变电站高压设备无人机巡检安全距离确定方法研究

多旋翼无人机凭借其移动灵活、机身精巧等优点在变电站巡检中具有很大优势和应用前景。为解决变电站无人机巡检的安全距离确定问题,本文选用典型机型经纬M300 RTK和御2行业进阶版为研究对象,开展了无人机的测控性能安全距离试验和放电观测试验,对无人机在工频电场和磁场环境下测控性能进行耐受测试,通过电场和磁场仿真,得到了无人机的工频电场和磁场耐受上限,对无人机放电过程、电晕放电干扰进行分析,结合试验和仿真数据提出无人机作业安全距离的判据和确定方法,可为变电站无人机巡检距离控制和路径规划提供参考。

特高压换流阀冷却系统中冷却介质与气体平衡研究

特高压换流阀内冷水系统为密闭式循环系统,采用纯水作为冷却介质,运行过程中始终在管道内循环。采用氮气稳压系统维持阀水冷系统压力稳定,并设计有排气通道保持内水冷水气平衡。以某特高压换流站为例,针对内冷水膨胀罐液位出现的持续升高异常现象,深入分析特高压换流阀冷却系统中冷却介质与气体平衡状态,发现异常原因为内冷水系统排气受阻、水气平衡状态被破坏。通过研究阀水冷系统中的水气平衡机理,为特高压换流站运维检修人员提供参考。

基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别

为对配电组件缺陷进行精确快速的定位和识别,提出一种基于改进YOLOv5-LITE轻量级的配电组件缺陷识别方法。为使模型便于部署至移动设备终端,该方法使用ShuffleNetV2作为骨干网提取特征构建YOLOv5-LITE轻量级神经网络模型,并摘除ShuffleNetV2的1024卷积和5×5池化,采用全局平均池化操作替代,降低网络参数量,提升模型检测速度;通过引入有利于细粒度目标检测的152×152特征层,实现了对大、中、小尺度的缺陷检测;在PANet架构中采用深度可分离卷积代替下采样使得网络更加轻量化。实验结果表明:该方法能够识别电缆脱离垫片、电缆与绝缘子脱落、无环绝缘子3种缺陷,其检测精度分别达到92%、95%、95%,网络参数量约为YOLOv5的1/4,检测速度达到2 ms/张。所提出的方法具有实时性、准确率高、轻量化等特点。

电网变电运维问题及技术检修探索

本文通过分析变电运维过程中的具体问题以及经常使用到的技术,从多方面出发,探讨电网变电运维优化的策略,能够让电网变电运维质量达到更为理想的状态,满足社会发展的需求。

一种智慧变电站用铝合金管母线智能焊接平台的设计与研究

为了降低变电站焊接管母线作业的安全风险和成本,设计了一种集智能控制技术、多传感器信息融合技术、机器视觉、图像处理及人机接口技术、可编程技术于一体的管母线智能焊接平台。阐述了管母线智能焊接平台的设计原理和主要结构模块,设计并实现了装置的基本功能。设计的智能焊接平台可解决管母线焊接制作中的管母线机械起重搬运、自动平衡、对中就位焊接等问题,提升变电站施工效率和焊接质量,同时节约施工成本,降低现场作业的安全风险。

基于磁场检测的干式空心电抗器匝间短路故障诊断方法

匝间短路故障是干式空心电抗器最常见的故障,严重时会引起电抗器绝缘损坏、起火,甚至烧毁。及早诊断电抗器匝间短路故障,发出有效预警对电力系统安全运行具有重要意义。该文提出一种基于磁场检测的干式空心电抗器匝间短路故障诊断方法:独立于电抗器本体,上下安装与电抗器绕组同轴的检测线圈,通过检测线圈感应电压的变化,采用基于数理统计的准确识别匝间短路过程的3σ判据模型和算法,判断电抗器匝间短路故障并进行预警和报警。基于有限元数值计算软件,以一台型号为BKGKL-20000-35干式空心电抗器为研究对象,仿真分析了电抗器在不同位置发生匝间短路故障时检测线圈的感应电压变化规律,验证所提出方法的有效性。最后通过对试制样机的现场试验,验证了该方法实用可靠,可推广应用于实际电力系统中。

