基于遗传算法的输变电设备数据补全

在数字孪生技术的发展下，我国电网行业也在由原来的物理电网逐步向数字电网发展。输变电设备作为电网中的电能输送和传输的枢纽设备，其运行的可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。因此，及时掌握输变电设备当前的运行状态以及未来一段时间的运行趋势，实现对设备运行状态的准确评估，对于保证设备安全可靠运行具有重要意义。然而，在目前的实际应用过程中，受限于传感装置稳定性差、现场运行环境恶劣、电磁环境复杂等原因，输变电设备的状态量数据会出现数据缺失造成获得的数据质量较差，这会直接影响设备状态评估模型的准确性。提出一种基于遗传算法的输变电设备缺失数据补全方法，首先对变换域随机赋值，然后通过实现稀疏域中系数向量最小化达到缺失点恢复的效果。实验证明，该算法能够准确地恢复缺失数据。     

基于数字孪生的主动电网设备状态推演方法

主动电网的动态变化、网络异构和信息庞杂等特性给孪生体的高精准度映射带来了巨大挑战。为解决数字孪生主动电网的高精准度映射问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的设备状态推演方法。方法通过建立径向基函数神经网络的电网设备状态监测器,获取正常负荷下的残差数据,并计算设备负荷系数。然后,利用基于马氏距离的相似矩阵识别设备的运行环境,并调用相应的设备推演模型,实现对复杂工况下设备状态的精确推演。实验证明,上述方法的设备状态推演准确率高达92%,满足数字孪生主动电网的要求,为电网智能调控和精确规划提供了基础信息,同时为电网数字化建设提供了理论参考。     

一种基于数据挖掘分析的设备状态评价方法

为提高电力设备状态评估的准确性和效率,提出了一种将数据挖掘方法应用到设备状态评价中的思路和方法。介绍了基于数据挖掘方法的状态评价模型,从大量设备历史数据库中采集电力设备的台账信息、在线监测信息、运行信息等作为设备评价的基础参量,将这些历史数据分别归类为不同状态的数据集,然后对每个数据集提取其主要特征向量,以此作为设备状态评价分类依据。该方法为设备状态评估提供了新的思路。     

电力通信网络在运设备的多维健康评估模型研究

电力通信网络设备对于保证电网的安全和稳定运行具有重要作用.为此本文建立了电力通信设备的多维健康度评价模型,通过组合不同的评价指标对设备的运行状况进行评价,并通过对历史数据的分析得出各个评价指标的权重.结果表明本文提出的评估模型可以得出不同设备运行指标对设备健康状态评估结果的影响,同时得到不同种类设备的健康状态排序;算例...     

基于ELM和迁移学习的电网设备多因素综合故障率分析方法

电网设备的故障率分析是电网风险预警和运行评估的基础和关键,而电网设备多种故障因素与综合故障率的非线性权重关系的评估决定了故障率分析的准确度,为充分利用历史故障信息数据以准确评估多故障因素与综合故障率的权重关系,本文提出一种基于极限学习机（ELM）和迁移学习的电网设备多因素综合故障率分析方法。设计了多源历史故障信息统计体系,构建电网设备故障分析样本数据库;将自身、过载、恶劣天气等作为主要故障因素,通过机器学习ELM算法分析故障因素与综合故障率的权重关系,并利用多个强相关样本集的有效迁移提高机器学习的准确度,通过ELM结合迁移学习算法克服了电网设备综合故障率分析中样本数量少且统计周期长的难题,在充分利用历史故障信息的同时实现设备综合故障率的准确评估,为风险评估和检修安排提高可靠的数据支撑。最后通过实际电网运行数据验证了所提方法的可行性和准确性。     

大数据在输变电设备状态评估中的研究

电网的高速发展带来海量数据的存储和分析问题,传统的数据管理和分析工具不再适用。本文主要对大数据分析的相关技术在输变电设备状态评估中的应用进行了研究。本文首先分析了大数据以及数据挖掘技术的优点和应用,并介绍了输变电设备状态评估技术的相关内容,随后讨论了大数据和数据挖掘技术在输变电设备状态评估中的应用,并利用分布式存储、时间序列分析、频繁项挖掘以及专家系统等数据挖掘技术在输变电设备评估进行研究,以此提高电网管理的效率和运营的安全性。     

基于状态的设备管理系统的设计与实现

为了满足设备信息化管理的发展需要,文章建立了基于状态的设备管理信息模型,分析了设备运行数据分析处理、设备状态评估诊断、维修和备件计划触发、技术参数动态调整的信息流动过程。同时,基于该信息模型,结合中小型设备管理的特点,设计并实现了基于状态的点检设备管理系统,解决了其中四个关键技术问题:C/S与B/S混合模式的系统实现、按状态触发维修计划、基于统计和预测的备件动态管理和基于动态模型的维修定额制定。该系统已在大型钢铁企业投入实际应用。     

