基于人工智能的变电站设备状态监测与故障诊断技术研究

文章介绍了一种基于人工智能的变电站设备状态监测与故障诊断技术。利用机器学习和深度学习算法,如支持向量机(SVM)、残差卷积神经网络(ResNet)和长短时记忆网络(LSTM),解决变电站设备监测中的实时性和准确性问题。通过实验验证,展示了这些算法在提高故障检测准确性和实时监测能力上的优势。展示了人工智能技术在电力系统中的应用潜力,为变电站的智能化监测与维护提供了理论与实践基础。

基于生成对抗网络的变电站一次设备运行故障检测研究

变电站一次设备对于电力系统的稳定运行具有决定性的作用。为了提高故障检测的实时性和准确性,集中探讨了生成对抗网络(GAN)在变电站一次设备故障检测中的应用,并提出了一种结合无线传感器网络(WSN)的智能检测系统。该系统利用GAN获取正常模式的鉴别器,进而实现故障检测。同时,通过与WSN的结合,优化了数据采集过程,确保了数据的高效传输和处理。所提系统的实施提高了故障检测的效率和准确度,为电力系统的可靠性和安全性提供了坚实的技术支持。

光伏电站电能质量评估中闪变分析和计算

针对光伏电站电能质量评估过程闪变评估缺乏通用性标准的问题,通过对现有光伏电能质量评估方法的梳理和分析,给出了查表和公式计算两种不同的闪变计算方法,分别计算了某光伏电站的闪变值,对比两种计算结果的差异,查表法与实际更为接近,公式计算法的结果偏小、过于理想。推荐光伏电能质量评估使用查表法,为光伏电站的电能质量闪变评估提供了依据。

基于最小二乘法和有源滤波器投切的高压侧谐波阻抗估计

谐波阻抗的估计对于电力系统谐波评估、分析和计算有着重要意义。但在目前的高压电力系统中,高压侧一般使用电容式电压互感器测量谐波电压,谐波电压出现了严重失真现象,导致高压侧谐波电压阻抗无法准确计算。首先对包含变压器模型的配网谐波估计模型进行建模;然后以低压侧有源滤波器投切为边界条件,研究有源滤波器投切对低压侧谐波电压和谐波电流影响;最后应用最小二乘法推导了低压侧谐波阻抗计算公式。算例表明,与其他方法相比,该方法不考虑谐波量相位信息,计算方式更简单,能较好地估计高压侧系统的谐波阻抗。

复杂地形条件下输电线路巡检方式探析

分析、总结本辖区110 kV马油线和220 kV山淖线的日常巡检工作,提出了几点应对措施:采用状态巡视、检修生产模式,应用线路在线监测系统和直升机(无人机)巡视,借助用外委专业化检修队伍,建立输电保线站等。