电力数据信息网络阻塞故障节点快速辨识研究

由于电力数据信息网络阻塞,导致脆弱性故障节点快速扩散,造成故障节点辨识效果差且耗时较长。为此,提出了电力数据信息网络阻塞故障节点快速辨识研究。构建网络阻塞故障节点跟踪模型,获取故障节点跟踪集合。使用层次分析法构造比较矩阵,计算辨识指标权重向量。定量分析故障数据特征,获取故障节点信息特征矢量。结合神经网络模型构建分析矩阵,在短时间内得到最终故障节点分布结果。通过量化指标,获取故障节点辨识结果。计算节点继电保护脆弱贡献度,辨识脆弱故障节点。由实验结果可知,该方法统计的故障节点信息特征与理想特征一致,具有较好的辨识效果,辨识时间仅为10 s,加快了故障节点的辨识速率。

光伏电站发电支路故障点快速定位技术研究

本文旨在针对光伏电站发电支路故障快速定位问题,提出一种基于无损检测技术和数据分析的新方法。通过对传统故障定位方法、无损检测技术和数据分析方法的综述,结合机器学习和人工智能算法,建立了一种高效的故障定位模型。实验结果表明,该模型能够快速、准确地定位光伏电站发电支路故障点,为光伏电站的安全运行和维护提供了可靠的技术支持和解决方案。

基于校验孪生神经网络的有线通信网络故障点定位方法研究

由于有线通信网络中设备或者链路的承受能力有限,一旦发生故障将带来严重的负面影响,研究基于校验孪生神经网络的有线通信网络故障点定位方法。采集有线通信网络中的正常流量和故障流量数据,对采集到的流量数据进行清洗、变换等预处理操作,构建一个自校验的孪生神经网络模型,输入流量数据后故障点定位结果。实验结果表明,设计方法下有线通信网络故障点定位结果的准确度为98.65%,证实该方法的定位精度。

基于多源信息融合的新型电力系统短路故障自动定位研究

传统的短路故障定位方法通常对获取的短路故障特征量处理较单一,导致短路故障自动定位精度低,为此,研究基于多源信息融合的新型电力系统短路故障自动定位。首先,利用多源信息融合获取短路故障特征量,得到更详细的短路故障数据;其次,设置线路监测点,实时监测新型电力系统的运行状态,当监测到短路故障时,需确定短路故障区间;最后,进行短路故障点测距定位,实现新型电力系统短路故障自动定位。结果表明,与红外热像仪法和数字测量仪法相比,基于多源信息融合的新型电力系统短路故障自动定位方法在定位短路故障时,定位精度更高,具有实际的应用价值。

基于量子蚁群算法的配电网故障区段快速定位技术

分布式电源并入配电网已成为新型电力系统重要特征之一,分布式电源的接入与发电的不确定性使配电网潮流复杂多变,对配电网故障快速定位提出更高的技术要求.然而,现有智能优化算法在解决配电网故障区段定位问题时会出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.针对这些挑战与问题,提出一种基于量子蚁群算法(QACA)的配电网故障区段快速定位技术.首先,根据状态逼近思想和最小故障集理论构建配电网故障定位的数学模型;其次,针对馈线终端单元上传信息缺失情况提出信息自修正方法,并提出分级定位模型来缩短定位时间;然后,提出3种改进技术对QACA进行针对性改进,改进量子旋转门更新机制,以函数控制形式动态调整旋转角大小,同时引入精英策略加快算法收敛速度.最后,在关键参数确定后验证了改进技术、信息自修正法、分级定位模型的有效性.将所提算法与7种不同算法进行对比,结果表明:改进的QACA可有效完成故障区段定位,具有良好的收敛速度、准确率以及容错性能.

Swin-Transformer故障信息挖掘的海底观测网故障定位方法

海底观测网长期受海洋环境与人为因素影响,易使光电复合缆绝缘破损与海水接触形成电学故障点。如何准确地定位电学故障点,对提高海底观测网输电与信息传输的可靠性至关重要。首先根据海底观测网输电结构建立海底观测网输电模型,推导与模拟电学故障点传播至观测点的暂态电流,然后由连续小波变换提取暂态电流与故障点对应的内在关联特征量,最后通过Swin-Transformer神经网络挖掘内在关联特征量与故障距离的匹配关系来定位电学故障点。研究结果表明,在内在关联特征量样本测试集条件下,光电复合缆≤160 km的电学故障点定位误差小于400 m,可为长距离光电复合缆的海底观测网电学故障点定位提供参考。

