基于信息综合判断的智能变电站网络通信故障定位技术研究

介绍了基于信息综合判断的智能变电站网络通信故障定位技术。它是以IEC61850标准中的变电站自动化拓扑结构、功能层和逻辑接口、ACSI模型的基本模型规范和信息交互模型规范、公用数据属性类型中的品质要求为基础,结合VLAN、Subnet等网络技术的应用情况,对智能变电站站控层、过程层网络状态、链路结构、网络接口位置及接口信息等进行系统组态、流程化管理,以实现对站控层、过程层设备网络信息的实时、准确管理,达到对智能变电站通信故障准确定位快速查找的目的。介绍的故障定位技术,在110 kV智能变电站进行了测试应用,测试结果表明达到了故障定位快速查找和有效评估网络故障可能带来的安全风险的目的。     

基于监测数据的智能变电站遥控信息故障诊断方法研究

智能变电站采用先进的电子传感器技术,以高速通信网络的方式实现二次设备间的信息共享,取代了传统物理光纤通信的方式。当站内出现继电保护遥控信号逻辑控制故障时,难以确定故障原因及具体故障位置,对此提出一种基于监测数据的智能变电站遥控信息故障诊断方法,通过建立遥控信息通信链路数据模型,预置各节点数据,同时采集遥控信息通信链路中各节点实际数据值,根据两者数据差异情况实现遥控信息故障诊断定位。     

基于无监督学习的MMC子模块开路故障诊断方法

模块化多电平换流器(MMC)子模块发生故障时,快速准确地检测并定位故障是提高换流器运行可靠性的关键。目前,机器学习在MMC故障诊断领域得到了一定的应用,但大多需要采集每种故障情况下的样本,而故障样本采集难度较大。针对此问题,提出一种无需采集故障样本,仅根据正常样本训练分类模型即可实现故障检测和定位的无监督故障诊断方法。首先,采用在线顺序极限学习机对变量预测模型进行改进,通过比较预测量与实际量的距离判断桥臂故障,实现故障检测。其次,以故障桥臂各子模块电容电压变化率为特征,通过K近邻异常值检测方法定位故障子模块。最后,搭建了三相五电平MMC仿真模型对所提方法进行了仿真研究。结果表明,与有监督的机器学习方法相比,所提方法在不需要故障样本集的情况下便能快速准确地检测并定位故障,为机器学习在MMC故障诊断实际工程中的应用提供了参考。     

基于数据挖掘的智能电能表在线监测方法

应用数据挖掘技术提取采集数据中的有用信息,提出一种基于关联规则挖掘的智能电能表在线监测方法,根据采集系统的结构设计了在线监测的实现方式。智能电能表在线监测结构分为传输层和应用层,传输层实时监测电能表的异常运行情况,对数据进行分析后形成故障信息;应用层采用离线运行方式从历史数据库中抽取关联规则,并以在线方式将故障信息转换后进行匹配,实现故障诊断。算例结果表明该方法能够快速、准确的诊断故障结果,实用性强。     

基于PSO-SVM的智能变电站二次系统故障诊断方法

为充分利用智能变电站的站端信息,帮助运维人员更加快速准确地定位智能变电站二次系统的故障,从而保证电力系统的安全稳定运行。本文提出了一种基于多分类支持向量机的智能变电站二次系统故障诊断方法,并采用粒子群优化算法对参数进行自动寻优,根据智能变电站长期运行的历史状态数据和检修人员处理结果构建专家数据库。智能变电站二次系统的原始信号为大量{0,1}形式的状态量,本文采用开关量编码形式定义数据组,并使用主成分分析法对信号进行数据降维,最终构建了基于站端信息的智能变电站二次系统故障诊断模型。诊断模型与专家人工判断对实际故障的诊断对比结果显示,本文所提出的方法具有较好的准确性与适用性。     

智能变电站故障诊断技术研究

为了全面诊断智能变电站的故障和提高变电站的可靠性,在分析报文协议、网络拓扑、通信关系、审计数据等基础上提出了一种综合的智能变电站故障诊断技术,它集成了变电站协议分析、基于简单网络管理协议的故障诊断、主动探测、故障原因分析及定位等技术。仿真试验表明,该技术可以快速定位变电站的各种故障,帮助运维人员诊断和排除故障。     

基于调度与变电站一体化系统的分布式故障诊断

随着智能电网的快速发展,智能变电站数据量不断增长,数据处理能力不断增强,推动故障诊断技术逐步朝分布式方向发展。基于统一平台技术的调度与变电站一体化系统采用了分布式故障诊断的设计,在变电站建立基于故障逻辑描述语言建模和模型驱动式故障推理的故障诊断专家系统,与调控中心主站的综合智能告警通过广域服务总线实现协同互动、信息共享。实践表明,基于调度与变电站一体化系统的分布式故障诊断能够满足调控运行人员快速、可靠地处理变电站故障告警的需求。     

