一、输电线路状态检修初探（论文文献综述）
郝艳捧,梁苇,潘锐健,罗兵,李立浧,张福增,王婷婷[1]（2022）在《输电线路智能带电检修关键技术研究综述》文中提出采用智能装备代替人工进行带电检修,可保障带电作业人员安全,如何在不同应用场景下安全、可靠、高效地完成带电检修是其关键问题。首先介绍了架空线路、电力电缆、气体绝缘输电线路（GIL）这3类线路的运行环境和带电检修需求,分析了电力无人机、架空线路机器人、绝缘子机器人、车载机器人、电缆机器人、GIL检修机器人6种智能装备的应用环境、结构和功能。然后,从取能、控制、传感、导航、防护、人机交互6个方面对输电线路智能带电检修的关键技术进行了梳理。最后,分析了智能化带电检修设备和技术存在的问题,并展望了其发展趋势。
李金科[2]（2021）在《高压输电线路状态检修技术浅析》文中研究指明自改革开放以来,我国呈现迅速发展的趋势,综合国力逐渐提升,这为各个领域的发展提供了良好契机。在人们生活的过程中,需要应用到电力资源,电力资源可以为人们的生活增添色彩。在电力需求不断增加的背景之下,人们对电力运输线路提出了更高的要求。于高压输电线路而言,可以满足人们生产生活的正常用电需求,为了确保电力运输的安全性、稳定性,需要做好高压输电线路的状态检修工作,通过检修工作了解高压输电线路的电能输送情况,明确电能输送中的安全隐患,在此基础之上制定针对性的解决措施,从而确保电力能源的稳定运输。于状态检修技术而言,在高压输电线路中发挥着重要作用,相关人员应对该项技术提起重视,在高压输电线路当中充分发挥状态检修技术的作用,从而在满足客户用电需求的基础之上,确保电力能源行业的有效发展。
周远翔,陈健宁,张灵,张云霄,滕陈源,黄欣[3]（2021）在《“双碳”与“新基建”背景下特高压输电技术的发展机遇》文中研究指明随着"新基建"概念的提出与完善,以5G通信、特高压、城际交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业物联网七大领域为核心的新型基础设施建设方向基本确定。文中通过阐述"新基建"的现状与趋势,结合中国"碳达峰、碳中和"政策的推行,考虑中国资源、人口分布不均的国情与特高压输电技术的优缺点,对"新基建"下特高压输电技术的发展机遇进行探讨。分析结果表明,中国能源与经济总量位列世界前茅,但人均GDP与人均能源消耗量与发达国家相比仍有一定差距,且二氧化碳排放量全球第一,面临经济发展和环境保护的双重压力。一方面,以5G通信、人工智能为新经济增长点的"新基建"将为中国带来可观的能源建设需求,大容量、远距离的特高压输电技术在中国"西电东送"能源战略中将发挥关键性作用,为"新基建"提供可靠的能源保障,为"碳达峰、碳中和"提供灵活的清洁能源消纳调配。另一方面,"新基建"中以5G通信、人工智能、工业物联网为代表的新技术将促进特高压输电技术的发展与应用。在"新基建"背景下,特高压输电技术面临新的能源与环保需求,将有力带动电力行业、国家经济的发展,为实现"碳达峰、碳中和"提供有效的解决方案。
胡宇薇[4]（2021）在《110kV输电线路运行检修及故障分析》文中提出高压输电线路已经被广泛应用,110kV的输电线路应用最为广泛。但是由于高压输电线路所需的建设成本比较高,输电线路架空建设方式复杂,极大程度加大了维修与检修工作的难度,110kV的状态检修技术已经被广泛应用,其属于新型检修模式,可以依靠状态诊断技术和状态检修技术分析设备和输电线路的运行情况,以此合理检测,依据回传数据对设备是否存在故障情况进行判定,文章就110kV输电线路运行检修及故障展开论述。
吴英俊,潘杰锋,杨平,丁北平,吴礼刚[5]（2021）在《基于机会约束TMSOP模型的输电线路检修方法》文中认为传统输电线路检修方法难以提供准确性更高的风险指数,导致故障概率计算结果偏离实际值,影响输电线路检修。基于此,文章研究基于机会约束输电线路检修计划优化（Transmission-line Maintenance Scheduling Plan Optimum,TMSOP）模型的输电线路检修方法,通过机会约束TMSOP模型设定风险指标,计算输电线路故障分析的2级评估指标权重,结合机会约束TMSOP模型的模糊计算原理,分析各个部件的风险状态,确定评估权重,并计算输电线路故障概率;选取评估特征参量,建立重要性两两比较的判断方程组,再建立输电线路检修等级,比较联系度计算结果;按照故障严重程度设置检修次序,实现基于机会约束TMSOP模型的输电线路检修,制定输电线路检修策略。实验结果表明,所提方法输电线路可靠度为0.8972,小于0.9,证明所提方法测试结果的可靠性。
