基于大数据分析的输变电设备故障诊断与预测研究

本研究旨在利用大数据分析技术改进输变电设备的故障诊断与预测。随着大数据技术的发展,传统方法在处理电力设备故障问题的局限性愈发凸显。本研究采用基于LSTM的序列数据挖掘技术,从历史运行数据中学习模式,提高了故障诊断的准确性和预测的及时性。实验结果表明,该方法在输变电设备故障诊断和预测场景下具有较高准确性,但对于数据不均衡问题仍需进一步改进。

基于改进YOLOv8n的变电设备红外图像实例分割算法

变电设备是电网输变电过程的重要组成部分,为保证电网的正常运行,需对变电设备进行故障诊断,红外图像中变电设备的精确分割是故障诊断的关键步骤。针对红外图像复杂场景中变电设备分割时存在的分割精度低和漏分割的问题,提出一种基于改进YOLOv8n的变电设备红外图像实例分割算法。首先设计一种上下文引导的特征增强下采样块替换YOLOv8n中的下采样卷积层,充分利用上下文信息和全局信息,增强模型对复杂场景的理解能力;然后引入可变形卷积重构Backbone中的C2f模块,增强对不规则设备特征的提取能力;最后用Wise-IOUv2对损失函数进行优化,提高模型的泛化性和分类能力。使用变电设备红外图像数据集对该模型进行实验验证,实验结果表明,相较于YOLOv8n基准模型,本文所提方法的mAP50和mAP50:95分别提高了4.2%和3.5%,所提方法能够较好地解决复杂场景下设备漏分割的问题,有效提高变电设备实例分割的准确率。

基于自适应特征融合和注意力机制的变电设备红外图像识别

针对变电设备红外图像复杂背景下多目标、小目标及遮挡目标识别效果差的问题,该文提出一种基于中心点网络(CenterNet)的变电设备红外图像识别方法。通过将自适应特征融合模块(ASFF)和特征金字塔(FPN)相结合,构建ASFF+FPN结构的特征融合网络,增强了模型对多目标和小目标的跨尺度特征融合能力,排除背景信息;针对网络对遮挡目标特征捕捉能力差的问题,在特征融合网络中添加全局注意力机制,增强目标显著度;为实现模型轻量化,引入深度可分离卷积,减少参数量和推理时间;最后,通过引入分布焦点损失函数,克服了原损失函数对遮挡目标敏感性差的问题,提升了模型收敛速度和识别精度。在包含7种红外变电设备图像的自建数据集上进行测试。实验表明该算法与原始算法相比,识别精度提升了3.55%,达到了95.19%,模型参数量仅为32.52M,与4种主流目标识别算法对比,该算法在识别精度和算法复杂度上具有明显优势。

“多措并举”探析变电设备运维管理与安全运行

随着经济的快速发展,人们的生活水平不断提升,这就使得电力能源的需求量不断加大,电网系统在电力能源供应过程中起到了至关重要的作用。而变电设备是电网系统中最重要的组成部分,变电设备的运行和维护能够保证电网系统安全、稳定的运行,减少停电事件发生的概率,提升供电质量。但是,在当前社会经济发展过程中,变电设备在运行和维护过程中存在一些问题,这就要求变电设备管理人员能够采取有效措施来提升变电设备管理水平。本文对变电设备运维管理与安全运行进行了分析和研究,希望能够为相关工作人员提供参考。

变电设备状态信息光纤/光学传感研究

准确感知输变电设备的运行状态,及时采取有效的运维检修策略,对保证新型电力系统安全高效运行意义重大。光纤/光学传感具有绝缘性能好、抗电磁干扰、可分布式测量、测量精度高等优点,在变电设备领域发展迅速。该文介绍了包括基本电气量(电压、电流)、设备状态量(温度、湿度、压力、振动)、绝缘状态量(分解产物、局放)的光纤/光学感知原理与主要研究进展,对比讨论了不同监测方法的优缺点。并在此基础上,重点分析了现有技术尚未攻克的难点问题与发展趋势,期望对新型电力系统全息感知能力的提升提供参考。