基于模糊因果网络的智能变电站故障诊断应用

变电站故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。针对变电站故障诊断中不确定信息的多源性和故障诊断的实时性,以变电站的保护信息为基础,提出了基于模糊因果网络（FCE-Nets）的变电站故障诊断方法。根据变电站各保护间的因果关系将元件分成三类基本关联节点,通过故障电气量关联函数改进保护信息的缺失校核机制,利用FCE-Nets进行逆向推理。在云会智能变电站上的应用表明,在变电站发生告警时本方法能够及时有效地进行故障诊断。     

大型电力网络故障数据库快速数据定位模型仿真

对大型电力网络故障数据进行快速定位,对提高电力网络配电管理及故障诊断方面具有重要意义。传统的定位算法,利用故障数据库慢变包络切片对定位信息进行能量聚集,容易受到的电磁干扰,导致定位准确度不好。提出一种基于时频分析和滑动时间窗口重排的大型电力网络故障数据库的快速数据定位模型。构建大型电力网络故障数据库模型,对故障数据信息进行时频特征提取,对提取的故障数据的时频特征进行滑动时间窗口重排,实现数据的快速定位,通过特征提取和特征分类实现故障诊断。仿真结果表明,采用该模型进行大型电力网络故障数据库的故障数据定位,具有较好的抗干扰能力,实现对故障数据的快速定位,进而实现对电力网络的故障检测,检测概率高于传统算法。     

光伏并网系统二电平逆变器的故障诊断

为避免因采集多元信息带来成本的提高和因处理多元数据影响诊断系统的快速性问题,同时为进一步提高故障诊断的准确性,提出采用基于小波分解和直流分量进行充分提取三相逆变器输出电流的信息进行故障诊断的方法。首先进行小波分解提取故障特征并进行归一化处理;同时为了进一步提高定位故障功率管的精准度,再提取三相输出电流信号的直流分量值,并将以上两种信息融合;最后采用自适应动量梯度下降法的BP神经网络进行训练。仿真结果表明,该方法在避免采集和处理多元数据的同时,进一步提高了故障功率管的识别和定位,准确率达98.15%,实现了逆变器开路情况的故障诊断。     

基于深度学习和知识图谱的变电站设备故障智能诊断

及时发现并诊断变电站运行中设备存在的问题,是保障电网安全运行的关键手段之一.基于深度网络与知识图谱技术,提出一种关联变电站设备多模态信息的故障智能诊断方法.利用深度学习技术和知识图谱方法对采集的多模态数据进行知识提取和融合,构建一个多模态信息融合的语义知识图谱;使用YOLOv4算法对故障样本聚类并提取先验框参数;将多模...     

基于图注意力网络的输电线路故障诊断

以往基于深度学习的输电线路故障诊断，依赖数字信号处理技术提取故障特征。为了改进前述方法，引入了图深度学习理论，提出了一种基于图注意力网络(GAT)的智能故障诊断方法。将原始三相电流电压信号转化为图数据，利用多个图注意力层自动提取特征信息，从而建立了数据从输入端到输出端之间的映射关系，实现输电线路端到端的故障诊断。在400 kV三相输电线路和IEEE13总线电网系统上验证该方法的准确性和有效性，分别对五种短路故障和无故障情况设置不同初始相角、过渡电阻和故障位置进行仿真分析。结果表明，该方法故障诊断准确率达到9975%以上，与现有几种智能故障诊断算法对比其性能最优。同时，该方法在不同白噪声下依然保持较高的故障识别率，具有良好的鲁棒性和泛化能力，为电力输电线路诊断技术提供了一定的研究思路。     

面向智能变电站二次设备的故障诊断方法研究

针对智能变电站二次设备检修和故障隔离工作的高安全风险,通过对智能变电站二次设备故障状态的分析,提出了一种智能变电站故障诊断新方法用于继电保护测量回路。在变压器阻抗测量的基础上,利用广义变比建立了故障诊断模型,对极性故障进行分析。并通过仿真对该方法的有效性进行验证。结果表明,该方法可以很好地评估电流电压测量回路的故障状况。该研究为智能变电站设备故障诊断的发展提供了参考和借鉴。     

继电保护系统故障的智能定位方法研究

为了解决传统继电保护系统故障定位依赖人工且耗时耗力的问题,开展了继电保护智能定位方法研究工作.首先分析了智能变电站继电保护系统故障的主要类型,为模拟故障实验提供理论支撑.随即使用PCS-978装置模拟继电保护故障,采集故障实验数据组成数据库,为继电保护智能定位方法提供数据支撑.然后根据故障实验设计了继电保护故障定位矩阵...     

