输电线路多源异构数据处理关键技术研究综述

输电线路多源异构数据的处理对提升智能电网时代输电线路运维水平具有重要意义。为了解决输电线路上不同来源数据的结构差异性问题,介绍了多源异构数据的概念及其与传统大数据之间的异同,列举了输电线路上各种多源异构数据的来源和特征。在介绍数据处理一般框架的基础上,从数据集成、数据分析的角度分析了输电线路多源异构数据处理的关键技术,并给出一个应用实例。最后阐述了目前多源异构数据处理的发展方向包括文本挖掘、数据实时性处理和数据可视化。输电线路多源异构数据处理技术可望为线路智能运维能力的发展提供新的技术手段。     

瓷绝缘子表面粘附颗粒的粒径分布特性及其影响因素研究

绝缘子表面差异性的粒径分布对沿面泄漏电流以及污闪电压具有重要影响。该文结合计算流体力学和碰撞沉积模型,对颗粒的粘附过程展开仿真研究,同时还分析了不同因素对粘附颗粒粒径的影响。结果显示,在典型气象条件下,瓷绝缘子表面的污秽颗粒的粒径分布存在统计特性,主要分布于5～50μm。此外,相对湿度和空气风速对粘附颗粒的粒径分布具有显著影响,而气动外形、电场类型和电场强度的影响相对较弱。本文研究可为后续开展更准确的绝缘子积污人工模拟试验及颗粒粒径对污闪的影响等研究提供支撑。     

不拆解接地线的GIS导电回路电阻快速测量方法研究

GIS设备在安装及检修过程中,需要利用直流压降法来检测导电回路电阻,以检查断路器、隔离开关等设备的连接状况。但是,直流压降法在测量时需要拆解接地线,其操作繁琐、工作效率低。同时,还存在损伤本体结构,以及从周围带电设备感应出高电压的可能。为此,基于GIS设备的拓扑结构,提出了一种不拆解接地线的GIS导电回路电阻快速测量方法。该方法首先将GIS网络提取成多阶T型阻抗网络,通过节点电压方程和回路电流方程建立对应的阻抗矩阵。通过施加两次不同接线方案的直流激励源来求解该阻抗矩阵。同时,还分析了接地网络分流和三相相间分流对测量结果的影响,并在此基础上提出了该方法的激励源施加方案。经实例验证,该方法的测量结果与直流压降法的测量结果相似,同时还可有效提高工作效率,对同类型GIS设备的导电回路电阻测量具有参考意义。     

基于LSTM的变压器呼吸器硅胶变色程度预测模型

建立变压器呼吸器硅胶变色程度的数值评价模型,实现硅胶变色程度的数值评价,利用LSTM模型在处理大时间跨度序列预测上的优势,对模型开展了相关研究工作。     

基于遗传神经网络对运行线路绝缘子污秽度的预测

为了实现对输电线路上绝缘子污秽度的预测,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的绝缘子污秽度预测模型。鉴于BP算法在训练神经网络模型时其收敛速度慢、动态特性不够理想等不足,故本文提出利用遗传算法来提高预测的精度。本文不仅以风力、温度、降水量和相对湿度等气象因素作为输入量,同时也综合考虑空气质量指数(AQI)中PM2.5、PM10等环境因素指标作为输入量,以绝缘子盐密(ESDD)和灰密(NSDD)的预测值作为输出量,建立绝缘子污秽度的预测模型。结果表明:优化后的预测模型相较于BP神经网络模型预测更加准确。