To improve the accuracy of the conventional beamforming location algorithm, the deconvolution beamforming algorithm is proposed for the abnormal noise fault identification of dry-type transformer. The basic principle of deconvolution beamforming algorithm is analyzed, and its applicability to the dry-type transformer abnormal-noise fault identification is verified. A dry-type transformer fault identification method based on the accurate location of abnormal-noise is studied, where the feature recognition of voice print is considered. The concept of "the energy ratio of high-frequency characteristic peak" is firstly proposed to quantify the severity of mechanical abnormal noise. Finally, experimental test and field verification validate the effectiveness and accuracy of the proposed method.

干式变压器在出现某类缺陷时会发出异响,运维人员通常采用耳听的方式辨别异响所在位置,该方法极易出现辨别不准,甚至无法确定故障点的情况,最终导致干式变压器故障.为了解决该问题,文中首先结合理论分析和实验测试的方法,优选出适合用于干式变压器异响定位的MEMS声学传感器;然后基于波束形成理论,采用声学仿真的方式,确定了最优的轮辐型声学传感器阵列拓扑结构;最后研制了由112个声学传感器单元组成的干式变压器异响定位装置,实验测试结果显示该装置能够准确定位干式变压器异响所在位置.

图像语义分割技术在变电站智能机器人抢险作业以及日常巡检中起重要作用.针对变电站场景中的类别不平衡问题,提出了 一种用于训练多类别图像语义分割模型的多类别Focal Loss损失函数.多类别Focal Loss损失函数可以动态调整各类别的权值,对出现频率小的类别更加友好.基于深度学习和变电站场景图像,分别使用多类别Focal Loss损失函数和交叉熵损失函数训练基于FCN、SegNet和DeepLabV3网络的图像语义分割模型进行对比实验,并通过平均交并比和像素准确率等评价指标进行模型评价.实验结果表明基于多类别Focal Loss损失函数的图像语义分割模型具有良好效果,有助于缓解类别不平衡现象.

空间负荷预测对有配电网的规划建设具有重要意义,为了提高配电网空间负荷预测的精度,文中提出基于极限学习机(ELM)的配电网空间负荷预测算法,采用粒子群优化(PSO)模型的参数.首先根据用地性质将负荷分类,再通过模糊C均值(FCM)算法对每一类负荷进行聚类分析,建立精细化的负荷密度指标体系.根据待预测地块的特性指标选取训练样本,代入ELM训练,提高预测精度.通过搜索的数据对实例进行仿真试验,通过对比未引入FCM算法的相对误差、未引入PSO算法的相对误差以及采用PSO-ELM算法的相对误差可得,文中提出的PSO-ELM算法具有较高精度,满足实际工程的要求.

基于模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)的统一电能质量调节器(unified power quality conditioner,UPQC)可用于高电压下电压电流的电能质量综合治理,但当电网电压不平衡时,电流电压相位和幅值发生变化,给综合治理带来困难.将无源控制方法应用到MMC-UPQC中,以解决电网电压不平衡下的电能质量问题.首先,根据MMC-UPQC的拓扑结构,建立其在不平衡电网下的数学模型;然后,根据正负序分离方法,对检测量进行无需锁相环的分离;接着基于无源控制理论,搭建基于E-L模型的无源控制器,并将其应用到多电平、高电压的电能质量补偿系统中;最后,利用串联侧补偿电压和并联侧补偿电流的原理,通过协调控制综合解决不平衡状态下的电网电能质量问题.Matlab/Simulink平台实验结果发现基于所提无源控制器的MMC-UPQC系统响应时间小于0.05 s且总谐波失真度小于5％,验证了其解决电能质量综合治理问题的有效性和优越性.

为了完善三电平直接矩阵变换器(three-level direct matrix converter,TLDMC)的输入控制,对TLDMC的输入功率控制进行了研究,主要对输入无功电流的相关控制方法进行设计.首先,对传统矩阵变换器和TLDMC进行了对比介绍;其次,简要介绍了TLDMC的间接空间矢量调制方法的原理;然后,对TLDMC的输入侧建立了数学模型并推导出了其PID和准PR控制方法,再结合电网不平衡情况下TLDMC输入功率和输出电压补偿方法,提出了一种基于滑模控制(sliding mode control,SMC)的带电压补偿的输入电流控制系统,同时将此方法与传统PID控制、准PR控制相比较;最后,通过实验验证了所提控制方法的正确性和有效性.实验结果表明,所提控制可以实现期望的控制目标,且在控制性能上明显优于PID和准PR控制.

精准的变压器故障诊断方法,对于保证变压器可靠运行具有重要意义.该文提出一种基于变压器声信号并考虑人耳听觉感知的变压器故障诊断方法.首先,通过模拟变压器不同工况条件,采集变压器正常工况和不同故障条件下的噪声样本;然后,基于人耳传声集总参数模型,计算各个样本的基底膜位移响应的统计平均值(statistical mean value of basilar membrane displacement response,SMVBMDR),并构建基于SMVBMDR的特征向量;最后,基于所构建的听觉特征向量,采用遗传算法优化的支持向量机对变压器状态进行识别,并通过测试样本验证所提出方法的有效性.结果显示,以SMVBDMDR为特征向量的故障诊断平均准确率高达98.1％.以上研究表明,基于变压器声信号并考虑人耳听觉感知特性的变压器故障诊断方法可以有效地应用于变压器故障诊断和监测中.

基于干式变压器典型异响诊断方法,分析了典型异响缺陷的成因,介绍了基于非负最小二乘反卷积波束形成的声学成像技术原理,提出了综合分析声学成像、时域图谱以及频域图谱的可听声信号诊断方法.