许易经[6]（2021）在《电力系统状态检修决策的多阶段随机优化理论研究》文中进行了进一步梳理在状态检修背景下,从系统运行角度统筹决策各个设备的状态检修时机,进行电力系统状态检修决策（本文的电力系统指具有电力背景的系统,如发电系统,输电系统,发输电系统,配电系统等）,可以从系统决策层面利用实际设备状态信息,最大程度地挖掘设备状态监测和评估技术在决策应用层面的潜力,对于提升电力系统的设备资产管理及运行可靠性水平具有重要的理论和现实意义。目前的电力系统状态检修决策模型利用研究周期开始时的实际状态信息和研究周期内的预测的设备状态变化过程,优化决策得到固定的检修计划,缺乏对研究周期内潜在的新增状态信息的应对策略。这类研究在离线监测背景下是合理的,因为使用离线监测在研究周期内能获得的状态信息有限,自然无法在决策时做出完备的检修策略。然而设备状态监测技术正迅速向在线监测发展,设备状态在线监测和评估技术可以实时感知设备状态,其在决策应用层面的影响是在研究周期内可获得的新增状态信息量会急剧增加,这为制定完备的检修策略提供了基础。从随机优化理论的角度看,目前的电力系统状态检修决策理论属于两阶段随机优化,其第一阶段的检修决策需要在研究周期内的设备状态实现之前做出,若要制定一个可以自适应于研究周期内设备状态的逐渐实现过程的系统级检修策略,需要在多阶段随机优化理论框架下重新审视电力系统状态检修决策问题。对此,本文针对电力系统状态检修决策的多阶段随机优化问题展开深入的理论研究。目的是在完备的设备状态在线监测和评估技术背景下,将多阶段随机优化理论应用到电力系统状态检修决策中,制定可以自适应于研究周期内设备状态的逐渐实现过程的系统级检修策略。这样可以充分利用在线监测信息,将决策与设备状态变化过程紧密关联,使检修决策更加精准有效,进一步提升电力系统的设备资产管理及运行可靠性水平。本文研究内容如下:（1）对电力系统状态检修决策的多阶段随机优化问题进行概述。首先介绍多阶段随机优化的基本理论;然后针对电力系统状态检修决策,讨论其多阶段随机优化问题,具体包含以下问题:1)建立两类决策问题,包括检修决策问题和运行调度决策问题;2)建立多阶段决策过程;3)建立多阶段随机优化模型;4)考虑滚动决策的实际情况,依据滚动决策周期是否小于研究周期分为两种情况,分别讨论其决策执行情况和多阶段随机优化的优势。后文以此为基础进行具体的建模和求解工作。（2）提出了一种考虑N-K安全约束的两阶段鲁棒-随机优化模型。该模型以研究周期内的设备预防性检修成本和期望故障后检修成本之和最小为目标,优化决策设备的检修计划,同时在各个时段内满足系统运行的N-K安全约束。考虑N-K安全约束需要在随机优化模型中列举出大量的预想事故,导致模型规模过大难以求解,所以采用两阶段鲁棒优化框架来重构问题:第一阶段决策检修计划;第二阶段在第一阶段给出的检修计划下,决策最严重预想事故下的系统运行调度方案。由于在此框架的第一阶段中仍然存在设备检修决策的随机优化问题,所以自然形成了一个内嵌随机优化问题的两阶段鲁棒优化模型,称为两阶段鲁棒-随机优化模型。此模型采用C&CG（Column and Constraint Generation）算法进行求解,为了加速收敛,提出一种针对此模型的增强型C&CG,基本思路是在每次迭代过程中添加额外的基于迭代解子集的最严重预想事故场景。最后通过两个算例说明所提出方法的有效性。（3）提出了一种基于检修门槛决策规则的多阶段随机优化模型。为防止设备在检修计划前故障导致计划失效的情况,在已有两阶段随机优化模型中引入检修门槛的概念,此检修门槛与检修计划共同构成决策规则,表现为从设备状态变化过程到检修决策的映射。在此决策规则下可以使检修决策自适应于研究周期内设备状态的逐渐实现过程,实现了多阶段随机优化的概念。决策规则具体为一旦设备状态在检修计划前达到检修门槛,则将原计划提前执行以防止发生故障。在此基础上,给出随预定检修计划和检修门槛变动的期望设备故障后检修成本和期望系统中断运行成本的数学表达,并以研究周期内二者之和最小为目标,计及相关检修和运行调度约束,优化决策检修门槛和预定检修计划,以此建立基于检修门槛决策规则的多阶段随机优化模型,并用遗传算法对模型进行求解。最后通过两个算例来验证所提出方法的有效性。（4）提出了一种自适应多阶段随机优化模型。目的是给出一种不受任何决策规则限制的自适应于研究周期内设备状态的逐渐实现过程的系统级检修策略。首先基于多阶段决策过程建立了完整的自适应多阶段随机优化模型,该模型需要针对场景树中的每一个节点给出决策,而节点数会随阶段数的增长呈指数增长,这导致模型规模过大,难以计算。进一步从马尔可夫决策过程的角度重构问题,检查每个阶段决策后可能出现的独立状态,可以发现独立状态的数目不会随阶段数的增长而无限制的增长,这样可以转而针对马尔可夫决策过程的独立状态做决策,避免了场景树规模过大的问题。然而在求解马尔可夫决策过程的每个阶段的递归方程时会遇到维数灾问题,进一步引入近似动态规划的概念,其用采样学习的方法代替完整反向归纳的方法,避免了维数灾问题,具体步骤包括:1)用决策后状态重构动态规划,将原来每个阶段需要求解的随机优化问题替换为确定优化问题;2)用正向动态规划方法避免了状态空间的维数灾;3)用抽样状态空间代替真实状态空间,避免了随机生成状态空间的维数灾;4)用近似值函数方法避免了动作空间的维数灾。最后通过三个算例说明了所提出方法的有效性。
