基于关联规则挖掘的输电线路缺陷状态预测

对输电线路缺陷状态进行关联因素的分析和预测工作,可以为输电线路的巡维工作提供重要的技术支持。在现有输电线路状态分析和影响因素研究的基础上,提出了基于关联规则挖掘的输电线路缺陷状态预测方法。首先根据历史缺陷数据评价得到输电线路缺陷状态。结合各种影响因素,构建线路缺陷状态与相关因素的特征库。然后引入FP-Growth算法挖掘各因素与缺陷状态间的关联规则,并将得到的规则用于预测线路的缺陷状态。最后以某地区架空输电线路为例,通过历史缺陷等数据评价得到缺陷状态样本,提取相关条件特征作为输入特征,并用于预测线路的缺陷状态。结果验证了该方法的有效性,对输电线路的巡维检修有一定的参考价值。     

输电线路安全风险评估方法

通过山体坍塌自然灾害对输电线路可能构成的危害分析,采用现代量化风险评估的原理,对输电线路的安全风险进行了量化评估和风险等级的划分,还对制定的风险控制措施进行了量化评估,提出了输电线路安全风险评估的具体方法。     

基于极限学习机和支持向量机的输电线路覆冰预测

物体表层的水分会因为受到特殊气象条件的影响导致物体出现覆冰现象,此类现象常见于飞机跑道、高速路等。当覆冰现象发生在电力系统中可能会因此产生诸多不利影响,如使输电线路发生形变而进一步造成损坏,更严重的情况还可能会导致断线,断线造成的停电中断容易引起更大范围的供电系统瘫痪,造成重大经济损失。尤其是在极端天气状况下,事故率非常高,很有必要对该类型事故进行深入分析和研究。     

基于模糊支持向量机的输电线路故障模糊分类方法及其降维显示

针对已有输电线路故障分类方法在样本中存在噪声时准确率有所降低情况,研究了基于Hilbert-Huang变换和模糊支持向量机(fuzzy support vector machines,FSVM)的输电线故障模糊分类方法,以提高输电线路故障分类的准确率.采用HHT变换获得故障时刻,提取故障后A、B、C三相及零序电流的特征能量函数值,组成FSVM的4维输入向量.利用网格优化方法对FSVM二分类器的惩罚参数C、核函数宽度σ进行优化.构造了FSVM的高维空间带状分段隶属度函数,求取样本的模糊决策函数值.构造多FSVM分类器.将故障时刻后特征向量送入多FSVM分类器,得到样本的故障分类初始标签.构造支持向量回归机(support vector regression,SVR),优化获得测试样本的最终故障隶属度,再对FSVM的分类标签进行修正.研究采用主成分分析法对样本高保真的降维处理方法、在3维坐标系中显示降维后3维向量及其故障模糊分类结果.为了测试算法,做了784组仿真实验,实验结果表明:FSVM+SVR的输电线路模糊故障分类方法不受故障点、故障类型、过渡电阻影响,故障识别率达到99.4％.在训练集1/5故障数据中加入5 dB Gauss白噪声,故障识别率仍保持不变.研究表明基于模糊支持向量机的分类方法适用于线路故障分类.     

基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度预测

针对现有输电线路覆冰厚度预测方法上存在的不足,采用狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子和核函数参数进行优化,建立基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型.采用某500 k...     

基于风险关键特征量的输电线路运行环境风险评估

目前架空输电线路运行环境的整体风险评估主要基于复杂的危险源辨别和风险评估(HIRA)和累积扣分法,为了简化输电线路运行环境风险评估方法,建立了结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)和主成分分析(PCA)的架空输电线路运行环境整体风险评估模型。首先,通过对故障跳闸情况进行统计分析,得到10种危害架空输电线路安全的运行环境技术因素,并提取出相应的表征风险特征量;考虑实际数据采集的工作量和风险评估的复杂性,使用PCA对特征量进行降维处理,得到权重较大的关键特征量;将这些风险关键特征量作为LS-SVM的输入,建立了风险评估预测模型。最后,以传统评估结果为样本给出评估模型训练和测试结果,结果表明模型预测分类的精度可以达到95%。     

