输电线路多源异构数据处理关键技术研究综述

输电线路多源异构数据的处理对提升智能电网时代输电线路运维水平具有重要意义。为了解决输电线路上不同来源数据的结构差异性问题,介绍了多源异构数据的概念及其与传统大数据之间的异同,列举了输电线路上各种多源异构数据的来源和特征。在介绍数据处理一般框架的基础上,从数据集成、数据分析的角度分析了输电线路多源异构数据处理的关键技术,并给出一个应用实例。最后阐述了目前多源异构数据处理的发展方向包括文本挖掘、数据实时性处理和数据可视化。输电线路多源异构数据处理技术可望为线路智能运维能力的发展提供新的技术手段。     

基于信息融合的氧化锌避雷器运行状态综合评价方法

针对当前避雷器故障诊断及运行状态评估参考指标量互相孤立的不足,提出了一种基于信息融合思想的避雷器运行状态评价模型。模型将避雷器在线监测、带电测试、停电检修、现场巡检等多源数据作为指标量,并利用最优组合赋权法计算指标量权重,克服了权重系数易受单一赋权方法影响而造成的偏倚;将避雷器运行状态作为评价量,通过隶属度函数建立指标量和评价量之间的数据关联规则,从而对避雷器运行状态这一带有模糊性的定性量用模糊集合进行定量评价;最后对故障避雷器进行解体分析,证明了本文提出的避雷器综合评价模型的有效性。     

变电站二次测试中智能语音控制关键技术研究

为了增强变电站二次测试智能化水平,提高测试效率,提出了一种基于智能语音识别的电力二次测试系统。采用一种针对电力专用词库的二次语音识别引擎,设计了基于离线识别模式的嵌入式测试系统。在实验室与现场,利用该系统分别实测了智能终端、保护装置、合并单元等设备。实测结果表明,电力专用词汇语音识别引擎提高了整体识别率和稳定性,且该测试系统的语音操控能够准确无误地完成整个测试过程,增强了电力二次测试仪的操控性、灵活性和易用性。     

瓷绝缘子表面粘附颗粒的粒径分布特性及其影响因素研究

绝缘子表面差异性的粒径分布对沿面泄漏电流以及污闪电压具有重要影响。该文结合计算流体力学和碰撞沉积模型,对颗粒的粘附过程展开仿真研究,同时还分析了不同因素对粘附颗粒粒径的影响。结果显示,在典型气象条件下,瓷绝缘子表面的污秽颗粒的粒径分布存在统计特性,主要分布于5～50μm。此外,相对湿度和空气风速对粘附颗粒的粒径分布具有显著影响,而气动外形、电场类型和电场强度的影响相对较弱。本文研究可为后续开展更准确的绝缘子积污人工模拟试验及颗粒粒径对污闪的影响等研究提供支撑。     

多源异构数据融合的电力变压器状态评价方法

在设备运行维护中,记录了设备运行状态的非结构化数据尚未被挖掘并利用。为此,基于深度学习思想,提取运行检修过程中产生的设备缺陷记录的语义信息,并结合结构化的检测数据信息,提出了一种多源异构数据融合的电力变压器状态评价方法。该方法首先建立可识别电气专业术语的自定义词典,利用深度语义学习网络构建缺陷记录与缺陷等级间的深层映射关系;继而将基于结构化数据的计算结果和基于非结构化数据的计算结果进行加权求和,得到了不同运行状态下的隶属度。实验结果表明,所提出的非结构化信息挖掘方法具有98%～99%的分类准确度,且基于多源异构数据的变压器运行状态评价准确度达96.67%,可较准确地评估设备运行状态。     

外加剂对半柔性路面用早强型水泥基灌浆料工作性能的调控

针对大孔隙沥青混合料路面对灌浆材料工作性能要求较高的特点,本文开发了一种半柔性路面用早强型水泥基灌浆料。采用快硬硫铝酸盐水泥与普通硅酸盐水泥在不同比例下进行复掺,确定了水泥体系的基础配比;通过正交试验,确定了粉煤灰、硅灰、赤泥等矿物掺合料最佳配比。通过在灌浆料体系中复掺减水剂、胶粉、缓凝剂及早强剂外加剂,对灌浆料的工作性能进行了优化调控,最终获得满足性能要求的半柔性路面用水泥基灌浆料。结果表明,灌浆料体系的最优配比为m(快硬硫铝酸盐水泥)∶m(普通硅酸盐水泥)=7∶3,外掺粉煤灰、硅灰、赤泥的量分别为硫铝酸盐-普通硅酸盐复合水泥质量分数的9%、6%、3%,水胶比为0.40,砂胶比为0.25,早强剂、胶粉、减水剂、缓凝剂的掺量分别为0.08%、2.5%、0.35%、0.20%(质量分数),其初始和20 min流动度分别为13 s和19 s,初凝和终凝时间分别为62 min和65 min,3 h、1 d、7 d和28 d的抗压强度分别为17.08 MPa、18.13 MPa、24.59 MPa和26.19 MPa,7 d干缩率为0.18%。     

多源异构数据融合的避雷器运行状态评价方法

长期带电运行的金属氧化物避雷器仅靠定期维修或在线监测方法无法识别其潜伏性缺陷,因此,本文结合避雷器的典型运行参量,提出了一种多源异构数据融合的设备运行状态评价方法。首先,从避雷器的带电检测信息、在线监测信息、现场运检信息、投运前信息中挑选特征参量,组成缺陷特征量数据库;然后,利用半梯形模型对定量参量进行归一化处理,利用自然语言处理技术对定性参量进行归一化处理,并提出基于随机森林优化的数据融合方法;最后,利用一变电站的所有避雷器数据进行分析。算例显示本模型的评价准确率为93.12%,且与决策树模型与支持向量机模型相比,有更优的泛化能力。