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基于一致性算法的新能源电力系统风电机组一次调频控制

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自动化与仪表 2024年第5期39卷 26-29,39页

作者：马凯琳张蕾柳乐怡深圳供电局深圳518000

为使风电机组能够响应新能源电力系统频率变化,提高系统运行稳定性,该文提出基于一致性算法的新能源电力系统风电机组一次调频控制方法。计算各台风电机组最优减载率,将其作为依据,实现全风速工况风电机组减载控制,利用各风电机组的预... 详细信息

为使风电机组能够响应新能源电力系统频率变化,提高系统运行稳定性,该文提出基于一致性算法的新能源电力系统风电机组一次调频控制方法。计算各台风电机组最优减载率,将其作为依据,实现全风速工况风电机组减载控制,利用各风电机组的预留功率弥补新能源电力系统有功功率缺额,若有不足,通过储能单元予以补充,确保新能源电力系统平稳运行。实验结果表明,该方法可获取新能源电力系统全局信息,在全风速工况下,减载控制后的风电机组预留功率可满足新能源电力系统有功功率缺额,系统频率偏差较小。

关键词：一致性算法风电机组一次调频减载率超速控制变桨控制

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基于改进深度学习的开关柜局部放电检测与故障识别

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微型电脑应用 2024年第1期40卷 123-126页

作者：何明佘乐欣严铿博李思尧黄煜伟刘晓松深圳供电局有限公司罗湖供电局广东深圳518000

针对传统开关柜局部放电谱图提取需要依赖专家经验而缺乏泛化能力的问题,提出一种基于改进深度置信网络(DBN)—长短期记忆(LSTM)的开关柜局部放电检测与故障识别模型。该模型综合了DBN直接自主提取样本全局有效特征信息和LSTM善于挖掘... 详细信息

针对传统开关柜局部放电谱图提取需要依赖专家经验而缺乏泛化能力的问题,提出一种基于改进深度置信网络(DBN)—长短期记忆(LSTM)的开关柜局部放电检测与故障识别模型。该模型综合了DBN直接自主提取样本全局有效特征信息和LSTM善于挖掘特征图谱时域特征的优势,并采用Dropout技术降低DBN过拟合影响,以提高模型的泛化能力。结合四种典型开关柜局部放电模型的缺陷谱图对所提模型进行性能测试,并与其他算法进行对比,结果表明:所提算法对开关柜的故障识别具有良好的效果,综合故障准确率达到97%,所提模型的整体识别性能均优于单一DBN和LSTM以及DBNLSTM模型。

关键词：深度学习开关柜局部放电检测 DBN-LSTM 故障识别

局放信号异常深度学习算法下配电网环网柜故障自动预警分析

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数字技术与应用 2024年第8期42卷 210-212页

作者：黄煜峰蓝逸何瑶陈仕煜深圳龙华供电局

配电网环网柜是城市电力系统中重要的组成部分,其运行状态直接影响到电力系统的稳定性和可靠性。然而,由于环境因素、设备老化及人为操作等原因,环网柜在运行过程中可能会出现各种故障,这些故障不仅会影响到电力系统的正常运行,严重时... 详细信息

配电网环网柜是城市电力系统中重要的组成部分,其运行状态直接影响到电力系统的稳定性和可靠性。然而,由于环境因素、设备老化及人为操作等原因,环网柜在运行过程中可能会出现各种故障,这些故障不仅会影响到电力系统的正常运行,严重时甚至可能导致安全事故。因此,本文提出局放信号异常深度学习算法下配电网环网柜故障自动预警,旨在对局放信号进行高精度分析,准确地识别出异常信号,避免了传统方法的误报和漏报问题。

关键词：环网柜电力系统局放信号自动预警深度学习算法异常信号环境因素设备老化

基于混合扫描的碳足迹采集终端可测性设计及融合诊断

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电测与仪表 2024年第8期61卷 39-46页

作者：赵雪松尹仕红谢倩娴侯婧林海军陈寅生深圳供电局有限公司计量管理所广东深圳518133 哈尔滨理工大学哈尔滨150080

在“双碳”战略的背景下,针对国内对碳足迹采集终端及系统的迫切需求,提出了基于电力采集终端及通信系统的解决方案,并利用混合边界扫描技术提出了具体的“虚拟探针”可测性设计方案。还针对基于单一类型故障特征进行非线性“簇”电路... 详细信息

在“双碳”战略的背景下,针对国内对碳足迹采集终端及系统的迫切需求,提出了基于电力采集终端及通信系统的解决方案,并利用混合边界扫描技术提出了具体的“虚拟探针”可测性设计方案。还针对基于单一类型故障特征进行非线性“簇”电路故障诊断准确率低的难题,在研究小波包变换、PCA及Volterra核特征提取的基础上,提出了小波包变换与PCA特征层融合,并与基于Volterra核特征的初级诊断结果进行决策层融合的故障诊断方法。实验表明,该方法可以有效提高故障诊断的准确率。

关键词：碳足迹采集终端可测性设计信息融合故障诊断 Volterra核

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基于安全考量的电表更换夹具设计

电气技术与经济 2024年第3期 158-159,162页

作者：蔡梦杰李腾腾周余张盛华吴婉仪深圳福田供电局

本文基于安全考量,设计了一种电表更换夹具,旨在提高更换电表过程中的安全性和效率。夹具采用可重复使用的绝缘材料制成,用于保护裸露的进线火线,并准确对准电缆线路与电表进线孔,避免安全风险的发生。实地测试和验证结果表明,该夹具具... 详细信息

