面向状态检修的智能变电站二次设备公共信息模型扩展研究

智能变电站的新特点和新变化对智能站继电保护状态检修提出了新要求,智能变电站二次设备公共信息模型是建设新型智能变电站继电保护状态检修的基础。IEC 61970和IEC 61968公共信息模型(CIM)不能为智能变电站继电保护状态检修提供全面的公共信息模型支撑。基于IEC 61970和IEC 61968的CIM基本扩展原则,通过分析继电保护装置物理结构分层以及智能变电站保护控制系统通过网络化二次回路进行信息交互的新架构,扩展了智能变电站继电保护二次设备资源公共信息模型和继电保护二次设备资产公共信息模型。提出了基于IEC 61850的变电站二次设备状态信息模型到智能变电站继电保护二次设备量测模型的模型映射方案,构建了完整的智能变电站继电保护二次设备公共信息模型架构,为智能变电站继电保护状态检修的应用和二次运维管理系统信息的集成和交互奠定了基础。

智能变电站二次系统公共信息模型拓展研究

智能变电站的发展对一二次系统信息进一步融合提出了更高的要求。IEC 61970标准模型和IEC 61850标准模型分别描述一次系统和二次系统信息,二者在建模方法、应用方式上的差异,导致二者在映射和集成应用上存在困难。针对当前智能变电站应用需求,本文在IEC 61970系列标准中的公共信息模型(Common Information Model,CIM)基础上,建立智能变电站二次系统设备模型、拓扑模型和信息关联模型,有效实现了二次系统物理拓扑建模和一二次设备信息关联,进一步促进了一二次系统信息融合,为一二次数据信息挖掘、设备协同故障诊断等技术研究奠定基础。

基于改进HMM模型的变电站二次设备顺控操作自动实现方法

在顺控操作过程中,涉及多个设备和系统之间的信息交互,但信息交互存在延迟,易出现误操作。为此,研究基于改进HMM模型的变电站二次设备顺控操作自动实现方法。首先,利用改进后的HMM模型来获取变电站二次设备的状态信息,对获取的设备状态信息进行状态管理;其次,根据设备状态划分闭锁信号进行顺控预演,决定哪些设备可以或不可以操作;最后,通过设置控制序列,实现二次设备的顺控操作。结果表明,与基于监控系统的自动顺控和基于PLC的自动顺控方法相比,基于改进HMM模型的变电站二次设备顺控操作自动实现方法的误操作率较低,在0.01%~0.05%之间,具有广阔的应用前景。

基于变权物元可拓模型的二次设备状态综合评价

针对二次设备状态评价的特点,提出了基于变权物元可拓的二次设备状态综合评价模型。结合物元可拓理论,确立二次设备的状态信息经典域,建立状态参量物元矩阵。同时,充分考虑权重确定过程的主观性,运用变权理论对各评价指标的权重进行修正,并比较了三种权重确定方法。结果表明,变权法对异常指标具有放大作用,更加符合设备管理要求。最后引入贴近度函数对二次设备的状态进行综合评判。以某220 k V变电站某二次装置为例,评价结果显示设备处于注意状态,偏向异常状态的程度较大,结果基本符合设备实际运行情况,从而验证了该方法的正确性。

电力系统二次设备状态参量模型的构建

为了给二次设备状态评价、风险评估和状态检修等工作提供科学的依据,构建了结构统一的二次设备状态参量公共模型,并进一步根据继电保护设备的自身特性形成其状态参量模型。利用层次分析法对该模型中参量的重要性进行评分并计算,确定继电保护装置状态参量的权重值。所提出的状态参量还需要在实际运行中不断地检验和调整。

电力二次设备继电保护系统失效模型研究

继电保护设备是一种重要的电力二次设备,继电保护装置分为继电保护装置本体和二次回路.文章通过对继电保护装置本体应用软/硬件失效模型进行风险评估,对二次回路应用故障树模型进行分析,建立了继电保护系统失效模型,该模型能够帮助电力自动化系统较准确地判断出系统的故障率和运行可靠性.

