摘要：为提高变电站设备运行状态检测结果的可靠性,规范其运行,基于改进非支配排序遗传算法的应用,以某智能变电站为例,开展其状态检测方法的设计研究。布置传感器进行电力设备运行数据的采集,引进变分模态分解方法,进行电力设备运行数据去噪与降维处理;引进遗传算法,通过在知识领域与多个目标之间的迭代,找到最优平衡点,筛选出最有效的特征组合,实现对变电站中电力设备运行数据的知识集合生成与特征提取;引进深度迁移学习,构建并训练自组织映射(SOM)网络,此网络含多个神经元节点,自适应聚类输入特征,实现智能变电站设备的在线管理与异常检测。对比试验结果表明:该方法可以精准识别智能变电站在运行中的电力设备异常状态,可通过此种方式实现对变电站的智能管理。

摘要：为控制局放检测结果的偏差,基于RBF神经网络的应用,以GIS设备为例,开展特高频局放检测技术的研究。根据安装方式的不同,将传感器分为内置式与外置式,通过布置传感器,实现对GIS设备运行信号的采样;对采样的数据进行归一化处理,将处理后的数据录入RBF神经网络输入层,接收的数据采用径向基层的高斯函数作为激活函数,利用激活函数,对数据进行训练,实现对采样信号的处理与特征提取;计算两个传感器接收到的信号之间的相似度,以此为依据,实现对局放信号的时差定位与检测。对比实验表明:应用设计的方法进行GIS设备特高频局放检测,检测结果幅值偏差在±0.2 dBm V范围内,偏差相对较低。

摘要：针对现行方法在500 k V变电站继电保护定值校验中应用存在灵敏度较低、保护动作时间较长的问题,提出基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。以用于评估不同定值整定方案的优劣的适应度值最大为目标,结合继电保护极差约束、潮流约束、灵敏度约束,建立继电保护定值校验数学模型。利用改进非支配排序遗传算法对模型求解,得到最优继电保护定值校验方案,实现基于改进非支配排序遗传算法的500 k V变电站继电保护定值校验。经实验证明,设计方法灵敏度不低于95%,保护动作时间不超过1 s,可以实现对500 k V变电站继电保护定值精准实时校验。

摘要：表面肌肉电信号是肌肉运动变化时产生的生物电信号,是在体表无创检测肌肉运动的重要方法。该研究设计了一种肌肉电信号采集装置,可通过无线方式将多通道肌肉电信号传输至电脑端,并通过上位机界面进行显示。肌肉电信号采集电路实现微弱的肌肉电信号采集、放大、滤波等前置处理,方便进行数据采集并无线发送;单片机实现数据采集及数据封包处理,并按照无线协议将数据发送至电脑端。电脑端上位机将接收到的数据包进行解析,提取有用数据,最后将肌肉电信号波形进行显示。通过在人体肌肉表面贴附此采集装置,可以将肌肉的运动状态信息回传到电脑端进行分析。

摘要：在变电站倒闸操作中,挂接地线是确保工作人员安全的重要措施。为实现接地线使用过程的无死角监测,设计了一套基于LoRa局域无线网络智能接地线及其管控系统,该系统能够精确监测到接地线的安装位置以及接地线是否可靠悬挂于导体上,同时实现了接地线的全寿命周期管控。另外,系统还实现了接地线的使用权限、安装地点与操作票的关联,并且确保了接地线使用过程无死角监测,从而提升了接地线使用的规范性和安全性。