面向输变电设备数字孪生的多物理场正反演快速仿真关键技术综述

新型电力系统数字化转型要求其核心设备的状态可测、可观,风险可知、可控。以数字孪生为代表的新一代输变电设备数字化和信息化技术已被广泛提出,但面向设备透明内特性的可视化实时诊断和预警技术还亟待进一步研发升级。为此,该文提出了输变电设备感知网络与仿真系统实时交互响应的内涵特征,分析了当前数字孪生体中正反演仿真的难点和关键点,详细阐述了输变电设备模型与数据驱动的正演快速计算、反演仿真评估、感知网络布控、结果高精度低延时可视化等关键技术的研究现状,讨论了目前数字孪生系统运行中仿真实时性、反演准确性、感知与反演匹配、机理与数据融合等方面亟待解决问题,为输变电设备数字化研发与应用提供参考和支撑。

考虑输变电设备温度约束的配电网空调负荷实时聚合调控

为解决迎峰度夏期间因输变电设备温度限制而引发的紧急切负荷问题,充分考虑新能源出力和负荷的随机波动,提出考虑输变电设备温度约束的配电网多冷水机组暖通空调负荷实时聚合调控方法。建立考虑多冷水机组负荷分配策略的暖通空调线性能耗模型,设计基于聚合虚拟储能模型的统一信号调控方法,并根据输变电设备的物理结构,构建输变电设备的线性化温度约束模型;计及交流潮流、电压和输变电设备温度等运行约束,以系统经济性最优为目标建立配电网暖通空调负荷调控模型;为应对配电网的强随机性,提出基于近似动态规划的配电网暖通空调负荷实时调控策略,并采用与暖通空调虚拟储能荷电状态相关的分段线性函数对值函数进行近似,解决传统动态规划方法面临的“维数爆炸”问题。算例分析结果表明,所提方法可满足实时调控的快速性和准确性要求,并有效提升配电网供电的可靠性和经济性。

变电设备的安装要点与检修措施研究

由于电力行业的不断进步,对电力系统可靠运行的要求也越来越高。为了提高供电系统的稳定性,降低设备事故的风险,必须改进变电站设施的安装、调试和维护,减少安全隐患。本文分析了电力系统安装、调试和维护的主要技术,并针对现有问题提出了有益的建议。变电站是电网中的重要节点,容纳了大量的电气设备,必须确保其安全和可靠的运行。

变电设备高频局部放电信号滤波电路优化设计方法

在变电设备高频局部放电监测系统设计中,信号处理电路的设计难点在于滤波电路中的电感和电容器件在高频条件下会存在寄生参数,导致电路实际性能无法达到预期。文中提出了一种基于LC器件实测特性的高性能无源滤波电路优化设计方法,通过对各厂家器件实测特性的优选和拟合实现了与滤波电路实测特性相符的7阶切比雪夫型带通滤波器仿真设计,能够从频率100 MHz的宽频段原始信号中提取出符合高频局部放电信号规范要求的3~30 MHz信号。实验结果表明,优化后滤波电路通带内的仿真与实测幅频特性之间的差异低于0.4 dB,滤波电路的实测通带衰减低于1.7 dB,由同型号器件中个体不同所导致的电路通带特性差异低于0.3 dB。

基于知识图谱的变电设备画像技术

目前的电力设备状态评估方法大多根据专家经验确定权重及模型参数,并基于理想化假设建立模型,实际应用效果不佳。针对这一问题,提出基于知识图谱进行变电设备画像。首先,对监控信息、告警直传、保护信息、电网潮流、监测等多种数据和设备状态之间的关联性进行分析,提取变电设备信息;其次,对数据进行特征提取、清洗和融合;最后,使用知识图谱对变电设备构建结构化的语义库,结合图谱分类对提取到的数据进行多维度属性类别划分,分析设备特征,构建变电设备画像模型,使用模糊数学层次分析法对图谱描绘出的设备状态进行评估。实验数据表明,所提出的方法具有更高的数据清洗率和更低的故障漏检率,有助于更有效地管理电力设备。

