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基于无线传感器网络的高压输电线路在线监测系统 总被引:9,自引:0,他引:9
高压输电线路在线监测系统对保障输电线路的安全运行具有重要意义.根据高压输电线路的布局和监测参数的特点,设计并实现了一种层次型异构无线传感器网络.子网为Zigbee网络,负责图像和标量数据的采集;骨干网为基于IEEE 802.11的多跳自组织网络,负责数据的远距离可靠传输.设计了全参数高压输电线路监测系统,分析了设计和实现中的关键问题,如节点供电、传输距离、电磁兼容等.该系统具有可靠性高、可扩展性强、运行费用低等特点,尤其适合中国穿越偏远地区的高压输电线路的在线监测. 相似文献
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基于最新的视频处理技术、数据通信技术、数字图像处理技术等物联网技术,对在线监测系统的功能需求进行分析定位,同时对系统的功能进行详细设计,为输电线路运行检修单位提供输电线路巡检问题的解决方案。 相似文献
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为了提升输电线路故障原因的自主识别能力,提出了一种基于故障行波特征的输电线路故障原因辨识方法。该方法通过分析分布式监测装置采集到的线路故障暂态行波电流,获取雷击、非雷击故障行波特征,建立了线路雷击、非雷击故障与故障行波波形的匹配关系,为输电线路故障原因的自主诊断提供了依据。 相似文献
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随着全球大气环境的变化,极端的风雪天气在我国出现愈加频繁,架空输电线路绝缘子污闪、风偏闪络、导线舞动、覆冰等现象时有发生,往往会引起严重事故,严重地威胁我国架空输电线路的安全运行。在线监测技术作为智能电网的关键技术之一,是目前国家智能电网建设的重要研究方向。本论文首先介绍了我国的在线监测系统发展及应用状况,然后对在线监测产品的相关技术实现及指标做了介绍。在总结上述现状及技术实现的基础上,提出了对输电线路状态监测系统发展方向的看法并提出了相关建议。 相似文献
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架空输电线路跳闸故障智能诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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在新建输电线路或改造工程中的输电线路中,其二次系统的继电保护装置无法满足输电线的离线检测.为此,提出了一种基于移频测试原理的高压输电线路离线故障检测方法,拟采用40 Hz和60 Hz两种频率的异频电源对传输线进行参数测试,能有效避免工频干扰;以新建线路的单相接地短路故障为例,采用正序和零序电阻解方程法.通过仿真分析表明,该方法能够快速、精确地查找大线路的故障点. 相似文献
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针对高压线路的实际架设以及线路的网络拓扑,提出了一种通过无线传输的方式来实现高压线路故障监测与告警。系统中采用故障指示器监测高压线路的运行信息,通过无线传输方式将故障指示器监测到的数据传送到电力监控中心,无线传输分成从线路上方到地面的纵向传输以及从监测点到监控中心的横向传输。一旦线路发生故障,系统可以快速地将故障线路的运行信息发送回电力监控中心,工作人员实时进行数据的查询,统计、分析,从而引导维修人员迅速准确地找到故障点,提高了工作效率。该系统的实现对于高压线路故障的准确定位具有一定的意义。 相似文献
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±800kV直流输电线路雷击点与闪络点不一致时的行波测距 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了特高压直流输电线路雷击点与闪络点不一致时电压行波的传播特点.在雷击侧,由雷电流注入所引起的电压行波先剑达保护安装处,而由故障引起的电压行波后到达,所检测到的电压行波起始阶段呈现出雷击未故障特征;在闪络侧,由故障引起的电压行波先到达,而由雷电流注入所引起的电压行波后到达,所检测到的电压行波起始阶段呈现故障的特征.因此,利用线路两端检测到的电压行波线模首波头幅值进行比较来识别雷击侧和闪络侧,再应用双端行波测距方法对雷击点进行定位,继而根据雷击侧电压行波首波头和故障点反射波头的时间差进一步确定闪络点的位置.仿真结果表明该方法有效. 相似文献
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用HCM聚类算法RBF网络诊断输电线路故障 总被引:2,自引:2,他引:0
在分析高压输电线路故障诊断方法的基础上,利用径向基函数(RBF)网络适于求解模式识别问题的优势,建造了基于RBF网络的高压输电线路故障诊断模型结构,来实现高压输电线路的故障诊断。同时采用基于优化原理的HCM算法实现聚类过程,来确定RBF网络的隐含层节点数,使网络的利用效率较高。仿真分析及容错性测试结果表明,该法能有效地实现高压输电线路系统的故障诊断,且在网络的训练速度及对畸变输入信息的容错能力方面都优于传统的BP神经网络(BPNN),对实时信息处理系统有一定适用性。 相似文献
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