基于布谷鸟搜索算法优化支持向量机的输电线路覆冰预测

为了提高输电线路覆冰预测精度,采用主成分分析确定输电线路覆冰的关键影响因子为温度、湿度和风速,以此作为覆冰预测模型的输入量。采用布谷鸟算法对支持向量机的惩罚因子和核参数进行优化,建立基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型。采用实际运行线路的覆冰数据进行仿真分析,结果表明,基于CS-SVM的输电线路覆冰厚度预测模型的平均相对误差、均方根误差和全局最大误差分别为5.254%、0.952%、5.827%,均小于其他几种常用覆冰预测模型,验证了模型的正确性和有效性。     

输电线路缺陷带电查找系统的研究与应用

介绍了由地面工作站、视频采集终端、个人监视器及通信单元等设备组成的输电线路缺陷带电查找系统的设计背景、设计思想、系统组成及设备技术参数.阐述了在野外工作环境建立便携式的以太网络,杆塔上作业人员操作视频采集器采集并无线发送视频数据,地面技术人员实时接收数据并进行图片分析处理,利用双向音视频交互,实现杆上与地面的数据同步和语音通讯,形成立体式查找输电线路缺陷的工作方式.     

基于SVM-BP混合网络的输电线路安全评价模型研究

为了能够科学、客观地评价输电线路安全状态,提出了基于SVM-BP混合网络的输电线路安全分析模型。首先,对天气数据、输电线路标准文件和缺陷数据等进行处理和分析,利用关联规则和主成分分析法对输电线路缺陷数据进行整合,建立输电线路安全状态评价体系;然后,提出了SVM-BP混合网络模型挖掘各因素与缺陷状态间的关联,评价输电线路的安全状态;最后,以某地区输电线路为数据集进行验证,该评价模型的准确率达到97.4%,可以快速准确地评价输电的安全状态,并在灾害性天气下提前做好应对措施,保证输电线路的稳定运行。     

高压输电线路热缺陷红外检测初探

讨论了高压架空输电线路红外检测中热缺陷的分析方法以及故障原因,并对线路的连接金具等导体的红外检测提出了一些建议。     

Discrete wavelet transform and support vector machine‐based parallel transmission line faults classification

This paper presents a scheme for classification of faults on double circuit parallel transmission lines using combination of discrete wavelet transform and support vector machine (SVM). Only one cycle post fault of the phase currents was employed to predict the fault type. Two features for each phase current were extracted using discrete wavelet transform. Thus, a total of 12 features were extracted for the six phase currents. The training data were collected, and SVM was employed to establish the fault classification unit. After that, the fault classification unit was tested for different fault states. The power system simulation was conducted using the MATLAB/Simulink program. The proposed technique took into account the mutual coupling between the parallel transmission lines and the randomness of the faults on transmission line considering time of occurrence, fault location, fault type, fault resistance, and loading conditions. The results show that the proposed technique can classify all the faults on the parallel transmission lines correctly. © 2015 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

空瓶检测机器人瓶底缺陷检测方法研究

针对当前瓶底圆心定位方法精度不高、瓶底防滑纹区域缺陷易误检等问题,利用瓶底防滑纹的几何特征,提出一种改进的基于变权重随机圆拟合的瓶底定位算法,首先采用重心法对瓶底圆心进行快速预定位,再采用变权重随机圆拟合法实现瓶底精定位。然后检测瓶底图像疑似缺陷区域,并提取区域面积、轮廓长度、圆形度、灰度方差和灰度均值等特征,采用支持向量机算法进行分类决策,检测出缺陷。实验表明,瓶底定位误差小于6个像素,缺陷检测准确率为92.7%,基本满足实际生产精度的要求。     

一种计及微地形修正的输电线台风风险预警方法

台风过境时,较大的风力往往会引发风偏放电、断线、倒塔等事故,是对沿海地区电网安全可靠运行威胁最大的自然灾害之一。由于台风灾害的高风险性,建立台风预警体系能更经济有效的提升电网抵御台风灾害的能力。现有的电网台风风险预警方法直接使用气象局提供的区域性预测风速,并未考虑具体线路所处的微地形环境对风速的影响,易出现漏警以及虚警。因此,提出一种计及微地形影响的输电线台风风险预警方法。该方法把预警区域按经纬度划分为0.01°×0.01°的网格,将网格内的输电设备与网格微气象、微地形信息关联,建立了输电线微地形条件下的风速修正系数计算方法,可更准确地辨识遭受台风灾害影响的线路集并按风险等级进行预警。实例验证了方法的可行性和有效性。     

