配电线路运维风险及检修对策探讨

为适应用户日益增长的用电需求和庞大的电网,供电公司必须对配电装置进行持续的扩容增量,对电网系统进行持续的运维和检修。配电线路作为电网中使用最广泛、数量最多的一种电力装置,在日常使用中,由于各种原因存在故障,从而影响到电力的正常传输。文章深入分析配电线路运维风险,并针对性提出检修对策,希望可以给相关专业人员提供参考。

基于数据挖掘和CAPSO-SNN的电力作业风险态势感知

随着电力作业安全监控技术的不断发展,电力作业全过程在线信息采集成为可能。以电力作业数据为基础,提出一种基于数据挖掘和云自适应粒子群优化脉冲神经网络(CAPSO-SNN)的电力作业风险态势感知方法。该方法首先从电力作业事故事件数据库中提炼出所有作业风险影响因素以构建风险影响因素体系,然后通过主成分分析法从中挖掘出作业过程中应重点关注的风险关键要素,再以风险关键要素作为输入参数,通过云自适应粒子群优化脉冲神经网络进行作业风险态势感知的训练和预测。最后,以某电网公司的实际历史作业事故事件为样本,展示了所提方法的应用过程。算例结果表明,该方法不仅适用于分析电力作业的风险组成,还可以在作业过程中有效地感知风险状态信息,跟踪风险发展趋势,有助于实施电力作业风险的全过程精细化态势利导管控。

伪量测建模与AUKF在配电网虚假数据注入攻击辨识中的应用

虚假数据注入攻击能够利用能量管理系统中的坏数据检测漏洞,恶意篡改状态估计结果,严重危害电力系统的安全可靠运行。同时,配电网因其网络拓扑结构复杂,量测冗余度低等特点,存在更大的潜在网络攻击威胁。针对此问题,首先介绍了一种自适应无迹卡尔曼滤波动态估计算法,并对系统动态模型进行改进;随后,基于云自适应粒子群优化脉冲神经网络构建配电网伪量测模型用以提高状态估计精度;最后,利用非线性滤波算法的动态迟滞特性,在线检测动态、静态状态估计的估计值偏差,对虚假数据注入攻击进行辨识。算例分析结果验证了自适应无迹卡尔曼滤波优异的动态估计性能以及伪量测模型的有效性,并在此基础上证明了所提虚假数据注入攻击辨识方法在实际配电网应用的可行性。

IEC/EN61800-5-1:2022对非金属部件UL档案的认可度

在依据IEC/EN61800-5-1:2022进行调速电气传动系统的检测认证时,制造商报备的非金属关键零部件一般会提供UL档案及相关技术参数。本文从检测和认证的角度简要分析该标准对非金属零部件UL档案的认可度,从分析表明选用UL认证的非金属部件能够豁免大部分试验。

浅谈资源整合煤矿的安全管理

最近几年，地方小煤矿事故频发，为彻底扭转这一被动局面，国家下令关停小煤矿进行资源整合，使整合后的矿井达到一定生产规模，改善生产技术条件，完善安全生产设施，使其有能够进行科学管理的技术支撑，然后再进行有效的科学管理，使其成为现代化矿井。

电力系统配电自动化及其对故障的处理分析

为了提高生活中的用电稳定性,文章探讨了电力系统配电自动化中存在的故障对配电自动化的影响,并重点分析了电力系统运行中容易出现的故障类型,借此提出相关的处理措施。通过相关策略的提出,在分析了故障产生原因基础上为我国电力系统的稳定发展提供理论支持。