基于声学FEM-BEM的户内变电站噪声场计算

准确计算户内变电站大型、复杂的噪声场分布,进而评价可采用降噪措施的减噪效果,是解决户内变电站噪声污染的关键问题。为此,综合声学有限元法(finite element method,FEM)求解复杂声场收敛性好及精度高的优点,及声学边界元法(boundary element method,BEM)降维求解大型声场的优势,提出了一种基于声学FEM-BEM的户内变电站噪声场求解算法。首先,建立变电站内部声源声固耦合模型,采用声学FEM求解混响噪声作用下的声固耦合响应;然后,基于声学FEM-BEM耦合理论,求解内、外耦合边界处结构单元受声固耦合激励产生的位移及应力载荷;最后,根据声压及应力载荷激发的外场声波扩散模型,基于常规Gauss数值积分法,建立外部空间声域2维BEM声学积分方程,求解外部声场。该算法在湖南某110 kV户内变电站噪声场的求解分析中得到了成功应用,与实测值的相对误差为3.61%~4.87%。

变电站高压断路器合闸控制回路的改进

我公司变电站微机化保护改造后,由于6 kV设备微机化保护模块与原控制回路配件参数不匹配,造成部分高压断路器微机后台操作拒合,其他高压断路器经常发生合闸熔断器、合闸线圈烧毁的现象,严重影响设备正常操作与运行。1 存在的问题变电站微机化改造,只是对二次保护回路进行了更新换代,而一次设备及合闸回路元件如断路器、合闸接触器等,仍采用原来的旧设备。

基于异步整形机制的智能变电站通信队列调度策略

时间敏感网络(TSN)因能为智能变电站关键通信业务提供确定性低延时传输服务而得到广泛关注。针对现有变电站工业以太网交换机通信队列调度策略难以从理论上保证关键通信业务的实时性和可靠性的问题,该文提出了基于TSN异步整形机制(ATS)的智能变电站通信队列调度策略。首先,基于智能变电站业务流服务质量需求及传输特点,提出了智能变电站业务流的优先级划分及整形队列分配方案;其次,建立了以业务流端到端时延最小化为目标的整形器参数最优化模型,并通过内点优化算法求解;最后,整形器采用基于令牌桶的流量整形方法对划分后的业务流进行整形,整形后的流量基于严格优先级算法调度传输。基于OMNet++进行了仿真实验,实验结果表明,该文所提方法能够保障关键通信业务的确定性低时延传输。

云调控与变电站设备监测技术融合应用研究

针对变电站设备仿真以及监测系统,结合云技术,展开了云调控与变电站设备监测技术融合应用研究,为智能变电站提供了能量管理和设备管理,实现了对系统有功、无功功率的实时监测,同时也能满足北京电力公司职业技能培训的要求。

变电站系统抗震冗余性量化方法

为定量评价冗余性对变电站系统抗震性能的影响,提出了基于状态树方法的系统抗震冗余性分析方法.首先,在功能单元层面提出了冗余度、冗余效果指标、冗余系数的定义;其次,给出了系统冗余度的线性加权组合和非线性加权组合计算方法,将功能单元的冗余度和冗余系数进行集成;最后,建立了系统冗余度和冗余效果指标之间的关联模型.结果表明,变电站系统的抗震性能与其冗余度呈正相关性,系统冗余度-冗余效果指标模型可采用过原点直线表达,斜率为系统性能指标最大增量与系统最大冗余度的比值.母线单元具有汇集、分配电能的作用,对进线单元、变压器单元的冗余作用具有提升效果.采用线性加权和非线性加权组合计算方法时,变电站系统的最大冗余度分别为0.870和0.980,系统冗余度-冗余效果指标模型的斜率分别为0.698 9和0.618 1.

