处于改建阶段的智能变电站采样模式复杂,继电保护装置难以发现采样回路轻微异常,导致回路隐患暴露时间严重滞后。针对上述问题,分析改建时期智能变电站的采样模式和二次设备配置情况,提出基于同源录波数据比对的继电保护采样回路异常检...处于改建阶段的智能变电站采样模式复杂,继电保护装置难以发现采样回路轻微异常,导致回路隐患暴露时间严重滞后。针对上述问题,分析改建时期智能变电站的采样模式和二次设备配置情况,提出基于同源录波数据比对的继电保护采样回路异常检测方法。首先,利用双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)语言模型与余弦相似度算法,实现同源录波数据的通道匹配。然后,利用重采样技术和曼哈顿距离完成波形的采样频率统一与时域对齐。最后,基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法提出改进算法,并结合采样点偏移量共同设置采样回路的异常判据。算例分析表明,该方法可以完成录波数据的同源通道匹配,实现波形的一致性对齐,并且相比于传统DTW算法,改进DTW算法对异常状态识别的灵敏性和准确性更高。根据异常判据能够有效检测继电保护采样回路的异常状态,确保了智能变电站的安全可靠运行。展开更多
由于不同时期的录波数据记录标准有所不同,以及各个生产厂家对标准的解读存在偏差,造成同源录波数据的通道名称存在个性化差异,且通道索引号不同,难以进行录波数据的同源匹配。针对上述问题,提出基于句向量掩码纠错双向编码器表征语言模...由于不同时期的录波数据记录标准有所不同,以及各个生产厂家对标准的解读存在偏差,造成同源录波数据的通道名称存在个性化差异,且通道索引号不同,难以进行录波数据的同源匹配。针对上述问题,提出基于句向量掩码纠错双向编码器表征语言模型(sentence-masked language model as correction bidirectional encoder representations from transformers,Sentence-MacBERT)的同源录波数据匹配方法。首先,分析录波文件的记录格式特点,根据录波文件的格式特点完成核查信息表的构建。然后,通过构建的核查信息表进行录波文件自动校核。最后,在双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型的基础上构建Sentence-MacBERT同源通道匹配模型,完成同源录波数据匹配。算例分析表明,根据核查信息表能够完成录波文件的自动校核,并对解析失败的录波文件发出告警信息。利用Sentence-MacBERT模型进行通道名称匹配的效果良好,能够有效地完成录波数据的同源匹配,帮助运行人员进行故障分析。展开更多
电力系统发生大面积复杂故障后,调度人员仅仅依靠来自数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的保护和开关接点的变位信息难以做出准确的判断,来自故障录波装置记录的模拟量信息越来越成为故障诊断和...电力系统发生大面积复杂故障后,调度人员仅仅依靠来自数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的保护和开关接点的变位信息难以做出准确的判断,来自故障录波装置记录的模拟量信息越来越成为故障诊断和系统恢复的重要依据。为了进一步提高超高压输电线路故障类型识别率和计算速度,文中利用提升小波和PNN网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用bior3．1提升小波对故障电流进行分解,将分解到的 (0,375)Hz频率段的小波系数输入到PNN神经网络。通过 ATP仿真及华东电网实际故障录波数据的测试和比较结果表明:该模型具有很高的识别率和收敛速度,并有望将该模型应用到电网故障诊断系统。展开更多
文摘处于改建阶段的智能变电站采样模式复杂,继电保护装置难以发现采样回路轻微异常,导致回路隐患暴露时间严重滞后。针对上述问题,分析改建时期智能变电站的采样模式和二次设备配置情况,提出基于同源录波数据比对的继电保护采样回路异常检测方法。首先,利用双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)语言模型与余弦相似度算法,实现同源录波数据的通道匹配。然后,利用重采样技术和曼哈顿距离完成波形的采样频率统一与时域对齐。最后,基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)算法提出改进算法,并结合采样点偏移量共同设置采样回路的异常判据。算例分析表明,该方法可以完成录波数据的同源通道匹配,实现波形的一致性对齐,并且相比于传统DTW算法,改进DTW算法对异常状态识别的灵敏性和准确性更高。根据异常判据能够有效检测继电保护采样回路的异常状态,确保了智能变电站的安全可靠运行。
文摘由于不同时期的录波数据记录标准有所不同,以及各个生产厂家对标准的解读存在偏差,造成同源录波数据的通道名称存在个性化差异,且通道索引号不同,难以进行录波数据的同源匹配。针对上述问题,提出基于句向量掩码纠错双向编码器表征语言模型(sentence-masked language model as correction bidirectional encoder representations from transformers,Sentence-MacBERT)的同源录波数据匹配方法。首先,分析录波文件的记录格式特点,根据录波文件的格式特点完成核查信息表的构建。然后,通过构建的核查信息表进行录波文件自动校核。最后,在双向编码器表征(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型的基础上构建Sentence-MacBERT同源通道匹配模型,完成同源录波数据匹配。算例分析表明,根据核查信息表能够完成录波文件的自动校核,并对解析失败的录波文件发出告警信息。利用Sentence-MacBERT模型进行通道名称匹配的效果良好,能够有效地完成录波数据的同源匹配,帮助运行人员进行故障分析。
文摘电力系统发生大面积复杂故障后,调度人员仅仅依靠来自数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统的保护和开关接点的变位信息难以做出准确的判断,来自故障录波装置记录的模拟量信息越来越成为故障诊断和系统恢复的重要依据。为了进一步提高超高压输电线路故障类型识别率和计算速度,文中利用提升小波和PNN网络构造了新的小波神经网络故障识别模型,应用bior3．1提升小波对故障电流进行分解,将分解到的 (0,375)Hz频率段的小波系数输入到PNN神经网络。通过 ATP仿真及华东电网实际故障录波数据的测试和比较结果表明:该模型具有很高的识别率和收敛速度,并有望将该模型应用到电网故障诊断系统。
