关键词： 输电线路   覆冰预测   支持向量机回归   改进的灰狼优化算法   收敛因子   精英反向学习  

摘要： 为降低输电线路覆冰事故对电网安全生产的影响,电网运维部门通过预估线路覆冰厚度来指导电网的除冰融冰工作。本文提出采用支持向量机回归(support vector regression,SVR)方法预测覆冰厚度,研究了1种基于改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)优化SVR的覆冰厚度预测模型。首先,采用非线性收敛因子a和精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)提高了灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)的收敛速度并解决了易陷入局部最优的问题。其次,构建以环境温度、相对湿度和环境风速为输入量,覆冰厚度为输出量的IGWO-SVR覆冰预测模型,将实验数据代入模型计算其适应度值为0.019,远优于GWO-SVR模型。最后,将IGWO-SVR模型与PSO-SVR和GWO-SVR模型相比较,通过预测数据和实测数据的对比验证了IGWO-SVR模型的均方误差(mean square error,MSE)值为1.16,低于PSO-SVR和GWO-SVR模型,对输电线路覆冰预测研究具有一定的参考价值。

关键词： 二维激光雷达   输电线路检测   抛物线模型   弧垂  

摘要： 为提高输电线路覆冰安全性,提出一种基于激光雷达测距的输电线路覆冰状态监测系统,该系统主要由移动平台、电源模块、数据存储及发送模块、4 G通信模块、二维激光雷达模块和上位机组成。通过控制激光雷达旋转角度,采集得到大量不同角度下输电线路对地的距离,经树莓派存储并通过4 G通信发送至远程上位机;上位机将获取的对地距离数据拟合为输电线抛物线模型,并利用对地距离与输电线路弧垂之间的对应关系,得到输电线覆冰状态。

关键词： 500kV输电线路   绝缘子   线路覆冰   桥接  

摘要： 为提高电力系统的运行可靠性和安全性,通过对500kV输电线路的覆冰闪络故障进行归纳总结,分析了500kV输电线路覆冰闪络故障的特点和覆冰对绝缘子串的影响,并提出防覆冰闪络的措施,主要有增加绝缘子表面绝缘涂层、采用桥接技术、应用冰除技术、采用大盘径绝缘子隔断、定制复合绝缘子等。最后针对不同桥接方式对绝缘子串抗冰闪能力的影响实验验证。实验结果表明:桥接技术可以实现防止输电线路覆冰闪络故障,但是桥接方式不会导致覆冰闪络故障发生的。

关键词： 输电线路   张力放线   紧线   附件安装   标准体系  

摘要： 随着我国电网技术的发展和张力放线施工工艺及配套施工装备技术水平的进步,以Q/GDW 113-2004《750kV架空送电线路张力架线施工工艺导则》为基础逐步发展的架空输电线路张力架线施工技术标准体系存在部分技术内容重复、完整性不够等问题,导致在实际使用中适用性差。因此本文系统梳理架空输电线路张力架线施工技术标准体系现状及存在问题,结合现有导线结构形式、张力放线、紧线和附件安装施工工艺特点和施工质量验收要求,提出进一步优化我国电力行业架空输电线路张力架线施工技术标准体系,覆盖张力架线施工、质量评定和验收工艺全流程,为张力架线施工提供技术依据。

关键词： 输电线路   覆冰   脱冰   三段覆冰   线性覆冰   高悬端覆冰  

摘要： 总结并分析了新疆地区几回750 kV输电线路覆冰跳闸原因和整改措施。结合事故调研,利用ANSYS软件对均匀覆冰、三段覆冰、线性覆冰和高悬挂端覆冰工况进行了有限元分析,结果表明,线路覆冰跳闸主要由地线非均匀覆冰导致导、地线局部静态距离不足而引起;比较非均匀覆冰中的三段覆冰、线性覆冰与高悬挂端覆冰,高悬挂端覆冰对弧垂最低点偏移的影响最大,且随覆冰长度的增加,导、地线静态接近距离存在极小值。通过工程实例计算发现,地线高悬挂端覆冰下导地线最小接近距离小于规程规范限定的最小静态距离,并能导致放电跳闸,工程设计中应重视此种情况下的间距校验。