本文基于安全考量,设计了一种电表更换夹具,旨在提高更换电表过程中的安全性和效率。夹具采用可重复使用的绝缘材料制成,用于保护裸露的进线火线,并准确对准电缆线路与电表进线孔,避免安全风险的发生。实地测试和验证结果表明,该夹具具有稳定性、可靠性和易操作性,适用于90%的更换电表情况。通过正确使用这种夹具,可以保护作业人员的人身安全,并提高更换计量装置的安全性和效率。

关键词：安全电表更换夹具设计

考虑STATCOM多种控制模式的无功储备优化方法

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广东电力 2024年第3期37卷 35-43页

作者：郝蛟赵彪王浩然沈欣炜张宗包深圳供电局有限公司广东深圳518000 清华大学深圳国际研究生院广东深圳518000

针对静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)在无功补偿以及抑制电压频繁波动等场景下的优良特性,对STATCOM的V-I输出特性进行详细分析,说明其参与电压控制的原理以及和容抗器相比具有的优越性。为了增大STATCOM的无... 详细信息

针对静止同步补偿器(static synchronous compensator,STATCOM)在无功补偿以及抑制电压频繁波动等场景下的优良特性,对STATCOM的V-I输出特性进行详细分析,说明其参与电压控制的原理以及和容抗器相比具有的优越性。为了增大STATCOM的无功裕度,使之有足够的能力应对电力系统可能出现的各种扰动,提出STATCOM接入系统的各种控制模式,以及在稳态电压控制模式下的无功置换策略和远方自动电压控制(automatic voltage control,AVC)模式下的无功置换优化方法。在远方AVC模式下,以STATCOM无功置换后出力最小和容抗器动作次数最少为目标函数,将容抗器投切次数作为罚函数引入到目标函数中,并讨论罚函数系数的确定方法和合理性。结果表明,该无功置换优化模型可以满足调压的同时最大限度地提升STATCOM的无功裕度,同时可以使容抗器的动作次数最少。

关键词：静止同步补偿器电容器特性分析控制模式无功储备优化模型

基于多级索引集群均衡的电力能源大数据采集方法研究

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电网与清洁能源 2024年第8期40卷 85-90页

作者：赵少东王程斯深圳供电局有限公司

电力能源是现今人们生产、生活使用最为广泛的能源之一，处于持续短缺状态；电力能源产生的数据量级较大，如何在电力能源大数据中精确查询并采集需求数据，对电力能源合理管理与应用至关重要。提出一种基于多级索引集群均衡的电力能源... 详细信息

电力能源是现今人们生产、生活使用最为广泛的能源之一，处于持续短缺状态；电力能源产生的数据量级较大，如何在电力能源大数据中精确查询并采集需求数据，对电力能源合理管理与应用至关重要。提出一种基于多级索引集群均衡的电力能源大数据采集方法。深入分析电力能源大数据存储情况（电力能源数据表与元数据表），构建多级索引集群；采用定向任务分配算法均衡处理多级索引集群，确定每个集群节点的任务分配结果；以集群节点任务分配结果为依据，配置并启动多级索引集群；结合电力能源大数据查询需求，对查询数据进行缓存，最终实现电力能源大数据的采集。实验数据表明：相较于对比方法，应用所提方法获得的构建索引耗时和需求数据查询时延均更少，其最小值分别为3 s、12.03 s；数据采集质量参数更大，最大值为9.6，证实了提出方法具有可行性。

关键词：索引集群电力能源多级索引大数据集群均衡采集

基于电化学多传感器云边信息融合的电缆沟安全预警方法

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电气技术与经济 2024年第8期 94-99页

作者：魏芃宋书生陈家超吴中张铭刚韩玮匡丹青深圳供电局有限公司

本文紧密结合电缆沟巡视存在的问题,对电缆沟的综合检测系统作了较深入细致的研究与设计。系统可快速检测电缆沟内的温度、湿度、有害气体成分等。系统的整体设计和对关键技术的应用改变了人工巡察的工作模式,提高了系统的实时性、准确... 详细信息

本文紧密结合电缆沟巡视存在的问题,对电缆沟的综合检测系统作了较深入细致的研究与设计。系统可快速检测电缆沟内的温度、湿度、有害气体成分等。系统的整体设计和对关键技术的应用改变了人工巡察的工作模式,提高了系统的实时性、准确性和稳定性,对电缆沟管理有着重要的意义。

关键词：电缆沟安全预警电化学传感器云边融合

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智能检测技术在变电站检修中的应用

制造业自动化 2024年第4期46卷 195-200页

作者：黄颖祺张宗包深圳供电局有限公司深圳518001

针对变电站检修中非工作人员误入现场和工作人员不按照规范佩戴安全帽的问题,设计了基于深度学习的人脸识别算法。首先针对卷积神经网络参数多、训练时间长的问题,提出了轻量级卷积神经网络MobileNet算法,将其用于变电站人脸识别中,若... 详细信息

针对变电站检修中非工作人员误入现场和工作人员不按照规范佩戴安全帽的问题,设计了基于深度学习的人脸识别算法。首先针对卷积神经网络参数多、训练时间长的问题,提出了轻量级卷积神经网络MobileNet算法,将其用于变电站人脸识别中,若非工作人员进入,会发出语音提示禁止进入。其次针对工作人员没有佩戴安全帽工作的问题,提出了基于YOLOv4算法的安全帽识别算法,若工作人员未佩戴安全帽,会发出告警信号。最后经过试验表明,所提的变电站人脸识别算法相比于卷积神经网络能够保证高准确率的同时,还能拥有更快的识别速度,并且同时高效准确地识别了工作人员是否正确佩戴安全帽。

关键词：变电站检修安全帽人脸识别轻量级卷积神经网络 YOLOv4算法