配电网故障自动定位技术研究综述

根据已有的研究成果,对配电网故障自动定位技术研究涉及的主要内容,即故障选线、区段定位、故障测距进行了综述。故障选线是为了识别判断母线多条出线中的故障线路,其主要包括:基于外加注入信号的故障选线,基于故障稳态量、暂态量和综合式故障选线等。区段定位旨在迅速隔离故障并恢复非故障区域供电,主要研究包括:基于现场设备采集的故障实时信息、基于故障投诉电话等定位方法以及故障特征微弱时的故障识别判断。故障测距的目的是直接定位出故障位置,其主要包括:注入法故障测距、基于稳态量故障测距和基于暂态量故障测距。结合配电网故障自动定位技术及最新研究成果,对其发展方向进行了展望。

配电网消弧线圈接地系统单相接地故障定位 实验研究

针对配电网经消弧线圈接地系统单相接地故障定位困难的问题,该文分析了配电网经消弧线圈接地系统发生单相接地时零序电流特征量,提出了一种基于零序电流突变量和7次谐波选线技术的综合的配电网单相接地故障定位方法:在各线路出口及分支处安装馈线终端(FTU),独立测量零序电流突变量,并将FTU的单相接地定位结果与零序电流的7次谐波数据上送到配电网监控系统;配电网监控系统综合比较FTU的定位结果与各馈线零序电流的7次谐波数据,给出具体的故障定位流程和判据。实验结果证明该方法能正确、可靠地实现故障区段的定位。

基于集成神经网络的特高压直流输电线路初始电压行波小波变换模极大值比单端测距方法

针对现有故障测距方法存在对高阻故障不灵敏、二次行波波头难以捕捉的问题,提出一种基于集成神经网络的特高压直流输电线路初始电压行波小波变换模极大值比的单端测距方法。首先,推导出故障距离与初始电压行波的线模量和地模量的小波变换模极大值比之间的近似公式,公式表明两者之间具有非线性关系,且此关系与过渡电阻无关。然后,利用AdaBoost-Elman集成神经网络拟合两者之间的非线性关系,提取不同小波尺度下初始电压行波各模量分量的小波变换模极大值比作为集成神经网络输入量,将故障距离作为输出量,构建集成神经网络故障测距模型。将各小波尺度下的初始电压行波各模量分量的小波变换模极大值比输入训练完成的集成神经网络模型即可达到故障测距的目的。仿真结果表明,所提方法测距精度高,且不受过渡电阻影响。

电力传感器网络故障节点高效检测方法研究

电网健康状态易受天气、事故等多种因素影响,因而复杂场景下状态感知是保障电网正常运作的重要支撑技术。近年来,随着数据分析技术的进步以及电力传感器技术的发展,大数据分析技术在电网的健康状态监控中获得来越来越多的应用。因此,电力传感器的正常运行显得尤为重要,针对如何快速定位故障电力传感器,本文分别提出三种电力传感器网络故障检测方法并进行仿真试验。试验证明基于Kalman滤波重构误差的自适应贝叶斯群验快速算法能在小于电力传感器节点数的测试次数内有效地检测所有电力传感器,并找出出现故障的电力传感器节点,且在群验存在误判的情况下,依然能够准确定位故障节点,算法鲁棒性高。

高精度多层板内层导电线路自动测试研究

本文提出了一种在光板测试系统上,开发测试多层板内层导电线路的方法,并探讨了测试网络程序的形成技术和定位测试技术。

油色谱在线监测装置入网检验

油色谱在线监测装置在大型用油电力设备的状态监测和故障预警方面发挥着越来越重要的作用。通过对所有新入网油色谱在线监测装置开展到货验收工作,能够有效保障新安装油色谱在线监测装置的性能和质量。对此,从检验项目内容和依据、所用配油装置、检验工作模式以及检验结果和分析等方面进行了介绍,总结了检验过程的注意事项,同时也对油色谱在线监测装置入网检验后续工作进行了展望。

基于超声波检测技术的配网架空线路故障定位方法

传统红外检测技术可检测出故障导致的热信号,但容易受环境因素影响,无法对内部与存在障碍物时温度进行测量,不能准确实现配网架空线路故障定位。为此,提出一种基于超声波检测技术的配网架空线路故障定位方法。分析了超声波检测原理,通过超声波检测装置实现超声波检测技术,包含超声波传感器阵列、无线发射模块、无线接收模块、信号处理模块。通过多元统计分析对多维数据与多变量数据进行处理,将冗余数据与无效数据滤除。通过顺序定位完成初定位,把中心传感器安装在某个位置,把其它传感器安装在中心传感器的相邻位置,对不同测点进行超声波检测,确定故障大致位置。在此基础上,通过超声波时延定位方法把若干超声波传感器安装在配网架空线路各个不同位置接收信号。利用传感器对不同检测通道超声波局部放电信号进行采集,获取不同传感器时延,通过空间定位求解,获取局部放电故障位置坐标。经验证,所提方法故障定位准确,应用性强。