关键词： 继电保护技术   高压直流输电线   应用  

摘要： 电力系统建设是国家现代化建设发展中的重要组成部分,高压直流输电线路在电力系统中具有广泛的应用,发挥着调节功率、完成大容量电力输送的重要作用。然而,在电力系统中,随着高压直流输电线路的应用程度不断增加,且其自身具有结构复杂、电压大、功率大等特点,导致其在实际应用中经常会出现电路毁损的情况。基于此,加强高压直流输电线路继电保护技术的应用,提高高压直流输电线路的稳定性和安全性是非常必要的。文章通过分析高压直流输电线路维护,探讨高压直流输电线路继电保护技术的应用,并最终进行仿真实验验证,通过数据证明高压直流输电线路继电保护技术应用能够有效降低电路故障,提高输电线路的稳定性。

关键词： 输电线覆冰   Hough直线检测   最小二乘法   改进SegNet   覆冰监控系统  

摘要： 受气温、复杂地形、气象变化等各种环境的综合影响,附着在输电线上的过冷水滴由于释放潜热固化最终极易形成覆冰。而输电线路覆冰严重影响电力的安全供应。因此,对输电线路覆冰情况进行监测、覆冰厚度进行测量,成为众多科研院所重要的研究课题。传统的输电线路覆冰检测方法包括基于力学模型、模拟导线和视觉等方法。基于力学模型的方法能计算输电线覆冰的等效厚度,但不能获得电力线覆冰的局部厚度;模拟导线法只能间接测量覆冰厚度,测量的结果与实际带高电压、大电流的输电线覆冰情况不同;而基于视觉测量覆冰厚度的方法,具有精度高、成本低等优点。故本文选用视觉的方法来实现覆冰的识别以及厚度的测量,文章主要内容如下:(1)对基于图像处理的覆冰识别方法进行了研究。首先,本文选用双边滤波、直方图均衡化和自适应阈值分割算法对覆冰图像进行预处理,在预处理后使用Canny算法进行边缘检测以减少图像中的假边缘;然后,根据输电线在图片中的位置大致一定这一先验知识,先对输电线区域大致分割,再使用Hough直线检测覆冰边缘,实验表明这种简单的方法可以有效降低背景的干扰,提高覆冰边缘识别的准确率;最后,提出一种结合最小二乘法的Hough直线检测方法,先拟合出覆冰边缘中心线,以中心线为判断条件分别拟合出上、下边缘直线,完成输电线覆冰的检测。(2)对基于深度学习的覆冰识别方法展开了研究,主要是对语义分割领域中广泛使用的Seg Net网络模型进行改进。首先,提出用轻量化卷积神经网路Mobile Net代替VGG16作为Seg Net网络的编码结构,参数量从原始的1471万减少到160万。其次,在解码部分借鉴了FCN的skip结构,融合了低层次特征信息,以提高最终的分割精度。最后,在本文构建的输电线覆冰数据集上做了检测实验,结果表明:本文提出的改进Seg Net网络的MIo U值和未经改进的Seg Net网络相比,从78.2%提高到了81.3%,提升了3.1个百分点;此外,Seg Net和改进Seg Net网络模型的大小分别为45.19MB、24.74MB,而基于Mobile Net的Seg Net网络模型大小只有21.86MB,在这三种算法中只有它可以在嵌入式移动平台jetson TX2上运行。(3)开发了输电线路覆冰识别系统。该系统集成了本文提出的改进Seg Net覆冰检测算法,具备覆冰检测、厚度测量、数据存储等功能。在实验室条件下模拟了输电线覆冰场景,实验验证了该识别系统的各个功能,具有一定应用价值。

