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针对现有的网络监测系统大都无法支持过程层网络拓扑结构和虚连接回路显示的问题,文中提出一种基于过程层交换机的网络监测在线系统。该系统包含主机监测系统和过程层交换机。主机监测系统通过解析变电站配置文件(SCD)获取预置的过程层网络拓扑结构和虚连接逻辑回路;过程层交换机的利用访问控制列表(ACL)规则捕获和解析一定的面向通用对象的变电站事件(GOOSE)报文和取样值(SV)报文,获取连接在交换机的设备信息,从而使主机监测系统获得实际的过程层网络拓扑结构和虚连接物理回路。对比预置和实际的网络拓扑结构和虚连接回路,实现了对过程层网络的实时监测和故障定位。在实际应用中,该系统协助运维人员实时地监测网络运行状态和快速地定位故障,提高了电力系统自动化运维的管理水平。 相似文献
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针对智能变电站通信链路故障定位因链路复杂导致排查效率低的问题,提出了基于深度学习的智能变电站通信链路故障定位方法。从智能变电站二次装置网络拓扑出发,构建网络连通矩阵并作为基准,提出了通信链路故障情形下的故障特征表征方法;进一步基于二次装置连接与运行状态之间的逻辑关系,构建全站故障样本集;应用改进卷积神经网络(CNN),搭建智能变电站通信链路故障定位模型,最终通过后台信息初步判定的故障间隔信息与模型输出结果共同实现故障链路精确定位。以220kV智能变电站部分间隔为例,构建故障样本集,通过结果分析对比了不同定位方法,对比结果表明所提定位方法具有较高的准确率。 相似文献
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为了提高智能变电站过程层网络的通信可靠性,给出一种基于信息流的过程层网络设备异常保护方法。基于过程层网络信息流的特性分析,研究了过程层网络信息流的异常状态形成机理以及特征量,并提出了信息流异常的保护策略。进一步,基于GOOSE、SV报文的解析以及信息流量的监控,给出过程层网络信息流异常保护的判据、逻辑和整定计算方法,实现了过程层网络信息流异常告警以及网络故障隔离,并启动备用装置对故障装置进行替换,实现了事故状态的恢复。在构建智能变电站网络通信系统保护监控体系方面进行了实质性的有效探索。 相似文献
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提出一种可用于非线性系统建模的鲁棒自联想神经网络,将该网络映射层和解映射层分别作为2个子网络进行训练,提高了收敛速率。在网络训练目标函数中加入网络权值限制项,抑制了训练过程中网络权值的异常调整,提高了模型的准确性和鲁棒性。在解映射子网络训练结果集和原输入数据集中增加了扰动数据,构成映射网络的扩展训练样本集,提高了整个网络的鲁棒性。该文给出基于所提网络模型的传感器故障诊断方法及诊断流程,并以某300 MW机组热力系统为对象进行算例分析,结果表明该文方法应用于传感器故障诊断时能够实现对故障测点的快速准确定位,并对各变量值进行精确重构。 相似文献
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介绍了基于信息综合判断的智能变电站网络通信故障定位技术。它是以IEC61850标准中的变电站自动化拓扑结构、功能层和逻辑接口、ACSI模型的基本模型规范和信息交互模型规范、公用数据属性类型中的品质要求为基础,结合VLAN、Subnet等网络技术的应用情况,对智能变电站站控层、过程层网络状态、链路结构、网络接口位置及接口信息等进行系统组态、流程化管理,以实现对站控层、过程层设备网络信息的实时、准确管理,达到对智能变电站通信故障准确定位快速查找的目的。介绍的故障定位技术,在110 kV智能变电站进行了测试应用,测试结果表明达到了故障定位快速查找和有效评估网络故障可能带来的安全风险的目的。 相似文献
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《电工技术学报》2020,(9)
针对当前基于油色谱在线监测数据的诊断方法未考虑故障特征气体的时序特性,且普遍存在的阈值确定困难、典型缺陷样本数据匮乏等问题,提出基于油中溶解气体动态网络标志物模型的变压器缺陷预警与辨识方法。首先,分析油中溶解气体在线监测系统与变压器内部状态之间的映射关系,通过待诊断变压器健康状态下在线监测系统的历史时序数据建立各特征气体含量的预测模型,筛选出当前状态下对变压器状态转换过程影响较大的主要特征气体,建立基于油中溶解气体的变压器当前状态动态网络描述模型;其次,基于临界慢化理论分析变压器由健康状态向故障状态转换的相变过程中,指出其间存在的一个临界状态,并进一步分析动态网络模型中各特征气体的标准差及气体间相关性的动态变化,提取相变过程中的临界状态点,可对变压器的早期缺陷进行预警和辨识;最后,基于现场获取的案例进行验证,验证结果表明:与传统方法比较,该方法能够提前对未达到注意阈值的过热异常案例进行预警与辨识。该方法是一种基于在线监测数据时序特性的动态分析法,建模过程仅需用到待诊断变压器油色谱在线监测系统的自身历史数据。 相似文献
