基于同步数据采集的继电保护采样检查系统研究

基于广域测量系统(WAMS)测功角原理,提出一种继电保护采样检查系统。设置采集终端,采用一次升流二次加压的方式,通过高精度的对时和守时模块,同步测量电压、电流数据,打上时标后上送至主站的数据服务器,由数据服务器计算出预期结果,回传至站内显示终端与保护装置实际采样值进行比对,从而达到对采样回路全面检查的目的,并针对基建站和运行站两种情况,说明对差动保护各侧电流极性的一致性和电压、电流相位关系正确性进行检查的具体操作方法。通过在试验室进行动模试验和110kV浮白I线保护改造现场进行工程试验,验证了该方案可有效检测出电流极性、相序接错等保护采样回路存在的问题。     

光储直柔建筑配电系统关键技术研究

光储直柔建筑配电系统是一种新型的配电形式,是建筑领域实现碳中和的重要技术途径.首先,针对不同 的应用场景设计了不同的拓扑结构、布线类型和容量配置,以提高系统的多场景适应性.其次,提出了两层运行控制 框架,以实现系统的电压稳定和与电网的友好交互.底层是本地控制层,上层是管理层.同时,为系统的安全电气保 护设计了具有电流检测功能的低成本直流剩余电流保护装置(RCD),涵盖了传统B型RCD的所有类型的剩余电流保 护.制定直流保护方案,通过IT接地方法,使直流RCD实现对剩余电流的有效保护,确保设备安全和人身安全.上 述研究成果已应用于河北省徐水县某村,运行结果表明了研究内容的有效性.     

基于多模态图像信息的变电设备红外分割方法

无人机拍摄下的红外图像中变电设备的分割精度直接影响着热故障诊断的结果,针对复杂红外背景下变电设备分割精度低的问题,提出了一种融合可见光和红外图像的多模态路径聚合网络（Multimodal Path Aggregation Network, MPAN）。首先提取并融合两种模态图像的特征,考虑到两种模态图像的特征空间存在差异,提出了自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fuse Module, AFFM）,以充分融合两种模态特征;对具有多尺度特征的主干网络增加自底向上的金字塔网络,并对横向连接的路径增强模块引入自注意力机制;最后使用dice系数优化掩膜损失函数。实验结果表明,多模态图像的融合能够增强分割性能,且验证了提出各模块的有效性,该模型能够显著提高红外图像中变电设备实例分割的准确率。     

电力用户敏感程度分析及停电投诉预测

依据电力客户的行为制定相应的服务模式是提高供电服务质量的关键,文章根据B市电力客户日常与停电后的客服数据,以配电网供电台区为单位对客户的敏感度进行分析。由于实际客服数据中特征变量较多,为了减少高维空间中的计算量,故先采用t分布随机邻域嵌入法对数据集进行降维,再采用混合高斯分布进行建模,并用期望最大值算法求解最优分类结果,将客户敏感程度分为5级。同时,客户的敏感度的提出可以提高客户停电投诉的预测准确性,选取B市近两年的17万条停电数据作为训练集,采用3种有监督机器学习方法对客户投诉的二分类预测结果进行10折交叉验证,发现决策树的预测结果明显优于其他方法,并形成并行集成学习方法,可有效提高预测准确率,有助于提升电力公司停电计划的安排和客户安抚工作辅助决策,提升客户服务质量。     

电路非理想参数对光伏系统最大功率追踪的影响

以光伏电池和Boost变换器构成的光伏系统为例,考虑实际电路元件的非理想参数,建立了含Boost变换器光伏系统的精确数学模型,研究了非理想参数对光伏系统最大功率追踪（MPPT）的影响, 并通过Simulink仿真及dSPACE试验验证。结果表明,当电路中存在非理想参数时,MPPT追踪的占空比和直流母线电压均会受到影响,也有可能会对原电路产生严重影响,甚至导致电路无法正常工作,因此在进行电路设计时一定要考虑电路非理想参数的影响,由此验证了理论分析的正确性。     

基于多模态图像信息的变电设备红外分割方法

无人机拍摄下的红外图像中变电设备的分割精度直接影响着热故障诊断的结果，针对复杂红外背景下变电设备分割精度低的问题，提出了一种融合可见光和红外图像的多模态路径聚合网络（Multimodal Path Aggregation Network, MPAN）。首先提取并融合两种模态图像的特征，考虑到两种模态图像的特征空间存在差异，提出了自适应特征融合模块（Adaptive Feature Fuse Module, AFFM），以充分融合两种模态特征；对具有多尺度特征的主干网络增加自底向上的金字塔网络，并对横向连接的路径增强模块引入自注意力机制；最后使用dice系数优化掩膜损失函数。实验结果表明，多模态图像的融合能够增强分割性能，且验证了提出各模块的有效性，该模型能够显著提高红外图像中变电设备实例分割的准确率。