摘要
高压输配电网作为国家电力系统的重要组成部分,其安全、稳定和高效运行对于保障国家经济社会发展具有重要意义。智能监测和故障定位技术在提高电网运行可靠性、降低停电时长和保障电力供应质量方面具有重要作用。本文主要研究了高压输配电网的智能监测与故障定位方法。本研究首先分析了高压输配电网的拓扑结构、设备状态及故障特点,梳理了智能监测、故障定位方法的发展现状及趋势。然后,结合电网运行数据和现场故障数据,提出了一种基于数据挖掘与机器学习技术的高压输配电网智能监测方法。该方法通过对历史故障数据和运行状态数据的挖掘,建立了故障预警模型,并运用于电网实时监测。针对传统故障定位方法精确度不高、计算复杂度较大的问题,本文提出了一种基于启发式算法和改进神经网络算法的高压输配电网故障定位方法。该方法对故障判断依据进行科学选取,利用启发式算法减少搜索范围,进而降低计算复杂度;同时采用神经网络算法提高故障定位的精度。实际应用表明,所提方法在高压输配电网故障定位效果显著,实现了故障检测、诊断和故障区域确定等功能,为运维人员提供了有力支持。总之,本文研究了高压输配电网的智能监测与故障定位方法,提出了基于数据挖掘与机器学习技术的智能监测方法和基于启发式算法及神经网络算法的故障定位方法,为高压输配电网的高效运行和故障处理提供了有益参考。