曾勇斌[7]（2021）在《架空输电线路状态评估及检修优化策略研究》文中指出架空输电线路在电力系统中起着关键的作用,其运行状态直接与电网的可靠性和安全性相关。对输电线路进行全面的状态评估和缺陷分析以及提出科学的检修决策方法,是提升输电线路可靠性的关键。本文旨在对架空输电线路进行差异化状态评估,确定输电线路在各种环境影响下的健康状态;同时对输电线路的单元缺陷进行关联分析和预警,以突出输电线路的运维重点;最后根据状态评估和缺陷分析的结果对输电线路进行检修优化决策。本文首先在深入了解国内外架空输电线路状态评估技术方法的基础上,分析并选取了输电线路状态评估的基础参量;基于某地区电网输电线路的历史缺陷信息,利用置信度方法对基础参量进行量化;然后通过主成分分析对量化后的参量矩阵进行简化,从而建立输电线路状态评估的关键参量体系。接着,对架空输电线路的运行环境进行研究分析,提出了一种结合层次分析、模糊综合评估方法,以及考虑线路特殊区段影响的输电线路差异化状态评估方法。首先依据关键参量体系来构造状态评估的层次结构关系,通过构造判断矩阵从而确定各参量、单元的相对重要度权重;随后建立状态评估因素集和评价集,并通过模糊数学隶属度函数得到各单元状态的隶属度矩阵;最后选取本地区电网的主要特殊区段类型,通过分析确定输电线路在各特殊区段内受影响的关键参量;依据参量当前的缺陷等级,引入变权公式和调整系数对参量的权重进行调整,进一步得到输电线路的差异化状态评估模型。针对目前输电线路状态量缺陷发现的滞后性以及巡视工作无针对性的问题,提出一种基于FP-Growth（频繁模式增长,frequent-pattern growth）算法的输电线路缺陷关联分析及缺陷预警方法。首先基于多源数据对输电线路缺陷相关影响因素进行分析;然后对原始特征进行相应的数据处理工作,构建缺陷与各因素组成的特征数据集;最后通过FP-Growth算法对特征集进行挖掘,得到各因素与缺陷之间的强关联规则库;对规则库中的关联规则进行关联因素分析,同时将规则库作为缺陷预警的数据库,对输电线路的缺陷类别和缺陷等级进行预警,为线路的巡视和消缺工作提供依据。最后结合主、客观检修优先度,基于最小偏差对输电线路的检修顺序进行优化;同时基于相关运行规程和状态检修导则,将检修内容进行分类,根据线路状态区间确定检修时限,并结合输电线路的差异化状态评估结果和线路检修顺序优化结果,对不同状态等级的输电线路制定合适的检修策略。选取某地区典型的输电线路作为实例分析对象,验证本文所提出的输电线路差异化评估模型、线路缺陷关联分析和预警方法以及线路检修排序优化方法的有效性。
张鹏[8]（2020）在《基于数据分析的宜宾电网输电线路无人机巡检应用研究》文中认为输电线路是电网设备的重要组成部分,大多数输电线路都位于户外山林甚至一些恶劣环境中,在外部自然环境的作用下,输电线路导线、地线、金具及绝缘子等都会出现不同程度的缺陷,需要定期进行巡视及维护。宜宾市位于四川南部,是四川及云南两省重要的电力能源输出通道。截至2018年12月底,国网四川省电力公司宜宾供电公司共管辖输电线路35kV输电线路共33回,线路总长350.48公里;110kV线路共78回,线路总长1055.953公里;220kV线路共35回,线路总长1028.955公里。以上输电线路,即保障了整个宜宾地区的用电需求,也是四川电网网络结构的重要组成部分。因此保障宜宾电网输电线路的安全稳定运行尤为重要。随着无人机的广泛推广应用,宜宾电网于2016年开始运用无人机进行输电线路巡检作业,目前拥有各类完整无人机巡检系统8套,其中多旋翼无人机系统6套,固定翼无人机系统2套。自2016年至2018年底,已累计完成巡检35kV220kV输电线路杆塔4217基、通道896公里,发现缺陷4938余处。通过对这些缺陷数据的统计分析,可以判断出线路设备的运行状况,从而对线路常规检修和状态检修提供指导性意见。但当前的无人机巡检模式仍存在过度依赖操控手的技能和经验、巡检自动化程度较低、巡检数据量过大、数据处理耗时费力以及对缺陷数据缺乏深度分析和挖掘处理等问题,没有实现无人机巡检系统自动飞行、自动拍摄、数据分析等目标,也没有从缺陷数据分析和挖掘中获取有效信息,无法有效指导线路状态维护和检修。基于此,本文主要开展了两方面的研究工作:一是构建了宜宾电网架空输电线路精细化全自动巡检模式,解决了现有手动操控手人工成本高、巡检自动化程度低、人工飞行难度高、无法达到高精度、无法保证控制一致性、无法有效覆盖工作区域、需频繁转场等短板。二是运用TF-IDF数据统计方法对宜宾电网架空输电线路巡检数据进行分析和通过朴素贝叶斯分类预测模型直接指导维护和检修工作,并通过举例和验证,论证了统计方法和预测模型的有效性及准确性。本文所搭建的架空输电线路无人机巡检平台是对当前无人机巡检方式的全面提升,是巡检方式、巡检质量、巡检效率以及巡检管理等各方面的一次全面革新,具有较高的经济价值和管理价值;所运用和构建的TF-IDF数据统计分析方法与朴素贝叶斯分析预测模型可以直接参与指导架空输电线路状态检修,具有较高的推广价值。
