关键词： 电力工程   输电线路   施工技术   管理  

摘要： 在电力工程的施工过程中,输电线路的施工条件不同,施工过程中需要考虑的自然环境和地势情况等因素也不同,结合施工现场实际情况选择的施工管理措施和质量控制措施也不同,由此而表现出来的施工难度差异也非常明显。本文重点结合永泸项目全称是永泸(重庆境)高速公路机电安装工程项目的施工,针对电力工程中输电线路施工技术及管理路径进行了详细的分析,旨在借助先进的施工技术和合理的施工技术管理措施,提高输电线路的施工效率与施工质量,以供参考。

标准号: DL/T 5219-2023

摘要： 本标准适用于架空输电线路的基础设计。

标准号: NB/T 11165-2023

关键词： ±500 kV直流   层次分析法   体表电场   组合间隙   带电作业  

摘要： 为了评估在两种±500 kV输电线路上开展带电作业的安全性,针对带电作业中的各种威胁因素,以体表电场值与组合间隙距离作为主要判断指标,计算在两种±500 kV线路进行带电作业时,典型工况下的体表电场与间隙距离。结合层次分析法,构建了安全性层次分析模型,综合评估了两种±500kV同塔线路带电作业安全性。结果表明:在有回流线的±500 kV同塔双回线路进行带电作业时安全性较无回流线的双回线路高,该研究为±500 kV直流输电线路带电作业安全评价提供了参考。

关键词： 输电线路   边缘计算   数据融合   激光雷达   双目视觉  

摘要： 针对大型工程车辆施工过程中误碰高压输电线路造成电网事故和人员事故的问题,基于边缘计算对工频电场传感器、激光雷达、双目视觉测距系统进行数据融合,研制了输电线路防外破监测装置,开发了输电线路防外破监控平台和移动终端应用程序,并进行了现场应用验证。该系统为输电线路防外破提供了新的技术手段,能够有效提高输电线路安全管控的智能化水平,具有很高的应用价值和良好的社会推广价值。

关键词： 在线监测   分布式传感   集成监测终端   巡检机器人   数据传输  

摘要： 文中针对部分偏远地区通信盲区,提出了一种基于集成监测终端与巡检机器人协同的巡检模式,该模式可以在前端感知层进行数据边缘计算,将辨识的缺陷及监测证据通过自组织网络或北斗短报文传送至后台主站,而大容量的图像监测数据则由巡检机器人择机作为通信中继进行数据回传,为灾害气象条件下或偏远山区紧急缺陷识别快速处置与常规监测数据回传提供新思路。

关键词： 多因素修正算法   恶劣天气   电网运行   电网输电线路   断电预测  

摘要： 为提高电网输电线路运行过程中的安全性与稳定性,根据多因素修正算法,研究一种恶劣天气下电网输电线路断电的预测方法。根据多因素分析,确定恶劣天气下电网输电线路断电的影响因素,采用熵权法,建立输电线路断电风险评估指标,利用多因素修正系数,计算输电线路的断电概率,实现了对恶劣天气下电网输电线路断电的评估与预测。仿真模拟试验结果显示,对于随机的100组样本数据,方法的一致性检验结果均低于0.1,预测结果均有效,具有可行性与稳定性。

关键词： 电磁环境   无线电干扰   可听噪声   500kV/220kV同塔混压四回输电线路  

摘要： 交流输电线路运营期的电磁环境影响两个主要的评价方面为无线电干扰和可听噪声。为了解输电线路产生无线电干扰和可听噪声的影响因素,本文利用Comsol、Matlab软件进行仿真和公式计算的结合研究。计算500kV/220kV同塔混压四回交流输电线路在额定工况、导线半径不相同的情况下,导线的不同架设高度、相间距、相序排列方式产生的工频电场、无线电干扰和可听噪声的强度,分析在线路周围的分布情况,为电磁环境影响评价及电磁环境保护提供参考依据。

关键词： 电力工程建设   输电线路   施工管理   策略  

摘要： 电力行业无论是对经济发展还是对居民生活都有着重要的影响,随着社会经济的发展,电力工程建设项目的数量逐年增长。电力工程建设涉及的内容比较多,输电线路施工是其中的重要内容,其施工质量对整个电力工程建设质量有着重要的影响。因此,需要不断加强电力工程建设中输电线路的施工管理工作。在此基础上,该文针对电力工程建设中输电线路施工管理策略进行了深入探讨。

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。