一种基于阻抗法和机器学习的配电网故障定位混合方法的研究

故障定位(FL)是配电网面临的挑战之一,已经开发了许多基于阻抗法来实现这一目标。然而这些基于阻抗法尚无法提供唯一的答案,并且只能近似估计故障距参考点的距离,这给具现场使用人员带来了很大的困扰。本文基于阻抗法以及深度神经网络,提出了一种新的故障定位方法,可以给出唯一的测距结果。在此方法中,可在不到6秒的时间内确定故障位置,并且准确度为99%,然后使用深度记忆神经网络准确检测候选点之间的确切故障位置。该方法还可以识别发生故障的线路,仿真结果证明了该方法的有效性。

灯火为谁而明

“保证完成任务!”我们目光交汇,传递着众志成城的信念。此次疫情来势汹汹,西安市身处疫情反扑的暴风眼中,又正值新年在即,身为电力人,我们满怀信心,枕戈待旦已久,扛起责任与担当,奔赴在抗疫保电的路途中:我们为守护万家灯火而战!“省体育场核酸检测方舱亟需供电支援!”作为属地化服务第一责任人,我迅速集结60余人赶赴现场,不到一个小时制定最优接电方案,数九寒天的夜晚通宵投入到施工中,仅8小时顺利完成接电。