李之远[9]（2019）在《基于大数据分析的220kV输电线路状态评估及检修策略研究》文中认为输电线路运行状态直接影响着电力系统的可靠性与安全性。随着我国坚强智能电网和泛在电力物联网建设的深入推进,亟待探寻一种能够以输电线路状态数据为依据,尽量降低检修成本的状态评估及检修方法。本文将采用大数据分析手段,建立输电线路状态评估模型,制定差异化检修策略,指导输电线路开展满足智能电网及泛在电力物联网要求的状态检修。在输电线路状态评估建模方面,采用置信度的方法发掘出各参量与线路故障率之间的量化关系,基于因子分析法对数量众多的参量进行简化,根据量化排序建立关键参量体系。利用相对劣化度和求取隶属函数两种方法来进行故障率计算。利用层次分析法进行各层之间重要度权重计算,确定各参量、各单元的权重系数。最终加权累加形成输电线路状态评估模型。在状态评估模型修正方面,基于设备运行年限和运行环境对建立的状态评估模型进行修正,建立设备老化计算公式,根据大数据统计、曲线拟合等确定老化常数,代入设备已运行年限求出设备老化系数。针对运行环境影响,根据环境因素对线路状态评估的影响划分出特殊区段,再确定环境影响可导致关键参量的最高缺陷等级,依据最高缺陷等级来确定环境修正系数。在检修策略制定方面,依据输电线路状态评估模型评估的结果及综合检修成本进行差异化分级处理。将检修类型分为三类,并根据评估结果区间设置四类检修时限,根据状态评估结果选取适当的检修类型和合理的检修时限开展检修工作。在实例验证方面,选取两条典型220kV输电线路,调取其设备台账、运行记录、故障缺陷库等数据,对其进行健康状态评估,并与现有评价体系评价结果进行对比分析,利用最终评估结果选取相应类型检修,在检修时限结束后评价线路是否恢复健康状态。本课题基于大数据分析并以山东烟台电网为支撑建立了该地区的220kV输电线路状态评估有效模型,在此基础上,制定出具有差异化功能的检修策略以便用来指导状态检修工作的开展。
陈俊星[10]（2019）在《基于数据挖掘技术的电力设备状态评估》文中指出电力设备的状态检修策略正逐步替代传统的定期检修策略,实现电力设备状态检修的核心工作之一是确定电力设备的状态,即状态评估。当前,随着一次设备和二次设备的状态评估工作的持续开展和电力信息系统的推广应用,电力设备的状态数据得到了大规模的采集和存储,为数据挖掘技术的应用提供了良好的数据基础。本文针对以变压器、架空输电线路为代表的一次设备和以继电保护设备为代表的二次设备展开了基于数据挖掘技术的状态评估方法研究。本文提出 了基于 SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和决策树算法的变压器状态评估方法。引入变压器状态评估遵循“短板效应”的观点,针对每个部件选择状态量。采用SMOTE算法减轻了变压器样本集类别不平衡现象。根据变压器状态评估工作采用扣分方式的特点,将其视为分类过程,定义模型输出为状态等级,采用C4.5决策树算法构建变压器状态评估模型。利用决策树模型为白箱模型的特点进行知识获取,从模型中提取变压器关键状态量和关键评估规则。以某地市级供电公司实际数据开展实例分析,结果表明本文提出的方法能构建分类性能较好的变压器状态评估模型,并且能够完成知识获取工作。本文提出了基于随机森林算法的架空输电线路状态评估方法。考虑影响架空输电线路状态的特殊情况并选择了对应状态量。针对线路状态量数量远多于变压器的情况,考虑随机森林在高维特征处理能力上比单一决策树更强,采用随机森林算法构建架空输电线路状态评估模型。以某地市级供电公司的架空输电线路数据展开实例分析,结果表明本文提出方法能够构建分类效果较好的架空输电线路状态评估模型。本文提出了基于数据挖掘技术的继电保护设备状态评估方法和风险评估方法。针对本体和二次回路选取了相应状态量,根据继电保护设备状态评估工作采用综合评分法的特点,将其视为回归过程,定义模型输出为状态评分,采用BP神经网络算法构建继电保护设备状态评分预测模型。在此基础上,提出基于状态评分的继电保护设备风险评估方法。引入缺陷率-状态评分函数,得到由状态评分计算缺陷率的方法,建立了状态评分和风险评估的联系。实例分析部分以实际数据构建基于BP神经网络的继电保护设备状态评分预测模型,模型具有较高的预测精度。采用本文风险评估方法举例分析继电保护设备的风险情况,证明了本文提出的风险评估方法的实用性。
二、输电线路状态检修初探（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、输电线路状态检修初探（论文提纲范文）
（1）输电线路智能带电检修关键技术研究综述（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 输电线路带电检修需求 |
| 1.1 架空线路运行环境及带电检修需求 |