知识图谱在输变电设备运维中的应用

对输变电设备海量数据进行有效利用和管理是新型电力系统信息化发展的重要方向,挖掘电网输变电设备运维数据,并感知其运行态势,可保障输变电设备安全稳定的运行。该文将知识图谱引入输变电设备运维领域,分析输变电设备运维的数据情况和现存问题;介绍输变电设备数据融合聚类技术和运维知识图谱的构建技术;结合输变电设备运维特性,总结知识图谱在输变电设备运维中的典型应用场景;分析当前研究热点,探讨知识图谱在输变电设备运维领域的关键问题,并展望该领域的发展前景。运用知识图谱,在提高企业维修效率的同时,还能降低人力成本。

基于改进模糊物元的输变电设备绿色度评价方法研究

为了向智能电网节能环保战略实施提供可靠数据作为支持,并提升输变电设备绿色度评价效果,提出基于改进模糊物元的输变电设备绿色度评价方法。首先,依据层次分析法,从环境、能源、资源和经济四个角度筛选输变电设备绿色度评价指标,以构建输变电设备绿色度评价指标体系。然后,利用层次分析法与熵权法计算输变电设备绿色度评价指标综合权重,并建立输变电绿色度评价的模糊物元模型。最后,通过计算输变电设备绿色化方案与标准方案之间的欧式贴近度,完成输变电设备绿色度评价等级的确定,以达到输变电设备绿色度评价的目的。试验结果表明:所提方法可对输变电绿色度评价指标各级权重及综合权重进行计算,准确评价输变电设备绿色度等级,且评价结果与实际结果一致。该方法能够准确反映输变电设备的绿色程度,为设备的选型、运营和维护提供重要的参考依据。

基于混沌搜索的组合输变电设备过热检测仿真

输变电设备组经常处于发热状态会严重影响其生命周期,针对组合输变电设备发热检测准确性低下的问题,提出一种基于Tent混沌映射与种群演化相结合的参数优化算法,在SVM的基础上构建出MPTTE目标检测模型与CPTTE过热检测模型。首先通过图像灰度化、插值化与均值化处理,降低环境温度噪声与环境背景噪声;接着采用R-CNN算法对MPTTE类进行初识别,同时通过构建能量函数提取目标热特征,并将MPTTE数据集划分成训练集与测试集;然后利用Tent混沌映射算法提高种群演化算法后续参数寻优能力,对SVM的gamma和C参数进行最优解探寻,构建出SVM-MPTTE目标检测模型;最后采用Pearson相关系数分析与均值漂移聚类算法对MPTTE过热目标进行定位,构建出CPTTE过热检测模型。消融仿真结果表明,采用不同优化算法叠加后,MPTTE目标检测模型与CPTTE过热检测模型均产生了正向优化效果。对比仿真结果表明,所提构建的模型较其它三类基线算法相比,模型的综合性能提升了1.03%,且具有最高的精确性。本文提出的算法在设备发热检测上具有较高的精确度与稳定度。

基于深度学习的变电设备铭牌文本提取算法

变电设备铭牌数据管理对电力系统运行至关重要。在巡检设备中使用图像文本提取技术可以提高铭牌信息采集效率。然而,变电设备铭牌图像中存在多种文本提取难点,如文本多样性、背景多样性、图片质量多样性、形变多样性和排版多样性等。本文提出了一种端到端的图像文本提取算法,使用RoIRotate模块将文本检测和文本识别合并为一个任务。此外,本文为中文场景设计了一套训练流程并创建了端到端标注的变电设备铭牌文本数据集(RSEN)。实验结果表明,本文使用方法在该领域的文本检测精度达到88.89%,查全率为87.67%,文本识别精度为90.68%。这表明本文提出的文本提取方法具有鲁棒性,同时也验证了本文提出的数据集和训练方法的可靠性和有效性。

