摘要：配网巡检的故障图像识别由于图像特征提取效果差,存在故障识别准确性低的问题,在该背景下,设计一种基于人工神经网络的智能配网实时故障图像识别系统。该系统根据模型-视图-控制器(model view controller,MVC)设计模式设计框架结构,包括无人机采集层、数据传输层以及地面站系统操作层。在硬件设计部分,借助无人机搭载拍摄设备,采集配电网设备图像,并通过无线数据传输电台将图像传输到地面站,实施图像处理与识别;在软件部分,利用人工神经网络算法,结合粒子群算法等,设计巡检路径规划、图像采集传输、图像特征提取以及图像识别4个关键功能模块。实验结果表明:在设计系统的应用下,识别出研究区域发生的配网故障;通过图像样本,系统识别结果准确性达到94.5%以上,证明了系统的有效性。

摘要：以级联型电力电子变压器(CHB-PET)作为主站的多分支柔性直流配电网在低压直流侧发生双极短路故障后,故障电流上升迅速且峰值较高,而电力电子器件在故障后会很快闭锁,造成故障信息的丢失,给直流配电网线路保护的可靠动作带来了挑战。针对此问题,提出了一种基于CHB-PET输入级与隔离级协同配合的无闭锁故障穿越方案,通过设置隔离级中双有源桥高压侧开关管的内移相比来控制输入级直流侧电容放电,使其不会过充或过放,消除了CHB-PET内部电力电子器件的过流,从而保证故障后CHB-PET可持续输出稳定电流。在此基础上,采用傅里叶变换提取故障穿越策略下CHB-PET低压直流侧电流的高频分量,以高频电流幅值积分值与全电流积分值之比构造保护判据,进而设计一种单端量保护方案。在PSCAD/EMTDC仿真平台搭建含CHB-PET的多分支直流配电网模型,仿真分析表明所提方法能快速、可靠识别并切除故障线路。

摘要：当前社会用电需求增加已成为必然趋势以及结果,这就对智能电力计量系统发展提出更高的要求,需要技术人员积极利用物联网优势,带动智能电力计量系统优化发展。在本研究中,笔者着重探讨了整合物联网技术至智能电力计量系统的构建和设计流程,旨在进一步提升其功能性和效率表现。