一种新型电力系统二次设备模型构建方法

随着电力培训技术的快速发展及培训仿真新需求的不断出现,对二次设备模型构建技术提出了更高的要求。传统的二次设备模型构建技术无法精确的描述二次设备模型的物理机理,且不满足快速配置部署实用化的要求。针对这些问题,提出了一种新型电力系统二次设备模型构建方法。基于该方法开发的电力培训仿真系统运行稳定可靠,二次设备仿真模型的扩展通用性强,具备自动识别功能。

基于关系超图增强Transformer的智能站二次设备故障诊断研究

随着智能变电站二次设备的状态感知与自描述能力不断提升,在提高电网调控细粒度的同时,其海量、驳杂、离散的状态信息也使故障诊断难度倍增。为提高二次设备故障诊断精度与效率,提出基于关系超图增强Transformer的二次设备故障诊断算法。首先利用Apriori算法挖掘故障信号间的关联规则,构建关系超图。然后利用超图卷积神经网络(hypergraph convolutional neural network,HGCN)和微调标准Transformer网络学习故障特征间的高阶关系和上下文表达,再经过误差反向传播、非线性传递函数预测故障类型。最后,以某地区一年的二次设备运行数据作为算例进行分析。结果表明,所提方法能够去除冗余信息干扰,准确定位故障元件和诊断故障类型,为智能运维提供支持。

基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的电网二次设备运行状态风险评估

针对当前电网二次设备周期性检修效率低、评估结果过于依赖专家主观经验的问题,提出一种基于关联规则挖掘与组合赋权-云模型的二次设备运行状态风险评估方法。首先,基于Apriori关联规则挖掘算法筛选评估指标,构建二次设备运行状态风险评估指标体系。其次,采用属性层次分析法和反熵权法分别计算评估指标的主、客观权重,并基于合作博弈模型得到组合权重。最后,以云理论为基础构建基于云模型的二次设备风险评估模型。实例分析表明该方法简单易行,提高了评估结果的科学性与准确性,辅助电网二次设备运维人员制定科学合理的检修决策。

电网二次设备自主芯片失效率预计方法及其验证

电网二次设备的核心芯片严重依赖进口,存在断供风险,威胁电网安全。同时,现有二次设备中自主芯片部署数量少,退化机理复杂,可靠性未知,如何评估其可靠性有待研究。有鉴于此,该文提出了适用于二次设备芯片的失效率预计方法,并通过现有进口芯片验证其有效性。具体的,首先,分析介绍了现有新研产品的失效率预计方法;其次,结合二次设备自主芯片特点,提出了加速寿命试验与环境因子修正相结合的芯片失效率预计方法;再次,结合二次设备芯片-模块-整机结构和设备失效统计数据,提出了基于装置缺陷统计数据的芯片失效率估计方法,进一步,分析对比利用试验方法和统计数据的方法得到进口芯片失效率,验证了该文方法的有效性;最后,基于所提加速寿命试验与环境因子修正相结合的方法,预计了自主芯片的失效率,并与对标进口芯片进行了对比。

基于云模型的二次设备定性指标隶属度精准量化研究

为准确评估二次设备的健康状态,需要解决评价指标体系内定性指标隶属度结果主观性强、冗余度高等问题.提出了采用云模型对各定性指标隶属度进行精准量化的新思路。依据专家给出的经验评分值,以云模型雾化性质客观判定群体专家意见的共识程度;采用云发生器对定性指标实际状态以浮动云的形式进行刻画;根据等级界限区间生成用于评价浮动云隶属状态的标准空间,并将二者叠加,两种云图的重叠面积定义为浮动云隶属度。最后,以某220kV智能变电站某间隔智能终端为例,在指标层细化出16个单项指标,最终形成评价指标体系,对其中2个指标进行量化分析,该方法在精准量化定性指标隶属度的同时,又透过可视化云图反映了定性指标的实际情况。

基于模糊状态量的二次设备状态检修模型研究

简要介绍了二次设备状态检修基本理论,并提出了基于模糊状态量的二次设备状态检修策略。通过将影响二次设备运行工况的因素分解为检测型模糊状态量、失效风险模糊状态量、可靠性模糊状态量和改进型模糊状态量4类,并分别对以上4类模糊状态量进行定义并建模,最后通过模型合成得到状态检修总体评价模型,最后根据评价结果制定出检修策略。并通过实例证明了该方法是可行的,与传统计划检修相比,在设备可靠性和检修经济性上具有明显优势。

