电网的智能监测与故障诊断

随着电网的不断发展,确保电力系统的稳定运行成为至关重要的任务。文章探讨了电网智能监测与故障诊断技术的应用,突出其在提高电网运行可靠性方面的关键作用。研究方法主要包括数据采集、处理分析以及故障检测方法的应用。通过先进的数据采集方式和工具,强调数据的实时性和全面性,电网智能监测系统能够更好地适应复杂多变的电力系统环境,为电网的安全稳定运行提供有力的支持。

基于数据挖掘的分布式电网故障检测与分类策略

分布式能源入网规模的日益增大对传统过流继电器的故障检测及分类产生了重大影响。通过新兴的图学习技术构建了能有效检测分布式电网故障的时空递归图神经网络模型。该神经网络结构可以通过检测母线电压单元数据来提取时空特征,并根据数据的时空特征进行故障事件检测、故障类型分类、故障相位识别及故障定位。在IEEE 123节点系统上进行仿真模拟。结果表明,所提的基于电压测量的故障诊断策略与已有的传统方案相比具有较高的精度。所提策略仅需要提取电压信号而非电流信号,不受继电器安装数量的限制,因此所提策略更具有实操性与通用性。

基于智能技术的电网故障诊断与处理策略分析

阐述智能技术在电网故障诊断中的应用,包括数据采集建模、特征提取分析和故障预测预警。基于状态评估技术、自主控制与优化技术、协同故障隔离技术,探讨智能驱动的新型故障处理策略。

基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法

为了提高电网故障诊断效果,提出基于SCADA告警数据的电网故障类型判断方法。构建引入动量项、自适应学习率的改进小波神经网络故障识别模型,采用提升小波对元器件两端线路数正序信号进行分裂、预估、调整等过程分解,获取不同尺度正序信号输入神经网络,输出结果即为细化的电网故障类型。实验结果表明,分解尺度为3时,故障录波信号均方误差最小,小波神经网络性能更稳定。该方法根据相间两相电流突变量情况判断故障类型及故障相,可精准判断电网故障类型及故障原因。

基于深度神经网络的数字电网边缘侧数据迁移

为了避免数字电网出现数据样本过量累积问题,设计基于深度神经网络的数字电网边缘侧数据迁移方法。按照深度神经网络构建原则,确定样本容错系数取值标准,根据电网边缘侧数据的传输流量求解资源分配权限,完成电网边缘侧数据整合。设置FIFO调度器闭环,计算HBase迁移参量的具体数值,对整合完成后的电网边缘侧数据进行迁移处理,完成数字电网边缘侧数据迁移方法设计。实验结果表明,在深度神经网络模型作用下,电网边缘侧数据迁移时长平均缩短幅度超过7.0 s,该方法能够很好地解决数字电网边缘侧信息样本过量累积的问题,实际应用效果好。

电网运行风险可视化监视方法研究

针对电网运行状态监视问题,研究设计了一种新型的电网运行风险可视化监视方法。首先,设计了通过采集电网中电力设备运行数据来监视电网运行状态的新型设备,并在常规采样电路中加入了采样保持电路和稳压电路,以实现全天候电网运行监视的目的;其次,通过数据融合方式识别电网的运行状态,基于归一法和小波分析法处理庞大的电网运行数据,并利用数据网络的概率密度函数判别电网是否发生故障;最后,对运行数据进行递归处理使数据可视化。试验表明该方法不仅具有很强的故障识别能力,其故障定位误差也控制在5%左右。

电网调度控制系统数据库间同步故障分析及对策

电网调度控制系统是保障电网安全稳定运行的重要系统,而数据库间同步故障可能会导致数据不一致和系统运行异常,给电网调度带来严重的风险。从数据库间同步故障的原因分析、预防措施和解决对策3个方面展开研究,分析数据库间同步故障的原因,并采取相应的对策,保障电网调度的正常运行,确保电网调度控制系统的可靠性和稳定性。

