关键词： 输电线路覆冰   主成分分析法   天气学特征   随机森林  

摘要： 本文利用ERA5再分析数据以及南方电网超高压输电线路覆冰观测系统提供的监测数据,基于T-mode主成分分析法,对2014年至2021年期间我国南方冬季天气形势进行客观天气分型,确定了主导我国南方输电线路覆冰的典型天气形势及冷空气、水汽输送路径,并从大气环流形势、高空大气层结状况等角度对2022年2月广东肇庆输电线路覆冰事件进行个例分析,探究了此次输电线路覆冰事件的天气学特征。然后,结合气象站观测数据,利用四种机器学习方法,即多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)、随机森林和XGBoost对输电线路覆冰进行分类预报,并对四种机器学习方法进行评估和优化,建立了基于随机森林的我国南方输电线路覆冰的预报模型。本文得到以下结论:首先,客观天气分型结果表明我国南方冬季的天气形势主要分为四类,主导输电线路覆冰的典型天气形势为,我国南方受一中心位于内蒙古西部的850h Pa高度上的一个高压系统控制,这一天气形势有利于来自北方的冷空气和来自西南的水汽在我国南方上空汇聚,形成有利于输电线路覆冰的天气条件。其次,在2022年2月广东肇庆的一次输电线路连续覆冰事件中,覆冰区域上空大气表现出独特的“冷-暖-冷”垂直结构,大气层结逆温明显,这是冻雨天气出现时的典型垂直结构,为输电线路覆冰的发生提供必要条件。此次覆冰事件期间的大气环流形势与主导输电线路覆冰的典型天气形势呈现出高度的一致性,西北气流将来自中西伯利亚的冷空气,从我国东北地区向南方输送,水汽输送路径主要有两条:一条是经由孟加拉湾进入我国大陆的西南低空急流,另一条则是来自南海的水汽输送。最后,利用m RMR算法对覆冰数据集进行特征因素筛选,得到影响覆冰最为重要的因素是日平均温度、天气类型、日最低气温;对四种机器学习算法的预报性能进行评估,并对精确度较高的随机森林和XGBoost算法进行随机过采样优化,最终建立基于随机森林的输电线路覆冰的预报模型。这些结论为了解我国南方输电线路覆冰事件的天气学特征和成因以及预报提供了有价值的见解,对电力部门进行线路保障和其他防冰减灾工作具有重要意义。

关键词： 架空输电线路   迁移改造   电缆线路  

摘要： 本文针对110 kV架空输电线路迁移改造电缆线路施工的关键技术进行了探究。通过对相关重点和难点进行分析，从防雷施工、防虫施工、防火施工三个方面，明确了施工过程中的关键技术。随后详细探讨了迁移改造过程中的质量控制方法，包括合理选择设施、完善敷设施工、做好施工验收等。通过本文的论述，旨在为相关领域从业人员的研究和实践提供有益的参考。

关键词： 覆冰检测   PSPNet   注意力机制   轻量级网络   输电线路  

摘要： 极端天气对电网安全造成极大的威胁,现阶段的输电线路覆冰检测方法精度较低。为实现对输电线路覆冰情况实时准确的检测,本论文基于深度学习,利用视频图像开展输电线路覆冰检测研究。主要的研究内容和结果如下: (1)针对输电线路摄像头被冰雪等脏污覆盖导致获得的图像中不包括输电线路的问题,本论文引入语义分割算法来实现以摄像头覆冰检测为辅助的输电线路覆冰检测,同时引入Dice损失和Focal损失组合函数,并对PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)中的金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module,PPM)进行改进,得到改进的PSPNet(PSPNet Improved,PSPNet-i)模型。实验研究结果表明:1)PSPNet-i模型在平均交并比(Mean Intersection over Union,MIo U)上获得了最佳结果,达90.97%,比PSPNet模型提高了5.52%;2)浓雾情况下摄像头覆冰类和输电线路覆冰类的Io U分别达92.58%和74.90%,提高了16.24%和12.60%。这证明了本论文对模型改进的有效性。 (2)针对输电线路覆冰检测模型在具有小样本特征的杆塔覆冰类上的精度表现不理想的问题,本论文引入注意力机制,并分别改进得到SEI(Squeeze and Excitation-network Improved)和CBAMI(Convolution Block Attention Module Improved),并将改进的注意力机制分别嵌入到PSPNet-i模型中进行对比。实验研究结果表明:1)PSPNet-i+SEI+CBAMI模型精度最高,MIo U达92.09%,比PSPNet-i提高了1.12%;2)小样本类别杆塔覆冰类的Io U达76.95%,提高了2.05%。这证明了本论文对模型的改进的有效性。 (3)针对任务模型在实际应用中会面临的资源限制和实时性要求问题,本论文将模型的主干网络由Res Net50替换为Mobile Net V2,以减少模型的训练参数,提升推理速度,同时在PPM模块中引入空洞卷积(Dilated Convolution,Dilated＿conv)进行进一步的改进。实验研究结果表明:1)PSPNet-i(Mobile Net V2)+Dilated＿conv模型的FPS达2.19,相较于PSPNet-i模型增加了0.88,为原来的1.67倍;2)MIo U仅下降3.40%,为88.69%;3)杆塔覆冰类的Io U仅下降3.73%,为73.22%。这证明了本论文对模型轻量化改进是有效且合理的,在精度和速度之间取得了平衡。

