基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法

变电站二次回路及系统运行状态因设备自身及物理连接等原因具有一定的不确定性,二次系统故障定位难度较大。提出一种基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法。首先将二次系统设备拓扑连接关系抽象为矩阵描述,二次系统设备节点状态量作为相应矩阵元素;然后通过矩阵算法对二次系统连接状态进行定位,确定与故障有关的矩阵元素;在连接状态定位后利用模糊径向基神经网络将故障相关矩阵元素与故障集中各故障情况对应,进行故障搜索定位。故障算例结果表明,所提出的二次系统故障定位方法具有较高的准确率。

基于人工智能的电力输电工程故障定位与系统恢复技术研究

随着电力输电工程规模的不断扩大和复杂性的增加,电力系统的故障定位与系统恢复成为电力行业关注的重点。本文基于人工智能技术,研究了电力输电工程的故障定位与系统恢复技术。首先,对电力系统故障的背景和现状进行了概述,指出了传统方法在故障处理中的局限性;然后,详细介绍了人工智能技术在电力系统故障定位与系统恢复中的应用,包括机器学习、深度学习和神经网络等;提出了基于人工智能的电力系统故障定位与系统恢复框架,包括数据采集与预处理、特征提取与选择、故障定位与分类以及系统恢复策略优化等环节;详细介绍了各个环节中常用的人工智能算法和技术,并分析了它们的优缺点;最后,通过实验验证了该框架的有效性和可行性。

电力系统中的智能故障检测与定位算法研究与应用

本文研究了电力系统中智能故障检测与定位算法的理论与应用。通过综合分析现有的电力系统故障检测与定位技术,提出了一种基于人工智能和数据挖掘技术的智能故障检测与定位算法。该算法结合了深度学习、模式识别和大数据分析等先进技术,实现了对电力系统中各类故障的精准检测和定位。通过实际应用验证,该算法在提高电力系统运行安全性和稳定性方面取得了显著效果,为电力系统的智能化发展提供了有效支持。

智能电缆线路故障定位及负荷监测系统研究

随着电力需求的不断增长,电缆线路的可靠性和效率变得至关重要。本研究阐述了智能电缆线路故障定位及负荷监测系统的相关理论及系统集成方法。基于以上理论,改进了现有的高压电缆故障及隐患监测系统。通过在实验室环境中进行的系列实验,验证了改进后的智能电缆线路故障定位及负荷监测系统在故障检测中的准确性、负荷监测精度、实时性和响应速度、以及系统稳定性和可靠性方面的优势。实验结果表明,该系统在实际应用中具有显著的效能,能显著提升电网的可靠性和效率。

基于新型建筑智能化平台的配电系统故障定位方法研究

为提高建筑配电系统故障处理效率,文章基于新型建筑智能化平台构建建筑配电仿真系统,并以某建筑群14节点配电系统为例,利用群智能故障定位算法开展配电系统故障定位测试。研究结果表明,该方法能够对故障发生位置进行精准定位,并判断故障类型,同时不受信息畸变的影响,具有较为理想的应用效果。

配电网系统中自动化智能监控与故障定位技术的研究

电力系统作为基础设施的一部分,其可靠性和稳定性对整个社会运行至关重要。随着科技的迅猛发展,配电网系统的自动化水平不断提升,对确保电力系统的高效运行和故障快速处理提出了更高的要求。本文旨在深入研究配电网系统自动化中的智能监控与故障定位技术,以应对系统运行中可能发生的各种挑战。通过对智能监控技术和故障定位技术的深入剖析,旨在构建一套综合性、高效的系统,实现对配电网系统的实时监测和故障快速定位。这一技术的研究将为提高电力系统的可靠性、降低运维成本以及应对各类突发事件提供有力支持,具有重要的理论和实践价值。

基于智能传感器网络的电力系统故障定位与恢复方法研究

在电力系统中,故障的及时定位与恢复对于保证电力供应的稳定性和可靠性至关重要。根据智能传感器网络,可以实现对电力系统的实时监控,及时发现并定位系统中的故障,从而快速、有效地恢复供电。这种技术不仅提高了电力系统的自动化和智能化水平,也大大减少了因故障导致的损失。本文详细介绍了智能传感器网络在电力系统故障处理中的应用,重点研究系统的整体架构、故障定位系统的设计、恢复方法的应用,并通过系统测试验证了所提方法的有效性和实用性,为电力系统的安全稳定运行提供保障。