关键词： 输电线路   覆冰厚度   预测   差分灰狼算法  

摘要： 为了提高输电线路覆冰预测精度,采用差分进化算法对灰狼优化算法进行改进,形成差分灰狼算法,采用差分灰狼算法(Differential Evolution Grey Wolf Optimization,DEGWO)对最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)进行优化,建立基于DEGWO-LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型。采用两组实际运行线路的覆冰增长数据进行算例分析,并与其他覆冰预测方法对比,结果表明,DEGWO-LSSVM模型的误差波动更小,预测精度更高,验证了文章所提覆冰预测模型的正确性和实用性。

关键词： 覆冰预测   数据探索   时空分布特征   图卷积网络   时空预测  

摘要： 针对已有的输电线路覆冰预测模型鲜有考虑覆冰过程中的空间特征信息,从而导致预测精度欠佳的问题,本文从时空序列预测的角度建立输电线路覆冰方面的预测体系,采用图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)构建输电线路覆冰预测模型,基于图神经网络设计对输电线路覆冰拉力的图数据进行深度特征学习与图特征向量表示,以更好地提取电网塔杆覆冰拉力值的时空分布特征,从而准确预测未来的拉力值。基于南方电网的真实实验数据,设计一套可靠的数据预处理流程,将电网覆冰拉力数据转化为可以深度学习的时空序列大数据进行训练和验证。实验结果表明,本文提出的模型较已有的主流覆冰预测模型具有更加优异和稳定的预测结果,能够为输电线路及时除冰工作提供决策参考。

关键词： 杆塔   架空输电线路   施工  

摘要： 为了确保施工作业质量及安全生产要求,本文以某电力架空输电线路建设为例,分析了架空输电线路杆塔基础设计要点,并提出了施工技术的选择与控制,根据具体的施工案例进行架空输电线路杆塔基础设计与施工,提高电力架空输电线路杆塔施工安全性。

关键词： 粒子群优化算法(PSO)   神经网络   支持向量机(SVM)   导线舞动  

摘要： 输电线路舞动往往会导致金具磨损、闪络、断线等电力事故,对电力系统的安全具有很大的负面影响。利用ANSYS软件模拟不同档距、风速等状态下覆冰四分裂导线在平均风与脉动风作用下的动态响应,进而根据模拟获得的数据集和PSO-SVM(particle swarm optimization-support vector machines)算法构建了四分裂导线覆冰舞动预警模型,将档距、风速、初始风攻角作为模型的输入,覆冰导线是否舞动作为输出。同时,为验证该预测模型的实用性及有效性,将PSO-SVM模型与其他智能算法如BP(back propagation)、支持向量机(support vector machine, SVM)、遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-optimization support vector, GA-SVM)模型的预测结果进行比较,结果表明PSO-SVM模型的预测结果精度更高,对输电线路覆冰舞动预警具有一定的参考意义。

关键词： 量子粒子群优化算法   支持向量机   灰色关联分析   输电线路   覆冰厚度  

摘要： 冰雪灾害严重影响电网安全稳定运行,因此,对输电线路覆冰厚度进行预测可以有效地指导电网抗冰工作。利用灰色关联法分析温度、湿度、风速、降雨量和气压对线路覆冰厚度的影响,提出一种基于历史统计数据的输电线路覆冰厚度预测模型,采用改进量子粒子群算法(IQPSO)对支持向量机模型(SVM)参数惩罚因子c和核函数宽度δ进行寻优,结果表明:环境温度与覆冰厚度关联性最高,其次是降水量、风速、相对湿度,气压关联度最小,呈弱相关性;于同类型方法相比,IQPSO-SVM覆冰厚度预测模型预测精度较高,其平均绝对误差百分比为1.946%,均方根误差0.107 mm,验证了预测模型的有效性,具有一定的工程价值。