基于加权潮流熵的配电网脆弱线路辨识方法

通过评估电网脆弱线路来寻找薄弱环节,能够很好地防止事故发生。针对目前配电网脆弱线路辨识方法辨识能力差,难以精准确定全部脆弱线路的问题,利用加权潮流熵提出了一种辨识方法。利用加权潮流熵对转移增量进行计算,根据计算结果得到脆弱性评估指标,分析不同指标的权重,通过得到的脆弱性评估指标进行电网线路辨识分析,判断是否为脆弱线路。实验结果表明,基于加权潮流熵的配电网脆弱线路辨识方法能够很好地检测出脆弱线路的电流波动振幅,通过得到电流加权潮流熵分析电流波形是否为正弦波,确定脆弱线路,在10次测试中,检测成功率为100%,具有极高的实际应用价值。

基于循环神经网络的配网电压异常数据检测方法

配网电压异常数据检测过程易受到动态数据的影响,导致数据检测精准度较低。为了解决该问题,提出了基于循环神经网络的配网电压异常数据检测方法。在分析循环神经网络结构的基础上,以电压误差标准值为依据,构建电压异常数据检测模型。使用归一化处理方式训练模型,获取异常数据集。在标注数据后,计算线路两端节点电压,并将其与预设置的偏差进行对比,完成对异常数据的检测。由实验结果可知,该方法检测准确率和召回率最大值分别为0.991和0.90,说明使用该方法检测精准度较高。

直流接地探测原理及查找接地方法

笔者结合多年工作经验,总结了变电站直流系统一旦发生接地故障,怎样正确快速地分析及处理,才是保证电力系统安全运行的关键,为专业人员介绍了一种便捷快速的工作思路。