倒塔事故的实际线路为研究对象,并以力学分析计算结果为依据,提出了有针对性地更换杆塔最薄弱处钢材以及在耐张段内薄弱处增加一基杆塔的线路改进方案。通过结构优化前后线路耐张段薄弱单元应力比值以及临界失效曲线的对比分析,证明了所提出改进方案的正确性和有效性。     

基于改进Mask R-CNN的输电线路防外破目标检测方法研究

随着现代电力系统的不断发展,电网规模越来越大,外破原因引发的故障已经成为架空输电线路故障的主要原因之一。在架空输电线路视频监控中,使用传统的边界框式目标检测方法进行外破预警时,误报或漏报的情况时有发生。掩模实例分割神经网络(Mask-RCNN)训练时使用的像素级掩模标注数据集成本较高,限制了该算法的大规模应用。针对这些问题,将改进的Mask-RCNN网络应用到输电线路外破目标检测领域,在数据集标注过程中,使用边界框标注代替部分掩模标注。训练时,将检测分支的特征迁移到掩模分支。实验结果表明,改进后的算法能够在掩模标注样本占比80%的条件下,对常见外破类别的平均识别准确率高于91%,为输电线路外破隐患的准确识别与分割提供了一种可行的思路。