关键词： 输电线路   覆冰预测   多变量   OLSTM神经网络   融冰控制  

摘要： 由于自然环境的多变性和不可控性,给输电线路的安全稳定运行带来了挑战。由冰害天气引起的输电线路覆冰故障就是其中之一。覆冰严重时,杆塔会发生闪络、断线、倒塌等一系列故障,给社会带来不必要的经济损失。然而,目前对于输电线路覆冰形成过程和预测模型的研究还不够完善,且模型的预测精度有待提高。因此,急需研究一种预测方法来对输电线路的覆冰厚度进行精确把握。本文的主要研究工作如下:(1)分析比较了导线覆冰厚度的经典计算模型,综合考虑了线路覆冰的多种因素,从线路的覆冰种类和经典方程式出发,推导了其等值覆冰厚度的理论计算模型。利用线路的历史覆冰数据,基于LSTM(Long Short-Term Memory)长短时记忆神经网络建立了单一序列覆冰厚度的预测模型,并且通过实际的线路覆冰数据验证了预测模型的精确性。(2)为了明确微气象因素对线路覆冰情况的影响,针对可能影响输电线路覆冰厚度值的环境温度、湿度、风速、大气压力等自然条件,逐一进行了灰色关联度分析GR A(Grey Relation Analysis)。经验证,环境温度、大气压力、环境风速、环境湿度,对于线路覆冰厚度的影响从大到小依次排序,并且验证了将其作为模型输入变量的合理性。(3)针对单一序列预测模型出现的问题,对其损失函数和网络模型进行了改进,结合多种气象因素建立了多变量OLSTM(Optimized Long Short-Term Memory)改进型长短时记忆神经网络预测模型,并且通过实际的线路覆冰数据对模型的精确性进行了验证。实验结果表明,本文提出的方法相较于其他传统的覆冰预测方法预测精度较高,误差较小,能够满足实际工程需求。(4)基于SVG无功装置搭建了通过控制线路传输无功功率实现融冰的模型。调节线路负荷,利用SVG装置提供对应的无功补偿,增大融冰线路的电流,实现融冰功能。并且通过MATLAB/Simulink软件对该装置进行了仿真实验。结果表明,该装置能够及时跟踪系统无功电流的变化,提供线路融冰所需的电流值,具有一定的工程应用价值。本文针对输电线路覆冰厚度预测模型和融冰模型做了探讨,也验证了模型的准确性和可行性。今后的研究工作中可以结合更多的实际覆冰案例对模型进一步改进,提高模型的泛化能力。

关键词： 输电线路   流体力学   覆冰增长关键参数   广义加性模型   改进灰色关联分析  

摘要： 架空输电线路覆冰是一种常见的自然现象,同时也是破坏电力系统稳定运行的最为严重威胁之一。研究覆冰增长关键参数的特性对输电线路覆冰的预测、预防等具有重要的意义,但是实际输电线路的影响因素很多,且部分非常规气象参数难以获取,导致许多理论模型的研究方法应用受限。本文针对导线覆冰增长模型的关键参数(碰撞系数和冻结系数),从基于覆冰增长关键参数特性的覆冰类型分析、基于在线监测的输电线路覆冰增长关键参数研究和影响覆冰增长关键参数的环境因素三个方面进行了研究,丰富了输电线路覆冰理论研究,其方法和思路具有一定的理论价值和工程应用价值。基于流体力学原理,利用FLUENT软件建立导线覆冰的风洞模型,确定空气流场的控制方程、湍流方程、边界条件和求解方法,计算得到导线的空气流场分布特性和导线覆冰的水滴碰撞特性;根据导线覆冰热平衡过程建立冻结系数模型,基于碰撞系数、冻结系数模型和雨、雾凇临界条件,得到雨凇和雾凇临界条件下环境温度和空气液态水含量随外界环境因素的变化关系,从而根据这些曲线关系来初步判断不同环境条件下所形成的覆冰类型。结合架空输电线路覆冰增长量计算模型、Makkonen覆冰增长模型和覆冰热平衡模型,基于输电线路覆冰监测力学参数(拉力、倾角和风偏角)和气象参数(温度、空气液态水含量、风速和风向),提出实际架空输电线路的覆冰增长关键参数计算模型,并通过实际输电线路的监测数据和微气象数据计算覆冰增长期间的架空线路覆冰增长关键参数。在华南理工大学低温覆冰室内开展人工覆冰试验,设计不同环境条件进行圆柱形钢管模拟导线的覆冰试验。试验结果和模型结果的最大相对误差在20%以内,模型计算结果和试验结果均能较好地吻合,证明了覆冰增长关键参数模型的有效性。采用广义加性模型(GAM)建立环境因素对覆冰增长关键参数的非线性响应模型,以AIC准则选取最优GAM模型,并分析覆冰增长碰撞系数和冻结系数与环境因素的数学关系。结合数据无量纲化处理、分辨系数和关联系数的确定、改进熵权法和灰色欧几里得关联度提出改进灰色关联分析模型研究覆冰增长关键参数与环境因素的关联关系。确定了覆冰增长关键参数与风速、风向、环境温度和空气液态水含量的非线性关系和相关性大小。

