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基于遺傳算法的輸變電設(shè)備數(shù)據(jù)補(bǔ)全*

在數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展下，我國電網(wǎng)行業(yè)也在由原來的物理電網(wǎng)逐步向數(shù)字電網(wǎng)發(fā)展,。輸變電設(shè)備作為電網(wǎng)中的電能輸送和傳輸?shù)臉屑~設(shè)備,，其運(yùn)行的可靠性直接關(guān)系到電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,。因此，及時(shí)掌握輸變電設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)以及未來一段時(shí)間的運(yùn)行趨勢,，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確評估,，對于保證設(shè)備安全可靠運(yùn)行具有重要意義。然而,，在目前的實(shí)際應(yīng)用過程中,，受限于傳感裝置穩(wěn)定性差、現(xiàn)場運(yùn)行環(huán)境惡劣,、電磁環(huán)境復(fù)雜等原因,，輸變電設(shè)備的狀態(tài)量數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失造成獲得的數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，這會(huì)直接影響設(shè)備狀態(tài)評估模型的準(zhǔn)確性,。提出一種基于遺傳算法的輸變電設(shè)備缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法,，首先對變換域隨機(jī)賦值，然后通過實(shí)現(xiàn)稀疏域中系數(shù)向量最小化達(dá)到缺失點(diǎn)恢復(fù)的效果,。實(shí)驗(yàn)證明,，該算法能夠準(zhǔn)確地恢復(fù)缺失數(shù)據(jù)。

發(fā)表于：9/22/2023

基于邊緣計(jì)算的變電站風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為實(shí)現(xiàn)變電站風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的實(shí)多維度管控，設(shè)計(jì)基于邊緣計(jì)算的變電站風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管控系統(tǒng),。感知層通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集變電站設(shè)備的運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)，利用邊緣設(shè)備和外部設(shè)備之間的通信傳送數(shù)據(jù)至邊緣層,；邊緣層接收數(shù)據(jù)后,，通過通信協(xié)議解析該數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)的一致性,，包裝云服務(wù)下行數(shù)據(jù)傳送至云計(jì)算層,；云計(jì)算層利用云計(jì)算計(jì)算和分析變電站設(shè)備數(shù)據(jù)并傳送至應(yīng)用層；應(yīng)用層采用支持向量機(jī)算法建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制劃分風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的屬性,、獲取預(yù)警值,，在此基礎(chǔ)上，通過Logistic回歸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型預(yù)測預(yù)警值對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)情況,，得出故障發(fā)生概率完成變電站風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,，同時(shí)將預(yù)警結(jié)果呈現(xiàn)在可視化界面，并由控制通道管控相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,。測試結(jié)果顯示：系統(tǒng)的通信抖動(dòng)結(jié)果均在15 ms以下,，能夠?qū)崿F(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)概率的計(jì)算，獲取變電站各類風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)量,，具備良好的工作能效,，能多維度實(shí)現(xiàn)變電站風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管控。

發(fā)表于：5/8/2023