ITSM运维体系在丽江供电局的应用和探索

云南电网公司ITSM系统(IT运维管控平台)自2010年上线以来,在丽江供电局得到了应用和推广,实现了IT资产管理、监控管理、IT服务管理、安全管理等核心功能。ITSM是业界所公认的信息系统服务管理最佳实践,拥有成熟的理论体系和大量的成功案例,如何成功的引入ITSM,建设可控、高效的信息服务管理体系,是值得深入思考的问题。

丽江供电局市场营销党支部:为客户创造价值

每到节假日、黄金周,云南丽江古城的大街小巷都会有一群佩戴"党员服务队"袖标的人,开展客户走访、快速复电等工作,这已成为丽江"5A"景区一道亮丽的风景。他们是南方电网云南丽江供电局市场营销党支部的党员服务队。

县级供电单位电力需求预测方法

对丽江市宁蒗县的历史负荷增长趋势和负荷特性进行分析,对近期的用电量和用电负荷进行预测,并用人均电量法进行校核,检验预测的合理性.

构建以客户为中心的现代供电服务体系

研究供电企业在电力系统中的薄弱环节、制约因素及对策,建立以客户为中心的现代供电服务系统,并提出系统的总体目标、实现途径和策略。

C_(4)F_(7)N-CO_(2)混合气体多次放电后的绝缘性能劣化研究

C_(4)F_(7)N气体由于具有优良的绝缘性能,作为典型的SF_(6)替代气体受到本领域广泛关注。文中针对C_(4)F_(7)N-CO_(2)混合气体多次击穿放电后的性能劣化现象,在针板电极下开展了不同配比条件下C_(4)F_(7)N-CO_(2)混合气体的工频电压击穿试验,并利用气相色谱质谱联用仪来检测混合气体多次击穿放电后的分解物。通过研究发现:C_(4)F_(7)N-CO_(2)混合气体多次击穿电压会出现劣化现象,此外,随着C_(4)F_(7)N-CO_(2)混合气体击穿次数增多,分解产物六氟乙烷C_(2)F_(6)明显增多,其他几种杂质的含量相对较少,CF_(2)=CFCN、CF_(3)CHFCN、CF_(3)CH(CF_(3))CN的含量也随之增多,与之对应的,C_(4)F_(7)N含量有所降低。

一种基于电机电流的高压断路器与负荷开关弹簧操作机构故障诊断算法

为实现高压断路器与负荷开关的故障诊断,提高设备安全可靠性,有必要深入研究电机电流特性与高压断路器、负荷开关的弹簧操作机构状态之间的关系。由于传统BP神经网络存在易陷入局部最小点及网络收敛速度慢等缺陷,采用遗传算法对于BP神经网络进行优化可以提高判断准确率及诊断效率。诊断结果表明,GA-BP算法可以根据断路器、负荷开关电机电流数据快速准确判断设备所处的运行状态,且精确度高,对于工程实际具有广泛应用前景。

基于AUKF的可穿戴式设备用锂离子电池SOE在线估计方法

可穿戴式设备(wearable devices,WDs)体积小、工作时间长,在工业监测等领域应用越来越广泛。锂离子电池为WD上电子设备提供能量,其准确的能量状态(state of energy,SOE)在线估算对WDs的电源实时管理与延长设备寿命有重要影响。传统的基于模型的估算方法需要离线获取SOE与开路电压(open circuit voltage,OCV)的关系,实验时间长,不能适应实际工况变化,难以在线实施,本工作提出一种基于开路电压(opencircuit voltage,OCV)在线辨识的可穿戴式设备用锂离子电池SOE在线估算方法。首先基于锂离子电池的一阶RC模型,采用带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)在线辨识电池OCV等参数。分析了WDs运行负载变化特征,构建了WD运行工况和参数辨识工况,并开展锂离子电池实验。结合WDs工作负载特性,研究了开路电压和端电压的关系,在线获得OCV与SOE的关系曲线。采用无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法实现SOE的在线估计,与传统通过离线实验获得OCVSOE关系的方法进行了对比。研究结果表明,所提的SOE在线估算方法具有较好的精度,并在不同的SOE初始值时具有较好的鲁棒性。

基于深度学习的配网态势感知和故障预警系统的研究

深度学习算法可有效解决配网缺陷,对比其他算法,深度学习主要优势在于,该算法是以模拟人脑展开分析学习所形成的一种神经网络,通过模拟人脑解释和处理数据,具有较强信息拟合能力。该研究分析配网态势感知和故障预警问题,提出深度学习的配网故障检测和预警系统,有效解决预防性维修局限性问题,用户能随时查看设备参数信息与故障预警报告。该预警系统可为维修人员提供数据提示,有助于及时查看配网故障,大大提升了设备运行管理能力,缩短重要设备停机时间。

