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关键词： FasterR-CNN算法   电厂继电保护   压板状态   自动化检测  

摘要： 传统压板状态检测方法在面对结构复杂的继电保护压板时的检测效果并不理想。为此,基于FasterR-CNN算法,提出了一种新的电厂继电保护压板状态自动化检测方法。首先,根据压板状态条件逻辑,利用区域生成网络生成压板状态候选区域;然后,通过建立检索向量和压板状态特征矩阵的方式,检索压板状态特征,生成特征图;最后,将候选区域覆盖在由卷积神经网络生成的特征图上,使用FasterR-CNN算法识别压板状态,再通过融合处理输出检测结果。实验中,选择不同工况下的压板图像作为实验数据集,验证该方法在不同工况下的检测效果。实验结果表明,该方法的正确率平均值可达到99.57%,说明其检测效果良好。

关键词： 停电损失   继电保护   甘肃省电力公司   配电网供电   地区配电网   供电公司   快速动作   防止事故  

摘要： 继电保护作为配电网安全运行的重要保障,其正确与快速动作对防止事故扩大、减少停电损失具有决定性作用。然而,在偏远地区,由于地理环境复杂及经济条件限制,配电网继电保护面临着诸多挑战。笔者结合国网甘肃省电力公司阿克塞县供电公司(以下简称“国网阿克塞县供电公司”)工作经历及偏远地区配电网的实际需求,通过对阿克塞县配电网现有继电保护配置情况进行深入分析,并提出优化方案,以提高配电网供电可靠性和经济性的实际案例,为偏远地区配电网继电供护优化提供参考。

关键词： 继电保护设备   故障声源定位   隐马尔科夫模型  

摘要： 针对变电站继电保护设备故障声源定位的技术需求,提出一种集成多种处理与分析方法的综合定位技术。通过对故障声源信号进行预处理降低噪声,利用梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)和匹配追踪分解法提取特征,并结合隐马尔科夫模型动态建模设备状态演变。采用时频特征分析精细分解信号幅值、频率、时间分布,提升定位的准确性与健壮性。实验验证表明,该技术在复杂环境中具有高效、精准的定位能力,且具有较强的实用价值。

关键词： 构网   继电保护   新能源   模块化多电平变流器   控保协同技术   故障特性计算  

摘要： 加快推进以沙漠、戈壁、荒漠地区的大型风电光伏基地建设成为国家重大战略需求,新能源经构网柔直外送是偏远地区大规模新能源基地远距离外送的优选方案。一方面故障特征显著发生变化,另一方面继电保护的难度大幅提升,从而威胁系统安全恢复。为此,聚焦大规模可再生能源经构网柔直送出场景,首先梳理了大规模可再生能源柔直构网送出系统所面临的风险与挑战,围绕如何精确揭示故障特性、如何精准辨识故障区域与如何保障系统快速安全恢复等3个关键问题展开,归纳总结了现阶段内针对故障特性算不准、故障区域辨不明、故障安全恢复难等3个关键问题的研究现状,最终从模型融合迭代、依赖与不依赖电源特性融合统一、主动支撑型控保协同策略等3方面展开,探讨了可能的解决思路。研究内容可为沙戈荒大规模可再生能源外送系统的控制保护提供参考。

关键词： 新能源并网   电流特点   配电继电保护   接入位置   并网容量  

摘要： 随着全球能源需求的不断增长和人们环境保护意识的提升,风能、太阳能等可再生能源已成为国家能源战略的重要组成部分。新能源的大规模并网在提高电力系统清洁度和可持续性的同时,也给传统电力系统的稳定运行带来了新的挑战。为此,将重点研究新能源并网对配电继电保护的影响,从多个角度分析在新能源并网环境下配电网保护系统的发展路径,以保障电力系统的稳定运行。

关键词： 电力系统   物联网   深度学习   继电保护   定值   多源数据  

摘要： 本研究针对传统继电保护策略在识别准确度上的不足,提出了一种基于多源数据的继电保护定值识别方法。通过实验验证,该方法在实际应用中的工作效率和正确性分别达到了96.28%和98.07%。研究结果表明,电力物联网和深度学习技术在提升继电保护定值数据识别性能方面具有显著潜力和有效性,为继电保护系统的优化提供了新的技术路径。该方法通过整合多源数据,结合深度学习算法,显著提高了数据识别的精度和可靠性,为电力系统的安全稳定运行提供了有力支持。

关键词： 智能变电站   中压系统   网络式继电保护  

摘要： 针对传统智能变电站中压系统继电保护存在的问题,本文设计了网络式继电保护系统,包括数据采集、通信、保护控制和监控管理四个关键模块。通过实验研究,验证了该系统在不同故障类型下的快速响应能力和高可靠性,以及在恶劣通信环境下的强抗干扰性。研究成果为提高智能变电站中压系统的安全性和稳定性提供了技术支撑。

关键词： 配电网继电保护   智能化系统   自适应保护   通信技术  

摘要： 现代配电网继电保护技术正在经历深刻的变革,伴随数字化、自适应保护、通信技术与人工智能等关键技术的广泛应用,配电网的保护策略更加智能和高效。传统继电保护技术难以应对分布式电源和可再生能源带来的电力波动,当前的技术发展方向正逐步从固定参数保护向智能化、自适应的保护机制转变。同时,继电保护系统面临着通信可靠性、网络安全、数据处理等多方面的技术挑战,需要通过创新策略不断提升其灵活性和稳定性。

关键词： 深度学习   继电保护   自适应优化   故障定位   智能化  

摘要： 在电力系统继电保护领域,传统保护策略多依赖固定参数和规则,难以灵活应对系统环境的复杂变化。为解决此问题,提出一种基于深度学习的自适应优化算法。通过引入深度学习技术,实现对电力系统运行状态的精准识别与预测,进而推动继电保护的智能化与自适应优化。该算法可根据不同工况自动调整保护定值,从而提高保护的准确性和及时性。实验结果显示,与传统固定参数保护策略相比,这一基于深度学习的自适应优化算法在问题识别和故障定位方面展现显著优势。通过实时调整保护策略,此算法有效提升电力系统的安全可靠性,降低了误动作和漏动作的风险。

关键词： 电力通信网络   继电保护自动化   模糊逻辑算法  

摘要： 随着电力系统规模的扩展和智能化需求的提升,继电保护自动化系统逐渐成为保障电网稳定运行的核心技术。通过分析电力通信网络在继电保护自动化中的应用现状,研究基于模糊逻辑算法的继电保护流程优化设计,提出结合面向通用对象的变电站事件(Generic Object Oriented Substation Event,GOOSE)网和采样值(Sampled Value,SV)网的110 kV线路保护自动化配置方案,旨在提高继电保护系统的实时响应能力、定位精度、协同联动水平。