基于GOOSE反馈机制的智能变电站过程层网络备用方法

智能变电站过程层光纤网络一旦发生故障,会使二次系统功能失效,故障修复效率低,可靠性降低。为此,提出一种基于GOOSE反馈机制的智能变电站过程层网络备用方法。文章根据二次系统对过程层网络的传输要求,对间隔抖动、丢帧率和光功率等指标建立相应的危害程度量化模型;建立了备用光纤光口单指标和综合指标启动判据;利用GOOSE反馈机制实现对主光纤光口的备用。仿真表明,所提方法可快速完成故障光纤光口的备用切换,提高了过程层网络的可靠性。

基于神经网络的定值名称智能比对方法

保护定值的正确性对充分发挥继电保护系统的作用至关重要,但目前定值比对仍采用人工方式,工作量大、时间长且结果正确性无法保证。对此,梳理了定值名称的命名特点,提出了一种基于神经网络的继电保护定值名称智能比对方法。首先进行文本预处理,然后将预处理后的定值文本向量化,最后使用双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)神经网络计算定值名称语义特征向量相似度。算例表明,基于神经网络的定值名称智能比对方法能有效完成定值单和运行定值名称的匹配,且神经网络比模糊匹配处理定值名称匹配问题准确率更高,速度更快。

基于VR技术的变电设备结构精细化模型的建设与应用

随着电力行业的迅速发展,变电设备的结构设计和施工工艺愈发重要了。传统的设计方法和纸质图纸已难以满足现代化工程的建设需求。因此,本文基于虚拟现实(VR)技术,提出了一种变电设备结构精细化模型的建设与应用方法。利用VR技术进行了模型的交互与可视化展示,可以快速准确地了解设备的结构特性,提高设计效率,并且可将其应用于培训和安全评估中。本文还探讨了VR技术在变电设备结构精细化模型中的应用前景与遇到的挑战,旨在推动以VR技术为基础的变电设备结构精细化模型的建设与应用。

继电保护系统隐性故障识别方法及软件设计与实现

继电保护系统的隐性故障可能引起保护误动或拒动,并影响电力系统的安全稳定运行,但目前还没有通用的识别系统。设计实现了带有案例模板库的继电保护隐性故障识别软件。首先建立了一套适用于逻辑判断和分析计算的编码方法。其次,建立了保护逻辑库,根据拓扑信息、保护启动、动作及保护配合关系识别可能存在的隐性故障。最后研究了隐性故障识别方法并设计了隐性故障识别软件。案例分析表明该软件能有效识别继电保护软件型隐性故障,具有较强的普适性。

基于保护机理的隐性故障识别方法

继电保护隐性故障严重影响电力系统的安全可靠运行,尤其是保护整定方面存在的隐患不易被发现,可能扩大停电范围甚至造成连锁故障。对此,提出一种继电保护系统隐性故障识别方法。首先,建立了系统拓扑中线路、元件、断路器的编码规则,并根据编码和断路器跳闸情况确定疑似故障区域。其次,根据保护启动、动作及断路器跳闸的相关性,结合各保护配合关系,建立了保护动作逻辑关系式。再次,基于实际情况与预期情况最大吻合原则建立目标函数,采用优化算法求解,并通过对比得到隐性故障位置。案例分析表明,所提方法能有效发现保护定值和保护配合等软件类隐性故障。

基于矩阵算法和BP神经网络的智能站二次系统故障定位方法

针对智能变电站二次系统故障分析及定位面临数据规模庞大、故障机理复杂等问题,提出一种矩阵算法和BP神经网络相结合的二次系统故障定位方法。首先,从信息物理系统视角出发,对智能变电站二次系统的交互逻辑进行梳理抽象,以逻辑节点为最小单元建立二次系统连通状态矩阵和逻辑节点描述模型。然后,在获取二次系统拓扑关联和交互信息后,建立二次系统状态解析式,利用矩阵算法快速确定可疑故障范围。在此基础上,将基于矩阵算法得到的故障定位结果进行编码作为BP神经网络的输入数据,利用BP神经网络优良的拟合能力提高故障定位精度。最后以具体故障事件为例,阐述了所提方法的故障定位过程。算例结果表明,较之结合诸如循环神经网络和卷积神经网络等方案,所提方法具有更高的故障定位准确率。

基于相似度匹配的智能站虚端子连接准确性判断方法

针对智能变电站二次系统调试阶段中,虚端子连接校核工作量大、容易出错等问题,提出了一种基于相似度匹配的智能变电站虚端子连接准确性判断方法。首先,根据输入输出虚端子在数据格式和中文描述中具有一定相似度的特点,在已有相似度计算方法的基础上,提出一种更为准确的方法来计算输入输出虚端子的相似度;然后,计算输入输出虚端子间的相似度,并搜索出输入输出虚端子间的最大相似度,通过最大相似度匹配原则判断输入输出虚端子连接的准确性。算例分析表明,该方法能够有效找出连接错误的虚端子,减少人工检查虚端子的工作量,有效提高了虚端子检查效率。

大数据背景下考虑删失特点的继保设备运行状态评估

未能记录到设备失效准确时间的失效数据称为删失数据。针对大数据背景下继保设备失效数据存在删失的特点,提出了大数据背景下考虑删失数据的继保设备运行状态评估方法。首先,通过对继保设备失效数据进行特点分析,对失效数据进行预处理,利用期望-最大化(EM)算法并结合指数分布和威布尔分布模型,估计继保设备失效模型的参数。其次,将参数估计值代入失效模型中,得到设备的可靠度、故障概率密度、失效率、平均无故障时间等可靠性指标。然后,通过仿真验证对比分析偶然失效期和老化失效期内不同估计方法得到的模型参数精度,验证了文中方法处理删失数据的有效性。最后,以某型号继保设备为例分析可靠性指标,验证了利用文中方法规划设备检修周期的可行性。