基于分布式智能监测装置的配电网低压电缆故障定位方法

配电网低压电缆的广泛分布是实现电力传输的重要通道,受环境、人为等因素的影响,电缆易发生绝缘破损、短路、断路等故障,使电力供应质量下降。为快速实现低压电缆故障定位、故障识别,本文提出一种基于分布式智能监测装置的低压电缆故障定位方法。首先,阐述了基于智能监测装置的分布式监测系统架构;其次,提出用于描述监测节点关联关系的矩阵分析方法,并对矩阵复杂度进行分析;然后,基于节点关系矩阵复杂度变化情况实现电缆的快速故障定位;最后,算例验证了针对电缆漏电流等问题也可实现电缆的故障定位,具有重要的工程应用价值。

基于改进BA-PNN的智能变电站二次设备故障定位方法

针对概率神经网络(PNN)在二次设备故障定位中训练规模较大、容易受到平滑因子干扰的问题,提出了一种基于改进蝙蝠算法优化概率神经网络(BA-PNN)的智能变电站二次设备故障定位方法。首先,在PNN的求和层中采用拉普拉斯分布代替高斯分布,并用BA算法来获得最优平滑因子,进而提出一种改进蝙蝠算法优化概率神经网络方法;其次,基于智能变电站中二次设备的特征分析,选择故障特征量并对其映射,建立了基于BAPNN的智能变电站二次设备故障定位模型;最后,以某智能变电站故障定位为例,对BA-PNN神经网络进行样本训练,实现对故障元件的精确定位。仿真表明,该方法缩小了神经网络的训练规模,提升了神经网络的计算性能,增强了故障定位的准确性。

基于深度学习的电力系统故障诊断与定位方法研究

电力系统的运行稳定性对国民经济建设有着重要意义。随着社会经济的持续发展,各行业生产对电力资源的需求越来越大,及时解决电力系统故障问题,保护电力系统稳定性已经成为电力企业发展中亟需解决的问题。及时发现并定位电力系统故障问题,有利于工作人员及时解决电力系统安全有隐患,保证输配电供电稳定性,打造高质量配电环境。随着智能化技术的不断升级,传统的人为检修方式逐渐被淘汰,深度学习作为人工智能领域的关键技术,将其应用在电力系统故障诊断和定位工作中,对快速定位并诊断电力协同故障、缺陷、隐患有着重要意义。基于此,提出了基于深度学习的电力系统故障诊断与定位方式,通过深度学习模拟人工对电力系统的故障定位与诊断方式,提高电力系统故障处理的效率,为持续推动智能电网建设提供参考。

铁路10kV供电系统中故障定位与快速恢复策略研究

本文探讨了铁路10kV供电系统中的故障定位与快速恢复策略。针对供电系统可能出现的故障,提出了一种基于先进技术的定位方法,该方法结合了智能传感技术、数据分析以及远程监控,能够高效准确地定位故障点。同时,在故障恢复方面,本文提出了一套快速恢复策略,包括备用电源切换、自动化设备调度等,以缩短恢复时间,降低对铁路运营的影响。研究结果强调,所提出的故障定位与快速恢复策略对于提升铁路供电系统的稳定性和可靠性具有显著效益。

智能定位方法在继电保护系统故障诊断中的应用

本文提出了一种基于智能定位技术的新型故障诊断方法。这种方法可以快速、准确地检测出继电保护系统中的故障,并且可以有效地提高系统的可靠性和安全性。

智能变电站继电保护系统的可靠性与故障定位研究

本文以IEC61850规约为基础,对智能变电站继电保护系统的可靠性与故障定位展开研究。首先,提出一种采用Markov模型对继电保护装置进行可靠性分析,然后使用GO法对继电保护系统进行实时可靠性分析的方法,实现了快速可靠性实时分析的能力。其次,提出了基于矩阵算法与BP神经网络的智能变电站继电保护系统故障定位模型,利用矩阵算法能够快速确定可疑故障范围,采用BP神经网络算法能进一步缩小故障范围,继而提高继电保护系统故障定位精度。

