带电作业智能新技术及其应用现状

电网设备的例行维护工作通常采用人工带电作业的方式完成,目前存在着作业难度高、劳动强度大和人身安全威胁显著等问题。随着近年来信息技术的突破,带电作业中引入了许多智能新技术。本文对目前电网系统带电作业中运用的机器人和无人机技术进行了概括和介绍,并且对其在湖南电网中的应用情况进行了分析和展望。

输电网典型电力设备传变故障行波信号研究

故障行波技术已经广泛应用于输电网中,然而不同电力设备在行波传变过程中存在着明显的差异,因此有必要研究电力设备传变故障行波信号的特性。首先分析了变电站故障行波的构成,然后分析了故障行波在典型变电站设备中的传变特性,最后分析了变电站不同电力元件处对行波信号的影响,揭示了电力设备传变故障行波信号的本质。

基于粒子群优化算法支持向量回归预测法的大电网电压稳定在线评估方法

提出基于粒子群优化算法支持向量回归预测法(particle swarm optimization support vector regression,PSO-SVR)的大电网电压稳定在线评估方法,将传统基于深度神经网络(deep neural networks,DNN)模型的电压稳定评估方法改进为PSO优化过的SVR模型,对阻抗模裕度指标进行预测。该方法利用了SVR模型具有学习能力强、泛化错误率低的优点,在小样本的情况下也可以很好地学习到样本中的特征。同时克服SVR模型对于参数调节和函数选择非常敏感的问题,利用PSO算法对SVR模型的超参数进行优化选择,可以让SVR模型更好地学习到电网运行数据和阻抗模裕度值之间的非线性关系。最后,该方法在IEEE 118节点系统进行验证,并与基于DNN模型的评估方法进行比较,验证了其精度水平高于基于DNN模型的方法。