摘要：从数据采集与传输可靠性、抗扰能力、电磁兼容性、界面友好性角度出发,搭建了高压断路器声-振-行多信号联合监测实验平台,该平台包含声音、振动、行程传感器设计及选型、采集系统控制箱设计、上位机设计三部分。然后以SF_(6)高压断路器的分闸弹簧故障为例,对故障进行模拟设置,通过搭建的实验平台,对故障信号的采集、传输、存储、呈现及波形对比分析,实现了高压断路器声-振-行多信号联合监测实验平台的应用,为后续高压断路器机械故障特征提取及故障诊断提供可靠的数据基础。

摘要：文中旨在研究电力系统中切除并联无功补偿电容器组时出现的过电压问题。通过ATP-EMTP软件,搭建了投切电容器组模型,仿真了普通开关和串联电阻开关在多种工况下的过电压水平。为解决串联电阻开关在限制两次两相重燃时效果不佳的困扰,提出了采用串联非线性电阻组合开关的解决方案,并对比了3种方案在限制过电压方面的效果。仿真结果表明,串联非线性电阻组合开关在两次两相重燃工况下表现出卓越的限制效果,能够有效地抑制过电压并保护电容器组绝缘。该组合开关可以作为电力系统中并联电容器组无功补偿系统设计的参考。

摘要：阐述相位敏感型光时域反射仪(φ-OTDR)利用光纤实现沿线振动的分布式测量,φ-OTDR通过光相位变化反映光纤沿线的振动状态,相位提取是φ-OTDR技术的关键。针对相位提取过程中的数字正交解调、振动定位和相位解卷绕的主要步骤,介绍程序设计的实现方法,并给出流程图。通过对数据的处理,验证实现方法的有效性。

摘要：电力通信网跨层传输数据时,受到噪声数据影响,导致跨层数据传输耗时长、电流畸变率高。为了保证跨层通信安全,设计基于密度的聚类算法(Ordering Points To Identify the Clustering Structure,OPTICS)的电力通信网跨层保护系统。构建并联有源电力滤波器安全保护电路,保证三相四线制限幅后具有良好谐波补偿效果。通过跨层控制主动切换模块,实现目标通信链路下达指令的主动切换。对电力通信网跨层数据进行OPTICS聚类处理,结合Laplace机制添加对称指数分布噪声,将Laplace噪声添加到聚类簇中,输出添加噪声后结果存储在输出队列中,完成通信网跨层保护。由系统测试结果可知,该系统传输耗时少,且在10 s测试时间内跨层电流畸变率仅为21%,能够起到保护通信网跨层传输的作用。

摘要：在变换器中应用以碳化硅(SiC)为代表的宽禁带半导体器件能够显著提升变换器的效率和功率密度,但同时带来半导体成本的大幅提升。基于SiC和硅(Si)分立器件的混合多电平技术在不显著提升半导体成本的情况下能够实现与全SiC设计相近的性能,是一种兼顾成本与性能的优化设计。然而,目前针对混合多电平变换器的研究大多基于三电平结构。此处提出了一种高频单元采用T型拓扑的SiC和Si器件混合型四电平变换器拓扑,低频单元使用低成本的Si器件,能够保持相对较低的成本。同时,提出了一种所有的高频开关动作都由SiC器件承担的混频调制策略,并且能够兼容对母线电容电压的主动控制。最后,通过实验验证了所提电路拓扑与调制策略的有效性。

摘要：针对分布式电源并入配电网后,传统算法进行故障检测时存在定位准确度偏低、反应速度较慢的问题,文中基于广域信息处理技术提出了一种配电网故障隔离方法。该方法采用模态分解算法将故障复杂信号分解为多种类基础小信号,使用支持向量机对这些小信号进行数据分类。但由于传统支持向量机的收敛速度较慢,因此通过引入粒子群算法对其参数加以优化,从而提升模型的运算速度。实验结果表明,在加入分布式电源的电网中,所提算法的故障定位准确率为96.7%,平均运行时间则为43.9 s,且这两项参数在对比算法中均为最优。由此证明,该算法可应用于实际工程中,为配电网故障隔离提供技术支撑。

摘要：无线传感器网络是智能电网广域通信中的基础组成单元,传统的无线传感器网络分簇路由协议虽能在一定程度上简化网络拓扑,但仍存在簇首选择不合理且系统能耗较高的问题。针对此,文中基于粒子群优化算法提出了一种改进的分簇路由协议。该协议利用粒子群算法的参数寻优特性对簇首搜寻方案加以改进,使得新方案考虑了距离、剩余能量、数据传输精度等多种因素。同时还使用粒子群自适应函数对该方案进行优化,从而提高了原算法的可靠性。在能耗实验测试中,所提算法迭代1 300次后的剩余能耗为31.2 J,在对比算法中为最优。而对路由路径的测试中,改进算法的平均运行时延为1.79 ms,平均误码率为0.212 5,在所有算法中均为最低,证明了该算法具有良好的实时性和可靠性。

摘要：针对传统电网接地故障检测和自愈方法存在识别速度慢且精确度较低的问题,文中结合信号广域信息提出了一种配电网故障自愈方法。该方法构建了单相接地故障模型,并将零序电流作为分析的对象。将零序电流信号分解为时域、频域以及小波域分量来作为广域特征向量,并采用随机森林算法对其权重进行分类,利用LightGBM算法对分类后的广域特征向量加以训练,进而得到故障预测结果。在仿真测试中,所提算法能够抵抗过渡电阻与初始相位角变化对预测结果的影响,且其故障分析准确率的平均值为98.9%,在对比算法中为最优,表明该算法可为配电网故障自愈提供有效的技术支撑。

摘要：针对电力通信线路采用光时域反射仪(Optical Time⁃Domain Reflectometer,OTDR)获取运维变化参量易受信号差异性变化影响,导致部分运维故障响应异常的问题,研究基于温度、应力数据解耦算法的电力通信线路运维方法,即采用温度、应力数据解耦算法计算电力运维全域温度场,并设计电力线路运维变换器,从而实现电力通信线路运维。应用结果表明,基于温度、应力数据解耦算法的电力通信线路运维效果较好,对线路故障的检测和响应速度最高仅为20 s,能有效进行故障响应,具有可靠性。

摘要：为了进一步提高工作人员对于变电站继电保护二次回路的管理效果,此次研究旨在探讨可视化技术结合概率神经网络在变电站二次回路故障定位中的应用。研究首先分析变电站运行数据,利用可视化技术设计了二次回路设备可视化结构。然后采用概率神经网络对二次设备进行精确的故障定位,搭建了故障设备定位模型。研究结果表明,采用概率神经网络搭建的故障定位模型具有较好的性能,该模型的故障定位精度高达0.98,定位误差在0.2以内。此外,该模型下的二次回路系统能够得到93.2的专家满意度和95.7的用户满意度。综上,此次研究所搭建的故障定位模型能够为变电站可视化管理提供新的参考价值。