基于C4.5决策树的电网故障设备状态评估

对电网故障设备进行准确的状态评估可有效提高产品质量,减少资源浪费。提出了一种基于C4.5决策树的电网故障设备状态评估方法。首先,通过对电网设备故障因素进行分析,构建了包含13个状态量的设备故障状态体系。其次,基于C4.5决策树算法构建了电网设备状态评估模型。最后,通过后剪枝算法对模型进行剪枝降低模型复杂度,并定义多项指标对算法模型进行评价。实际数据分析结果表明,构建的算法模型预测准确率、精确率均能够达到91%以上,有效支撑设备厂商储备备品备件方面工作,提升企业效益。     

智能电网设备状态监测评估及预测应用研究

本文从智能电网的发展前景和电力网设备状态监测需求出发,对电力设备运行状态实时监测。通过分析电力设备状态评估总体需求,利用驾驶舱技术总结和探讨电力设备状态评估及预测等典型业务场景应用,并对相关技术进行了展望。     

面向配电网终端设备的数字孪生映射方法研究

提出了一种面向配电网终端设备的数字孪生映射方法,推动电网企业数字化转型和电力系统自动化,降低成本与安全风险。方法利用虚拟数字孪生空间映射电网物理设备,实现对区域配电网多类型设备故障的实时诊断。首先,对配电网终端设备数据进行压缩转换和级联映射,提取感知终端监测信息与物理拓扑连接关系。其次,采用改进的轻量级Yolov4网络模型进行设备类型识别与分割,结合物理拓扑图进行数字孪生映射,形成设备孪生模型。最后,设计基于卷积注意力机制的状态评估模型,充分考虑区域设备关联与故障特征,实现对设备孪生模型的故障评估及物理空间设备的状态反馈。上述创新方法有望为电力行业带来更高效、安全的运行模式,推进电网智能化发展。     

电网变电运行设备自动化控制技术研究

传统变电运行设备控制技术大多数采用人工神经网络设计电网自动控制数据通信层,导致数据通信层的交互能力较差,设备控制信息之间分割现象严重,且存在信息共享效率较低的问题,进而导致电网变电运行设备控制的实时性较差,无法满足用户的多种需求,基于此,引入自动化控制原理,提出了一种全新的电网变电运行设备控制技术。依据关联模式挖掘技术,提取电网变电运行设备实时监测参量,得出设备一次自动化控制关联挖掘规则置信度。采用自动化控制技术与物联网技术,设计电网自动控制数据通信层,提高数据纵向交互处理能力。构建电网变电运行设备自动化控制平台,全方位实现设备自动化控制的目标。实验分析可知,通过提出技术进行电网变电运行设备控制,设备自动化控制周期较短,自动化控制效率优势显著。     

基于动态权重和模糊综合评判法的健康评估模型

开关柜是电网系统中最关键和最复杂的设备之一,在保证电网系统可靠安全运行中发挥着重要作用.为更好地正确评估开关柜的健康状态,根据专家经验和监测系统的实际情况,建立了基于动态权重机制的模糊综合评估模型.评估模型以在线监测的非电量特征参数为基础,确立了综合评估指标体系和隶属度分布函数,结合模糊综合评判法和动态权重修正模型,综合考虑了各指标对开关柜健康状态的不同影响,同时着重凸出了设备的异常状态.另外,利用该评估模型进行了仿真分析,实验结果表明评估模型具有一定的有效性和合理性,符合电力行业的实际标准和需求,具有一定的使用价值.     

设备在线检测与预测性维护系统在骆驼山选煤厂的应用

选煤厂机电设备大数据具有大容量、多样性和实时性的特点,从选煤厂设备大数据中挖掘有用信息,高效、准确地识别设备故障,成为选煤厂机电设备维护管理面临的新问题。骆驼山选煤厂缺乏完备的设备状态监测与数据支持,设备的早期故障很难及时发现,针对该问题,构建了骆驼山选煤厂设备在线检测与预测性维护系统架构,并介绍了系统关键技术。该系统基于设备运行数据、历史运行记录、设备运行机理模型,智能分析设备工作状态及故障趋势,并对发展趋势进行评判,从而智能化地提出维护管理意见,大大提高了设备维护管理的可靠性和效率。     

融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法

针对机场自助行李托运设备运行状态评估存在数据利用率低和预测精度不高的问题,提出一种融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法;首先基于事件型数据构建多风险因素影响下的设备状态突变模型,又基于关键子系统的状态型数据构建设备状态渐变模型,提出了复合退化指标并基于维纳过程建立设备性能退化模型,得到设备整体的健康状态值并提出相应维修决策;利用商用模块化航空推进系统仿真数据集和自助行李托运设备运行监测数据对所提方法进行实验验证,结果表明融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法提高了设备数据利用率和预测精度.     