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将电能质量监测数据转化成对实际生产有用的信息是能源大数据应用的重要方面.配电网中大部分电压暂降是由故障造成的,因此残余电压幅值中隐含有故障位置的信息,为此,本文提出了一种利用电压暂降监测数据分析进行配电网故障定位的方法.首先,以监测量为输入,故障位置为输出,设计了反向传播神经网络,用于拟合故障位置与残余电压幅值的映射关... 相似文献
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为解决分布式馈线自动化故障判定过程中的可靠性问题,提出了配电网开关分组模型,依靠开关分组模型研究了开关拒分情况下的故障处理过程,并给出了一种基于逻辑运算的故障处理原则。对开关一次重合闸原则进行了补充,有效避免了开关拒分情况下的故障隔离范围扩大。对开关拒合情况进行了分析,增加了一种开关拒合情况下的二次重合功能,有效避免了开关拒合情况下的故障隔离范围扩大。分三种情况研究了相邻开关通信故障下的故障处理过程,并给出了一种统一的故障判定方法。对开关保护信号失灵分为互感器偶然性干扰及永久性故障分别进行了分析,研究表明偶然性故障对故障隔离无影响,永久性故障将导致故障隔离范围扩大。给出了实例分析,表明所提方法可行。 相似文献
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目前围绕量测条件受限的配电网展开的故障定位研究较少,且传统的主站集中式故障定位系统在实时性与安全性等方面存在不足。针对上述问题,提出一种基于边缘计算和深度学习的单相接地故障区段定位方法。首先,构建基于分区修正的边缘计算单元配置多目标优化模型。该模型通过分区修正方法降低了故障定位系统的通信时延,提升了数据传输安全性,进而保障配电网安全运行。其次,将基于数据驱动的智能算法应用于配电网故障区段定位,选择易获取的相电流稳态有效值在故障前后的变化量作为故障特征,利用全连接型深度神经网络学习样本特征与标签间的映射关系,得到离线训练好的定位模型并储存在边缘节点以实现快速故障定位。最后,以IEEE33节点系统为例进行仿真。算例结果表明该模型在分布式电源接入、高阻故障、噪声干扰以及拓扑改变等情况下均具有良好表现。 相似文献
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针对含分布式电源的复杂配电网故障区段定位的问题,提出一种基于虚拟阻抗的故障定位新方法。首先以区段为单元识别畸变节点的故障信息,采用尝试赋值法校正畸变节点的故障信息;然后利用区段端节点过流信息初步判定故障位置,将故障区段端节点间的虚拟导纳值用0表示,非故障区段端节点间虚拟导纳用1表示,进而形成能反映节点间连通性的节点虚拟阻抗矩阵,根据故障电流的流通路径最终确定故障区段位置。具体算例验证表明,该方法具有故障定位准确、效率高的特点,可以满足复杂配电网的多点信息畸变校正和多重故障的故障区段定位。 相似文献
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配电网现阶段仍存在有一定数量的低、非自动化线路,缺少馈线终端等自动化装置,故障定位困难。针对此问题,提出一种基于损失功率匹配的配电线路故障定位方法。首先,分析故障后跳闸开关与线路损失功率之间的对应关系,提出故障定位原理,并阐明其工程可行性;其次,通过超短期负荷预测判断线路是否发生异常功率损失并计算线路损失功率,通过短期负荷预测计算故障时线路各开关的应载功率;最后,将线路损失功率值与各开关功率值进行匹配,从而定位故障引起的跳闸开关的位置,确定故障区段。仿真算例及工程实例的分析结果表明:所提方法能够快速有效定位故障区段,缩小抢修范围,且不依赖配电网自动化系统,适用于非自动化和自动化程度低的配电线路。 相似文献
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配电网现阶段仍存在有一定数量的低、非自动化线路,缺少馈线终端等自动化装置,故障定位困难。针对此问题,提出一种基于损失功率匹配的配电线路故障定位方法。首先,分析故障后跳闸开关与线路损失功率之间的对应关系,提出故障定位原理,并阐明其工程可行性;其次,通过超短期负荷预测判断线路是否发生异常功率损失并计算线路损失功率,通过短期负荷预测计算故障时线路各开关的应载功率;最后,将线路损失功率值与各开关功率值进行匹配,从而定位故障引起的跳闸开关的位置,确定故障区段。仿真算例及工程实例的分析结果表明:所提方法能够快速有效定位故障区段,缩小抢修范围,且不依赖配电网自动化系统,适用于非自动化和自动化程度低的配电线路。 相似文献
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传统联网运行下微型电网电压自愈控制方法使用电流差动保护措施,无法远程控制馈线开关,不能快速实现电压自愈。提出一种新的自愈控制方法,将MAS分布式控制系统引入联网运行下微型电网电压自愈控制中,通过双层MAS结构中下层各Agent将微型电网运行情况及故障信息反馈到上层微型电网Agent后,制定最终自愈控制方案,并下达命令进行优化自愈恢复;通过各Agent间协作快速定位电网故障和进行电压自愈控制,其中故障定位时,Agent基于改进差动电流判断故障发生依据和支路故障判断依据,实现故障定位分析;电压自愈控制时采用启发式搜索方法形成供电恢复路径,各个联络开关处Agent发送恢复命令至故障末端分段开关处Agent,并通知本地Agent开挂合闸,实现微型电网电压自愈。通过实验表明,该自愈控制方法故障定位精准,自愈恢复耗时仅为0.27 s,自愈控制性能佳。 相似文献