声纹信号-图形差分场增强和多头自注意力机制的变压器工作状态辨识方法

为提升电力变压器工作状态的智能监测水平,提出声纹信号-图形差分场增强和多头自注意力机制的变压器工作状态辨识方法。基于图形差分场技术将声纹信号映射为二维图像,再借助多头注意力机制的视觉转换器实现图像信息的深层挖掘与状态辨识,采用梯度加权类激活映射实现分类结果的可解释性分析。搭建了包含变压器4种典型工作状态下的实验模拟测试系统平台,实验结果表明:所提方法不仅能够有效表征变压器声纹信号的状态特征,且分类辨识精度相较于“时频图+引入多头注意力机制的变换网络”与“图形差分场+引入残差模块的卷积神经网络”的常规方法有显著提升,提升约6%,同时也具备较好的鲁棒性,可为电气设备的故障检测研究提供一定参考。

基于相位差变化的干式空心电抗器匝间短路故障监测研究

干式空心电抗器是电力系统的重要设备之一,其失效破坏形式主要表现为匝间短路,在电抗器匝间短路故障早期,发出有效预警具有重要意义。干式空心电抗器在健康运行时,电压电流相位差为固定值,匝间短路后相位差随之变化,基于此提出一种相位差变化特性的匝间短路在线监测方法。建立匝间短路场-路耦合模型,根据仿真结果整定匝间短路的相位差变化阈值;采用SOGI-PLL结合apFFT算法实时监测相位差的变化特性;搭建匝间短路在线监测系统,并对其性能进行了测试。结果表明:在线监测系统既能灵敏地发现匝间短路,又能精确地测量相位差,满足了灵敏性和可靠性的要求。研究工作验证了基于电压电流相位差变化的匝间短路监测方法的可行性,并为其实现方法提供了参考。

基于磁阻效应的干式空心电抗器匝间短路磁场检测研究

针对干式空心电抗器匝间短路故障所产生的磁场变化,本文通过理论研究、建模仿真与样机试验相结合的方式,研究基于磁阻效应的干式空心电抗器匝间短路磁场检测方案。仿真过程中建立了电抗器匝间短路的有限元模型,完成了不同位置处以及不同故障程度的磁场变化量的计算。基于仿真结果,确定了磁场的测量位置,并应用磁阻效应传感器开展了电抗器匝间短路磁场测量试验。试验结果表明:由于测量过程中不与电抗器接触,磁阻效应传感器应用时并不影响电抗器的正常运行;其次,磁阻效应传感器能够有效反映出电抗器故障时磁场的变化情况,验证了磁阻效应传感器测量干式空心电抗器匝间短路磁场的可行性。

基于知识图谱的变电站智能故障诊断研究

本文针对传统方法在变电站复杂关系和场景下故障诊断存在的不足,提出了一种基于知识图谱的变电站设备智能故障诊断方法,该方法建立了故障数据治理、领域词典构建、知识图谱构建、分布式向量表示和故障关系推理五个阶段构成的故障诊断框架。方法从变电站告警信息中提取知识构建故障诊断知识三元组,面向故障诊断问题设计评价函数对三元组的实体和关系进行分布式向量表示,以知识图谱关系推理的方式来实现故障诊断。通过在领域数据集上对方法进行试验,成功验证了方法的有效性。

基于神经网络的变电顺序控制及防误技术优化

为实现一次、二次设备的一体化智能防误和多重判别,研究基于神经网络的变电顺序控制及防误技术。采用具有智能防误校验的推理智能成票,通过校核层次化校核一次和二次两种设备的操作顺序以及检修票和操作票的状态等,实现一体化顺序控制;一体化智能防误优化模型采用语义分析方法和隐马尔科夫模型,完成操作票内容的分词处理和词性标注;结合语法规则获取操作票的动作、对象、状态等信息提取操作票内容后,将提取结果输入基于改进神经网络中,校正倒闸操作,实现防误技术优化。测试结果显示:该技术提取的内容完整度均在0.90以上,精准获取操作票中的内容;保证倒闸装置的动作正确程度,避免发生误动和拒动情况,实现一体化智能防误,并且实现一次、二次操作协同配合、多重判别。