基于小波包分解多信息融合的配电网故障选线保护方法

为了解决配电网混合线路频发单相接地故障导致选线困难的问题,提出了一种新的保护方法。该方法通过db10小波包对配电网每条出线的零序电流进行第5层分解得到零序电流小波低频重构系数,运用Hausdorff距离算法将每条出线的低频重构系数进行计算得到不匹配度特征值;再结合小波包能量特点得到每条出线归一化后的综合小波能量特征值,将两种故障特征量作为输入量,结合随机森林算法具有数据融合和无需设定阀值的特性,建立配电网故障选线判别模型。通过将不同工况下得到的256组训练样本数据对模型进行训练获得判别模型的最优参数,再将剩余不同的48组测试数据进行模型验证,结果表明该方法在不同的故障条件下故障判别准确率高,具有较强的适用性。同时将所提出的方法与BP神经网络、ELM信息融合选线方法进行了对比,仿真结果表明,在加入信噪比为40 dB和20 dB的高斯白噪声的工况下,所提出的故障选线方法无论是分类准确率还是收敛时间都具有显著的优势。

基于短杆技术的高海拔10kV线路小档距带电作业法研究

10kV配电线路是供电系统的“经脉”,为确保供电和用电的质量,必须采取带电作业,做好不影响供电,做好线路维修工作,为其长期运行打下良好的基础。传统的作业有很多的难度、强度和潜在的危险,尤其是作业空间紧凑,所有的带电工器具都需要进行遮挡,还要注意防止由于接错相序而造成的人员伤亡事故。此外,开关、断路器等相间距离较短,难以进行局部屏蔽。其次,安装断路器的工作,是在拆卸绝缘跳线的时候,如果断路器的保护跳线,那么操作人员就等于是在负重情况下切断了引流线夹,是非常危险的,所以,这种带电工作并不适合大规模进行。本项目提出了在“传统旁路带电作业”的基础上,通过对带电作业工器具的技术改造,实现了“基于短杆技术的高海拔10kV线路小档距带电作业法”,该方法既能提高带电安全性,又能在保证安全的同时,拓宽了带电作业的适用范围。

拒绝服务攻击下主动配电网的分布式弹性协同控制

针对以交流微电网为主体的主动配电网系统,考虑在通信延迟和拒绝服务攻击双重影响下的频率恢复与功率分配问题。该文在二级控制的过程中提出了一种基于时变采样技术的通信恢复方法。该方法通过引入采样控制方法消除微电网间通信延迟的影响,并在此基础上设计了一种动态通信恢复机制,以确保系统在攻击影响下尽可能快地恢复通信。利用李雅普诺夫理论证明所设计的方法可以实现配电网频率恢复及功率分配的目标。仿真实验结果表明,在拒绝服务攻击影响下配电网的频率仍可恢复到50 Hz且满足功率分配指标。

主从型微电网并离网模式切换及其稳定控制

主从结构是微电网中常用的一种控制结构。在这种结构中,其中一台为主控逆变器,其余的为从逆变器。并网运行时,主控逆变器需要与电网同步;孤岛运行时,它为从逆变器提供电压参考。基于主从控制,此处研究了控制器状态跟随的微电网平滑切换控制方法;同时,提出了一种适用于微电网系统的新型锁相环,可确保微电网运行模式的平滑转化,减少切换时的暂态影响,增强了系统的稳定性。最后,实验结果验证了此处所提控制方法的有效性和可行性。

非侵入式智能安全用电监测终端设计

短路、漏电、电动自行车违规充电等易引发跳闸、火灾等安全事故,因此本文设计一种非侵入式智能安全用电监测终端。采用精密电阻分压和高精度零磁通电流传感器实现电压和电流模拟信号的测量,通过10kHz高频采样完整保留高次谐波特征。应用双核Cortex-A9高级精简指令集计算机(ARM)和Xilinx Artix7现场可编程门阵列(FPGA)作为信息处理单元,可同时处理6路高频采样信号。研究短路、漏电、电动自行车违规充电等异常用电特征,开发基于卷积神经网络模型的非侵入式异常用电识别软件。经测试,所设计的智能安全用电监测终端可准确识别上述典型异常用电事件。

一种不需陪停更换GIS气室专用工装研制的必要性与应用分析

GIS设备相对于常规设备结构紧凑,占地面积小,但对修现场环境要求高,现场检修难度大,特别是当GIS气室内部发生故障时,需要及时故障气室进行检修,且对于结构紧凑的GIS气室,检修维护难度相当大,需要大量人力物力,经济效率不高。本文结合丽江供电局220 kV凤鸣变220 kV母联2121隔离开关气室更换工作,阐述了一种不需陪停便可更换GIS气室专用工装研制的必要性与应用,为GIS气室更换提供一种新的解决方案。