关键词： 输电线路   覆冰类型   导线覆冰形状   冰凌桥接   图像分析  

摘要： 输电线路覆冰是一种自然现象,由其引起的导线舞动、断线、绝缘子覆冰闪络、倒塔等事故时常发生,直接影响电网的安全运行和社会的安全稳定。国内外学者针对输电线路覆冰机理、监测技术和防护手段进行了系列研究,视觉传感器由于安装简单、结果直观等原因得到广泛应用。但大多数基于视觉传感器的图像分析方法主要聚焦在导线、绝缘子覆冰厚度测量方面,很少涉及对覆冰类型、密度、形状、冰凌桥接程度等与覆冰危害性密切相关的参数的测量,而这些参数对于冰灾场景下的覆冰理论和融冰技术至关重要。因此,本文从图像处理角度研究如何测量输电线路覆冰的类型、密度、形状、冰凌桥接程度等参数,并给出从前端图像获取到后台软件分析的系统性解决方案,对于提高输电线路在覆冰条件下的安全运行水平具有重要意义。本文的主要内容包括以下几个方面:1、为了提高恶劣气候环境下采集的覆冰图像的质量,提出了一种基于自适应低频衰减去雾的覆冰图像增强方法,实现对清晰度不高、光照不足、对比度低的有雾覆冰图像的增强处理。基于大气光成像机制和图像频域特性,构造了具有空间自适应性的衰减因子,并引入图像低频分量中完成去雾处理,同时对图像高频分量进行锐化处理以增强图像细节信息;指出基于低频去雾分量和高频锐化分量的重构图像,可以获得更好的去雾增强效果,并能够有效提高覆冰图像的整体对比度。与经典的去雾增强方法相比,本文方法对于不同背景和不同目标的多种输电线路覆冰场景具有健壮的鲁棒性和广泛的适用性。2、为了寻找表征不同覆冰类型的特征参数,首先给出了基于局部差值处理的纹理强化方法,用于突出覆冰图像表面纹理特征:基于不同覆冰类型纹理强化图的直方图分布特性,从中选出8个能够区分不同覆冰类型的统计纹理特征参数;在此基础上,提出了一种基于直方图多特征的LIBSVM覆冰类型自动识别方法,构造并训练了基于LIBSVM的覆冰类型识别模型,并通过一系列人工覆冰试验验证了该模型的有效性。结果表明,该方法能够有效区分软雾凇、硬雾凇和雨凇三种覆冰类型,平均识别准确率高达96.67%。3、针对自然覆冰环境下导线出现不规则覆冰形状的情况,提出了基于视觉传感器结合力学传感器的导线覆冰形状识别方法。首先,通过视觉传感器和图像分析,提取并测量了覆冰导线的正、俯视图中的直径分布,利用两视图下的平均直径构建了导线覆冰横截面形状的最小矩形包络;其次,借助力传感器和内置的力学计算模型,计算出导线覆冰横截面的等效面积;最后,在最小矩形包络和面积一定的共同约束下,给出了基于曲线迭代拟合的导线覆冰形状描述算法;此外,定义了圆度和重叠率等形状因子,评估拟合的覆冰形状与实测覆冰形状的接近程度。试验结果表明,该方法能够对导线覆冰过程中不同阶段的覆冰形状进行识别描述,也可以对不同覆冰类型下的导线覆冰形状进行识别描述,算法拟合的覆冰形状与实际测量的覆冰形状重叠率可达0.85以上。4、提出了基于图像分析的悬垂式玻璃绝缘子覆冰冰凌识别与评估方法,实现对绝缘子覆冰冰凌的桥接程度的状态评估。首先,通过改进的纹理滤波算子实现了冰凌区域的有效增强,并采用改进的局部标准差阈值完成对冰凌的分割;同时,利用归一化色差算子和最大类间方差阈值,实现了绝缘子伞裙的有效增强与完整分割;其次,提出基于最小平行轴外接矩形的冰凌长度计算方法,以及基于椭圆拟合的绝缘子伞间距计算方法;最后,结合冰凌长度和绝缘子伞间距,制定了冰凌桥接状态的评估规则。现场测试数据表明,该方法对绝缘子冰凌桥接状态的评估准确率可达92.17%,能够满足实际应用的要求。此外,为了探究上述方法在输电线路现场覆冰状态监测中的可行性,本文分析了各类算法对现场真实覆冰图像的处理效果和算法性能,在实际运行的110kV户外输电线路平台上完成了系统的现场安装运行,测试了后台专家软件中集成封装的覆冰图像增强、覆冰类型识别、导线覆冰形状识别、绝缘子冰凌识别各功能模块的识别效率,证实了该技术的有效性和可行性。本文对输电线路覆冰图像去雾、覆冰类型、密度、形状及冰凌桥接等覆冰状态量的图像识别与状态评估方法的研究,为输电线路覆冰状态的准确获取和可靠评估提供了新的检测思路和检测技术,为输电线路覆冰理论和融冰技术中关键参数的获取提供了新的依据。

