基于“互联网+”的电力设备智能红外检测系统

为了提高电气设备的在线检测效率,及时诊断设备的运行状态进行故障定位。提出了一种基于“互联网+”的电力设备智能红外检测系统。系统以红外热成像智能硬件平台为基础,与PMS(工程生产管理)系统相配合,采用安卓系统进行控制,可实现设备静态信息识别、外设传感器调节、红外图像读取、数据处理与显示、数表自动填报以及状态智能诊断等功能。经试验验证,系统可生成较为准确的红外图像,并根据检测信息对设备进行状态智能诊断,实现信息交流,自动生成检测报告,检测结果较为精确,为电气设备的稳定运行提供了保障。

基于多神经网络的局部放电特高频时延定位误差修正算法

现有的基于特高频（UHF）信号的局部放电时延定位方法研究重点多集中于提高时差的计算精度,而对系统定位误差的校正鲜有涉及。为此,论文直接从系统定位误差入手,提出了一种基于多神经网络的定位误差修正算法。在极径r∈[2 m, 6 m]、r∈[6 m, 12 m]及r∈[12 m, 18 m]这3个区间分段内建立了相应的误差补偿网络,利用有限个标定点的时延误差来训练径向基（RBF）神经网络,以模拟系统定位误差的分布特性,并对实际定位结果进行修正。仿真及实验结果表明,通过误差补偿网络的修正,提高了定位精确度、降低了定位结果的离散程度,最终可将定位距离误差控制在0.5 m以内,方向角误差控制在6°以内。研究结果验证了所提算法的误差修正能力。

消除220KV代市站旁路代主变开关运行主保护死区的方法

广安220KV代市变电站是四川电网的重要枢纽变电站之一,是川渝电网、广安电厂、华蓥山电厂与四川电网,广安电网与达州电网的汇接点,电气规模较大,也是广安电业局辐射网络的主要电源点。本文结合广安220KV代市变电站运行方式及现状,分析了该电站旁路开关代主变开关运行时存在保护死区的问题,主要就解决方法的措施进行了阐述。

基于改进凝聚层次聚类算法的变压器绕组及铁心故障诊断研究

为实现振动响应法在线诊断变压器绕组及铁心故障,提出一种基于改进凝聚层次聚类算法的变压器故障诊断方法。首先,运用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对变压器振动信号进行特征值提取,得到变压器振动信号的特征向量。然后,应用凝聚层次聚类算法对测试变压器振动信号的特征向量进行层次分类,分类得到变压器正常、绕组轴向变形、绕组径向变形、铁心故障4种状态。同时,为克服凝聚层次聚类算法计算量大的缺点,对该算法进行了改进,从而提高了变压器状态分类的速度。最终,经实例测试,结果证明该改进方法能有效快速地识别出变压器所处的状态,实现变压器绕组及铁芯的在线监测与故障诊断。

基于振动分析法的变压器故障分类和识别

为了实现变压器故障的直观分类和故障识别,在分析变压器振动机理的基础上,提出一种基于主成分分析和KNN分类识别的变压器故障测量方法。该方法采用EMMD(集合经验模式分解)方法提取变压器不同运行状态下振动信号的特征矢量,将该特征矢量通过主成分分析投影到直观的二维图像中。利用KNN分类识别实现故障分类和自动故障识别。试验结果表明,该方法可以实现对变压器正常状态、绕组变形、铁芯故障3种状态直观分类,并对测试样本进行快速的自动模式识别。

基于全场景系统的新一代智能变电站整组传动调试方法

随着智能变电站的不断发展,电子式互感器已广泛应用于新一代智能变电站。电子式互感器的应用导致常规智能变电站的整组传动调试方法难以适用于新一代智能变电站。提出了一种适用于新一代智能变电站的整组传动调试方法。首先对常规智能变电站的整组传动试验方法以及其局限性进行了概述。其次,介绍了适用于新一代智能变电站的全场景测试系统,并结合某220 k V变电站现场调试实例,详细介绍了全场景系统用于变电站现场调试的关键步骤。最后,在对比两种整组传动调试方法的基础上,总结了利用全场景系统进行整组传动调试的优势。