数字化技术在输变电设备状态评估中的应用专题特约主编寄语

当前,数字化技术已成为推动电力系统等国民经济各行各业优质发展的新动力。将数字化技术应用于输变电设备状态评估中,可有效提升输变电设备状态评估的准确性、时效性和智能化水平,对保障电力系统运行安全,推动我国能源转型升级,促进“双碳”战略目标顺利实现具有重要意义。为了集中反映我国电力科研人员和学者在“数字化技术在输变电设备状态评估中的应用”领域的最新研究成果,在《电工技术学报》编辑和特约编委的共同努力与支持下,本次专题应运而生。

基于数据融合并行特征提取的调峰电源设备状态评估方法

调峰电源设备状态评估有利于电力系统安全稳定运行。系统监测数据本质为一系列指标量的时间序列,评价系统状态时需综合考虑不同指标量间的耦合关系,且实时监测系统对模型的处理速度也有所要求。对此,提出了一种基于数据融合并行特征提取的调峰电源设备状态评估方法。并行提取时间序列统计特征,基于多重假设检验选择重要特征,再利用所设计的分层图卷积网络实现信息整合。试验表明,对比现有模型,该方法的识别准确率大幅提高,运行时间缩短,可迁移性提升。

数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用现状与发展展望

对输变电设备的运行状态进行评估是保证电力系统安全稳定运行的重要手段。传统输变电设备状态评估存在状态感知不全面、数据质量低、评估模型构建困难等瓶颈问题。数字孪生技术打通了实体—感知—建模—应用的全链路流程,基于新型传感技术实现对输变电设备状态的全面感知,根据输变电设备的运行特征实现传感装置评估、数据深度治理,依靠大数据分析、数据挖掘等构建输变电设备数字孪生体,实现输变电设备的状态差异化评价、故障精准诊断和状态准确预测。数字孪生技术与状态评估技术的深度融合将推动输变电设备的运维管理迈向智慧时代。为此对数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用进行了分析,阐述了包括状态感知、数据治理、模型构建和应用在内的数字孪生技术的具体应用,总结探讨了数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用现状,并对其未来的发展趋势进行了展望。

电力物联网技术在输变电设备状态评估中的应用现状与发展展望

输变电设备的安全运行对于保证电网稳定、提高电能质量具有重要意义。传统输变电设备状态评估存在状态感知不全面、感知参量彼此割裂严重、数据传输质量不高、评估模型准确度较低等问题。电力物联网构建了多维感知-高效上送-融合处理-智能应用的技术架构,为输变电设备状态的可靠评估提供了全链路解决思路。围绕电力物联网技术在输变电设备状态评估中的应用现状,阐述了包括数据全面感知的感知层、数据可靠传输的网络层、数据高效挖掘的平台层和数据赋能增速的应用层在内的相关研究进展,分析探讨了电力物联网技术在各环节的应用现状及面临的问题。最后,对电力物联网技术在输变电设备状态评估中面临的挑战进行了总结,并展望了未来的发展趋势。

大数据挖掘分析在电力设备状态评估中的应用

为提高电力设备状态评估的准确性和效率,提出了将大数据挖掘分析应用于电力设备状态评估的思路和方法。介绍了大数据挖掘分析的架构,将电力设备状态的多维度数据解析为静态、动态、准动态和外部参数四大类,分析了数据关联规则、关联度和权重,最后给出了大数据挖掘分析技术的应用前景。

考虑劣化因素的HMM在设备状态评估中的应用

针对传统的基于隐马尔科夫模型(HMM)的设备评估模型大多假定设备状态间的转移概率不变,忽略了实际运行中设备状态间转移概率会随使用时间的增加而变化的问题,提出一类考虑劣化因素的HMM,通过设计劣化因子来克服传统HMM的不足,并开发了一个双重的期望值最大算法来估算劣化因子和状态初始转移概率矩阵,从而对设备状态进行评估。最后,通过算例验证了模型的可行性和有效性。