机理-数据融合驱动的互联变流系统故障诊断方法

三电平中点钳位型互联变流器,因其大容量、高电能质量等优势,已逐渐成为交直流混联配电网系统的主流能量变换装备。但其长期工作于大功率、时变负载、有限散热等恶劣工况,功率器件开路故障率高。同时,现有故障诊断方法多为单一机理或数据依赖,无法克服系统模型结构复杂、运行工况多变的难题,诊断准确性与快速性较差。为此,提出了一种机理-数据融合驱动的互联变流系统故障诊断方法。首先,基于三电平变流系统的机理模型,结合神经网络观测器,构建机理-数据融合模型以提高故障诊断精度。随后,分析了电流残差量在不同器件开路故障后的变化轨迹,总结出电流残差故障特征表进行开路故障诊断。最后,实验与硬件在环测试结果验证了所提方法的有效性。

基于数据驱动的智能电网故障预测与精确定位技术研究

为保证智能电网安全高效运行,研究其故障预测及定位技术极为关键。文章应用大数据驱动的图分析方法,通过构建数字孪生电网实现对故障过程的主动捕捉和智能调度。分析了智能电网调度控制系统故障定位技术面临的挑战,提出数据驱动图模型实现故障的智能化定位,阐述定位原理和关键技术。通过具体案例分析,结果表明,数据驱动图模型技术可大幅推动电网对故障过程的主动洞察和智能化处理。

基于大数据分析的智能配电网异常检测与故障诊断技术

随着智能电网技术的发展,大数据分析在配电网异常检测与故障诊断中发挥着重要作用。文章基于大数据分析技术,以提高配电网安全性和稳定性为宗旨,提出智能配电网异常检测与故障诊断技术。配电网运行状态的实时监控与分析,是通过数据采集与预处理,结合异常检测算法和故障诊断模型实现的。实验结果显示,该技术可以有效检测配电网络中的异常情况,并准确诊断故障,为配电运行维护提供重要支撑。

基于大数据技术的电网自动化主站通信故障检测系统

在电网自动化领域,主站的通信系统是核心组件之一,负责传输控制命令和收集监测数据。随着大数据技术的发展,其在电网通信故障检测中的应用成为提高系统稳定性和效率的关键。大数据技术能够处理和分析大规模数据集,为识别模式和预测故障提供帮助,并实时监控电网状态。电网自动化主站的通信架构通常包括多层次的数据传输和处理机制,涉及广泛的网络设备和软件系统。文章详细探讨基于大数据技术的电网自动化主站通信故障检测系统的设计与实现,包括数据采集、故障预测、实时分析及系统评估的方法,并通过应用测试验证系统的有效性。

一种考虑多层信息融合的电网故障诊断辅助决策方法

分析了目前电网故障诊断的研究进展和问题,将信息融合思想引入到故障诊断辅助决策过程中,通过将信息融合中的数据、特征、决策概念对应于电网故障诊断中的具体对象,构建了基于多层信息融合的电网故障诊断辅助决策架构。将概率Petri网的故障诊断方法和WAMS数据故障匹配方法结合用于辅助决策中的特征层融合,并通过案例实践了多层信息融合电网故障诊断辅助决策的应用,解决了电网故障诊断中的一些信息不完备的问题,为未来智能电网的各种高级应用研究提供一种思路。

基于网格平台的电网故障诊断架构

故障诊断是未来智能电网可自愈的前提条件。为了进一步提高电网故障诊断系统的效率及准确性,文中提出了一种以数据网格为支撑、分布式系统为主体的新型电网故障诊断架构。数据网格可以提高故障诊断系统数据采集的实时性和可靠性,而分布式系统提供的分布式计算技术能够极大地提高诊断程序的运行速度。两者的结合能够使这种新型的诊断系统在诊断速度及准确性上优于传统的客户/服务器(C/S)结构。最后,通过案例证明了新系统的可行性。

电网故障诊断的研究综述与前景展望

对电网故障诊断这一研究领域进行了框架性的综述,分析了其数据来源及特性、数据预处理的方式与重要性,评述了各类故障诊断方法的诊断机理、特点与不足,以及近几年针对不足的改进成果与未来的研究方向,并针对工程实际问题概述了在线诊断系统架构模式的设计。最后,探讨了调控大数据背景下电网故障诊断所面临的问题,并深入分析了在此新形势下电网故障诊断的发展方向。

