高压开关柜新型防凝露系统的研究与应用

针对高压开关柜散热与防凝露装置控制系统故障导致的柜内温湿度升高引起高压开关柜爆燃、放电的问题,本装置采用智能化采集装置。首先,实时采集电气数据、设备运行参数和柜内环境参数,并将其实时数据上传到云数据库中,利用模糊控制技术,由变电站运行维护和维护人员利用计算机或手机进行高压开关柜及其散热、防凝露装置的远程监控和智能控制;其次,介绍了一种新型的高压开关柜防凝露系统,从凝露原理、开关柜凝露原因及现有防凝露方法的缺陷等方面进行了探讨,从而有效解决高压开关柜普遍存在的空气湿度大、易凝露等难以治理的问题;最后,经过现场试验及使用,该智能控制装置具有良好的工作稳定性,能够准确地完成对高压开关柜进行精确的散热和除湿,保证其工作的安全性和稳定性。

基于最大熵阈值分割的电气二次回路故障三维可视化识别模型

为了更直观地、实时监测了解二次回路运行工况,减少故障事后排查工作量,研究了基于最大熵阈值分割的电气二次回路故障三维可视化识别模型。采集二次回路各项运行数据,生成电气二次回路三维虚拟场景,标定电压传感器的位置以及红外成像仪的监控角度和距离;基于最大熵阈值分割处理图像,提取识别目标和背景;建立二次回路故障三维可视化识别模型,实现二维图像和三维场景的匹配,完成电气二次回路故障识别。经实验论证分析,最大熵阈值分割处理后的三维可视化图像清晰,不存在像素点丢失情况;故障识别准确率均在95%以上,误检率和漏检率均低于5%,具有更好的三维可视化识别效果和质量。

STATCOM在220kV变电站应用研究综述

电力系统中电能质量日益严重,STATCOM的开发与研制对电能质量的提高具有重要意义。因此,加强STATCOM工作机理的研究,结合STATCOM在220k V变电站中的实际应用,指出STATCOM对电网的具有更好的动态补偿效果,推广应用的前景更为广阔。论述了STATCOM的研究历史与现状,分析了STATCOM的机理,最后提出今后STATCOM技术的发展与研究方向。

智能变电站二次回路在线监测与故障诊断技术研究与应用

智能变电站大量应用智能化二次设备,这些设备的连接大都采用光纤,而与传统变电站的二次设备电缆连接相比,光纤传输方式存在故障不易发现且查找不便等问题,因此提出并开发一种智能变电站二次回路在线监测及故障诊断系统。研究了过程层和链路层的异常信息特征,提出SV/GOOSE网络诊断、交流回路状态诊断、保护动作诊断分析,同时建立了二次回路专家知识库,通过实时获取的状态信息实时判断二次回路的运行状态,进而实现智能变电站二次回路的在线监测和故障诊断。最后结合实例,证明系统的有效性和实用性。

青苔对变电站绝缘子的影响分析及防治对策

研究表明,青苔主要由藻类和菌类共生组成,通过孢子传播,其生长繁殖需要合适的温度和湿度。我国西南地区输变电设备中的绝缘子很容易附着生长青苔,青苔的存在会影响绝缘子的憎水性、耐污闪性能和机械性能,导致绝缘子污闪现象的发生,进而引发电力事故,缩短绝缘子使用寿命,影响电网安全稳定运行。现介绍青苔在绝缘子上附着的原因、产生的危害,并提出了相应的防治对策:在绝缘子表面喷涂防青苔附着涂料,可有效解决青苔在绝缘子表面附着的问题,从而降低输变电设备发生安全事故的风险。

基于深度迁移学习的电力作业安全带佩戴检测

电力检修作业由于其特殊性,电力工人需要在高空完成作业,常常出现忘记佩戴安全带的情况,造成安全隐患。常规的检测方法不能有效地检测安全带佩戴情况,为此引入深度学习的安全带佩戴检测方法。由于深度学习存在超参数敏感问题,因此引入深度迁移学习法。首先提出3种不同的Fine-tuning迁移学习方法,然后通过特殊的差分动态哈里斯鹰算法,在3种方法下构造的模型中进行超参数寻优,最后将超参数配置的模型应用到安全带佩戴检测的算法中。结果表明,差分动态哈里斯鹰算法可以很好地在数据集较少的情况下提供较高准确率。