| 1.2 电力电缆运行环境及带电检修需求 |
| 1.3 GIL运行环境及带电检修需求 |
| 2 输电线路智能带电检修装备 |
| 2.1 电力无人机 |
| 2.2 架空线路机器人 |
| 2.2.1 导线机器人 |
| 2.2.2 绝缘子机器人 |
| 2.2.3 车载式机器人 |
| 2.3 电力电缆机器人 |
| 2.3.1 陆地电缆机器人 |
| 2.3.2 水下电缆机器人 |
| 2.4 GIL机器人 |
| 3 输电线路智能带电检修的关键技术 |
| 3.1 智能带电检修装备的取能技术 |
| 3.2 智能带电检修装备的控制技术 |
| 3.3 智能带电检修装备的传感技术 |
| 3.4 智能带电检修装备的导航技术 |
| 3.5 智能带电检修装备的防护技术 |
| 3.6 智能带电检修装备的人机交互技术 |
| 4 总结及展望 |
（2）高压输电线路状态检修技术浅析（论文提纲范文）
| 一、状态检修技术的重要性 |
| 二、状态检修技术的工作原理 |
| 三、高压输电线路状态检修方法分析 |
| (一)热图谱法 |
| (二)表温检测法 |
| (三)表面温度判断检修法 |
| (四)同类比较方法 |
| 四、高压输电线路状态检修技术的应用途径 |
| (一)完善状态检修体系 |
| (二)掌握设备的运行状态 |
| (三)做好状态检修流程的管理工作 |
| (四)导地线状态检修技术的应用 |
| 1.切割工艺 |
| 2.线伤处理技术 |
| 3.绕组处理工艺 |
| 4.返修处理工艺 |
| (五)构建专业的状态检修团队 |
| (六)做好线路周围环境检测工作 |
| 五、结语 |
（3）“双碳”与“新基建”背景下特高压输电技术的发展机遇（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 新基建 |
| 1.1 新基建的发展现状 |
| 1.2 新基建的能源建设需求 |
| 1.3 新基建七大领域的相互关系 |
| 2 特高压输电技术 |
| 2.1 远距离大容量输电的必要性 |
| 2.2 特高压输电的优点 |
| 3 新基建下的特高压输电技术发展机遇 |
| 3.1 新基建需要特高压 |
| 3.1.1 发挥特高压在电网中的主干骨架作用 |
| 3.1.2 开展气体绝缘管道输电的探究与应用 |
| 3.2 新基建助力特高压 |
| 3.2.1 特高压设备生产全过程数字化管理 |
| 3.2.2 高可靠性智能传感技术应用 |
| 3.2.3 数据中心建设 |
| 3.2.4 智慧运维管理 |
| 3.2.5 基础科学研究 |
| 3.3 新基建下的能源互联网 |
| 4 总结 |
（4）110kV输电线路运行检修及故障分析（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 110 k V输电线路检修思路 |
| 1.1 状态检修方法的应用 |
| 1.2 状态检修的技术标准和管理制度 |
| 2 110 k V输电线路检修的重要性及条件 |
| 2.1 重要性 |
| 2.2 基本条件 |
| 2.3 技术条件 |
| 3 110 k V输电线路运行中故障发生原因 |
| 3.1 气候因素 |
| 3.2 运行管理因素 |
| 3.3 线路内在因素 |
| 4 状态检修的实现途径 |
| 4.1 红外成像仪测温法 |
| 4.2 超声波检测法 |
| 4.3 预测性维护 |
| 5 结语 |
（5）基于机会约束TMSOP模型的输电线路检修方法（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于机会约束TMSOP模型的输电线路检修方法 |
| 1.1 基于机会约束TMSOP模型设定风险指标 |
| 1.2 评估输电线路状态 |
| 1.3 制定输电线路检修策略 |
| 2 实例分析 |
| 2.1 准备阶段 |
| 2.2 测试结果分析 |
| 3 结语 |
（6）电力系统状态检修决策的多阶段随机优化理论研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 检修模式和电力系统检修决策理论的发展历程 |
| 1.2.2 电力系统状态检修决策理论的研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 多阶段随机优化问题概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多阶段随机优化的基本理论 |
| 2.3 问题描述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 考虑N-K安全约束的两阶段鲁棒-随机优化模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.2.1 两阶段决策过程 |