近年来变电站内在运电气设备异响现象时有发生,其中某些异响情况极易导致设备故障,有必要及时发现并处理,目前在变电站实际工作中,运维人员多采用耳听的方式判断异响位置.针对上述问题,该文分析变电站内电气设备异响来源,介绍基于DAMAS算法的声成像技术,研制一种可搭载于变电站巡检机器人的电力设备异响检测系统,研究GIS设备机械振动异响、高压端电晕放电异响两种变电站典型设备异响情况.研究结果表明:该方法可快速准确地判断两种异响位置,基于DAMAS算法的声成像技术可有效提升传统波束形成算法的定位精度,定位距离可达30 m以上,再结合异响信号图谱特征和异响位置结构信息,可初步判断缺陷类型,满足变电站内异响缺陷定位需求.

工程施工现场通常工作环境复杂,人员数目较多,存在安全隐患,不按照规定佩戴安全帽是其中存在问题之一.为加强监管对现场作业人员佩戴安全帽的管控,结合图像处理、深度学习等算法提出一种基于级联网络模型的的安全帽识别算法.采用Yolov3作为一级基础网络,对现场行人及安全帽特征进行提取,然后结合级联Inception-v2网络模型,对作业人员安全帽佩戴情况进行精确预估.该网络模型有效解决复杂背景下安全帽的误识别问题,提升施工人员佩戴安全帽识别准确率,对保证现场作业人员生命和生产活动安全具有十分重要的意义.

针对大规模电动汽车接入配电网对空间负荷预测的影响,论文提出一种考虑电动汽车充电负荷时空分布的城市配电网空间负荷预测方法.先根据各类车型充电方式与出行特点对电动汽车进行分类;其次,根据居民出行调研统计数据对电动汽车出行规律进行概率分布函数的拟合;然后,构建电动汽车出行链模型,通过蒙特卡洛方法计算得到不同区域和不同时间内充电负荷.最后,基于某地区实际数据,得到一天内不同功能小区的空间负荷预测值,为未来城市配电网的规划提供参考.

针对传统Z源逆变器(Z-source inverter,ZSI)电容电压应力大和升压能力不足等缺陷,提出了一种改进型准Z源逆变器(quasi ZSI,QZSI)拓扑结构.首先,对改进型Z源三电平逆变器的稳态工作原理进行深入分析,得到直流链输出电压和电容电压表达式,并与传统Z源三电平逆变器进行对比.理论推导出改进型Z源网络的无源参数,结合改进简单升压控制策略,说明改进型Z源逆变器整体升压能力.最后,通过在Matlab软件仿真和硬件平台上实验结果验证了改进型Z源逆变器具有良好的升压能力,降低电容电压应力以及抑制启动冲击效果.相比于传统的Z源逆变器,提出的改进型Z源逆变器具有电容电压的应力更小、输出电压的升压更高、电感电流的冲击更小等优点.

有限作业空间由于封闭、与外界隔离、出入口较为狭窄,作业人员在内工作时,存在危险程度高、救援难度大的特点,因此有限空间现场作业的安全管控及智能分析非常必要.本文以气体监测和智能图像识别为手段,通过多种环境传感监测、作业人员智能化人脸识别管理、作业环境异常分析预警等技术,开发有限作业空间安全管控系统,可实现作业环境研判、人员体征监测、作业可视化监测和环境高危预警,从而增强人员作业安全、提升管理智能化水平和作业质量与效率,完成有限空间作业现场安全监督,保障电力安全生产,最终实现规避作业过程中存在的危险、危害因素

空间负荷的研究对配电网规划有重要意义,现有的研究偏重于对空间负荷预测的研究,对各类空间负荷分布规律的研究尚不充分.为此,提出一种基于地理特征提取与非参数核密度估计的空间负荷分布规律研究方法.按某地的实际用地生成功能小区,提取功能小区的地理特征信息,并给定其用地类型;然后根据提取的信息,应用聚类算法对功能小区分类;利用非参数核密度估计方法,提取不同地域类别、不同用地类型功能小区负荷密度的典型分布特征;对分布特征进行分析,得出研究区域内各类空间负荷的分布规律.通过对某一线城市某地域中各类空间负荷分布规律的仿真,验证了该方法的合理性和实用性.

在户外对变压器进行噪声测试时,测试结果往往容易受到外界环境噪声的影响.由于环境噪声类型较为复杂,且其产生与持续时间具有不确定性和非平稳性,大部分的测量仪器无法对其进行有效的处理.因此,为了提高变压器噪声测量的准确性,需要对采集到的原始噪声信号进行预处理.文中提出了一种基于小波分解与谱减法相结合的变压器噪声预处理方法,采用小波包分析算法将变压器声信号时频分解,对分解后的带噪频段小波包信号进行谱减法语音处理.理论分析结果与变电站实测带噪信号分析结果表明,该方法能够有效抑制变电站环境噪声对变压器噪声测量结果的干扰.所提出的方法对于输变电工程噪声检测以及基于噪声检测的变压器运行状态评价具有参考意义.

With more and more photovoltaic connected to the grid, the voltage violation has become an important factor in restricting a large number of PV in distributed network. In order to solve this phenomenon, this paper studies the influence of many voltage regulation measures on distribution network PV accommodating capability. Firstly, considering constraint conditions of voltage not violation and power flow under load, it establishes a distributed PV accommodation model. Secondly, it analyzes the effect of PV accommodation after adding voltage regulation measures. Finally, it calculates the maximum grid-connected capacities before and after considering voltage regulation measures by using heuristics method. The IEEE33 bus distribution system is simulated and the restricted factors to the increase of PV capacities of each node is analyzed. The result shows that considering voltage regulation measures effectively improves the photovoltaic accommodation ability and avoids node voltage violation.