变电设备健康状态监测系统设计

在电力系统中,某一环节的变电设备一旦出现故障且未及时检修,就会对整个电力系统运行造成严重影响。由于人工巡检难以做到实时监测,设备状态频发事件时有发生,亟须一种手段能够对这类变电设备的运行进行实时监测,同时根据变电设备的实时状态变化对变电设备可能出现的故障进行分类预警。通过实验证明了可听声局部放电模型的可行性。以该模型为基础,设计和开发了软硬一体的变电设备健康状态监测系统。该系统能够实时监测变电设备的运行状态,并通过设备的状态变化及时作出相应的故障判断与预警。该系统的成功研制对提升电力系统的设备监测效率、降低人力成本与运维成本、提高经济效益具有一定的参考价值。

基于轮廓线与特征融合的电网变电设备三维自动化运检方法

因工作环境的复杂性,变电设备成为智能电网中故障频率最高的装置之一,易发生设备接地故障、保险熔断故障、绝缘材料老化等问题,为提高电网变电设备三维自动化运检精度,提出基于轮廓线与特征融合的电网变电设备三维自动化运检方法研究。采集电网变电设备三维图像,获取电网变电设备三维图像初始轮廓点,筛选变电设备轮廓点,依照顺序连接提取出的关键轮廓点,得到变电设备三维图像轮廓线,结合形态学滤波算法,对图像进行开、闭运算,依据轮廓线的闭合情况,分割出目标图像与背景图像,提取包括HOG特征与LBP特征的变电设备目标图像特征,经过特征融合后,构造最优分类超平面,制定电网变电设备三维自动化运检规则,判定变电设备运维情况,最终实现变电设备的三维自动化运检。实验数据显示:该方法识别出变电设备的正常与异常状态,在不同实验工况背景下,应用提出方法获得的变电设备运检精度达到了96%。提高了变电设备的自动化运检的识别及运检精度,满足现今变电设备的运检需求。

基于关键属性的变电设备红外图像数字化管理方法

对变电设备存在的故障类型、故障程度进行了梳理,提出了一种基于关键属性的变电设备红外图像数字化管理方法,其能够根据故障类型、程度等关键属性对红外图像进行数字化编码图像,有助于实现变电设备红外图像精细化分类和数字化管理。

超高压输变电设备的智能化网络运维管理分析

阐述超高压输变电系统的设计平台架构、智能化网络运维管理特点。分析关键技术与解决方法,包括管控分级、差异化运维、基准态分析,保障设备可靠运行。

关于输变电设备状态检修的模式研讨

电网安全稳定运行的基础是输变电设备安全稳定运行,输变电设备检修是实现电网安全稳定运行的重要保证,但传统的以计划检修为主、按事故停电检修为辅的方式,使设备检修周期过长,不但增加了生产成本,而且使停电时间过长。为此,国网公司提出了以状态检修为基础、提高设备检修质量和效益、降低生产成本为目标的状态检修工作思路。这是国网公司针对电网安全稳定运行提出的重要管理措施,也是实现电网高效、优质、经济运行的重要保证。

基于风险评估的输变电设备维修技术分析

作为典型的资产密集型产业,电力企业涉及大量的输变电设备,因此,输变电设备维修一直都是电力企业经营管理的主要内容。过去,输变电设备普遍采用定期计划检修方案,检修具有一定的盲目性,导致大量资源被浪费。作为现代检修方法,基于风险评估的输变电设备检修技术已被逐步应用于大型生产企业日常工作中。该技术可根据输变电设备运行风险状态制定维修决策,从而保证维修工作开展的针对性,避免做无用功,提高资源利用率。基于此,对风险评估检修技术进行分析,并探究该项技术在输变电设备维修中的应用,旨在保障输变电设备维修效益。