基于无线通信的多点接地故障定位研究

为了精准提取三相电流故障分量,提升多点接地故障定位效果,提出一种基于无线通信的多点接地及故障定位方法。利用ZigBee无线通信技术采集并传输多点接地电流信息;以无线传感器为节点,利用相邻节点信息的故障网络电流提取法,获取邻近节点间的电流差,即多点接地暂态零序三相电流故障分量;依据该故障分量,建立多点接地故障定位模型;利用自适应二进制差分进化算法求解故障定位模型,通过自适应调整的变异因子与交叉因子,改进二进制差分进化算法,获取更为精准的故障定位求解结果。实验证明,该方法可精准传输三相电流信息,合理提取三相电流故障分量,且与实际情况相符。在不同过渡电阻与相位角时,该方法接地故障定位误差仅有0.04。

传统广播音频编码传输监测系统的快速故障定位策略设计

本文设计了一种在传统广播电台音频编码传输监控系统中应用的快速故障定位策略。该策略依据系统架构、信号类型、传输方向以及各封装层次之间的内在联系,对故障进行整合和等级划分,旨在实现更精确的故障定位,提升应急响应效率,确保安全播出的稳定性和高效性。

计及FTU信息畸变情况下基于覆盖集理论的配电网故障定位

配电网故障后,馈线终端装置传输的故障信息可能会发生畸变,为了提升基于FTU的配电网故障定位的容错性,考虑畸变故障信息对故障区段定位的影响,对其分类为正常、误判、漏判和影响四种类型;其次,为了消除畸变信息带来的影响,基于覆盖集理论,计及FTU故障信息与保护出口信息的内在逻辑联系,建立配电网故障定位的新目标函数,引入不冗余指标和最小性指标两个约束条件,分别用以处理故障定位的信息畸变问题和故障定位准确性问题;最后,采用遗传算法,对故障定位的配电网含分布式电源和不含分布式电源两种情况展开论述,通过两个算例证明:(1)不同的故障信息畸变对配电网故障定位的影响;(2)基于覆盖集理论的改进目标函数在配电网故障定位中的精度和容错性优势。

基于行波理论的城市配电网故障快速定位方法

提出基于行波理论的城市配电网故障快速定位方法。在分析配电网线路结构的基础上,分析配电网故障行波传输路径特性。然后采用小波变换的方式识别故障行波的波头,并标定波头达到检测点的时间,再基于行波理论构建故障搜索矩阵和辅助矩阵确定故障域,并校正故障支路搜索矩阵,确定配电网多分支结构的故障判定原理,完成城市配电网故障快速定位。测试结果显示:该方法可在1000μs内完成故障行波波头识别,同时可标定波头达到检测点的时间;能够精准完成故障位置定位,误差结果均低于0.2%;应用性良好,在配电网发生故障后,可保证电压可在0.02 s内恢复稳定,电流可在0.04 s恢复稳定,保证配电网安全运行。

基于时序Q-learning算法的主网变电站继电保护故障快速定位方法

主网变电站继电保护故障通常是突发性的,不会持续一段时间,暂态性质不明显,快速定位效果受限,基于此,提出基于时序Q-learning算法的故障快速定位方法。在时序Q-learning中,使用不同多项式函数参数表示不同主网变电站继电保护动作,采用贪婪策略选择主网变电站继电保护动作,根据继电保护状态反馈结果更新权重,使用时序Q-learning算法进行参数训练。构建故障暂态网络的节点导纳矩阵,计算支路电压、电流,确定故障关联域。按照拓扑图论方式时序Q-learning算法搭建快速定位拓扑结构,通过分析支路电流与故障电流之间距离,计算故障相关度,完成故障快速定位。由实验结果可知,该方法故障相序与实际一致,可以分析主网变电站继电保护暂态性质,适用于复杂多变的继电保护装置。

基于差值矩阵的220V供电线路故障点时序红外定位方法

受到220 V低压供电线路故障点位置不确定性对应定位反馈信号精度的影响,传统定位方法无法满足实际线路故障排除作业要求。为此,引入差值矩阵算法,对其故障点所在区段进行定位红外特征及其信号时序融合优化,以此获得故障点的精准位置信息。首先建立220 V供电线路故障点差值矩阵;然后构建故障点位置区段差值时序模型;接着确定故障点时序区段的红外位置;最后完成基于差分矩阵的故障点红外位置定位波检测识别。通过设计的实例仿真数据对比表明:提出方法能够有效增强故障点信号影响程度,提升对相同时序特征下故障点谐波信号的辨识能力,精准捕获并锁定故障点。