基于改进局部异常因子算法的拓扑辨识技术

针对电网中的拓扑错误和不良遥测信息严重影响电网的安全运行的现象,提出了基于改进局部异常因子算法的拓扑辨识方法.该方法利用统计理论对开关及刀闸的状态信息和电网的遥测信息进行评估,同时考虑到遥测及遥信信息对拓扑错误辨识的影响不同,采用相对熵对其数据进行加权处理,并在异常拓扑状态检测过程中,通过网格来屏蔽那些非异常的对象,提升算法效率.实验结果表明,该算法能够快速识别电网中的拓扑错误,发现其中的不良遥测信息.     

设备监控信息大数据与设备模型的互校验及实用化事件分析

为了应对日益复杂的电网设备监控信息,通过建立统一的大数据管理平台,实现多元数据共享、信息规范化,从而提高调控人员的决策能力和工作效率。本文针对设备监控管理实际提出设备监控信息校验及实用化事件分析管理方法。首先,通过自然语言解析和设备拓扑关系,实现一、二次设备监控信息的关联融合。其次,通过设备监控信息与EMS模型中监控信息智能比对和检验,实现监控信息表完整性核查。采用变压器负载率智能校验新算法,排查全电网遥测存在的隐患缺陷,为消缺处理提供了重要依据。最终,通过监控数据事件化打包分组和自动识别方法,结合电力设备状态大数据共享平台,有效判断故障、异常“事件”,辅助快速完成对各类电网事件的全过程分析,从而提高事故处理效率, 科学评价监测报警质量。     

10kV配网设备状态检修探析

10KV配网设备是电网结构中重要的组成部分,同时其可在高压输电过程中,发挥桥接作用,对电网系统的运行具备直接的影响。10KV配网设备成为电网系统中最主要的研究对象,主要是对其运行状态进行检修,促使其始终保持在良好的运行状态。因此,本文通过对10KV配网设备进行研究,探讨设备状态检修的相关内容。     

基于大数据技术构建输变电设备状态监测数据模型研究

在输变电设备运行数据的监测和采集过程中,由于系统建设的阶段性、技术性、资金等因素影响,导致电力企业在系统建设过程中积累了大量采用不同方式存储的电网设备运行实时数据,包括设备运行数据、环境数据、气象数据等。从简单的文件数据库到复杂的网络数据库,构成电力企业的异构数据源。这些异构数据由于数据模型、存储方式和传输协议存在差异,导致信息共享困难,严重影响输变电设备运行监测数据的分析和应用。在此背景下,利用大数据存储技术,攻克异构数据源之间数据共享和业务协同的技术难点,为输变电设备评价、状态评价和运维决策等应用提供数据支撑,提升设备状态管理信息化水平,强化电网运行的可靠性和安全性。     

非侵入式车载ATC设备在线检测运维系统方案设计

列车运行控制系统中,车载ATC(Automatic Train Control)设备行车日志里记录着各子系统的整个运行周期的全部信息,分析行车日志是监测车载设备状态和分析系统故障的重要手段。但在实际维护中存在以下问题：1. 设备实际输入输出和传感器电气工作状态信息中隐含大量故障特征信息,而这些信息在既有的车载信号系统中没有有效记录;2.行车日志收集依靠人工,效率低,成本高;3.故障诊断依靠经验,诊断结果具有局限性。在此基础上,本文提出一种非侵入式车载信号设备在线检测运维系统方案,该方案利用非接触式传感器采集信号,行车日志使用车地无线通信网络传输,通过地面服务器大数据分析,以达到对各子系统和关键零部件进行状态监测,并对异常信息进行预警的目的。     

基于状态监测的无尘作业车间设备检修方法研究

无尘作业车间设备检修是保障设备可靠运行的关键,针对传统设备检修方法效率低、时间长,影响工作效率的缺陷,提出一种基于状态监测的无尘作业车间设备检修方法。首先采用零部件约束关系建模方法,构建无尘作业车间设备之间的零部件关系约束数据分析模型。然后通过多目标优化建立无尘作业车间设备状态动态分布结构参数分析模型,结合不同的目标偏好实现对无尘作业车间设备安全量化评估,建立无尘作业车间设备检修的技术支持系统。通过对设备的状态特征检测和评估,在不同的潮流分布下提取设备的状态信息、特征参数和性状参数,通过全面测评和动态参数评价,实现无尘作业车间设备的检修流程优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行无尘作业车间设备检修作业的线性规划能力较好,优化控制能力较强,节省了检修成本开销。