变电站铅酸电池的失效及综合修复

铅酸电池是直流(DC)系统的重要储能设备,对变电站的安全稳定运行至关重要。站用铅酸电池寿命普遍低于理论寿命,大量电池的提前失效给电网企业带来巨大的经济和环境压力。针对变电站铅酸电池的特殊运行环境,对失效电池复杂的失效模式进行分析。采用化学和物理相结合的技术手段,针对性地选择合适的活化剂,同时使用“大电流-恒流-恒压”的充电方式,达到修复活化失效铅酸电池的目的,修复后的铅酸电池容量可达额定容量的80%以上。

基于多目标优化的变电站消防资源配置算法

针对变电站消防资源分配与分布不均匀的问题,提出了一种基于多目标优化的变电站消防资源配置算法。该算法采用电力生产场所的道路网作为变电站消防责任区划分的依据,并结合各划分区域的消防需求构建消防资源配置模型。根据该模型的特点,在帕累托最优解的约束下提出了一种基于模拟退火的多目标优化算法,来求解该消防资源配置模型。仿真与实验结果表明,所提出的消防资源配置模型更符合实际变电站各场所分布的特点,且所提出的多目标优化算法得到的消防资源分配结果能在消防资源有限的条件下,实现最大的配置效益和快速的消防响应。

基于GOOSE反馈机制的智能变电站过程层网络备用方法

智能变电站过程层光纤网络一旦发生故障,会使二次系统功能失效,故障修复效率低,可靠性降低。为此,提出一种基于GOOSE反馈机制的智能变电站过程层网络备用方法。文章根据二次系统对过程层网络的传输要求,对间隔抖动、丢帧率和光功率等指标建立相应的危害程度量化模型;建立了备用光纤光口单指标和综合指标启动判据;利用GOOSE反馈机制实现对主光纤光口的备用。仿真表明,所提方法可快速完成故障光纤光口的备用切换,提高了过程层网络的可靠性。

一种基于双共振结构的变电站隔声材料

为应对变电站噪声防治的环境挑战,提出一种新型的声学超材料作为隔声构件。该构件由弹性薄膜、质量环和Helmholtz腔组成的双共振结构构成。通过COMSOL仿真软件,采用声固耦合有限元模型方法研究其在10~1000 Hz频段内的隔声性能和振动模态。结果表明:该超材料能有效阻隔噪声,尤其是在低频范围内表现出色,克服了传统隔声材料在低频噪声控制方面的局限。最后通过阻抗管隔声性能实验对该构件的传声损失在35~1000 Hz频段进行了测试验证。可见,这种新型声学超材料为变电站噪声防治提供了一种有效的解决方案。

智能变电站电缆防火封堵技术研究

常规的智能变电站防火封堵技术主要使用速固型无机堵料法生成防火涂层,易受固化强度变化影响,导致防火封堵性能不满足规范性指标要求。设计一种全新的智能变电站电缆防火封堵技术,并采用实例分析,验证该技术的防火封堵效果显著,能够应用于智能变电站的设计中。

变电站巡检机器人室内外无缝定位算法研究

为提高巡检机器人在变电站室内外交互的复杂场景下的定位性能,提出了一种基于传感器精度和多源信息融合的无缝定位方案,通过室外GPS/IMU组合定位和室内AMCL定位的平稳切换,实现了巡检机器人在变电站室内外交互环境下的无缝定位。同时针对定位过程中的机器人绑架问题,利用GPS定位信息辅助AMCL算法重定位,提高了定位算法的鲁棒性。在仿真实验场景下对该算法进行了实验,结果表明,在变电站室内外切换场景下,该算法可以获得稳定连续的定位数据,其均方根误差相比GPS/IMU与AMCL单独定位分别降低了63.4%和54.9%,机器人重定位时间相比原算法降低了47.1%。

基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样,周围环境复杂,当前代表性算法识别准确度低,错检漏检严重的问题,对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果,检测精度较高的是添加了特征融合金字塔结构的Faster R-CNN(faster region-based convolutional network)算法,但其对小目标物体和设备渗漏油的检测精度仍有提升空间,为此设计一种基于Faster R-CNN的改进算法。改进算法通过对输入图像进行数据增强,在网络中添加SPP(spatial pyramid pooling)结构以及改进特征融合方式,对分类以及边界框回归损失函数进行改进的方式来提高缺陷的检测精度。与原Faster R-CNN算法进行对比,改进算法在变电站设备缺陷目标检测数据集的检测结果中AP(average precision)(0.5∶0.95)提高了2.7个百分点,AP(0.5)提高了4.3个百分点,对小目标物体的检测精度也提高了1.8个百分点,试验结果验证了该方法的有效性。

