配电自动化系统智能终端一致性测试系统分析与设计

接入配电自动化系统的智能终端在数据接口及通讯方式上存下一定的差异性,这改变了传统配电系统的通信方式及功能结构,对智能配电终端的相互兼容性提出了挑战。以智能配电终端互操作性为主要目标,提出了验证智能终端互操作能力的一致性测试系统以及智能终端集成系统自动化功能的互操作性测试系统。重点设计了智能配电终端的测试环境、测试内容、测试操作流程及测试结果,并以配电网变压器终端为例进行了一致性测试分析,最后给出了一致性测试质量评估手段及具体实现过程。

一种基于卷积神经网络的配电网主站告警窗口的图像识别方法

随着配电网拓扑结构与设备规模的不断扩大,配电网主站中集聚了海量告警信息,亟需高效计算能力进行识别与分析。以配电网信息物理主站系统的强大硬件系统为依托,基于卷积神经网络的先进事件处理能力,开发了告警图像智能分析技术,实现告警信息在线综合处理、显示与推理,支持汇集和处理。以实际主站告警业务为例,对大量告警信息进行精准识别,实现对图像数值分析、阈值对比、趋势分析,对异常状态进行自动预警,实时对电网运维人员进行故障告警推送。基于实际配电网实景场景验证了设备识别与缺陷识别的准确性,实现了配网运行监控、故障处理的一体化运行。

基于主站与就地协同度的配电主站自愈方法设计

传统的配电主站自愈方法内函数计算量较大,致使其在自愈处理时电流扰动持续的时间过长,存在自愈能力不佳的问题。为此,设计了基于主站与就地协同度的配电主站自愈方法。在设定主站的电能容量约束后划分配电主站孤岛,并计算配电主站与就地协同度,从而构建配电网重构约束条件。在重复标记自愈配电的区段后,控制函数处理产生的计算量,实现主站自愈。结果表明:方法所需的故障隔离时间在12 ms左右,产生的损耗在12 kW左右,且其产生的电流扰动持续时间更短,表明其主站自愈能力更强。