| 3.2.2 考虑N-K安全约束的系统状态检修决策模型 |
| 3.2.3 设备元件不可用度计算 |
| 3.2.4 两阶段鲁棒-随机优化模型 |
| 3.3 算法 |
| 3.3.1 分解算法框架 |
| 3.3.2 C&CG算法 |
| 3.3.3 增强型C&CG算法 |
| 3.4 算例 |
| 3.4.1 算例1:简单系统 |
| 3.4.2 算例2:修改的RTS79系统 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于检修门槛决策规则的多阶段随机优化模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.2.1 基于检修门槛决策规则的多阶段决策过程 |
| 4.2.2 设备状态转移过程 |
| 4.2.3 设备可用度及期望故障次数计算 |
| 4.2.4 基于检修门槛决策规则的多阶段随机优化模型 |
| 4.3 算法 |
| 4.4 算例 |
| 4.4.1 算例1:RTS79系统 |
| 4.4.2 算例2:扩展的RTS79系统 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 自适应多阶段随机优化模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 多阶段决策过程 |
| 5.2.2 多阶段随机优化模型 |
| 5.2.3 马尔可夫决策过程 |
| 5.2.4 设备状态转移概率计算 |
| 5.3 近似动态规划 |
| 5.3.1 动态规划的三种维数灾 |
| 5.3.2 用决策后状态重构动态规划 |
| 5.3.3 正向动态规划 |
| 5.3.4 用抽样状态空间代替真实状态空间 |
| 5.3.5 近似值函数 |
| 5.4 算例 |
| 5.4.1 算例1:简单系统1 |
| 5.4.2 算例2:简单系统2 |
| 5.4.3 算例3:修改的RTS79系统 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表与录用的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参与的课题研究与项目研发 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）架空输电线路状态评估及检修优化策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 本课题主要研究内容 |
| 第二章 架空输电线路状态评估关键参量体系的构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 输电线路状态评估基础参量量化 |
| 2.2.1 基础参量的选取 |
| 2.2.2 基础参量的量化方法 |
| 2.3 关键参量的提取及体系构建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 架空输电线路差异化状态评估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 输电线路差异化状态评估基本思路 |
| 3.3 多层次分析的输电线路模糊状态综合评估 |
| 3.3.1 构造状态评估层次结构模型 |
| 3.3.2 建立状态评估因素集和评价集 |
| 3.3.3 评估因素的状态隶属度和状态矩阵 |
| 3.3.4 各层指标因素的权重计算 |
| 3.4 特殊区段环境系数和参量权值的差异化调整 |
| 3.4.1 输电线路特殊区段及关键参量分析 |
| 3.4.2 特殊区段内关键参量的权重调整系数 |
| 3.4.3 输电线路参量权值差异化调整及状态综合评估 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于关联规则的输电线路缺陷关联分析及预警 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于多源数据的输电线路缺陷特征集构建 |
| 4.2.1 输电线路缺陷影响因素分析 |
| 4.2.2 输电线路原始特征数据处理 |
| 4.3 输电线路缺陷关联因素分析 |
| 4.3.1 FP-Growth算法原理及规则库的挖掘 |
| 4.3.2 强关联规则应用于缺陷关联分析和预警 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 架空输电线路的检修优化策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 输电线路检修顺序优化方法 |
| 5.2.1 基于信息熵的多属性优先度 |
| 5.2.2 基于线路重要度的主观优先度 |
| 5.2.3 考虑最小偏差的线路检修综合优先度 |