关键词： 输电线路   等值覆冰厚度   预测模型   监测系统   力学监测   冰厚分析模型   粘结强度   冰体力学性能  

摘要： 输电线路的覆冰可引发导线舞动、风偏、脱冰跳跃等,并造成闪络、跳闸、金具和绝缘子损坏、断线甚至倒塔等事故,是威胁输电线路安全运行的重大隐患。输电线路等值覆冰厚度预测、监测方面的研究对覆冰灾害的防治有着重要的意义,有关覆冰力学性质的研究同样举足轻重。本文建立了输电导线等值覆冰厚度的气象预测模型与覆冰力学监测模型,利用雾荡岗综合监测系统的数据进行验证,并设计研制了真型导线覆冰名义法向粘结强度试验装置,试验实测了不同工况下的覆冰粘结强度。1.输电导线等值覆冰厚度预测模型。对覆冰基本类型与覆冰增长机理进行分析讨论,认为单一气象条件下的经典覆冰预测模型难以满足实际需要,总结了不同覆冰类型间的有效气象边界条件,并提出一种能够实现对整个覆冰周期内随气象条件变化而变化的覆冰类型及覆冰厚度进行判别与预测的模型。本模型使用易于获取的常规气象资料,采取逐时计算和叠加的方法,能直观地反映输电导线等值覆冰厚度随时间发展变化的趋势。2.基于绝缘子串拉力/倾角的等值覆冰厚度监测方法。在分析蒋模型与阳模型的基础上,以直线塔为例,采用合理的假定并考虑必要的对象,使用绝缘子串轴向拉力与倾角作为基本参数,提出了考虑导线由覆冰荷载引起应变的绝缘子串拉力/倾角-输电线路等值覆冰厚度计算公式,建立并求解了能够应用于直线塔的全面的力矩平衡方程。3.输电导线覆冰综合监测系统及模型验证。介绍了在嵊州市雾荡岗山区建立的一个由中尺度自动气象站、视频在线监测装置、覆冰在线监测终端及各自主站系统组成的输电线路在线监测系统,对其近两年的监测数据进行了整理分析。使用该监测系统获取的环境气象数据计算验证了本文第2章等值覆冰厚度气象预测模型的精确性,使用监测到的绝缘子串拉力、倾角等数据计算验证了本文第3章等值覆冰厚度力学监测模型的有效性。4.真型导线覆冰名义法向粘结强度试验研究。设计并研制了一套用于真型导线覆冰名义法向粘结强度测试的试验装置,在多种工况下进行了试验测试,获得导线-覆冰之间粘结强度的影响因素与关联程度,并与其他研究人员的试验结果进行对比,以期对输电线路覆冰的力学性质有更深入的了解,为更精确的脱冰除冰分析计算提供参考依据、对机械除冰起到指导作用。

关键词： 架空输电线路   放线施工技术   安全  

摘要： 架空输电线路施工是电力系统的重要组成部分,与电力系统的整体稳定性和安全性息息相关.因此,电力施工人员应做好放线操作工作,不断放线施工工序的规范性、科学性.本文将以超特高压架空输电线路张力放线施工为例,对架空输电线路施工的放线施工技术进行探究分析.