面向智能卫星的开放式综合电子系统技术研究

星载综合电子系统是卫星数据与信息交互的中枢系统,在卫星全寿命周期运行期间参与卫星的飞行控制、健康管理以及在轨应用。针对当前星载综合电子系统存在的软硬件资源紧耦合条件下故障难以隔离、体系架构不够开放以及支持智能化应用的能力不足等问题,文中提出一种面向智能卫星的星载开放式综合电子系统技术,可通过系统架构、菜单式模块选用以及分层管理技术实现面向任务、生产、用户以及空间开放的需求。其次,结合工程实践,从智能遥测遥控管理、智能星务管理、智能故障诊断以及软件在轨重构等方面实现卫星智能化。该技术已经成功应用于某超大型卫星平台系列卫星,并实现在轨稳定运行。

基于网络拓扑结构的智能故障定位系统设计与实现

故障管理是网络管理的一个重要组成部分。故障在网络运行中不可避免,一旦故障发生,会在网络中传播。智能故障定位是实现网络故障管理自动化的关键。文章介绍了一个基于网络拓扑结构的智能故障定位系统的设计与实现,主要包括总体功能设计、智能故障定位算法的设计与实现等。

基于多智能体的船舶综合电力系统故障恢复方法

提出基于多智能体(Agent)系统的船舶综合电力系统故障恢复智能决策新方法。该方法定义与船舶电网供电区域相对应的供电区域Agent模型,基于Agent抽象体系结构设计构成供电区域Agent的各职能Agent,并建立故障恢复智能决策多Agent系统,在此基础上,基于动态主从式多Agent协同策略实现船舶综合电力系统故障恢复。典型算例系统故障恢复离线测试结果以及实时仿真结果表明,该方法能够快速、有效地求解船舶综合电力系统故障恢复问题,具有较好的工程应用前景。

轨道交通综合监控系统中智能报警功能的实现

介绍了一种综合监控系统智能报警的实现方法。它主要是通过对报警信号进行分类处理,提取有用的故障报警信息,将短时间内连续发生、有内在关联的一组事件信息进行综合推理判断,产生1条新的更有意义的报警;同时利用专家知识库提供的事故处理方法可以实现事故的快速定位和处理。该方法可减轻值班员的负担,对提高工作效率、减少事故的危害性、提高系统安全运行有重要意义。

基于矩阵算法和BP神经网络的智能站二次系统故障定位方法

针对智能变电站二次系统故障分析及定位面临数据规模庞大、故障机理复杂等问题,提出一种矩阵算法和BP神经网络相结合的二次系统故障定位方法。首先,从信息物理系统视角出发,对智能变电站二次系统的交互逻辑进行梳理抽象,以逻辑节点为最小单元建立二次系统连通状态矩阵和逻辑节点描述模型。然后,在获取二次系统拓扑关联和交互信息后,建立二次系统状态解析式,利用矩阵算法快速确定可疑故障范围。在此基础上,将基于矩阵算法得到的故障定位结果进行编码作为BP神经网络的输入数据,利用BP神经网络优良的拟合能力提高故障定位精度。最后以具体故障事件为例,阐述了所提方法的故障定位过程。算例结果表明,较之结合诸如循环神经网络和卷积神经网络等方案,所提方法具有更高的故障定位准确率。

智能光伏发电系统故障识别和定位方法研究

对光伏发电系统状态的监测是电站科学运行维护的重要手段,及时准确识别和排除故障是光伏电站收益的保障。环境因素间歇性干扰与组件或逆变器的故障对发电的影响不易识别。为快速、准确地对故障进行识别和定位,保证系统正常工作,提出一种在对光伏发电系统综合发电效率分析的基础上引入地理位置相关性的概念,通过对光伏发电单元位置信息进行相关性分析给出相关因子,实时监测各发电单元综合发电效率,从而实现对智能光伏发电系统故障进行识别和定位的新方法。该故障识别和定位方法便于企业进行及时有效的运行维护,对提高企业收益有很大帮助,适合在光伏企业进行推广使用。

柴油机综合智能故障诊断系统

本文提出了将人工智能与人工神经网络合璧的思想,二者的集成将会高效地完成各种故障诊断;构造了这种综合智能系统的系统模型,并介绍了知识库中知识的基本表示方法,即层次分类树法。