关键词： 导线覆冰识别   改进秃鹰搜索算法   自适应开关中值滤波   优化Canny算子  

摘要： 准确有效的输电线路覆冰监测对电网的安全运行至关重要。近年来,我国部分地区连续遭受严重的雨雪冰冻天气,给电力输送造成了重大损失。恶劣的覆冰环境和广大的铺设范围往往给输电线路覆冰在线监测带来巨大的挑战,现存基于机器视觉的导线覆冰检测技术在复杂环境下常展示出边缘检测效果不好、覆冰厚度计算效果不佳等情况。为此,本文基于视觉,对输电线路的覆冰状态、类型和厚度展开了研究,分析了VGG19和SVM模型分类的优化方法、图像的自适应去噪方法、图像的边缘检测方法以及图像目标轮廓提取算法,提出了基于优化VGG19的覆冰判断模型、基于L-SBES-SVM的覆冰类型识别模型、基于自适应开关中值滤波的图像去噪方法、基于优化Canny算子的边缘检测算法、基于优化find Contours函数的目标轮廓提取算法,并设计了的机器视觉的输电线路覆冰智能识别软件,为输电线路覆冰监测的智能化和高效化提供技术和数据参考。 本文主要的研究内容如下: (1)提出了基于优化VGG19的覆冰判断模型,融合拉丁超立方抽样算法(LHS)、随机梯度下降算法(SGD)和秃鹰搜索算法(BES)优化的支持向量机(L-SBES-SVM)的覆冰类型识别模型。首先,将采集到的图像进行覆冰和未覆冰分类,利用优化VGG19训练得到覆冰判断模型,然后获取图像的等价局部二值模式(LBP)特征图,并在基础上生成灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征值,最后将提取的纹理特征信息进行再分类并再输入L-SBES-SVM中训练,进而建立覆冰类型识别模型。实验结果表明:L-SBES的算法在收敛速度和全局搜索能力均优于BES算法,基于优化VGG19的覆冰判断模型训练准确率达到100%,验证正确率达到100%,基于L-SBES-SVM的覆冰类型识别模型训练准确率达到95.24%,验证正确率达到90%。 (2)提出了一种基于自适应开关中值滤波的图像去噪算法。该算法是在中值滤波的基础上添加了噪声和边缘信息的判断开关,再通过比对覆冰前后导线部分的像素面积值,添加了开关中值滤波的自适应算法。该算法保证了去噪效果的同时又提高了算法的自适应性。实验结果表明:基于自适应开关中值滤波的去噪方法相较于高斯滤波、中值滤波和双边滤波,保存的边缘信息更多,以失真的最小代价使边缘拟合效果更佳。 (3)提出了基于优化Canny算子和优化find Contours函数的导线覆冰厚度计算方法。首先利用自适应开关中值滤波和Otsu的图像预处理方法优化Canny算子,并获取覆冰导线的边缘,然后使用本文提出的图像预处理方法和边缘检测方法优化find Contours函数,并提取覆冰导线轮廓,最后通过推导得出的覆冰厚度计算公式计算导线覆冰厚度。实验表明,优化Canny算子的边缘检测结果优于Roberts算子、Sobel算子和传统Canny算子,本文提出的的导线覆冰厚度计算方法结果平均误差在4.10%。 (4)本文设计的系统软件对图像去噪和边缘检测效果良好,同时具有较高的覆冰识别准确率和覆冰厚度计算能力,对于覆冰监测具有良好的应用价值。