融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法

针对机场自助行李托运设备运行状态评估存在数据利用率低和预测精度不高的问题,提出一种融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法;首先基于事件型数据构建多风险因素影响下的设备状态突变模型,又基于关键子系统的状态型数据构建设备状态渐变模型,提出了复合退化指标并基于维纳过程建立设备性能退化模型,得到设备整体的健康状态值并提出相应维修决策;利用商用模块化航空推进系统仿真数据集和自助行李托运设备运行监测数据对所提方法进行实验验证,结果表明融合Cox回归与维纳过程的设备状态评估方法提高了设备数据利用率和预测精度。

大数据在输变电设备状态评估中的研究

电网的高速发展带来海量数据的存储和分析问题,传统的数据管理和分析工具不再适用。本文主要对大数据分析的相关技术在输变电设备状态评估中的应用进行了研究。本文首先分析了大数据以及数据挖掘技术的优点和应用,并介绍了输变电设备状态评估技术的相关内容,随后讨论了大数据和数据挖掘技术在输变电设备状态评估中的应用,并利用分布式存储、时间序列分析、频繁项挖掘以及专家系统等数据挖掘技术在输变电设备评估进行研究,以此提高电网管理的效率和运营的安全性。

面向设备状态评估的大数据底层平台设计（英文）

电力大数据环境形成已经是业内共识。Hadoop作为大数据处理工具事实上的标准,是构建可行的设备状态评估大数据平台的基础技术。面向输变电设备状态评估的大数据平台与其他平台最大的不同是,其具体应用是多样的、变化的、后续不断增加的。这对任何平台都是极大的挑战。分析输变电设备状态评估应用特征,提出基于Hadoop的大数据底层平台体系架构,并分别针对不同响应时间的业务处理特征提出解决方案,以有效解决一个平台适配多种业务应用特征的难题。

配网设备状态评估验证系统的研制

文中以在线监测技术为基础,开发了一套配网设备状态评估验证系统。该系统具有数据采集和算法评估两大模块,并重点介绍了配网设备在线监测系统的搭建和设备状态评估方法。

大数据挖掘分析在电力设备状态评估中的应用

互联网的冲击已经遍布各行各业,大数据作为与互联网相辅相成的新兴技术手段,能从海量数据中快速提取最具价值的信息,从而更好地为民服务。大数据挖掘分析在电力设备状态评估中的应用,能进一步提升评估结果的可靠性和精确性,文章就此展开了论述。

港口大型设备状态评估及管理信息系统的设计

随着城市化进程的不断加快,我国外贸经济得到来了进一步的发展,但是传统港口大型设备状态评估体系相比于发达国家而言较为落后,缺乏系统性且设备基础管理方面极为薄弱,无法实现设备状态的科学评估和管理,很大程度上阻碍了我国港口大型设备状态评估体系的现代化发展。在此背景下,文章主要就港口大型设备状态评估及管理信息系统的设计进行了系统的研究和分析,希望能够为相关课题研究提供一定的参考依据,从而真正意义上提高我国港口大型设备运行效率和使用寿命。

通信设备运行状态评估及辅助检修平台设计与实现

电力通信网络是电力市场运营商业化的保障和电力系统现代化管理的重要前提,也是非电产业经营多样化的基础。电力企业信息通信融合处于初级阶段,从形式上的融合到实质融合需要过程,采取先进的管理和技术手段促进融合,促进管理提升,进而强化设备运维水平和可靠运行十分必要。文章重点结合通信设备运行状态评估技术研究及相应信息平台的构建等实际工作,阐述了新形势下的通信设备运维工作有益探索。

白车身焊接生产线设备健康状态评估研究

针对白车身焊接生产线设备特点,考虑到设备突发大故障具有概率低及危害大的特点,在设备健康状态中引入突发大故障状态,构建了设备健康状态评估模型,利用隐马尔科夫模型评估设备健康状态,并利用焊接设备的滚珠丝杠数据进行了健康状态评估模型的实例验证,证明了方法的有效性。