智能变电站变电运维安全与设备维护初探

随着当前社会的不断发展,科学技术得到了持续的发展和进步。相关电力企业在发展的过程中,要了解变电站的实际发展情况,分析当前生活发展的实际情况。要想真正满足社会发展的需求,就应该对传统的变电站发展模式进行创新。从当前的发展情况来看,智能变电站得到了广泛的推广和应用,对于智能变电站的发展而言,设备的维护工作非常重要。关管理怎样结合工作的实际情况进行分析,了解工作中存在的一些问题,并进行合理化的建议,全面推动变电站系统维护工作的顺利开展。

架空线路断股缺陷的轴向温升特性及识别方法

运行中的户外架空输电线路断股缺陷将引发局部过余温升,温度极大值出现在缺陷处,并向无缺陷区域迅速衰减。基于温度分布的红外热成像技术能识别断股缺陷程度,但不同的风速会显著影响观测对象表面温度,为红外热像检测带来困难。为研究低风速下架空线路断股处轴向温度分布,以LGJ-240/30钢芯铝绞线为例,在重庆大学输配电装备及系统安全与新技术全国重点实验室的人工气候室对其进行热循环试验。通过人工破坏制造断股缺陷,利用自制集风装置调节风速,交流大电流发生装置提供稳定的焦耳热源,得到断股数对线路缺陷背侧最大温升与轴向无缺陷区域温差的影响规律,并基于此提出风速为1~3m/s时,线路断股数红外识别方法,最后通过在雪峰山能源装备安全国家野外科学观测研究站进行自然实验对该方法进行验证。结果表明:架空输电线路发生断股后,缺陷温度极大值与非缺陷区域正常温度的轴向温差随风速增大迅速减小;轴向温差θ和风速u拟合关系式中,描述传热项的拟合系数b随载流量、断股数增加而增加;在低风速条件且线路载流量为360、480及600A,断股数大于3时,通过提出的方法断股数识别准确率大于90.1%,断股缺陷识别率大于94%,解决了低风速下红外热巡检工程无法实施而错失最佳检修时间的难题,使线路检修效率大幅提高,从而保障电网安全稳定运行,对架空输电线路红外热巡检工程具有指导意义。

基于预充电模型与低频采样的直流支撑电容器电容辨识方法

直流支撑电容器是列车牵引变流器的重要组成部分,主要用于整流器的输出电压滤波与稳压,并保证逆变器的高效运行。电容是衡量电容器剩余使用寿命的重要指标。在恶劣的工作环境中,电容的减小速率往往比预期更快,准确、有效地对电容进行估计是直流电容器状态监测的必要条件。然而,在轨道交通应用中,中间直流环节电压传感器的信号噪声波动幅值与纹波分量波动幅值几乎相同,导致现有电容器状态辨识方法对电容的辨识误差明显上升。针对此问题,提出一种基于预充电模型与低频采样的直流电容器电容估计方法。首先,对预充电过程进行分析,建立离散数学模型以减少噪声的影响。在此模型基础上,推导电容器电容的计算公式,采用带噪声估计的RELS算法进一步减小噪声影响并获得模型参数的准确估值,进而对直流支撑电容器电容进行精确辨识。最后,在dSPACE平台上验证该方法的快速性和鲁棒性。研究结果表明:该方法可以在较低的采样频率下实现电容的准确计算;与现有估计方法相比,该方法在地铁等轨道交通场合具有较大优越性。

基于预充电模型与RSNA的直流支撑电容器电容量辨识方法

直流支撑电容器是牵引变流系统的关键器件,也是极易出现故障的电气部件。由于电压、充放电频率、温度等因素的影响,电容器的老化速度加快,其实际寿命与制造商手册中的数据相差很大。因此,有必要对直流支撑电容器状态进行辨识,从而保障列车牵引变流系统安全运行。目前,已有较多学者对电容器状态辨识开展研究。但是,铁路应用中的直流支撑电容器状态辨识噪声问题尚未得到很好的解决。在某些情况下,电压传感器测量噪声与电压纹波分量相近会导致直流支撑电容器状态辨识结果出现较大偏差。针对上述问题,提出一种基于预充电模型与递推随机牛顿法(RSNA)的直流支撑电容器电容量辨识方法。在利用现有电压传感器信号以及不对原有系统进行改动的前提下建立电容器预充电模型,采用RSNA算法对电容量进行参数辨识,可以有效抵御噪声干扰并实现电容量的准确估计。该方法原理简单、计算量小,不需要加装额外传感器,以较低的采样频率即可达到较高的计算精度。同时,该方法不易受信噪比(SNR)与信号偏移等的影响,具有较好的鲁棒性。验证结果表明,该方法在正常情况下的辨识误差可以控制在3%以内,在信噪比为35 dB时仍然可以保持在5%左右,当信号偏移达到±10 V时可以保持在3%左右。

