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： 架空输电线路   风偏闪络   风险评估   防治措施  

摘要： 受全球气候的影响，近年来我国大风地区架空输电线路因强对流天气导致风偏跳闸事故频繁发生。由于缺乏具体杆塔精准的风偏风险评估方法，导致工作人员不能准确提前进行布控，同时还缺乏有效的风偏防治措施，使得架空输电线路不能抵抗恶劣气候环境。因此本文以近年来发生多起风偏跳闸事故的某条 500kV架空输电线路为研究对象，构建了架空输电线路有限元分析模型，研究了 9 种因素对线路风偏的影响，同时基于 9 种影响因素构建了一种基于组合赋权法的风偏风险评估模型，最后设计出了斜拉阻拦式防风偏绝缘拉索方案对故障线路进行防治，以解决大风地区架空输电线路易发生风偏跳闸的问题。本文主要工作如下：　　(1) 针对目前架空输电线路风偏闪络影响因素考虑不全面的问题，忽略了大风气候常伴随降雨的特点，因此本文考虑了不同降雨等级对风偏闪络的影响，并利用搭建的架空输电线路有限元模型，对包括不同降雨量在内的 9 种影响架空输电线路风偏闪络的关键因素进行了深入分析。结果显示，风速对线路风偏闪络影响最大，其次是正风攻角和正高差，雨荷载会放大脉动风下的风偏角，最高可达1.16倍，而档距、绝缘子长度、湿度、海拔高度和地面粗糙度的影响相对较小。　　(2) 针对目前缺乏复杂环境下精确的线路风偏风险评估方法的问题，本文构建了一种基于组合赋权法与模糊综合评价相结合的架空输电线路风偏风险评估模型。模型以 9种风偏闪络影响因素为指标，划分了 4个风偏预警等级，并采用模糊层次分析法与熵权法相组合的方法计算了 9 种指标的综合权重值。通过模糊综合评价，对实际 2座输电塔进行了评估计算，评估结果显示 2座输电塔的风偏风险等级为Ⅱ级，与实际情况一致，验证了评估模型的准确性。　　(3) 针对目前架空输电线路缺乏有效的风偏防治措施的问题，本文对故障线路进行分析，得出故障原因为上相导线受风力作用导致与塔身的电气间隙小于安全允许值，从而引发线路风偏跳闸。为此，本文提出在塔身与横担之间增加由复合材料制成的绝缘拦阻索的防风偏方案。通过对采用该方案的塔线体系进行风偏模拟分析，结果显示，加装防风偏绝缘拉索后，有效抑制了悬垂绝缘子在大风环境下的摆动程度，确保导线与塔身间的电气间隙始终大于规程设计的 1.2m。这降低了因电气间隙不足而导致的风偏跳闸风险，验证了本文防风偏措施的有效性。

关键词： 输电线路   物联网   鸟种检测   轻量化   边缘计算设备  

摘要： 输电线路是现代社会的生命线,关乎国家安全、经济发展和社会稳定。输电线路途经河流、山脉、农田等复杂环境,长期处于这种环境下,极易遭受自然灾害、生物和外力破坏。近年来,由于生态环境的不断改善,鸟类的数量急剧增加,鸟类活动成为继雷击和外力破坏第三大输电线路跳闸的原因。为防治鸟害,人们采取了一系列驱鸟措施、隔离措施和引导措施,不过,实践表明传统的驱鸟方式容易被鸟类适应,无法保障输电线路安全。人工巡检需要大量人力成本,并且不能及时发现鸟类入侵,效率较低。为解决以上两大痛点,需要寻求一种高效可靠的驱鸟方式以保障输电线路的稳定运行。 本文以江西省某地的输电线路鸟害情况为研究背景,对智能驱鸟器的结构与功能进行研究设计。运用改进YOLOv8s目标检测算法与物联网技术解决输电线路中常规驱鸟措施易被鸟类适应和人工巡检效率低的问题。主要研究内容为: (1)建立鸟种相关数据集。根据江西省电网对某地统计结果,以及查阅相关危害鸟种名录,构建了20类高危鸟种、18类危害鸟种和2类无害鸟种三个等级,对获取的图像进行数据清洗,共计8547张鸟种图像数据集,分别对数据集中的鸟类目标进行人工标注,共标注了9989个鸟类目标。 (2)提出一种基于改进YOLOv8s的输电线路鸟种检测方法。采用融合SimAM注意力的FasterNet轻量化网络替换YOLOv8s中主干网络,有效降低模型的参数量和计算量;使用改进后的加权双向特征金字塔网络Bi FPN,增强模型不同层的特征融合能力,提升模型的泛化能力;改进网络边界框回归损失函数Inner-SIoU,提升模型检测精度。实验结果表明,改进后YOLOv8s模型的检测精度指标:mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到了96.8%、85.5%,相较于基准模型提高了0.8%、1.7%,检测速度为181.8FPS,模型权重仅为9.8MB,相比基准模型减小了55.5%。将改进模型部署在Jetson Xavier NX边缘计算设备上,检测速度达到了32.5FPS,满足实时检测要求。 (3)设计了智能驱鸟器设备和后台管理系统。智能驱鸟器搭载高清摄像头,使用云服务器将摄像头拍摄的图像转发到边缘计算设备进行推理,由智能驱鸟器控制单元根据推理结果,判断是否触发特定超声波频率对入侵鸟类进行驱赶。利用后台管理系统对智能驱鸟器实现统一管理和监测,便于工作人员及时维护。

