隔离配电网馈线自动化控制系统

传统隔离配电网馈线自动化控制系统操作复杂,不仅会消耗大量人力,而且馈线会处于长时间中断的状态。针对该问题,本文设计了一种隔离配电网馈线自动化控制系统。硬件上,设计核心芯片、驱动器和中央处理器;软件上,为保证隔离配电网馈线在自动化控制时至少有一个硬件装置能控制其运行参数,需要采集智能配电网馈线实时数据,利用采集数据实施馈线自动化定位,从而实现馈线自动化控制。测试结果表明,该系统的节能性良好,系统设计成功。     

配电网馈线自动化终端系统的设计

传统的馈线自动化系统存在监测功能不完善的问题,会因故障处理不及时而引发频繁性、大面积停电。为此,在智能终端馈线设备及主站结合应用的基础上,设计了一种新型馈线自动化终端系统。该系统具有就地控制与远程控制的功能,可在新型馈线终端单元的支持下,实施继电保护与机械性能监测,并能实时监测开关投切时触头位移、分闸及合闸速度等参数,及时发现与有效处理开关安全隐患,减少停电事故的发生,推动配电网的自动化发展进程。     

10kV配电网馈线自动化系统的控制技术研究

馈线自动化系统是10k V配电网的重要组成部分,在正常的运行条件下,通过远程监控电网馈线的电压、限流情况以及联络开关和馈线分段开关的运行状态,实现馈线开关的分闸和合闸操作,自动隔离电网故障线线路,获取故障信息,保障配电网非故障馈线区域的供电。因此要根据10k V配电网的运行特点,进一步完善和优化馈线自动化系统的控制技术,确保10k V配电网安全、稳定的运行。本文分析了馈线自动化系统的控制方式和控制功能,阐述了10k V配电网馈线自动化系统的控制技术。     

配电网集中式馈线故障自动化定位方法研究

配电网线路众多且纷杂,加上恶劣的环境,查找故障的难度大,需要耗费大量的人力和物力。为此,研究了一种配电网集中式馈线故障自动化定位方法。利用录波器采集行波信号并利用小波变换方法对信号进行去噪处理。利用VMD方法分解行波信号,确定分解后每个模态分量的边际谱,提取每个模态分量的特征,包括频谱均值、方差、带宽、最高幅值对应的频率,组成特征量集合。输入特征,利用多分类SVM模型定位故障类型并通过行波法确定故障位置,完成配电网集中式馈线故障自动化定位。结果表明,所研究方法的定位误差达到相对最小值,定位结果更准确。     

基于馈线自动化功能的配电网故障定位技术

针对当前已有方法的配电网故障定位成功率和容错率较差,定位延时较差的问题。提出一种基于馈线自动化功能的配电网故障定位方法,通过实际馈线终端的自动化功能组建统一的配电网故障定位模型。在分布式电源接入的情况下,通过搜索策略获取不同的开关状态。使用改进蚁群算法求解模型的初始解,建立分布式电源动态投切的开关函数。通过分区原则,对于无源树枝使用检测入口的FTU状态,简化故障定位计算流程,最终完成故障定位。仿真实验结果表明,方法能够有效提升配电网故障定位成功率和容错率,减少定位延时。     

城区配电网自动化浅谈

介绍了广州城区的配电网自动化系统,对项目实施特点进行了分析.     

基于GPRS的配电网馈线自动化故障定位技术

以往馈线自动化技术中的监控终端,在判定故障线路时极易引发非故障线路断电,为此,引入GPRS(General packet radio service,通用分组无线服务)技术研发出一种配电网馈线自动化故障定位技术。根据无方向性馈线故障定位算法,结合表征各单元间邻接关系的单元邻接表,定位出馈线故障所属区段,采用GPRS通信模式实现信息传输与共享,基于GPRS通信模式与馈线监控终端的联邦式架构建立GPRS通信模块的协同故障防护策略,通过GPRS监控终端模块,实现故障定位自动化。以某县乡级配电网模拟故障发生,验证得出GPRS通信在实现自动化方面更具可行性,且该项技术有效性与适用性较强。     

配电自动化发展动向

本就配电自动化的现状、发展趋势、意义作了叙述。     

馈线自动化系统故障判断与隔离方法的研究

从分析配电网的结构和故障区域的特点人手，提出了基于功率方向和亲子表示法的馈线有向描述模型。在此模型基础上，结合故障信息矩阵建立了一种新颖的配电网故障判断隔离算法，并就故障信息不完整和开关拒动两种特殊情况，其算法采取了完善措施。这种算法可以准确地判断和隔离故障区域。     

