【摘 要】
：
针对传统运维方式盲目低效,以及二次设备快速增长的运维需求与运检人员短缺之间的矛盾日益突出的问题,文章设计了一种基于云边协同的集控式继电保护设备智能运维实现方法。利用数据挖掘技术从海量录波数据中提炼案例样本形成知识库,采用了案例推理技术对筛选的异常案例提供原因分析和处理预案,建立了二次设备状态评估模型和评分等级,从定量和定性2个角度进行设备状态评估,定向发布评估结果供运检人员有计划有准备地进行设备维护。实践结果表明,该方法在设备态势感知和常态化集中管理方面有良好的应用效果,可实现智能运维的目标。所提方法具有
【机 构】
：
广西电网有限责任公司,武汉华电顺承科技有限公司
【基金项目】
：
中国南方电网公司科技项目资助“基于录波源端数据边缘计算的电网故障快速智能诊断技术研究与应用”(GXKJXM20200139)。
论文部分内容阅读
针对传统运维方式盲目低效,以及二次设备快速增长的运维需求与运检人员短缺之间的矛盾日益突出的问题,文章设计了一种基于云边协同的集控式继电保护设备智能运维实现方法。利用数据挖掘技术从海量录波数据中提炼案例样本形成知识库,采用了案例推理技术对筛选的异常案例提供原因分析和处理预案,建立了二次设备状态评估模型和评分等级,从定量和定性2个角度进行设备状态评估,定向发布评估结果供运检人员有计划有准备地进行设备维护。实践结果表明,该方法在设备态势感知和常态化集中管理方面有良好的应用效果,可实现智能运维的目标。所提方法具有
其他文献
传统传输数据感知分配方法在感知资源的拥挤和专用资源稀少的情况下,很难保持较高水平的通信状态,为此提出基于物联网的电力通信系统传输数据感知分配方法。在物联网智能场景中,建立电力物联网感知环境模型,设计模型的状态与动作,通过采集终端采集相关数据,再通过无线通信传输方式将数据上传到服务器中,检测系统内传输数据的循环稳定特征,将其作为状态与动作相呼应的依据,设计多节点协作感知模式,在该模式的支持下,考虑数据包丢失情况,计算传输节点背压值,实现传输数据动态感知分配。实验结果表明,所设计的分配方法数据丢包率低,无线网
随着智能电网和能源互联网战略的推进,电力网的安全可靠运行越来越依赖信息网,对电力信息物理系统CPPS(cyber powerphysicalsystem)合理建模具有十分重要的意义。本文从信息物理融合角度出发,将CPPS划分为电力层、信息层和耦合层三层架构。以信息流为主要视角,采用多元数据组构成的状态矩阵定量描述电力层信息,针对信息流传递方向的不同,将信息层分为信息上传、分析决策和信息下达三个过程分别建模。再以耦合矩阵关联电力层和信息层,建立以电力层状态量为“信源”和“信宿”的闭环一体化CPPS模型。简要
没有规矩，不成方圆，从制度、规矩方面规范人们的言行举止自古有之。中国作为礼仪之邦，人们在江湖之远要守生活规范，处庙堂之高则要守政治规矩。对官员来说，有着各类历史悠久、演变繁复的规矩，从制度层面严格约束着他们的具体行为，决定着他们的选拔任用、奖惩升贬以及俸禄高低。逾矩的后果，相当严重。 就拿考核来说，从舜“三载考绩，三考黜陟幽明”，黜退昏愚的官员，晋升贤明的官员;到唐代以“四善”考察官吏品德，以“
为解决当前大规模远海风电场控制通道通信手段单一,在复杂海域环境应对通信灾备能力不足的问题,文章通过对VSAT卫星、高通量卫星和微波通信技术进行比较分析,利用微波通信在容量带宽、传输时延、融合组网、投资费用等方面的突出优势,在原有SDH海底光纤传输网络上叠加光电混合STM-1环网保护灾备控制通道,采用空间分集提高跨海微波可靠性、减少天线口径方便安装。在工程项目实际应用中,采用微波作为远海风电场灾备控制通道非常实用,推广应用前景广阔。
文章对普速铁路接触网及雷害进行了详细分析,从避雷装置、接地连接、信号影响等方面分析了普速铁路接触网的防雷措施,给出普速铁路接触网防雷工作的改进建议.
有序管理配电系统中接入的微网有助于配电系统自身的运行优化。本文面向故障后配电网运行控制问题,提出了一种含多微网的分层分布式主动协同运行优化策略。该策略针对故障上游区段和下游区段,分别以经济效益最大和削减负荷量最小为目标建立了配电网运行优化模型,同时以经济效益最大建立了微网运行优化模型,通过两者间的主动协同实现了故障后不同区段的有序供电。通过算例分析,验证了本文所提模型的有效性。
前几天，一大批美编都很苦恼，视觉中国网站打不开，切断了一大图片来源。因为给黑洞照片打上了自己的水印，加上此前的一系列狠操作，视觉中国被调侃为“视觉碰瓷”，就说2017和2018这两年，其旗下的两家公司平均每天就有15.6起官司要打，八成是作为原告，而这八成中的八成，是以侵害作品信息网络传播权纠纷和著作权权属、侵权纠纷为主。巧了，2018年前三季度，视觉中国“视觉内容与服务”板块收入占公司总收入也是
随着社会经济结构的变化,仅依赖于负荷历史数据和少量气象等影响因素进行电力负荷预测会造成较大误差。本文提出了一种基于改进深度信念网络IDBN(improved deepbeliefnetwork)算法的负荷预测方法。该方法充分挖掘历史负荷数据中的规律性,将数据特征向量输入到多个用于两层稀疏自编码神经网络中进行特征融合,利用神经网络模型进行负荷预测,并进行无监督训练对模型进行预训练,提升多类型实值输入数据的处理效率。最后,通过算例验证了本文所提方法的有效性。
针对目前单时段/多时段场景集生成方法在保留风电序列时序性方面的不足,提出一种自适应预测箱和状态转移矩阵相结合的风电序列场景集生成方法:在单时段分析阶段,结合自适应预测箱技术生成静态场景集;在多时段分析阶段,以状态转移矩阵滤除风电序列多时段转移过程的不合理波动,经过迭代过程生成既满足风电随机特性,又满足时序性要求的风电序列场景集。以德国TenneT电力公司的风电数据为例,在风电序列时序特征改进、与实际场景的差异性、算法计算效率和面向优化调度的应用效果方面与其他方法进行对比分析,验证所提方法的新颖性、合理性及
电子式互感器在使用之前需要开展校验工作,这是我国相关标准的明确规定,也是提高电子式互感器应用效率的基础保障,这就要需要选择科学的校验方式和校验技术.文章阐述了电子式互感器在线校验的优势,分析了电子式互感器在线校验关键技术构成及原理,同时分析了电子式互感器在线校验的具体关键技术和在线校验系统的具体特征,旨在促进电子式互感器在现代社会的应用创新.