MMC-HVDC输电系统控制策略研究

模块化多电平换流器(MMC)在柔性直流输电领域具有广阔的发展前景,对模块化多电平换流器输电系统控制策略进行研究,提出了一种MMC-HVDC系统模型预测控制策略,为了实现柔性直流系统多个不同目标的有效控制,建立了相应的目标函数,并求其最优解,提出的控制策略控制效果很好,计算量小,并且不需要考虑权重因子的影响,控制系统结果较简单。在仿真平台上建立了双端柔直系统仿真模型,验证了提出的控制策略的优越性能。

多尺度注意力引导的全景分割网络

全景分割是近年来新提出的图像分割任务。现有全景分割模型大都对前景实例对象和背景未定形区采用不同的方式进行特征表示,因此需要额外的后处理和融合操作来处理各种实例重叠和语义冲突问题。全卷积全景分割网络实现了统一的特征表示,省去了这些复杂操作,但其对于前景实例对象的分割准确率不高,对图像中远距离小目标的分割效果不是很理想。针对这些问题,基于全卷积全景分割网络进行改进优化,提出一种多尺度注意力引导的全景分割网络。首先改进特征提取网络,通过在主干网中添加一条自底向上的辅助路径来增强模型的多尺度特征获取能力。其次提出一种注意力模块,通过将空洞空间金字塔池化与通道注意力融合,来引导卷积核更新,生成更匹配的权重。在Cityscapes数据集上与全卷积全景分割网络进行对比实验,图像实例级全景分割质量提高了2.74个百分点,背景未定形区全景分割质量和综合全景分割质量分别提高了1.36个百分点和1.94个百分点,对于交通灯和摩托车等小物体的类别检测准确率分别提高了4.4个百分点和8.3个百分点。提出的全景分割网络综合了全卷积全景分割网络、多尺度特征及注意力机制的优点,使得图像实例级全景分割准确率更高。

电力变压器结构件损耗研究

文中首先介绍电力变压器漏磁场与涡流损耗问题研究计算的国内外研究状况,并论述了电力变压器金属构件上产生的漏磁问题及损耗问题的意义及目的。同时,针对文中在计算过程中遇到的难题给出相应的解决方法以及简化计算的相应实际假设。文中应用Comsol软件建立了大型电力变压器的数学模型及实际三维变压器有限元模型,并对大容量变压器的三维漏磁场进行了准确地计算,并提出一种基于双标量磁位的表面阻抗法,利用此方法分析计算了电力变压器的结构件如:拉板、夹件,油箱等这些部件上的漏磁以及涡流损耗大小和分布。并将仿真结果和理论值相比较,验证了这种基于双标量磁位的表面阻抗法在分析大型电力变压器的涡流损耗的真实有效性及分析计算结果的准确性。然后文中进一步将此方法用到一台容量为6300 kVA的大型电力变压器的漏磁场及涡流损耗分析计算中,分析其金属构件上的漏磁场及涡流损耗。

知识图谱驱动的变压器智能故障诊断系统设计

针对传统故障诊断系统在电网复杂关系场景下智能诊断和决策存在的不足,基于知识图谱的知识表示和推理能力,设计了面向变压器智能故障诊断的系统,从理论和实现角度完整地阐述了变压器智能故障诊断系统的框架组成和层次架构,具体介绍了知识图谱驱动的变压器故障诊断系统的实现方法,为实际的变压器故障诊断工作提供支撑。

基于马尔科夫链的计量中心调度系统设备运行周期故障预测

为解决计量中心生产调度系统信息空间与物理空间的交互融合问题,文章基础数字孪生技术,通过计量中心生产调度体系的历史运行数据样本,采用统计估算法获得其等效的马尔科夫状态转移概率矩阵,进而快速解析预测未来一段时间内系统主要运行设备的故障概率,实现设备的全生命周期管理及故障预测。最终通过实时构建物理对象的精准数字化映射协助分析预测,形成最佳综合决策,提高计量中心生产调度系统运行效率。