| 5.3 输电线路状态检修策略制定 |
| 5.3.1 状态检修分类 |
| 5.3.2 状态检修时限 |
| 5.3.3 状态检修策略 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得与学位论文相关的成果 |
| 致谢 |
（8）基于数据分析的宜宾电网输电线路无人机巡检应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题研究意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 架空输电线无人机巡检现状 |
| 1.2.2 状态评估的研究现状 |
| 1.2.3 数据挖掘技术的研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作和创新点 |
| 第二章 宜宾电网输电线路无人机巡检现状 |
| 2.1 宜宾电网输电线路无人机巡检发展进程 |
| 2.2 宜宾电网输电线路无人机巡检技术支撑 |
| 2.2.1 输电线路无人机巡检定义 |
| 2.2.2 输电线路无人机巡检主要项目 |
| 2.2.3 实现输电线路无人机巡检的技术支撑 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 架空输电线路状态评估理论 |
| 3.1 基本思路 |
| 3.2 基本术语及定义 |
| 3.3 各部分评估标准 |
| 3.3.1 杆塔评估标准 |
| 3.3.2 绝缘子评估标准 |
| 3.3.3 金具评估标准 |
| 3.3.4 导地线的评估标准 |
| 3.3.5 基础设施的评估标准 |
| 3.3.6 附属设施的评估标准 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 宜宾电网架空输电线路无人机巡检平台构思建设 |
| 4.1 宜宾电网架空输电线路巡检现状及其问题分析 |
| 4.2 设计思路 |
| 4.2.1 平台建设目标 |
| 4.2.2 平台建设原则 |
| 4.3 平台结构和框架 |
| 4.3.1 平台硬件体系结构 |
| 4.3.2 平台拓扑体系结构 |
| 4.3.3 平台技术路线 |
| 4.4 平台功能和性能介绍 |
| 4.4.1 基于RTK精确定位技术的无人机自主巡检航迹规划方法 |
| 4.4.2 基于AI的数据采集及数据处理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于数据分析的输电线路状态评估 |
| 5.1 基本思想 |
| 5.2 巡检缺陷数据预处理 |
| 5.3 TF-IDF统计方法 |
| 5.3.1 TF-IDF统计方法简介 |
| 5.3.2 TF-IDF统计方法优缺点介绍 |
| 5.4 TF-IDF统计方法在架空输电线路缺陷数据分析上的应用 |
| 5.4.1 将TF-IDF统计方法应用于架空输电线路缺陷数据分析的思考 |
| 5.4.2 TF-IDF统计方法应用于架空输电线路缺陷数据分析基本方法 |
| 5.4.3 TF-IDF统计方法应用于架空输电线路缺陷数据分析实例分析 |
| 5.5 朴素贝叶斯分类器及其应用分析 |
| 5.5.1 朴素贝叶斯分类器简介 |
| 5.5.2 朴素贝叶斯分类器在架空输电线路缺陷数据分析上的应用 |
| 5.6 朴素贝叶斯分析方法在架空输电线路缺陷数据分析上的算例 |
| 5.7 预测模型预测结果分析验证 |
| 5.8 基于TF-IDF统计方法和朴素贝叶斯分析方法的架空输电线路状态评估分析 |
| 5.8.1 架空输电线路状态评估分析 |
| 5.8.2 根据线路运行状态指导线路巡视和检修 |
| 5.9 本章小结 |
| 5.10 管理启示 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要创新点 |
| 6.2 不足之处 |
| 6.3 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A PYTHON运行TF-IDF截图 |
（9）基于大数据分析的220kV输电线路状态评估及检修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外有关电力大数据研究现状 |
| 1.2.2 国内外输电线路状态评估及检修方法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究的内容 |
| 第2章 基于大数据分析的220kV输电线路状态评估模型的建立 |
| 2.1 状态评估模型建立思路 |
| 2.2 输电线路基础参量体系 |
| 2.3 基于置信度的输电线路基础参量量化方法 |
| 2.3.1 绝缘子单元对线路故障状态置信度计算 |
