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基于种群自适应蜣螂优化算法的输电铁塔传感器优化布置
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作者 谢从珍 梁国龙 +1 位作者 王纪港 杨挺 《广东电力》 北大核心 2025年第2期75-84,共10页
山区输电铁塔易受滑坡等地质灾害影响,面临着倾斜甚至倒塌的风险,线路安全受到严重威胁。为解决现有铁塔传感器布置方案实施可行性低、监测效果差的问题,提出一种基于种群自适应蜣螂优化算法的加速度传感器优化布置方法。首先,基于模态... 山区输电铁塔易受滑坡等地质灾害影响,面临着倾斜甚至倒塌的风险,线路安全受到严重威胁。为解决现有铁塔传感器布置方案实施可行性低、监测效果差的问题,提出一种基于种群自适应蜣螂优化算法的加速度传感器优化布置方法。首先,基于模态置信准则构造目标函数,并考虑铁塔传感器安装实际需求,设置塔身与塔腿区域约束条件;其次,基于蜣螂优化算法构建优化布置模型,并引入种群自适应蜣螂比例调整策略,以提高算法全局搜索能力。以某干字型和某猫头型铁塔为例进行算法验证,提出传感器最佳布点方案,并结合有限元仿真对其合理性进行论证。结果显示,种群自适应蜣螂优化算法的寻优效果较原蜣螂优化算法有明显提升,所得测点数据可精确识别铁塔固有频率。 展开更多
关键词 输电铁塔 状态监测 传感器优化布置 种群自适应蜣螂优化算法 模态置信准则
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基于共模功率的交直流混合配电网单极接地故障识别方法 被引量:5
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作者 罗旭恒 蔡志文 +3 位作者 曾光辉 萧星华 高滢 曾杰 《广东电力》 2023年第2期66-75,共10页
交直流混合配电网中高占比的电力电子设备对系统故障的识别提出了挑战,如何准确识别短路故障并采取对应的系统保护策略成为一大难题。为实现交直流混合配电网的安全稳定运行,提出一种基于共模功率的故障识别方法,通过判断基于共模功率... 交直流混合配电网中高占比的电力电子设备对系统故障的识别提出了挑战,如何准确识别短路故障并采取对应的系统保护策略成为一大难题。为实现交直流混合配电网的安全稳定运行,提出一种基于共模功率的故障识别方法,通过判断基于共模功率的单侧故障信号和共模电压的极性,识别出直流线路区内外的单极接地故障,并制订单极接地故障保护策略。基于RTLAB平台搭建了交直流混合配电网硬件在环测试平台,并在系统不同位置开展单极接地故障试验。仿真结果验证了所提方法能有效识别出直流线路区内外的单极接地故障,且有较强的抗过渡电阻能力。 展开更多
关键词 交直流混合配电网 短路故障识别 保护策略 RTLAB 实时仿真
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基于热-流-湿多物理场仿真的恶劣天气GIS预制舱凝露研究 被引量:6
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作者 彭栋梁 牛海清 +4 位作者 林涛 张尧 杜兆斌 韩风琴 周继承 《广东电力》 2023年第1期114-125,共12页
预制舱变电站具有占地面积小、建设周期短等优点,目前处于试点阶段。在高温高湿的华南地区,预制舱内有发生凝露的风险,凝露不仅会腐蚀金属、削弱设备的机械强度,还会降低电气设备外绝缘的性能。为了研究典型天气条件下预制舱内凝露的发... 预制舱变电站具有占地面积小、建设周期短等优点,目前处于试点阶段。在高温高湿的华南地区,预制舱内有发生凝露的风险,凝露不仅会腐蚀金属、削弱设备的机械强度,还会降低电气设备外绝缘的性能。为了研究典型天气条件下预制舱内凝露的发生及其时段和位置,建立气体绝缘组合电器(gas-insulated switchgear,GIS)舱内热-流-湿度场耦合的多物理场数学模型,通过瞬态仿真分析正常天气下预制舱内各个物理场的分布规律,研究温度骤降和“回南天”天气条件下舱内凝露的发生情况。研究发现:正常天气下舱内未发生凝露,舱内温度最低的位置往往也是相对湿度最高的位置;温度骤降时舱内壁及靠近舱壁的开关柜发生凝露,建议提前打开舱门或使用空调降低舱内空气温度以防凝露;“回南天”时舱内发生大面积、长时间的凝露,包括舱内壁、开关柜表面、GIS外壳底部、汇控柜外表面中间和底部,建议提前封闭预制舱以阻止外部湿热气流的进入,或提前用空调加热提高舱内温度以防凝露。 展开更多
