数字化变电站边坡验收方法研究

变电站边坡建设是电网建设的重点环节,针对目前验收效率低、全面性低等问题,研究采用激光点云和三维模型拟合分析的数字化方法验收变电站边坡。验收方法为:建立三维模型、采集现场点云数、处理点云数据、对比点云与三维模型、得出结论。采用该方法,可有效提高验收效率和全面性,提升基建现场管控力。

基于物联网与大数据的变电站边坡监测预警系统

随着输变电工程任务的不断增加,对电网安全建设与管理的要求也不断提高。而变电站边坡属于零监控状态,存在重大安全隐患。针对220 kV及以上变电站的安全等级二级以上边坡,提出了远程监测预警系统。基于物联网技术的远程监测,基于大数据的趋势预测,可以有效预测边坡的状态发展趋势。从而填补变电站边坡的监管空白,加强边坡的施工质量管控,确保建设工作的安全进行,提高安全预防控制能力,切实保障供电可靠性。

混凝土井字骨架+植生袋边坡防护施工技术在变电站边坡防护中的应用

十堰李家垸220kV变电站工程场地边坡安全等级一级,为保证变电站的安全可靠运行,必须对高边坡进行治理。设计采用"分级放坡+坡体植入锚杆(锚索)+坡面锚拉混凝土格构+生态植草护坡"的综合治理方式对其进行治理。因此,结合十堰李家垸220kV变电站工程混凝土井字骨架+植生袋边坡防护施工技术的使用进行分析。

变电站软基变形安全评估方法及工程应用

为了保证软基地区变电站的安全运行,以数值模拟、现场自动化监测及GWO-MARS预测模型为基础,提出了一种变电站地质变形安全评估方法,并将其应用于云南省昭通市220 kV发界变电站项目安全评估与预警中。实例研究表明:该方法实现了数值模拟、现场自动化监测及GWO-MARS预测模型的有机结合,能有效进行安全评估与预警等级确定。安全评估结果表明:该变电站工程当前处于安全状态,在考虑暴雨工况下可达I级预警。研究成果对于软基地区变电站地质变形的快速、实时安全评估与预警具有重要的借鉴意义。

基于RBF神经网络的边坡稳定性分析

为解决云南变电站山地建设中边坡稳定性难以分析的问题,开展了山地变电站的边坡状态检测与稳定性分析研究。运用RBF神经网络算法建立了具有预测能力的分析模型,将边坡压力预测值与监测值相互结合对比分析,并对山地变电站边坡的结构稳定性作出判定。从数据分析可以看出,此传感网络系统的搭建较为成功,在电磁干扰强、地质环境恶劣的工作条件下运行状态良好,达到了监测目的。采用基于RBF神经网络的边坡结构稳定性分析方式,能较好解决边坡稳定性预测问题。