利用行波传输参数方程对高压电缆靠近端头故障点进行定位的新方法

针对6~35 kV高压交联聚乙烯绝缘电力电缆局部放电故障点的位置靠近端头时难以准确定位的难题,根据行波传输的参数方程理论,提出了一种故障点定位的新方法。首先在非高压试验线引入的一端,使用铜单丝连接故障相与健全相,然后放入试验油杯中,使得局部放电脉冲波的传播路径长度延长1倍;然后,利用故障测试仪进行故障点定位,捕获局部放电脉冲波形,计算出脉冲波在交联电缆中的单个传播周期。此方法不仅能够确定故障点的位置是靠近远端还是近端,还能够准确地计算出故障点距离端头的位置。模拟试验和生产实践证明,所提方法不需要增加仪器,定位结果有效。

基于关键数据信息的油田群岸电故障识别及定位

为及时识别故障发生,对油田群岸电运行过程中的设备故障概率进行分析,提取关键数据信息,提出油田岸电运行故障识别算法,该算法可用于实际工程系统识别预判,极大提高供电质量及安全性,提升油田群岸电投运的供电持续性和经济效益。

基于多端信息融合的风电场集电线路故障精确定位研究

分析了现有的集电线路监测手段存在的弊端,提出了一种基于多端信息融合的风电场集电线路故障精确定位方法,综合考虑集电线路运行特性及经济特性,设计了多T接集电线路的多端测距终端合理的安装数量以及位置,结合多端信息融合的集电线路故障测距算法,实现了集电线路科学有效的故障点精确定位。

AI助力电梯故障快速定位与救援的研究

电梯作为现代高层建筑中的重要设施,其安全性和可靠性直接影响到居民的生活质量。近年来,电梯故障频发,传统的故障检测和救援方式难以应对紧急情况,导致救援效率低下。本文探讨了人工智能(AI)技术在电梯故障快速定位与救援中的应用。通过分析电梯故障的常见类型和现有方法的不足,提出了基于AI的故障预测、实时数据处理技术。研究表明,AI技术在提高电梯故障检测准确性和救援效率方面具有显著优势,有望为电梯安全管理提供新的解决方案。

基于故障指示器+PMU装置信息的配电网故障定位技术研究

为满足自动化和智能化配电网的要求,提出故障指示器+PMU装置信息的配电网故障定位方法。该方法基于配电网拓扑结构和故障指示器状态,能快速、准确、可靠地定位故障线路区段。考虑故障后电流流向和故障指示器状态,以快速确定故障位置。然后在待分析的故障线路区段内,结合区段拓扑结构和DG系统位置信息,运用等效戴维南定理将区段两端的系统合理等效,以简化问题。根据线路区段类型,采用网络序分量模型和阻抗法来实现精确故障定位。研究结果表明,经过二次定位修正后,定位精度得到明显提升,误差率在10%以内。

微特技术有限公司 精准捕捉振动信息 快速诊断部件故障

起重机的复杂结构和高强度运行容易导致各种故障的发生。这些故障可能会导致设备停机而影响生产,甚至引发安全事故造成人员伤亡和财产损失。过去,起重机故障的诊断主要依赖人工经验和定期的维护检查。这种方法有较大的局限性,不仅诊断准确性差(受限于人员的经验水平等)且无法及时发现潜在故障。在这种背景下,对于起重机故障诊断的科学技术需求日益迫切。

基于遗传算法的配网故障抢修驻点定位方法

电力配网故障时有发生,人为定位配网故障抢修驻点有一定难度,且费时费力,针对此问题,提出了一种基于遗传算法的配网故障抢修驻点定位方法。通过建立遗传算法求解数学模型,求解配网故障抢修最优驻点。实验结果与分析验证了遗传算法在配网故障抢修驻点定位中的准确性和有效性,展示了其优越的性能和较好的收敛性。

基于双目视觉的变电站巡检机器人故障点定位方法

由于变电站通常位于偏远地区,其运行环境较为恶劣,实际运行中设备与线路故障时有发生,故提出基于双目视觉的变电站巡检机器人故障点定位方法。在巡检机器人上搭载双目摄像机,基于双目视觉技术获取变电站故障点的巡检图像,预处理所获取的变电站巡检机器人故障点双目图像,对预处理后的双目图像中目标故障点进行立体匹配,获得故障点定位结果。实验结果表明,设计方法下变电站巡检机器人故障点定位结果的相对误差仅0.84%,定位精度较高。