关键词 预制舱 多物理场耦合 湿度场 凝露
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基于改进粒子群算法的储能调峰容量优化配置研究 被引量:16
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作者 刘红 《广东电力》 2023年第1期68-76,共9页
配置储能系统是减少机组调峰负担、增加清洁能源接纳空间、降低新能源大规模并网给电网带来的压力的有效手段。首先,在分析储能调峰机理的基础上,综合考量储能调峰相关收益及成本,提出储能调峰的日效益模型及日成本模型;其次,以储能调... 配置储能系统是减少机组调峰负担、增加清洁能源接纳空间、降低新能源大规模并网给电网带来的压力的有效手段。首先,在分析储能调峰机理的基础上,综合考量储能调峰相关收益及成本,提出储能调峰的日效益模型及日成本模型;其次,以储能调峰日净收益最大为目标,综合考虑储能荷电状态约束、调峰后峰谷率、容量平衡等多种约束条件,提出考虑储能调峰效果的容量优化配置模型;然后,基于线性递减的惯性权重和异步学习的学习因子对标准粒子群优化算法进行改进,提出改进的粒子群算法,对储能容量进行优化配置;最后,综合考虑不同电池储能系统、不同季节典型日负荷间的差异,对某工业园区储能调峰容量进行优化配置,验证了所提模型和改进粒子群算法的有效性。算例结果表明,采用改进粒子群算法可以更快更好地得到优化结果。 展开更多
关键词 储能 调峰 峰谷差率 改进粒子群算法 容量配置
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玻璃绝缘子老化、污秽与表面放电强度相关性分析 被引量:6
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作者 刘波江 袁伟亮 《广东电力》 2023年第6期102-110,共9页
为了有效监测绝缘子的表面放电现象、防止闪络发生、保障输电线路的安全运行,开展不同环境下放电强度状态研究。首先,采用紫外脉冲传感器,对不同污秽等级和老化等级的绝缘子进行探测,获取各样本放电的紫外脉冲信号;其次,以绝缘子样本表... 为了有效监测绝缘子的表面放电现象、防止闪络发生、保障输电线路的安全运行,开展不同环境下放电强度状态研究。首先,采用紫外脉冲传感器,对不同污秽等级和老化等级的绝缘子进行探测,获取各样本放电的紫外脉冲信号;其次,以绝缘子样本表面的电介质应力变化表征其放电强度,记录和分析不同放电强度的紫外脉冲信号直流分量和谐波分量变化,探究绝缘子污秽等级、老化等级与紫外脉冲信号特征的内在关联;最后,通过绝缘子老化和污秽实验,验证相关理论。实验结果表明:处于污秽和老化状态下的绝缘子,其放电强度与紫外脉冲信号直流分量、谐波分量的幅值均呈正相关关系;在不同污秽、老化等级中,紫外脉冲信号第2—6次谐波分量幅值与放电强度具有较强的正相关性;相比于污秽因素,老化因素对绝缘子放电强度的影响更大。 展开更多
关键词 玻璃绝缘子 污秽等级 老化等级 放电强度 紫外脉冲 直流分量 谐波分量
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基于单帧同位叠加的220 kV绝缘子串紫外动态图像诊断研究 被引量:4
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作者 袁聪 袁梓丰 《广东电力》 2023年第6期111-118,共8页