电力系统通信设备状态评价方法

多样化的电力系统通信设备构建双向传输的数据网络,为电网高效可靠运行提供通信保障。本文结合云南电网电力通信设备运行检修工况,提出一种通信设备状态评估方法。该方法对通信设备的设备运行因素、环境因素和辅助因素三方面进行评分,根据综合得分评估该设备的风险等级。该方法简单可行,可为电力系统通信设备的运维、检修、更换提供参考依据。

旧油船上可再利用设备的评估方法

在旧油船改造FPSO项目的投标阶段,为了设计有市场竞争力的设备改造方案,建立了旧油船上可再利用设备的状态评估方法。此设备状态评估方法是在研究国外油船改造FPSO工程案例基础上,先分析出油船上可再利用设备的清单,再基于船级社的规范和FPSO的设计功能需求,确定了油船上设备的检查与测试项目及各项目的权重占比,最后对油船上可再利用设备的状态进行定量评估,从而确定经济效益最佳的油船上设备的改造方案。

基于遗传算法的输变电设备数据补全

在数字孪生技术的发展下,我国电网行业也在由原来的物理电网逐步向数字电网发展。输变电设备作为电网中的电能输送和传输的枢纽设备,其运行的可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。因此,及时掌握输变电设备当前的运行状态以及未来一段时间的运行趋势,实现对设备运行状态的准确评估,对于保证设备安全可靠运行具有重要意义。然而,在目前的实际应用过程中,受限于传感装置稳定性差、现场运行环境恶劣、电磁环境复杂等原因,输变电设备的状态量数据会出现数据缺失造成获得的数据质量较差,这会直接影响设备状态评估模型的准确性。提出一种基于遗传算法的输变电设备缺失数据补全方法,首先对变换域随机赋值,然后通过实现稀疏域中系数向量最小化达到缺失点恢复的效果。实验证明,该算法能够准确地恢复缺失数据。

基于设备风险指数的维修策略制定及应用

设备维修策略在设备管理中具有十分重要意义。介绍了通过设备关键指数和状态指数两方面对设备风险指数进行量化评价的具体实施步骤,同时阐述了根据设备风险指数制定维修策略的方法。通过实例分析证明,基于设备风险指数的维修策略制定方法可以提高设备的有效生产率。

基于设备故障假设和分层流模型的电网智能报警方法研究

电网非正常运行情况下在短时间内会产生大量的报警信息,快速、准确、全面地对这些信息进行处理对调度员辅助决策具有重要意义。设备故障是引起电网扰动或故障的根本原因,基于此,提出一种新的智能报警方法。首先对设备进行状态评估,通过计算历史运行风险、评价健康状态,获取合理排序的假设故障设备集合。然后,建立电网的MFM模型,用该模型进行假设验证,通过比较相似度得到判断结果。最后通过IEEE标准9节点系统的仿真模拟,初步验证了该方法的准确性和时效性,为工程中的实际应用提供了良好借鉴。

基于云边协同的集控式继电保护设备智能运维方法

针对传统运维方式盲目低效,以及二次设备快速增长的运维需求与运检人员短缺之间的矛盾日益突出的问题,文章设计了一种基于云边协同的集控式继电保护设备智能运维实现方法。利用数据挖掘技术从海量录波数据中提炼案例样本形成知识库,采用了案例推理技术对筛选的异常案例提供原因分析和处理预案,建立了二次设备状态评估模型和评分等级,从定量和定性2个角度进行设备状态评估,定向发布评估结果供运检人员有计划有准备地进行设备维护。实践结果表明,该方法在设备态势感知和常态化集中管理方面有良好的应用效果,可实现智能运维的目标。所提方法具有实用性和推广性,在降低当前设备检修工作量的同时,为未来设备选型提供经验总结和大数据支持。