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面向智能变电站模型应用的二次设备建模优化
被引量：
11
1
作者
宋福海
翟博龙
+4 位作者
黄翔宇
黄见虹
吕航
李力
代小翔
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期218-224,共7页
目前智能变电站二次设备建模主要关注通信层面的互操作性,而信息语义层面的互操作较差,难以支撑实现业务功能的自动配置。随着基于二次设备信息的智能变电站运维等高级应用技术的应用,二次设备模型语义基础的薄弱越来越成为阻碍变电站...
目前智能变电站二次设备建模主要关注通信层面的互操作性,而信息语义层面的互操作较差,难以支撑实现业务功能的自动配置。随着基于二次设备信息的智能变电站运维等高级应用技术的应用,二次设备模型语义基础的薄弱越来越成为阻碍变电站智能化技术发展的主要问题。针对上述问题提出了二次设备模型优化原则,通过智能电子设备能力描述模型的语义化增强模型的自描述特性,支撑实现基于间隔关联的一、二次设备模型自动关联,为智能变电站各类配置工作的模板化奠定了基础。该方案可实现智能变电站运维等高级应用功能自动配置,可显著提高智能变电站配置的效率及质量。
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关键词
智能变电站
IEC
61850
语义建模
设备模型关联
自动配置
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职称材料
基于关系超图增强Transformer的智能站二次设备故障诊断研究
被引量：
14
2
作者
周海成
石恒初
+2 位作者
曾令森
王飞
欧阳勇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期123-132,共10页
随着智能变电站二次设备的状态感知与自描述能力不断提升,在提高电网调控细粒度的同时,其海量、驳杂、离散的状态信息也使故障诊断难度倍增。为提高二次设备故障诊断精度与效率,提出基于关系超图增强Transformer的二次设备故障诊断算法...
随着智能变电站二次设备的状态感知与自描述能力不断提升,在提高电网调控细粒度的同时,其海量、驳杂、离散的状态信息也使故障诊断难度倍增。为提高二次设备故障诊断精度与效率,提出基于关系超图增强Transformer的二次设备故障诊断算法。首先利用Apriori算法挖掘故障信号间的关联规则,构建关系超图。然后利用超图卷积神经网络(hypergraph convolutional neural network,HGCN)和微调标准Transformer网络学习故障特征间的高阶关系和上下文表达,再经过误差反向传播、非线性传递函数预测故障类型。最后,以某地区一年的二次设备运行数据作为算例进行分析。结果表明,所提方法能够去除冗余信息干扰,准确定位故障元件和诊断故障类型,为智能运维提供支持。
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关键词
关系超图
超图卷积神经网络
TRANSFORMER
故障预测
二次
设备
设备
关联
模型
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职称材料
题名
面向智能变电站模型应用的二次设备建模优化
被引量：
11
1
作者
宋福海
翟博龙
黄翔宇
黄见虹
吕航
李力
代小翔
机构
国网福建电力调度控制中心
南京南瑞继保电气有限公司
智能电网保护和运行控制国家重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期218-224,共7页
基金
国网福建省电力有限公司科技项目(52130019001L)。
文摘
目前智能变电站二次设备建模主要关注通信层面的互操作性,而信息语义层面的互操作较差,难以支撑实现业务功能的自动配置。随着基于二次设备信息的智能变电站运维等高级应用技术的应用,二次设备模型语义基础的薄弱越来越成为阻碍变电站智能化技术发展的主要问题。针对上述问题提出了二次设备模型优化原则,通过智能电子设备能力描述模型的语义化增强模型的自描述特性,支撑实现基于间隔关联的一、二次设备模型自动关联,为智能变电站各类配置工作的模板化奠定了基础。该方案可实现智能变电站运维等高级应用功能自动配置,可显著提高智能变电站配置的效率及质量。
关键词
智能变电站
IEC
61850
语义建模
设备模型关联
自动配置
Keywords
smart substation
IEC 61850
semantic modeling
equipment model association
automatic configuration
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于关系超图增强Transformer的智能站二次设备故障诊断研究
被引量：
14
2
作者
周海成
石恒初
曾令森
王飞
欧阳勇
机构
云南电网有限责任公司普洱供电局
云南电力调度控制中心
武汉华电顺承科技有限公司
湖北工业大学计算机学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期123-132,共10页
基金
中国南方电网有限责任公司科技项目资助(YNKJXM20220093)。
文摘
随着智能变电站二次设备的状态感知与自描述能力不断提升,在提高电网调控细粒度的同时,其海量、驳杂、离散的状态信息也使故障诊断难度倍增。为提高二次设备故障诊断精度与效率,提出基于关系超图增强Transformer的二次设备故障诊断算法。首先利用Apriori算法挖掘故障信号间的关联规则,构建关系超图。然后利用超图卷积神经网络(hypergraph convolutional neural network,HGCN)和微调标准Transformer网络学习故障特征间的高阶关系和上下文表达,再经过误差反向传播、非线性传递函数预测故障类型。最后,以某地区一年的二次设备运行数据作为算例进行分析。结果表明,所提方法能够去除冗余信息干扰,准确定位故障元件和诊断故障类型,为智能运维提供支持。
关键词
关系超图
超图卷积神经网络
TRANSFORMER
故障预测
二次
设备
设备
关联
模型
Keywords
relational hypergraph
HGCN
Transformer
fault prediction
secondary equipment
device association model
分类号
TM63 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向智能变电站模型应用的二次设备建模优化
宋福海
翟博龙
黄翔宇
黄见虹
吕航
李力
代小翔
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2022
11
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职称材料
2
基于关系超图增强Transformer的智能站二次设备故障诊断研究
周海成
石恒初
曾令森
王飞
欧阳勇
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2024
14
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职称材料
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