监控系统在变电站高压专线用户中的应用

电力系统变电站高压专线经常发生用户用电后电费难收的现象,严重影响供电企业的生产经营。对此,研制了监控系统。介绍了监控系统的原理,分析了监控系统中的数据采集器,并给出了应用效果。监控系统在变电站高压专线用户中应用,能有效避免用户拖欠电费的现象。

一种变电站设备表计缺陷图像识别方法

随着新一代变电站集中监控系统的建设和应用,海量巡视数据的汇集加速了人工智能在设备管控领域的应用,自动快速识别变电站设备缺陷对构建“无人值守+集中监控”变电运维新模式有重要意义。提出了一种基于改进型YOLOv9的识别方法,在YOLOv9的骨干网络层引入了基于跨空间学习的高效多尺度注意力机制(EMA)以提取变电站设备表计图像中小目标的关键特征,并引入了Inner-SIoU边框回归损失函数提高YOLOv9的收敛性和准确性。实验结果表明,该方法的准确率(P)、召回率(R)和平均精度(mAP)均优于基线方法。

基于虚拟现实的变电站实验教学平台设计与应用

传统变电站仿真系统的不完善导致变电站实践教学一直存在着局限性,该文基于虚拟现实技术开发了新型的变电站虚拟仿真实验教学平台。构建的虚拟仿真实验环境以国内220 kV变电站为基础,优化了系统的设计架构。为了让学生能更好地理解掌握变电站相关知识,并将理论知识和实践操作结合起来,加入了理论知识解答、故障模拟及处理等功能。实验结果表明,相较于传统的虚拟教学系统,操作更加便利,沉浸感更强,在培养学生的创新思维能力方面具有较大的优势。

电炉变电站集控中心告警信息远程聚合方法研究

电炉变电站集控中心的告警信息远程聚合可以帮助集中监控和管理多个电炉变电站的设备,识别潜在风险或故障,及时采取预防或修复措施。由于不同类型的电炉变电站设备采用的远程监控系统存在较大差异,产生的告警信息具有不同的格式、结构和语义,导致告警信息具有异构性,缺少衡量异构性信息的统一特征。为此,提出一种基于关联度特征的电炉变电站集控告警信息远程聚合方法。根据关联关系度量标准计算异构数据之间的直接关联关系度。通过计算不同告警信息的关联度,联合时间变异系数分析告警信息时间波动特征,根据告警数据的这两种属性将其划分为时间约束属性和相似度约束属性,实现电炉变电站集控告警信息远程聚合。实验结果表明:所提方法能够有效提升告警信息量,且能够显著优化远程获取告警信息的聚合率。

变电站站控系统改造镜像闭环测试技术研究

针对变电站站控系统改造停电难、停电调试验收时间短、人工验收慢且信息核对不全面等问题,设计了一种变电站站控系统改造镜像闭环测试系统。针对现场运行设备搭建镜像系统,采用横向镜像比对、纵向闭环验证的机制,以功能模块化的思路完成变电站站控系统改造的自动测试,并自动生成标准化的测试结果报告。将现场人工验证环节提前移到所设计的镜像闭环测试系统中高效进行,可有效缩短现场停电时间,提前消除验证隐患,提高变电站的改造效率和质量。

某新建地铁下穿变电站设计技术研究

某城市地铁项目下穿既有变电站,为满足地铁项目施工、运营期变电站的正常服役需求,研究开展了变电站基础变形及振动控制指标分析,隧道施工基础变形评估,地铁运营对地面振动影响评估等工作。研究提出了变电站基础变形、地表振动控制建议值,分析验证了隧道施工(下称CRD施工)及配套措施可满足变电站基础变形控制要求,采用钢弹簧浮置板轨道结构可满足变电站设备正常服役和办公环境保护需求,保障了地铁项目顺利建设、运营和变电站的正常服役。

智能变电站巡检机器人路径规划的改进ABC算法及其应用研究

为提升智能变电站巡检机器人的路径规划的效率,针对传统人工蜂群算法(ABC)的缺点,通过反向学习策略改进初始种群,利用精英反向学习优化算法的时间滞后性,同时借助差分算法的变异思维改进蜜源更新环节,提高算法的深度挖掘性能和全局寻优性能。实验数据表明,改进的ABC算法能够有效降低73.3%的巡检路径规划时间,巡检准确率可达95.2%,该算法可以提高智能变电站巡检机器人路径规划的效率,对提升智能变电站巡检机器人的智能化水平具有积极影响。