关键词： 输电线路   Elman神经网络   GWO-Elman模型   NB-IoT模块  

摘要： 输电线路长期暴露于室外自然环境中,不可避免地会遭受极端恶劣天气的影响。其中,输电线路覆冰就是一种严重的电力自然灾害。输电线路覆冰不仅增加了线路的负载,还可能引发导线舞动、风偏、脱冰跳跃等现象,从而对电力系统的稳定运行构成严重威胁。因此,监测和预测输电线路覆冰厚度对电力系统的安全稳定运行十分重要。 在输电线路覆冰厚度预警模型中,参数选取的不准确性和输入参数的维度高是影响预警系统精度的主要问题。针对上述问题,本文构建了基于灰狼优化算法优化Elman神经网络的输电线路覆冰厚度预警模型。首先,使用灰色关联分析算法对影响覆冰厚度的因素进行分析,选取与覆冰厚度相关性较高的参数,降低预警模型的输入参数。其次,采用Elman神经网络建立覆冰厚度预警模型,然后利用灰狼优化算法优化Elman神经网络的权值和阈值。最后,为解决传统监测终端通信功耗高的问题,本研究采用了NB-IoT技术作为预警系统的通信方式。 论文的主要工作如下: 第一,输电线路覆冰机理分析。对输电线路覆冰的增长机理与覆冰的增长过程进行分析讨论,综合考虑了影响输电线路覆冰的多种因素,总结了输电线路覆冰的四种类型和覆冰危害。 第二,详细绘制了监测终端的电路原理图。该原理图主要包括主控模块、数据采集模块和NB-IoT通信模块等核心部分。主控模块作为整个系统的控制中心,负责协调各个模块的工作;数据采集模块则通过传感器实时采集输电线路的气象数据;NB-IoT模块则负责将采集到的数据传输至云平台,根据原理图完成了PCB板的设计,然后进行了打板、焊接和调试工作,最终制作完成了监测硬件终端的实物。 第三,利用STM32Cube MX和KeilμVision5开发工具,设计并编写了输电线路覆冰厚度预警系统软件的相关程序。其中包括:对MCU进行配置与初始化的程序、数据采集模块程序、实现STM32与NB-IoT模块之间通信的AT指令程序、通过NB-IoT模块以MQTT协议与云端平台进行通信的程序,整个系统软件的设计旨在保障输电线路冰覆厚度监测的实时性与准确性。 第四,提出了基于GWO-Elman神经网络的预警模型。在构建该模型的过程中,首先对收集到的实验数据进行预处理。同时,为了评估模型的性能,选取一系列的评价指标。在确定Elman神经网络的结构时,经过反复试验和比较,确定了隐含层数、网络传递函数和学习率等关键参数。利用Elman神经网络,建立了输电线路覆冰厚度预警模型。为了进一步提升模型的性能,采用了灰狼算法对模型参数进行优化。 第五,对输电线路覆冰厚度预警系统的终端设备进行测试,对所提出的预警模型进行实验验证。将BP模型、Elman模型和GWO-Elman预警模型做对比实验,实验结果表明,本研究提出的GWO-Elman输电线路覆冰厚度预警模型是有效的。 图[69]表[8]参[83]

关键词： 特高压   架空   输电线路   张力放线  

摘要： 本文深入探讨特高压架空输电线路张力放线施工技术的关键要点,介绍张力控制的准确测量和调整方法,以及导线垂直度调整的原理和技术手段.同时,探讨合适的放线方法,包括初导展放和中导展放的步骤和操作要点,希望能为相关领域的从业人员提供有益的指导和参考.

关键词： 电磁感应   传感器   非接触式测量   分布式行波监测   行波采集  

摘要： 本文研究了输电线路故障时刻行波的传播与继电保护动作特征的配合问题,将继电保护动作规律考虑到输电线路故障发展的过程中,从理论上研究故障行波的产生及传播与继电保护动作过程之间的时序关系,制定有效行波提取算法。采用PSCAD仿真软件对110 kV输电线路继电保护建模,分析继电保护动作规律对地电位双端行波定位算法的影响。结果表明,继电保护装置的动作时间远大于行波传递时间,对行波定位几乎没有影响。