基于信号统计模型的变电站半遮挡融合定位方法

变电站存在建筑遮挡和电磁干扰等问题,这导致传统的基于电磁波定位的人员管控方法精度快速下滑。为避免因单传感器定位精度劣化而导致的电力安全管控效率降低问题,研究基于多源信息融合的巡检人员位置估计技术至关重要,而现有融合定位方法大多难以在地图信息未知的条件下鲁棒地选择传感器融合策略,因此文中提出一种基于卫星和近超声信号特征分析的融合定位方法,仅依靠信号统计特征实现环境信息判别并自适应选取融合策略。首先,利用多传感器信号特征统计模型构建指纹库,并基于t分布随机近邻嵌入(t-distributed stochastic neighbor embedding,t-SNE)降维算法和密度峰值聚类(density peaks clustering,DPC)算法处理指纹库数据。其次,依据聚类结果搭建反向传播(back propagation,BP)神经网络,将信号环境特征与卡尔曼滤波器的参数映射。最后,使用神经网络输出优化基于卡尔曼滤波的多源定位切换模型,形成自适应的融合定位方法。利用真实变电站半遮挡环境采集数据进行实验,结果表明,相较于未知环境信息、已知环境信息的融合定位方法,所提出的方法在地图信息未知的情况下节约了地图标定信息,实现了高鲁棒的位置估计。     

架空输电线路跳闸故障智能诊断

输电线路故障诊断是保证供电可靠性的关键技术,但国内还没有直接的监测技术能实现输电线路故障原因辨识。为此,介绍了架空输电线路跳闸故障智能诊断系统及其在广东电网中的应用。诊断系统的功能主要包括输电线路故障性质识别及故障精确定位,其中故障性质识别包括雷击和非雷击故障识别,雷击故障识别包括绕击和反击识别;故障精确定位是基于分布式行波监测技术的定位方法,该方法利用在线测量行波电流传播的等效波速来减小弧垂、波前畸变等因素引起的误差。在理论研究的基础上,开发了输电线路故障智能诊断系统,在广东电网17回输电线路挂网运行,通过与变电站故障录波装置、电网雷电定位系统的诊断功能对比,分析了该系统在故障原因识别和定位方面的优越性。实际运行结果表明,输电故障智能诊断系统在故障区间定位、精确定位、指导故障点查找、故障定性和防雷分析方面发挥了重要作用。     

预制舱式智能变电站继电保护关键环节故障诊断分析

针对智能变电站继电保护故障引发一系列电网事故,研究预制舱式智能变电站的继电保护关键环节故障诊断方法。首先对继电保护故障诊断所需数据进行预处理,提出基于广义变比辨识的电流测量回路故障诊断方法,通过建立广义变比状态矩阵,实现对故障的判断。同时研究电子式互感器的突变故障问题,在辨别电子式互感器的故障模式和认知一次系统特点的基础上,提出诊断电子式互感器突变故障的方法。通过对长沙某220 kV预制舱式智能变电站Matlab仿真计算,验证了该方法的有效性,为变电站继电保护故障提供一种简单、高效的在线诊断方法。     

智能变电站二次回路智能预警及故障诊断技术研究

智能站二次信息传输由以前的电缆改成光纤传输方式,存在信息传输不透明、缺陷查找不方便等问题,基于此,提出了智能变电站二次回路智能预警及故障诊断方案,并开发了相应的智能预警及故障诊断系统;根据智能变电站信息传输的特点,针对IEC 61850协议中没有物理链路模型的问题,对过程层二次通信中相应的物理信息节点进行建模,构建二次设备通信的物理拓扑;将二次设备虚回路信息流映射到相应的物理拓扑中,使物理拓扑与虚回路信息有机融合,构建完善、虚实结合的二次回路拓扑架构;根据智能变电站内信息流特点建立了智能变电站二次回路专家知识库,通过实时获取装置的运行状态信息综合判断回路实际运行状态,以实现智能变电站二次回路的智能预警及故障诊断。     

基于分布式测点的智能变电站核相系统

为适应数字化的采样值传输方式,解决目前智能变电站现场调试时缺乏专业核相设备、核相工作不易实施的问题,文中提出了一种基于WIFI无线传输网络的智能变电站分布式核相系统。介绍了核相系统的系统架构及具体实现方案,研究了分布式数字化核相时采样值自适应传输、无线区域化同步及相位测量方法等关键技术。实验表明,基于无线通信实现的分布式核相系统相位采集精度较高,核相结果准确,操作方便,能够满足智能变电站现场全站核相的功能需求。     

基于点对点技术的数字化变电站工程实践

数字化变电站是变电站的信息采集、传输、处理输出过程全部数字化,理想的数字化变电站应基于IEC61850协议构建,采用光学或电学电子式互感器、智能化一次设备、网络化二次设备,实现站控层、间隔层、过程层之间完全网络化信息交换.论述了不同模式的数字化变电站的特点及系统结构,给出了系统逻辑图.结合某电站的工程实践详细叙述了基于点对点技术的数字化变电站实施方案(设计原则、设备配置、过程层通信等),重点研究了数字化变电站的2个关键问题:采样数据同步和通用面向对象的变电站事件GOOSE(Ge-neric Object Oriented Substation Eyent)机制.并指出数字化变电站及工程实践要考虑过程层网络方案、故障录波的实现及计量系统等问题.