一种基于安全的网格数据副本策略模型

数据网格中数据副本的存在是为了获得对数据的更好的访问性能,同时也是为解决容错问题而采用的一种冗余技术,但系统复杂程度的增加会带来一系列不可预测的安全隐患。安全与容错是既相互统一,又相互矛盾的关系,应将它们综合起来加以研究。为此将数据副本机制与信息安全结合起来,提出一种决定数据资源副本数量的数学模型。该模型综合考虑服务提供者一方经济利益和声誉度,在合理的假设下对一个两目标的优化问题作了简化处理,通过数值计算和分析确定了数据副本数量的最佳限额。

主动配电网故障时刻和故障区域的同步数据统计特性识别方法

针对主动配电网故障时刻确定和故障区域识别问题,将数据统计理论应用于同步数据的故障特征提取上,提出了一种使用同步数据统计特性进行主动配电网故障区域和故障时刻判别的方法。该方法首先使用微相量测量单元的量测数据构建历史数据集和在线数据集,然后通过求解在线数据相对历史数据的最大方差偏离方向来实现对系统运行状态的评价。为求解方向问题,文中将最大方差偏离方向问题转化为广义特征值求解问题,并建立基于协方差矩阵最大奇异值的比率的评价指标,最后根据综合评价指标确定故障发生时刻和故障区域。通过改进的IEEE 34母线系统对方法的有效性和准确性进行验证,结果表明所提时间确定和故障区域定位方法具有自适应性且是准确可靠的。

基于逆波兰算法实现的电力录波数据分析公式编辑器

本文首先对继电保护技术在日益壮大与复杂的电网安全运行中重要性进行分析,指出了电力录波波形重现技术在电网安全运行中的重要性,继而基于逆波兰算法实现了一种电力录波数据分析公式编辑器。随后基于公式编辑器的设计思路进行分步解析予以实现,同时将该公式编辑器应用于实践。

聚类分析的数据挖掘方法及其在机械传动故障诊断中的应用

采用网格化处理的思想,通过对基于密度的聚类分析方法进行改进,提出了一种新的聚类算法.这种算法通过对齿轮传动系统的故障信号进行测试、对故障类型进行了判定,对不同转速下齿轮传动振动信号进行谱熵计算、并采用网格划分方法将其表示在二维和三维空间分布平面内,可以较好地将正常、裂纹、磨损等类型的故障进行聚类和识别,并通过试验验证表明能够对不同工作状态的齿轮传动信号进行可靠的聚类与区分,聚类率为96%以上.说明该方法对齿轮故障进行区分与诊断是切实可行和有效的.

重力数据处理中几种断裂构造识别方法的组合应用

为了提高使用重力数据推断断裂构造的有效性,先以“田”字形小子域滤波法突出重力梯级带异常,再分别联合水平总梯度模、解析信号振幅及水平方向导数进行二次处理.通过理论模型试验,比较单方法及不同组合方法的处理效果,并将组合方法应用到金羊盆地实测重力数据的处理中,推断研究区的断裂构造格架.与地震剖面划分的断裂进行比对,证明了利用组合方法划分断裂构造的有效性.研究结果表明,已有断裂构造识别方法的组合应用能够更清晰地刻画地质体的边界,在应用重力数据推断断裂构造方面具有非常好的实用性.

基于采集与分析过程的电网故障信息系统界面设计

界面设计是应用系统体现其实用性的最重要、最有变化活力的部分。对于电网故障信息系统这种以信息采集、收集过程中进行信息分析为特征的系统界面设计,关键在于总结归纳其采集过程中信息的可获取性、关联使用、推理、联想的过程描述,并划分信息断面,以数据库关联、信息检索、图形、报告、嵌入式高级应用等方式进行综合集成。基于Java的Web服务,客户端可以很方便地实现界面集成,链接、嵌入或远程调用第三方的网页以展示其成果,因此界面设计宜采用网页技术。