基于时序数据特征的配网拓扑变换事件精准感知方法

为掌握配网拓扑变化情况,通过挖掘时序数据特征,提出了一种配网拓扑变换事件自动化精准感知方法。首先,明确配网对应的空间节点位置后,提取相邻节点,计算配网相邻节点时序数据特征相似度;然后,以计算结果为依据,提取配网时序数据特征;最后,利用自动识别技术识别配网的拓扑,并实现变化事件的精准感知。结果表明,该方法可使感知结果与实际拓扑变换事件保持一致,提高了配网拓扑变换事件的感知精准度。

个性化推荐系统研究方法综述

文章首先介绍了推荐系统的基本概念,其次详细探讨了包括基于内容的、基于协同过滤的(用户和物品)、基于矩阵分解以及基于深度学习来处理大数据的几种主要推荐算法。然后还讨论了推荐系统面临的主要挑战,如冷启动问题、数据稀疏性、多样性与新颖性,以及隐私和安全性;在评估推荐系统方面,介绍了各种评估指标。最后,总结推荐系统的未来趋势,如跨模态推荐、强化学习应用,以及社交网络数据的整合,这些趋势预示着未来的推荐系统将更加智能、多样化和高效。

基于用电信息采集系统的配网故障诊断技术

为实现配网故障智能化、精确化诊断,提高配电网精细化管理水平,本文基于用电信息采集系统,提出一套行之有效的配网故障诊断方法。首先,介绍用电信息采集系统相关概念。其次,从获取与存储配电网运行数据、基于物理逻辑辅助故障诊断、配置标准计算机辅助诊断图形、采集与判断配网故障信息等多个方面入手,完成对配网故障诊断方法实现。最后,以“10KV配网线路故障诊断”为案例,对该配网故障诊断方案应用效果进行检验。结果表明:该诊断方法为配网故障的快速诊断,提供了有效依据,同时,通过对配网用户功率、电压、电流等数据的实时监测,提高了配电网调度的自动化水平。

一种基于全局搜索的二值图像连通域标记方法

在进行基于图像数据的智能分析应用中需要对感兴趣目标区域进行提取,并对区域的各种属性特征进行描述后,才能进行与业务相关的分析和识别应用.通过二值图像连通域可以精确描述感兴趣区域的位置属性、轮廓属性、形状属性,故二值图像连通域提取在数字图像处理中具有非常重要的作用.本文提出一种基于全局搜索的二值图像连通域标记方法,该方法在原图上进行全局相邻前景点搜索,在图像的左上方向和右下方向之间进行往复搜索,在算法运行过程中只需进行一次图像的内存分配再无额外内存需求,降低了二值图像连通域标记算法的空间复杂度.实验表明本文提出的二值图像连通域标记算法能够稳定运行,处理速度可以达到125 fps.

基于深度学习的环保气体小泄漏检测技术

环保气体的泄漏检测一直是行业中一个具有挑战性的问题,文章利用深度学习来识别泄漏。为了收集泄漏的声学信号,建立了一个可调压力的气体管道系统来控制气体。将采集到的声学信号转换到频域进行预处理。与传统的两步检测技术(特征提取和分类)不同,建立了一个具有多个卷积层和池化层的基于CNN的模型。在该模型中卷积层和池化层旨在学习变换后的声学信号的表示,而最后一层中的Softmax层被开发以进一步识别来自前层的表示。实验证明了该模型在真实世界数据中的有效性。与传统的CNN模型相比,该模型耗时少、效率高。

一起ABB断路器液压机构频繁打压原因分析及处理

随着现代电力系统的发展,断路器在电力系统中发挥着关键的作用,用于开断和接通电路。其中,断路器的操作机构由电磁操作机构、弹簧操作机构发展到液压操作机构,由于液压机构具有功率大、操作平稳、一次储能可以操作几次等众多优点,被广泛应用于电力设备中,特别是高电压等级的断路器;但液压机构也因结构复杂,加工精度高,维护量大等因素,也给运行维护带来一定困难,由于液压机构通过液压油作为传输能量的媒介,在实际应用过程中,常常会发生断路器液压机构频繁打压的问题,给电力系统的正常运行和设备可靠性带来了一定的困扰。本文针对ABB断路器液压机构频繁打压引发断路器的故障问题,深入分析ABB断路器液压机构频繁打压的原因,并采取相应的处理措施,对于确保ABB断路器的可靠性和电力系统的正常运行至关重要。本文旨在对ABB断路器液压机构频繁打压的原因进行分析,并提出相应的处理方法。