关键词： 超高压输电线路   重合闸   继电保护   二次回路  

摘要： 为保障电力系统安全、稳健运行，超高压输电线路采用了双套保护机制，而重合闸技术作为这一保护机制的关键部分，更是在电线保护、故障检修等方面发挥了举足轻重的作用。但是，电网规模的迅速扩大及各种高新技术的深度应用，对重合闸系统的安全运行和应急管理提出了新要求。因此，如何在复杂多变的电网环境下保证重合闸的正确性和可靠性成为亟待解决的重大问题。鉴于此，本文聚焦于综自变电站和智能变电站，从当前面临的问题和挑战入手，深入研究重合闸的各种实现方式，并从中确定出理想解决方案，以应对未来电网发展的需求和挑战。

摘要： 巴彦淖尔供电公司是内蒙古电力（集团）有限责任公司所属特大型供电企业，负责建设运营巴彦淖尔市电网，供电区域6.5万平方公里，承担着7个旗县区工农牧业生产及城乡151.8多万居民生活供电任务，同时承担向华北、蒙古国提供跨省区、跨国境供电任务，服务各类客户118万户。全年售电量完成165.93亿千瓦时，电网运行220千伏变电站20座，110千伏变电站60座，35千伏81座；110千伏及以上输电线路5227.91公里。全网最大供电负荷252.38万千瓦。

关键词： 输电线路   短路故障   故障分类   故障定位   FreeRTOS  

摘要： 随着电力工业的发展,电力资源的应用已经走进千家万户,如今电力资源的稳定已然成为社会生活的基本保障。但电力工业的迅速发展也带来了不少安全隐患。近年来,国内外均有因电力系统故障所引发的火灾。因此,在如今电力工业蓬勃发展的时代,也需要重视电力系统的数据监控以及故障诊断,进而提高电力工业的安全性与稳定性。 综合实际需求,本文首先对输电线路短路故障的分类与定位问题进行了研究。在研究前,本文通过MATLAB建立了输电线路仿真模型,基于短路故障时的电压RMS值与电流RMS值生成了输电线路短路故障数据集。在短路故障分类研究中,本文首先对短路故障数据集进行了改进,提高了多种算法在故障分类问题上的识别准确度,之后提出了使用改进WOA优化SVM的方案,再次提高了故障分类准确度,使得最终短路故障分类准确度为99.49%。在短路故障定位研究中,本文首先采用了不同于故障分类的数据集改进方式,降低了短路故障定位的误差值,之后提出了使用改进HBA优化RF的方式再次降低了输电线路短路故障定位误差值,最终得到的平均绝对误差为1.118km。 最后,本文基于嵌入式技术设计了交流电参数监控与短路故障诊断系统,该系统以STM32F103为控制器。移植的Free RTOS使系统可以多任务并行运行。移植的Fat Fs使SD卡中存储的数据可被电脑直接读取。采用了三相电参数传感器,可以检测三相电的电压有效值与电流有效值。系统通过ESP8266无线模块,建立了电脑与监测装置的无线通讯。同时,本文使用Python设计了用户端软件,用于接收STM32发送的电参数信息,并对电参数信息进行解析与故障诊断,该用户软件内部集成了输电线路短路故障分类算法与定位算法。系统测试表明,该系统可用于交流电参数的监控以及输电线路的短路故障分类与定位,有一定的实际应用意义。