关键词： 覆冰厚度   图像融合   数学形态学   边缘检测   Canny算法   细胞神经网络  

摘要： 随着高电压技术的发展以及西电东送,北电南送等重大项目的开展,高压输电线经过高寒山区的情况越加普遍,使输电线路覆冰成为了影响输电线安全稳定运行的严重隐患之一。一旦输电线路严重覆冰,将会破坏输电设备,给国家经济带来极大的损失,给人民的生活带来许多的不便。输电线路覆冰已经成为电网安全稳定运行的重要因素之一。因此,输电线路覆冰问题必须引起重视。 通过对现有方法的对比研究发现,目前有学者比较关注于研究输电线覆冰的模型,也有学者倾向于寻找简单的覆冰厚度计算方法,而忽略了覆冰的边缘对厚度检测的重要性。基于大多数的研究都是对实验室里的模拟导线覆冰或光滑的钢管来代替输电线路进行研究,受环境、天气等因素的影响,使得检测的结果可信度不高。针对以上因素造成的输电线覆冰厚度计算不精确,提出了使用基于输电线覆冰边缘检测的覆冰厚度研究方法。对于图像的预处理方法,提出使用小波去噪和线性变换结合的新方法对灰度覆冰图片进行图像预处理操作。对于边缘检测算法,提出使用CNN形态学的边缘检测和Canny算子边缘检测算法通过像素级融合的方法实现。对于有复杂背景的图片,再通过霍夫直线检测的方法进行去除背景干扰。最后,通过摄像机标定的方法,利用覆冰前后的像素和导线直径的比例关系计算得出覆冰厚度。 文章对输电线路覆冰的原因以及用图像法检测覆冰厚度进行了分析研究,对边缘检测算子进行了研究,并使用Matlab软件对所使用的办法进行验证。通过仿真结果,可以发现传统的边缘检测算法会出现边缘检测不完整,文中所提的方法是比较实用的边缘检测方法,能更精确的检测出覆冰边缘信息,为电网的安全稳定运行提供更为精确的指导。

关键词： 特高压输电线路继电保护   原理   问题   发展趋势  

摘要： 本文从特高压输电线路继电保护特殊问题展开研究,意义重大.相关工作人员需要明确特高压输电线路继电保护的原理,同时把握线路中的继电特殊保护问题,最后对特高压输电线路继电保护的发展趋势展开了研究.

关键词： 输电线路   覆冰事件   覆冰规律类型   聚类   识别  

摘要： 输电线路覆冰可引发冰闪、舞动,甚至断线、倒塔,破坏线路基础设施,威胁电力系统安全。覆冰事件指输电线路从开始积冰到完成脱冰的整个过程,而覆冰规律类型可以反映整个过程中覆冰厚度的变化规律,对电网的防冰抗冰工作、线路覆冰厚度预测、线路抗冰设计等均具有重要意义。然而当前国内外针对覆冰规律的关注较少,缺乏系统总结输电线路所具有的覆冰规律类型及特点,缺乏覆冰规律类型的分类方法,更缺乏对覆冰规律类型的识别与预测方法等,因此亟需对输电线路规律类型作深入研究。随着输电线路覆冰监测技术的发展,积累了大量覆冰监测数据,使得大数据分析输电线路覆冰规律类型成为一种可能,同时人工智能算法在覆冰领域也获得了大量应用。本文基于南方电网输电线路覆冰预警系统监测数据和人工智能算法,研究南方电网输电线路覆冰规律类型,并提出类型识别方法。首先优化了直线塔和耐张塔覆冰力学计算模型,将输电线路力学监测参数转化为等效覆冰厚度,共收集97个覆冰事件。随后,提出覆冰事件聚类方法研究覆冰规律类型,针对覆冰事件时间序列长度不等和序列数量庞大的难题,提出了11个表征冰厚时间曲线的特征参数,针对类型数量不明确的难题,提出K-means分层加权聚类方法,97个覆冰事件聚类显示南方电网区域内有6种覆冰规律类型。最后,提出实现覆冰规律类型识别的神经网络方法,利用最大信息系数分析微气象类型与覆冰的信息包含程度,提取温度作为覆冰机器学习的特征量,分别构建并训练BP神经网络和GRNN神经网络,结果显示GRNN对覆冰规律类型识别精确性达70%～80%,满足精度要求。本文覆冰规律类型研究将进一步加强对南方电网区域内覆冰认识,对其他覆冰领域研究具有重要的参考价值。