关键词： 极端天气   风险建模   灾害预警   输电线路   负荷预测  

摘要： 气象因素在输电线路稳定运行中起着重要作用,在评估风险时应予以考虑。为此,提出一种输电线路气象风险预警及防护方法。该方法考虑时空发电预测、设备健康和可靠性评估以及概率负荷预测等方面对气象风险进行精细化建模,并基于气象危害、电网脆弱性和灾后恢复成本提出一种新的风险度量标准。此外,针对负荷中断恢复以及缓解用电拥堵,提出一种气象灾害的在线预警防御策略。最后,在案例中对所提出的方法和策略进行测试分析,其结果可以验证方法和策略的有效性。

关键词： 盐湖地区   杆塔地基变形破坏   遥感   频率比   机器学习  

摘要： 跨越察尔汗盐湖地区的750 kV柴鱼输电线路是国家西部能源运输通道上重要的一环,受盐湖地区特殊的地质环境与人类活动影响,使得部分杆塔塔基发生不均匀沉降,严重威胁到输电线路的安全运行.针对盐湖地区目前存在的杆塔地基变形破坏问题,利用小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对杆塔基础变形失稳前2018年的Sentinel-1A数据开展遥感解译,获取了盐湖地区地面沉降分布情况.基于频率比法,筛选出与地面沉降相关性较强的8种评价因子构建盐湖地区地面沉降易发性评价指标体系,采用多层感知器神经网络(MLPNN)、逻辑回归(LR)、贝叶斯网络(BN),对比分析了盐湖地区地面沉降的易发性评价效果和精度.评价结果表明,MLPNN、LR、BN的评价精度均较高,分别为0.85、0.84、0.82.这表明,通过遥感解译获得地面沉降样本数据与机器学习相结合的方法是盐湖地区输电线路杆塔地面沉降易发性评价的有效手段;同时,评价结果可为输电线路杆塔监测、运行管理及新塔选址提供参考.

关键词： 输电线路   无人机巡检   人工智能技术  

摘要： 随着电力系统的发展,输电线路的巡检工作显得尤为重要。然而,传统的人工巡检方式存在效率低、安全性差和成本高等问题。近年来,无人机技术的快速发展为输电线路巡检提供了一种全新的解决方案,同时,人工智能技术的应用进一步提高了巡检的智能化和自动化水平。本文探讨了人工智能在无人机巡检中的应用现状与技术路径,分析了深度学习、计算机视觉及数据分析等技术在故障检测、状态评估和维护决策中的具体作用,指出了当前技术面临的挑战,并展望了未来的发展趋势。

关键词： 输电线路   便道除草   技术发展方向  

摘要： 在电网输电线路维护工作中,巡视便道杂草清理是一项长期开展的基础性维护工作。然而,传统的除草手段与设备在效率、职业健康和人力成本等方面存在着一些缺点和局限性,亟需新型割草设备的研发与应用来解决这些问题。本文旨在系统地分析常见割草手段的现状与缺点,探究新型除草设备发展的新方向,希望研究成果能为读者提供一定的参考价值。

关键词： 110 kV   架空输电线路   防雷设计  

摘要： 为降低雷电对110 kV架空输电线路造成的影响,文章将110 kV架空输电线路作为研究切入点,结合架空输电线路的特点探讨架空输电线路防雷设计方法。研究结果表明,在110 kV架空输电线路防雷设计工作中,设计人员在做好勘察和测量工作的同时,合理设置避雷线及选择输电线路路径,结合架空输电线路的实际情况设计合理的防雷体系等,可提高110 kV架空输电线路的防雷能力,保障电力系统运行的安全性。

关键词： 输电线路   绝缘子   深度学习   目标检测  

摘要： 输电线路绝缘子故障影响电力系统供电可靠性,为了实现航拍图像中绝缘子的准确检测,本研究提出了一种基于改进Faster-RCNN网络的输电线路航拍绝缘子目标检测方法(ScSGB-RCNN),主要工作有:1)针对检测算法精度低的问题,采用自校准卷积结构(Self-calibrated convolutional Network,ScNet)和ConvNeXt网络构建了ScConvNeXt主干网络,通过融合多个卷积注意力模块,扩大网络的全局感受野,提升检测精度。2)为优化不同尺度绝缘子目标的特征提取能力,提出一种轻量化的特征金字塔结构SFPN,融入到ScConvNeXt网络中,降低计算参数量。3)为提高模型收敛速度和检测精度,采用GeLU激活函数改进FRN(Filter Response Normalization,FRN)归一化函数,提升网络的非线性输出能力。4)设计了BIoU并重新构建定位损失函数。实验结果表明,本研究提出的方法较原算法精度提高22.4%,模型收敛速度提升4倍,FPS提高8.7帧/秒,优于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv5、YOLOv7等算法。该方法可为输电线路航拍绝缘子检测提供技术参考。

关键词： 故障识别及定位   输电线路   并行神经网络   卷积神经网络   快速傅里叶变换   极限学习机  

摘要： 及时、准确地检测输电线路故障类型与位置是提高电力系统可靠性最重要的问题之一,为此提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)与基于快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)的极限学习机(extreme learning machine,ELM)分类模型并行的输电线路故障识别及定位方法。首先,以故障电压时序图作为输入,构建CNN;然后,利用FFT将时域故障电压数据分解,提取各频段的电压峰值与相角作为故障特征样本;接着,以提取的故障特征样本集作为输入,构建ELM网络;最后,通过特征融合层将2个神经网络进行融合,输出故障类型和定位结果。实验结果表明,此方法对输电线路故障识别的准确率为99.95%、故障定位误差在500 m以内、平均误差为263.5 m,可靠性优于其他模型。

关键词： 水土流失   架空输电线路   地质灾害   风险评估  

摘要： 为了及时发现输电线路潜在的地质灾害隐患,提出了架空输电线路水土流失地质灾害风险评估方法。首先,结合架空输电线路环境特征、气象数据和巡线相关数据,利用关联规则量化环境特征与水土流失灾害的关联关系,基于证据理论以坡度、坡向、坡位、海拔等特征因子为证据体计算水土流失灾害基本信度;然后,结合雨温联合致灾风险概率分布函数,构建了架空线路水土流失灾害风险概率计算模型。以某500 kV线路为例,分析了该评估模型的详细计算流程,划分了输电线路水土流失灾害风险等级,提出了差异化的地质灾害风险防范措施。该方法能有效评估架空输电线路的水土流失灾害风险,为线路的智能化运维管理提供理论支持。

关键词： GPS   RTK技术   线路工程测量  

摘要： 本文在介绍RTK技术的基础上,分析和研究了RTK技术在风电场至送出线路工程(第一标段)线路复测中和风电场35kV汇流线路工程交桩中的应用,提出了具体的应用方法,指出了在应用中应注意的主要问题与解决的技术措施,为RTK在输电工程线路中的应用提供参考依据。

关键词： 500kV   架空输电线路   张力架线   施工技术  

摘要： 500kV架空输电线路是城市电力体系的重要组成部分,在具体施工期间,需结合现场实际情况进行科学地张力架线施工。基于此,本文首先简单阐述了500kV架空输电线路张力架线施工基本概况,进一步针对500kV架空输电线路工程展开具体分析,明确工程概况后,对牵引力及放线张力进行计算,根据牵引力、放线张力参数进行工器具选型,分析展放施工、紧线施工、附件安装要点,供类似工程参考。