基于层次化、差异化的架空输电线路雷击风险评估

对当前架空输电线路雷击风险评估常用的雷害分布图法和雷击定量计算法进行了研究。针对这两种方法的不足,提出了“杆塔-杆塔区段-线路”差异化、多层次的雷击风险评估模型。以地闪密度为评估指标,同时充分考虑线路本身耐雷水平、周边地形地貌情况以及历史雷击跳闸事故等情况,计算并划分各基杆塔风险等级,确定杆塔易闪区段。同时利用层次分析法,评估各风险区段对整条输电线路的影响系数,逐层实现了整条线路雷击风险的综合评估。最后,通过实际案例验证了该评估模型的可行性。     

基于层次分析-熵权组合法的架空输电线路综合运行风险评估

针对当前多种气象灾害对架空输电线路的共同影响研究的不足,提出采用层次分析-熵权组合方法综合评估各气象灾害对架空输电线路的影响程度。通过层次分析法确定主观权重,熵权法确定客观权重,主客观结合,并利用最小二乘法组合优化,确定各风险权重。由此建立了采用风险权重、风险概率、风险后果来表征线路综合运行风险的评估模型。最后,将该模型应用于某区域电网线路,通过具体实例验证了该评估模型的可行性。     

基于PCA-GA-LSSVM的输电线路覆冰负荷在线预测模型

针对目前输电线路覆冰负荷预测模型存在的预测精度不足、模型参数选择随意性强、预测效率低等问题,提出了一种基于现场监测数据的输电线路覆冰负荷在线预测模型。首先基于主成分分析法(PrincipalComponent Analysis, PCA)提取微气象数据中的有效信息,并采用遗传优化算法(Genetic Algorithm, GA)对惩罚系数等模型参数进行优化确定,建立离线最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachines, LS-SVM)模型。然后基于KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker conditions)和增量在线学习算法,实现了回归函数和预测模型的在线更新。最后通过云南电网相关输电线路覆冰灾害的实例进行仿真分析。实验结果表明所提模型可有效地对现场输电线路覆冰负荷进行在线预测,单步长及多步长的预测效果均优于传统的覆冰预测模型,应用该预测模型可更好地为输变电系统的除冰和维护决策服务。     

基于BP神经网络的输电线路山火风险评估模型

近年来,输电线路因山火引起的跳闸停电事故越来越多,严重影响了电网的安全稳定,山火风险防控俨然已成为电网防灾减灾的重要研究课题。考虑到输电线路山火风险的影响因素多而复杂,提出了一种基于BP神经网络的山火风险评估模型。通过研究分析220 kV及以上输电线路山火灾害高发的实际情况,确定山火主要影响因子作为模型的输入,将山火风险等级作为模型的输出,利用Matlab建立基于BP神经网络的山火风险评估模型。实验结果表明该模型能有效地预测山火风险,对及时发布预警消息具有重要意义。     

基于灰色关联模型的输电线路舞动预警方法

中国是世界上架空输电线路覆冰舞动最严重的国家之一。近年来输电线路舞动跳闸呈现出频率高、影响范围大的特点。提出了一种基于灰色关联模型的输电线路舞动预警方法,根据舞动故障发生的主要原因,建立指标体系,并根据各指标的影响程度采用层次分析法对各个指标分别赋以权重。据此再利用灰色关联理论将当前数据与参考数据进行关联度分析,从而计算当前线路发生舞动故障的危险指数,对故障发生的可能性进行预测。检修人员可以基于预测结果选择相应的巡检策略,从而做到有针对性地预防舞动故障,提高巡检效率,进一步减小输电线路舞动带来的危害。     

输电线路长度和参数的校正方法

提出了一种线路长度和参数的在线估计方法,利用区内出现的缺相运行情况对线路正、负、零序参数和线路长度同时进行校正。该方法适用于装设单相自动重合闸的架空输电线路,利用现有的硬件设备,可以有效地削弱线路长度和参数变化对测距精度的影响,对于故障测距和线路保护均具有较重要的意义。