目前,基于紫外成像的绝缘子诊断技术主要采用动态图像单帧画面进行判断评估,缺乏考虑动态图像的整体性。为了解决绝缘子紫外电晕动态图像的量化评估问题,提出一种基于单帧同位叠加的绝缘子动态图像诊断方法。该方法采用形态学运算对动... 目前,基于紫外成像的绝缘子诊断技术主要采用动态图像单帧画面进行判断评估,缺乏考虑动态图像的整体性。为了解决绝缘子紫外电晕动态图像的量化评估问题,提出一种基于单帧同位叠加的绝缘子动态图像诊断方法。该方法采用形态学运算对动态图像进行图像滤波,抑制图像噪声;通过类间方差分割算法提取绝缘子串及紫外电晕部分,实现动态图像的单帧特征提取;以单帧同位叠加算法为基础,生成动态图像综合特征;最后,根据动态图像的综合特征,构建数据可视化雷达图。实验结果表明:该方法不仅保障绝缘子动态图像评估的整体性,还分析不同类型绝缘子的动态图像表现和雷达图,为实际工程中绝缘子带电检测提供了一定的参考。 展开更多
关键词 紫外电晕动态图像 形态学运算 类间方差分割算法 单帧同位叠加算法 动态图像评估
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硅橡胶复合绝缘子老化状态核磁共振与红外光谱对比分析研究 被引量:5
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作者 刘红 邝凡 胡德桥 《广东电力》 2023年第12期121-126,共6页
硅橡胶复合绝缘子在电力系统中使用广泛,但随着运行时间增长容易老化,威胁电力系统的安全运行。为此,采用核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)技术来分析识别硅橡胶复合绝缘子的老化状态。运用NMR分析方法从低场NMR信号中提取出... 硅橡胶复合绝缘子在电力系统中使用广泛,但随着运行时间增长容易老化,威胁电力系统的安全运行。为此,采用核磁共振(nuclear magnetic resonance,NMR)技术来分析识别硅橡胶复合绝缘子的老化状态。运用NMR分析方法从低场NMR信号中提取出表征硅橡胶绝缘子老化状态的特征量,解释绝缘子的老化机理,并与红外光谱分析技术进行对比分析。结果表明:复合绝缘子NMR测量结果与红外光谱外层吸收峰吻合,2种结果在一定程度上都能反映复合绝缘子的老化程度;绝缘子的老化程度越高,NMR方法的横向弛豫时间值越小,红外光谱的吸收值越低。 展开更多
关键词 硅橡胶复合绝缘子 低场核磁共振 红外光谱 老化状态
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基于混合神经网络的绝缘子污秽等级分类方法 被引量:3
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作者 魏东亮 王植 袁聪 《广东电力》 2023年第5期89-97,共9页
针对输电线路中瓷绝缘子表面污秽堆积、闪络频发的问题,基于红外成像技术和混合深度神经网络,提出瓷绝缘子表面污秽状态自动检测和智能分类方法。首先,利用红外热像仪,对输电线路上多个瓷绝缘子进行成像,获得不同污秽等级的红外图像;其... 针对输电线路中瓷绝缘子表面污秽堆积、闪络频发的问题,基于红外成像技术和混合深度神经网络,提出瓷绝缘子表面污秽状态自动检测和智能分类方法。首先,利用红外热像仪,对输电线路上多个瓷绝缘子进行成像,获得不同污秽等级的红外图像;其次,通过掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)对瓷绝缘子红外图像进行目标分割和提取,以抑制背景干扰;最后,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络,构建用于瓷绝缘子红外图像自动分类的混合深度神经网络,从而评估绝缘子的污秽严重性。性能对比实验证明所提方法取得了更精确的分类效果,准确度达到98.86%,特异度达到99.72%,精度达到98.86%,F1分数达到98.86%,为瓷绝缘子表面污秽等级分类、危险性评估提供了智能化技术手段。 展开更多
关键词 瓷绝缘子 污秽等级分类 红外图像 混合深度神经网络
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