基于极限学习机的变压器故障快速识别

针对基于传统神经网络的变压器故障识别诊断方法存在网络收敛慢、易陷入局部极小点和网络参数难确定的缺点,提出了一种基于极限学习机的电力变压器故障快速识别方法。该方法以变压器油中用于故障类型分析的5种主要溶解气体含量作为输入特征量,5种常见变压器状态作为输出量建立分类识别模型。实验结果显示,该方法的识别准确率比支持向量机高12.5%,识别速度是支持向量机的2.6倍,比概率神经网络快5.5倍以上,表明该方法对变压器故障的识别快速而有效。

故障快速识别技术在电力系统保护中的应用

本文阐述了一种故障快速识别的技术,主要从直流传感器的选择,故障检测方法研究,滤波器的设计等方面对故障快速识别技术进行论述,提出了一种故障快速识别装置的实现方法,具有创新性,可操作性强,具有实用意义。

基于高精度快速故障识别的智能光伏视频巡检系统研究

新型电力系统高比例新能源接入以及“双碳”目标的实施,推动了光伏产业的高速发展,我国光伏装机容量已位居世界前列。针对视频巡检面临的卡顿、故障识别精度不足、数据处理速度无法满足高精度快速故障识别需求的问题,文章提出基于高精度快速故障识别的智能光伏视频巡检技术,通过视频巡检数据传输抗干扰、弹性计算资源分配以及故障识别算法优化,全方位提高故障识别的精度与速度。在此基础上构建了智能光伏视频巡检系统,实现光伏电站全天候、全方位智能监测,与基于并行调度和复杂神经网络的巡检系统相比,传输速率增加了97.20%和85.18%,视频流处理时延降低40.16%和23.78%,识别蜗牛纹故障的精度增加了22.12%和8.77%,全面提高识别精度的同时,实现巡检数据的可靠传输与高效快速处理,提升了巡检的有效性、安全性和可靠性。

用于限流控制的瞬时值与变化率结合的故障电流快速识别改进算法

为了使故障判别的速度满足限流控制的应用要求,针对瞬时值与变化率结合的故障电流快速识别基本算法,提出一种对瞬时值与变化率整定值分别加乘系数的改进算法。利用数值仿真的方法分析了故障相角、大负荷投入、谐波等因素的影响,给出改进方法调整系数的选取方法。对改进算法在某企业限流控制的应用进行了实例分析,给出其调整系数的取值范围以及其性能改善的效果,证明了其可行性和有效性。结果表明,改进算法能够确保在期望的时间内识别出期望识别的故障电流,各种故障相角、大负荷投入、谐波等都不会造成误判别。

快速真空断路器在限流技术中的应用

针对由于电网规模和单机容量的不断扩大,造成电网短路电流越来越大的问题,采用快速真空断路器技术,快速投入限流电抗器对短路电流进行深度限制,使得电网短路电流大幅度减小。经电网中压系统大量应用和330 k V线路安装考核验证,结果表明:采用快速真空断路器技术限制电网短路电流,避免了常规限流技术造成的较大运行损耗,实现了电网限流装置结构轻便、造价低廉、运行可靠、维护方便的目标。

低压直流固态断路器关键技术研究

相较于机械式断路器,固态断路器因其更快的分断速度和更高的寿命等优点被广泛关注。介绍了一种基于SiC器件的低压直流固态断路器拓扑和工作原理,分析其技术难点,包括低感封装及器件设计、隔离开关技术和快速故障识别技术。研制了一种±375 V直流固态断路器样机,同时进行了故障电流关断测试和温升测试。结果表明所设计直流固态断路器能够在百微秒内实现1 kA短路电流分断,并具备快速故障识别、保护曲线可编程、外部通信与远程控制等功能。