对330千伏线路两侧无功功率数据不一致的分析

针对宁夏中卫供电局实际运行中330千伏迎香I线遥测无功差值较大的问题，对网内有多条330千伏输电线路进行比对、计算分析，并进行了现场带负荷测向量进行验证，查明330千伏线路两侧数据的不一致的原因。并且对网内其他330千伏线路进行了验证计算。验证了无功数据的差异主要是由高压线路充电功率造成。     

基于云技术的实时气象数据接入及其在宁夏电网中的共享应用

气象数据对电网规划、电网建设、电网检修、负荷预测等业务开展具有重要作用,将存储于气象云的海量气象数据接入电力内网,并在此基础上开展气象数据与电网运行数据的挖掘应用是促进电网企业数字化转型发展的迫切需要,通过研究穿过电力端隔离装置实现气象信息实时接入技术,提出气象数据接入及其在各电力业务系统中共享的技术路径和实现模型,同时给出气象信息、地理信息、电网设备相结合进行关联分析的典型应用案例。应用结果表明,实时气象数据的接入及共享应用能够有效提升电网安全运行水平和精细化管理能力,可提供精准的气象预警。     

考虑系统运行方式变化的多谐波源责任划分

实际电力系统中,公共连接点（point of common coupling,PCC）处的设备投退、无功补偿设备投切、系统供电方式调整等运行方式变化所引起的背景谐波电压波动与系统谐波阻抗变化具有随机性,导致传统方法准确性受到影响。提出了一种考虑系统运行方式变化的多谐波源责任划分方法。首先,基于相关性分析进行用户侧主导波动数据筛选;其次,基于密度聚类（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）算法对系统谐波阻抗数据进行分类;最后,基于背景谐波电压分类迭代的思想实现更为精确的系统侧谐波阻抗估计,并进行后续谐波责任划分。仿真算例结果表明该方法能够较好地抑制背景谐波电压波动和系统侧阻抗变化带来的影响,得出较精确的系统侧谐波阻抗值和更准确的谐波责任划分结果。     

基于NLP的变电主设备缺陷文本自动化挖掘算法

针对变电主设备缺陷文本较多、分类性能较差的问题,提出基于NLP的变电主设备缺陷文本自动化挖掘算法。进行变电主设备文本分词,提取变电主设备缺陷文本主要特征,并利用Word2vec模型表示特征信息,调整LSTM的结构以改进文本分类决策,并在NLP文本分类模型中添加注意力机制,通过相似性与归一化计算获取对应的权重系数,增加了内容权重值,有针对性地获得变电主设备缺陷文本的自动化挖掘结果。     

考虑气象因素的台区线损异常智能识别模型及应用

在气候多变的山区,天气情况对台区实时线损波动影响较为严重,但在目前的线损管理中,并未充分考虑气象因素对线损的影响。利用基于距离和密度的局部离群因子检测算法,建立考虑气象因素的台区线损异常智能识别模型,快速有效识别易受气象因素影响的台区,评估异常天气对台区日线损的影响程度,并结合实时和预报气象信息,建立台区线损异常情况预警模型。最后以天气多变的某县供电公司为例进行实证分析,结果表明考虑气象因素的台区线损异常智能识别模型可有效识别线损易受异常天气影响的台区,为区县供电所开展台区线损治理提供依据,辅助提升台区线损精细化管理。