配电网自动化遥测终端隐蔽故障检测系统

为解决当前遥测终端隐蔽故障检测系统存在的实时性差、能耗高及检测准确性低等问题,提出设计一种配电网自动化遥测终端隐蔽故障检测系统。通过分析遥测终端隐蔽故障检测系统硬件框架,对电参数测量单元、无线通讯单元、时钟单元、温度采集单元及电源单元等系统硬件部分进行改进,优化开发软件部分主程序、数据采集程序及故障检测程序,完成配电网自动化遥测终端隐蔽故障检测系统的设计。实验结果表明,该系统对隐蔽故障的检测准确性高,实时性好,检测能耗低。     

智能电网模式下配电自动化系统设计

自动化电网配电系统的构建,有利于促进电网供电流程稳定性与安全性的进一步提升。为此,我国智能化电网配电系统要加强研究力度,进一步增强智能电网的建设与发展。基于此,笔者针对当前我国电力信息系统的发展状态,对智能电网背景下的自动化配电系统进行研究,以期为电网供电与运行的稳定性提供保障。     

面向智能电网应用的配电自动化系统研究

为实现智能电网馈电线路的故障识别、定位与隔离,笔者设计了一种面向智能电网的配电自动化终端。系统具有线路差动保护、过流保护、零序电流保护、装置预警等功能,其软硬件平台优越、保护原理先进、抗干扰性能优越,能实现故障录波及分析、自检及互检、故障预警等,有利于实现馈电线路故障数据采集与分析,为智能电网建设提供数据支撑。     

小波包与改进BP神经网络的配电网故障选线

针对配电网中基于单一故障特征信息选线准确率低的问题,提出了一种小波包与改进BP神经网络相结合的综合选线方法.该方法首先采用小波包分解各线路的暂态零序电流,并提取特征频带的小波包能量;然后将小波包能量、各线路5次谐波和零序有功功率作为选线系统的故障特征量;最后运用Levenberg Marquardt(LM)算法改进BP神经网络进行故障选线.Matlab仿真表明,与传统BP神经网络相比,采用LM算法改进后的BP神经网络具有更好的网络性能和选线精度.     

一种改进的电网信息系统自动化故障融合监测技术

在电网系统中,故障检测是关系到电网正常运行的关键。采用小波变换实现对原始电网信息系统采样信号的特征提取,然后使用遗传算法对最为重要的特征的进行优化和搜索,优化后的数据输出至神经网络模型,神经网络模型对接收到的数据信息进行状态识别、特征分类,有效地提高了分类的准确性和故障诊断的可靠性。试验数据显示本设计的方案大大提高了计算速度,有利于用户快速从电网数据中把握重要信息,分析影响电网信息自动化系统故障数据信息,从而从根源上解决智能电网运行过程中存在的问题。为智能电网的健康、绿色运行提供较为有价值的技术保障,同时也具有较好的学术研究意义以及工程应用价值。     

多媒体技术在自动线故障诊断中的应用

从玉柴公司 6112分厂的自动线故障诊断专家系统出发 ,结合多媒体技术发展现状 ,阐述了多媒体技术在故障诊断中的应用前景及具体应用的实现过程。结论是用此项技术能改善系统的简洁性、提高人机交互能力 ,在信号采集和分析上亦前景光明。     

通信自动化系统在配电网中的分析与应用

智能电网的实现依赖于高速、可靠的电力通信网络系统,在信息资源共享的基础上,通过用户终端,在用户之间、用户与电网和电网之间建立网络数据互动关系,从而实现配电网信息数据的实时、高速、准确传输。对配电网通信自动化系统建设的要求进行了介绍,并在此基础上,就如何构建配电网通信自动化系统提出一些建议,以供参考。     

关于县级电网配电自动化系统建设难点的探讨

通过分析县级配电自动化系统建设中的难点,提出了相应的解决方案,以期为县级供电企业规划配电自动化系统建设提供一定的借鉴。     

Fault Detection and Isolation of Distributed Time-Delay Systems

This paper investigates the development of fault detection and isolation (FDI) filters for distributed time-delay systems. The notion of a finite unobservability subspace is introduced for distributed time-delay systems and an algorithm for its construction is presented. A bank of residual generators is designed based on our developed geometric framework so that each residual is affected by one fault and is decoupled from the others while the $H_{infty} $ norm of the transfer function between the disturbance and the residual signals are kept at less than a prespecified value. Simulation results for a combustion system in a rocket motor chamber demonstrate the effectiveness and capabilities of our proposed FDI algorithm.