继电保护出口脉冲电压检测仪研制
智能配电终端自动化检测流水线
智能配电终端是配电网的“神经末档”和“触手”,是配电自动化的基础,对提升配电网感知能力、提高配电网可靠稳定运行水平具有重要作用。随着“十三五”期间配电自动化建设的快速推进,将有大量智能配电终端投运,仅湖南公司2018年就计划投运安装故障指示器超过20000台。然而,不同生产厂家的故障指示器故障原理各不相同,产品质量参差不齐,垂需高效的检测装备实现大批量设备的自动检测。传统人工检测方法采用继保检测仪对手工制作的多重线圈加载特征波形来模拟短路或接地故障对故障指示器进行检测,此方法效率低、标准化程度不足,难以满足海量故障指示器的入网需求。 本项目以机械自动化与自动控制技术为基础,深度融合智能机器人、图像识别与物联网等关键技术,设计了一套智能配电终端自动化检测流水线,创新实现了故障指示器产品检定的自动控制与全过程管控,为提高配电线路故障指示器的检测效率和效果、保障配电自动化系统稳定可靠运行、提升配电自动化实用化水平提供有力支撑。
基于神经网络的高寒地区CF4和SF6/CF4检测
高寒地区须携带多台仪器以满足3种不同量级SF6气体中CF4气体浓度的检测需求,现场运维效率低且仪器购置成本高。为此,首先设计了一种基于热释电检测技术的SF6气体中CF4气体浓度检测仪器,可自动选择不同的放大电阻以实现多量程切换。然后提出了BP和PSO-BP 2种神经网络温度-压力协同补偿模型,并通过搭建高效模拟实验平台为模型预测提供数据支撑,预测结果表明,PSO-BP神经网络优于BP神经网络。最后将PSO-BP神经网络温度-压力协同补偿模型内置于多量程检测仪器CF4气体浓度检测仪器。模拟实验结果表明,该检测仪器在不同温度和压力下,小量程和大量程检测误差和重复性分别不超过±2%和1.6%,混合比量程下误差和重复性分别不超过±0.5%和0.2%,对高寒地区电网运维检修具有重要作用。