基于双数据源的直流输电线路故障测距方法

介绍了针对直流输电线路的双端行波法、单端行波法和时域故障分析法等故障测距方法的原理、特点及应用现状。针对实际工程应用中出现的行波测距法数据来源可靠性相对较低以及时域故障分析法故障测距精度低等问题,提出了时域故障分析法与行波法相结合的直流输电线路综合故障测距方法。利用双数据源,包括高速数据及低速数据,通过单端行波法/时域法分别计算可能故障点,并利用小波变换模极大值的幅值、极性特征筛选确定故障点,将单端行波测距法的精度优势和时域法测距数据的可靠性优势相结合。最后通过PSCAD仿真对该方法的有效性进行了验证。

云边协同下双数据源融合的轴承剩余寿命预测

针对当前滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测准确率不高且未考虑到预测实时性的问题,提出一种云边协同计算模式下(cloud-edge collaborative computing,CECC)双数据源融合(data sources fusion,DSF)的滚动轴承剩余使用寿命实时预测方法。首先在离线阶段通过专家先验知识对训练集数据进行分析并进行网络预训练,然后通过边缘设备实时采集轴承水平与垂直两种数据源的振动信号并构建测试集,最后测试集数据实时上传到强大计算能力的云端进行融合预测。方法引入并行计算的Transformer模型在PHM2012数据集上进行试验,结果表明云边协同计算模式下轴承RUL预测的实时性得到显著提高,同时DSF预测方法与单一数据源预测方法相比MAE与RMSE两项指标分别降低了42.1%和40.9%。在XJTU-SY数据集上验证结果表明,DSF预测方法与其他文献中单一数据源预测方法相比MAE与RMSE分别降低了38.1%与38.8%;且云边协同预测方法相较于云计算预测,其时效性提升了80%左右,进一步证明了方法的可行性,并为其他领域寿命实时预测提供了解决方案。

基于双数据源的地区电网故障诊断实用化应用

开发了地区电网的故障诊断系统,该系统利用来自监控与数据采集(SCADA)系统与故障信息系统2个数据源所提供的信息,采用分层诊断及因果逻辑相结合的推理机制,进行电网的故障诊断。将双数据源上传到主站的保护与开关的事故变位信息进行逻辑匹配,并结合分层诊断的思想以及保护、开关、故障设备之间的因果逻辑关系进行推理,最终确定故障设备,并给出诊断报告。该系统已应用于兰州地区电网,现场运行的结果证明其实用性与准确性。

基于双数据源的电网故障诊断

该文通过对原有故障诊断系统进行改进,使其能充分利用双数据源(SCADA和故障信息系统)信息进行准确故障定位,可以根据诊断需求到各个数据源中主动查询所需要的数据,充分利用故障信息系统提供的故障录波信息对可疑故障设备进行排查,能够进行比以往更详细的故障定位,并给出一个因果时序链式的完整故障诊断结果。