基于灰色理论和云模型的智能变电站二次设备状态评估方法

针对智能变电站二次设备故障机理的复杂多样性,传统的单一性指标评估难以有效挖掘出潜在的安全隐患。在相应研究基础上建立了二次设备状态评估递阶层次评估模型和指标体系,运用灰色理论中的灰色聚类建立二次设备的状态评估灰色聚类模型。为了节省人力同时兼顾状态评估的客观性,采用灰色预测GM(1,1)模型对专家评分进行离散建模以获得足够的评估样本。同时考虑到评估指标的不确定性,采用云模型构建灰色白化权函数,并结合层次分析法计算状态指标的组合权重。实际案例仿真结果表明,所提方法计算量小且操作简单,可以准确及时地为智能变电站二次设备和系统的状态检修工作提供科学指导。

基于多模型融合集成学习的智能变电站二次设备状态评估

为准确评估智能变电站二次设备运行状态,建立了二次设备状态评估指标体系,并结合多种机器学习算法的差异性,提出了基于多模型融合集成学习的二次设备状态评估法。该方法采用双层结构,上层中利用划分好的数据对数个基学习器进行k折验证,下层中利用全连接级联神经网络融合多个基学习器,并采用改进的列文伯格-马夸尔特算法训练该神经网络加速模型收敛。实例分析表明,所提出的方法可以准确地评估二次设备的运行状态,并为智能变电站系统和二次设备的检修工作提供指导意见。

基于多参量模型的智能变电站二次设备状态评估方法及应用

为解决智能变电站二次设备运行状态评价体系建立与实际工程应用的难题,引入多参量信息融合的二次设备综合评价模型。提出不同类型二次设备的评价子项、评价参量及评估方法,建立通过监视装置稳态量变化来表征二次设备健康状态发展的趋势性评估模型和监视装置故障量特征来表征二次设备故障程度的损失性评估模型,提出了不同评估子项的工程量化指标。研发了智能变电站二次设备健康状态评估系统,并在500 k V智能变电站工程中试点应用。

基于模糊状态量的二次设备状态检修模型研究

简要介绍了二次设备状态检修基本理论,并提出了基于模糊状态量的二次设备状态检修策略。它是通过将影响二次设备运行工况的各类分解为检测型模糊状态量、失效风险模糊状态量、可靠性模糊状态量和改进型模糊状态量4类,并分别对以上4类模糊状态量进行定义并建模,最后通过模型合成得到状态检修总体评价模型,最后根据评价结果后制定出检修策略。通过实例证明了该方法是可行的,并与传统计划检修相比,在设备可靠性和检修经济性上具有明显优势。

关于智能变电站模型应用的二次设备建模优化相关思考

当前,智能变电所次级设备模型研究多集中在通讯层次上,在信息语义层次上的互用性研究相对薄弱,很难支持自动化的业务功能配置。随着以二次设备信息为核心的智能变电站运营管理等先进应用技术的广泛使用,二次设备模型在语义上的不足日益成为制约智能变电站发展的重要因素。基于此,为更好地解决传统的智能变电站二次设备建模中存在的不足,本研究将以智能变电站模型应用为基础,探讨可实现间隔关联的二次设备建模设计,为智能变电站模型应用工作的优化提供一定的基础,实现智能变电站自动化配置,提升变电站配置的效率及质量。

简要分析电力二次设备继电保护系统失效模型框架构建

作为一种重要的二次电力设备,继电保护设备又可以将其分为二次回路保护与基本保护。随着电力企业的发展与规模扩大,社会对于电能的依赖性正在逐渐加深。为确保电力能够正常供应为社会经济发展提供支撑,就需要通过一定的技术提升电力供应环节的可靠性与安全性,而继电保护则正好能够满足这方面的要求。

新型电力系统二次设备模型的创建

为了实现对二次设备模型物理机理的精确化描述,满足设备快速配置部署需求,现提出一套新型电力系统二次设备模型创建方法。首先,根据模型创建原理,研究了模型创建的步骤及模型特征。其次,以两个建模实例为例,实现对电力培训仿真系统开发和变压器保护模型创建。结果表明:提出的二次设备模型创建方法具有较高的可靠性和可行性,可确保二次设备模型具有较高的扩展性和通用性,同时还表现出强大的自动化识别功能。希望通过这次研究,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法

智能变电站二次设备评估系统旨在基于数据库中的数据,根据专家系统中给出的评估方法对智能变电站二次设备的状况进行综合评估。本文根据智能变电站运行监测特征量,构建规范化决策矩阵,计算权重系数,建立TOPSIS评估模型并带入数据,根据评估指标得到智能变电站二次设备的状态评估结果。并根据实例分析,通过与模糊综合评估方法结果相比较,验证了基于TOPSIS模型的智能变电站二次设备评估方法的实用性与准确性。