-
针对传统配电网自愈控制技术存在故障特征提取精度低、实时性差等问题,提出一种基于人工智能的配电网自愈控制技术.结合隐患等级量化模型,构建从故障预警到自动化维护的闭环管理机制.通过变分模态分解(VMD)自适应分解电流信号,筛选能量占比较高的敏感本征模式函数(IMF)分量.利用人工智能技术构建综合控制指标,结合配电网运行年限量化隐患等级,实现分级维护策略的自动触发.实验结果表明,所提技术自愈控制的电压仅与指标存在 1V 的误差,电流与实验指标一致,有效验证了其在提升自愈控制能力与运维智能化水平方面的有效性.
人工智能配电网自愈控制控制设计
-
针对智能变电站自动化系统故障诊断精度低、自愈恢复响应慢的问题,文章提出了一种融合多源数据特征提取与分层优化决策的一体化方法,旨在提升故障处理的准确性与恢复策略的自适应性,为智能变电站的高效运维提供理论支撑.
智能变电站故障诊断自愈控制随机森林粒子群优化
-
配电网拓扑因分布式电源接入及开关操作呈现高频动态变化,传统故障自愈方法适应性不足.文章提出一套面向拓扑动态变化的配电网故障自愈控制技术.首先,建立基于多源数据融合与图神经网络的动态拓扑感知方法;其次,设计图注意力网络实现自适应故障定位与区域化隔离;最后,构建分阶段恢复策略与模型预测控制框架.通过RTDS 在环测试验证,所提方案能有效适应拓扑变化,显著提升故障处理速度与供电可靠性.
配电网拓扑动态变化故障自愈自适应保护故障恢复
-
针对电缆架空混合配电线路拓扑结构复杂、参数不一致及故障特征差异大等难题,提出了一种基于改进灰狼算法的故障精准定位与自愈控制技术.在传统灰狼算法中引入了混沌映射初始化种群、非线性收敛因子调整策略以及差分进化变异机制,增强了算法在复杂解空间中的寻优能力与收敛精度,同时构建了以故障距离最小化为目标的优化定位模型,并利用多端同步策略的电压电流信息,实现了故障的精准定位.试验结果显示:该技术在不同故障类型中,过渡电阻及噪声干扰下均能准确锁定故障点,显著优于其他技术,为混合配电线路的智能化运检与自愈恢复提供了有效技术支撑.
改进灰狼算法电缆架空混合配电线路故障精准定位自愈控制暂态电气量特征
-
配农网若存在高比例分布式电源接入情况或者馈线结构比较复杂,其故障特征就会变得繁杂多变.本文提出一种基于多源信息融合的配农网故障定位及边缘自愈协同控制方法,将电气量,行波信号以及状态量融合起来以实现故障的快速识别并判断区段,利用阻抗和行波共同定位来优化准确性,凭借边缘计算实现故障的快速隔离以及自愈恢复控制.经过工程检验可知,该方法在定位速度、复原效率以及运行稳定性上均有突出改善作用.
配农网故障定位边缘计算自愈控制
-
随着新型电力系统建设加速推进,分布式电源大规模接入、负荷结构日趋复杂,传统配电网故障诊断滞后、自愈能力薄弱等问题日益凸显,严重影响供电可靠性与电能质量.物联网技术的兴起为配电网智能化升级提供了全新路径,其泛在感知、高效互联、智能协同的特性,可实现配电网运行状态的全维度监测、故障的快速精准定位与自主恢复.以智能配电网故障诊断与自愈控制为核心,结合物联网云-边-端协同架构,深入研究故障诊断算法、自愈控制策略及系统实现方案.研究结果表明,所设计的系统可将故障定位误差控制在 150 m 范围内,故障隔离时间缩短至秒级,非故障区域供电恢复时间控制在5 min 以内,显著提升配电网供电可靠性与运行经济性,为新型电力系统下配电网的精益化运维提供理论支撑与工程参考.
物联网智能配电网故障诊断自愈控制云-边-端协同
-
在"双碳"目标与新型电力系统建设背景下,低压台区作为电网末端核心单元,面临分布式能源高比例接入、负荷多元化及运维复杂化等严峻挑战.低压台区透明化技术通过融合先进感知、通信与人工智能技术,旨在实现台区状态全景感知、数据深度融合与业务智能协同,已成为配电网数字化升级的关键路径.本文系统介绍了低压台区透明化的技术架构、关键技术与核心产品,重点围绕"感知-决策-执行"技术链条,剖析了拓扑识别、自愈控制、光储充协同及人工智能等关键技术内涵.结合智能融合终端、智能断路器等核心产品的应用实践,分析了其在提升供电可靠性、运维效率与新能源消纳能力方面的成效.最后,展望了该领域面临的挑战与未来发展趋势,以期为相关研究与工程实践提供参考.
低压台区透明化新型电力系统智能融合终端拓扑识别人工智能
-
配电网故障的快速定位与自愈处置是保障电力可靠供应的核心命题,分布式电源的大规模接入使得传统集中式故障处理模式在时延和感知精度上愈发不足.文章将边缘智能引入故障处理体系,并在配电侧部署有本地推理能力的边缘节点,然后用改进图卷积神经网络构建故障定位模型,再结合分布式自愈控制策略,旨在提升故障区段识别准确率与自愈响应速度,为配电网智能化运维提供可行路径.
边缘智能配电网故障精准定位自愈控制图卷积神经网络
-
随着电力系统复杂程度持续提升,变电站故障诊断与自愈控制已成为保障电网安全稳定运行的核心课题.智能化设备的广泛部署为变电站多源数据的高质量采集提供了硬件基础,本文通过构建卷积神经网络与图神经网络融合模型,有效提升故障分类精度与定位准确率.在此基础上设计面向故障隔离与负荷转供的自愈控制策略,并借助数字孪生平台开展系统性能验证,最终形成覆盖感知、诊断、决策与恢复的闭环智能运维体系,为现代电网的高可靠运行提供技术支撑.
变电站故障诊断自愈控制深度学习数字孪生
-
本文针对目前电力配网故障处理中存在的定位不准、恢复速度慢等问题,探究了电力线载波通信(Power Line Communication,PLC)技术在其中的应用价值以及实现途径.本文从分析配网故障的典型原因入手,系统阐述快速准确定位对提高供电可靠性的重大意义,并且将 PLC 技术作为配网底层通信和感知的媒介,论述了其理论依据及技术优势.本文同时创建了一种集中的技术架构,对基于 PLC 信号的故障区段定位原理、故障特征信息的上传方式和远程控制策略进行了详细阐述.通过理论分析和技术推导,证明该方案可有效缩短故障查找时间,辅助实现非故障区域的快速恢复供电,为智能、自愈化现代配电网提供有力的技术支撑.
电力线载波通信配电网故障定位故障隔离自愈控制