| 2.3.2 绝缘子单元对线路严重状态置信度计算 |
| 2.3.3 绝缘子单元对线路异常状态的置信度计算 |
| 2.3.4 绝缘子单元对线路注意状态的置信度计算 |
| 2.4 基于因子分析的关键参量提取及体系建立 |
| 2.4.1 因子分析的原理及基本步骤 |
| 2.4.2 绝缘子单元关键参量体系提取 |
| 2.4.3 建立完整的关键参量体系 |
| 2.5 关键参量的故障率计算方法 |
| 2.5.1 基于相对劣化度的故障率计算方法 |
| 2.5.2 基于隶属函数的故障率计算方法 |
| 2.6 基于层次分析法的重要度评估方法 |
| 2.6.1 建立层次结构模型 |
| 2.6.2 构造判断矩阵 |
| 2.6.3 计算权重向量 |
| 2.6.4 进行一致性检验 |
| 2.6.5 计算重要度权重 |
| 2.7 建立220kV输电线路状态评估模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 状态评估模型的修正 |
| 3.1 基于运行年限的修正模型(老化模型) |
| 3.2 基于运行环境的修正模型 |
| 3.2.1 多鸟区段 |
| 3.2.2 重污区段 |
| 3.2.3 微地形气象区段 |
| 3.2.4 多雷区段 |
| 3.2.5 外破易发区段 |
| 3.2.6 “三跨”区段 |
| 3.2.7 各特殊区段内相关关键参量的系数修正 |
| 3.3 状态评估修正模型的建立 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 以输电线路状态评估为基础的检修策略制定 |
| 4.1 输电线路检修主要工作 |
| 4.1.1 导地线检修 |
| 4.1.2 杆塔检修 |
| 4.1.3 拉线、叉梁和横担检修 |
| 4.1.4 绝缘子、金具更换 |
| 4.1.5 接地装置检修 |
| 4.1.6 基础维护 |
| 4.2 输电线路状态检修分类 |
| 4.3 输电线路状态检修策略制定 |
| 4.3.1 状态检修时限 |
| 4.3.2 状态检修策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实例分析 |
| 5.1 实例1 |
| 5.1.1 调取、整理A线路的台账、巡视记录并汇总缺陷数据 |
| 5.1.2 计算相应关键参量的故障率 |
| 5.1.3 利用修正前模型进行A线路状态评估 |
| 5.1.4 利用修正后模型进行A线路状态评估 |
| 5.1.5 状态评估结果对比分析 |
| 5.1.6 相应检修策略制定 |
| 5.2 实例2 |
| 5.2.1 调取、整理B线路的台账、巡视记录并汇总缺陷数据 |
| 5.2.2 计算相应关键参量的故障率 |
| 5.2.3 计算相应杆塔的故障率 |
| 5.2.4 B线路健康状态评估结果 |
| 5.2.5 相应检修策略制定 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（10）基于数据挖掘技术的电力设备状态评估（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 状态检修和状态评价的基本概念 |
| 1.2.1 状态检修的概念 |
| 1.2.2 状态评估的概念 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 变压器状态评估研究现状 |
| 1.3.2 架空输电线路状态评估研究现状 |
| 1.3.3 继电保护设备状态评估研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及工作 |
| 2 基于数据挖掘技术的电力设备状态评估理论 |
| 2.1 数据挖掘技术理论 |
| 2.2 基于数据挖掘技术的电力设备状态评估理论步骤 |
| 2.2.1 电力设备状态量的选择 |
| 2.2.2 数据的采集和预处理 |
| 2.2.3 基于数据挖掘技术的电力设备状态评估模型构建方法 |
| 2.2.4 模型性能评价方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于决策树算法的变压器状态评估 |
| 3.1 变压器状态量的选择 |
| 3.2 基于SMOTE算法的样本集生成 |
| 3.3 变压器状态评估模型的构建 |
| 3.3.1 算法的对比和选择 |
| 3.3.2 C4.5算法 |
| 3.4 基于决策树模型的知识获取 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.5.1 样本集生成结果 |
| 3.5.2 变压器状态评估模型构建过程 |
| 3.5.3 变压器状态评估模型构建结果 |
| 3.5.4 变压器状态评估知识获取结果 |
| 3.5.5 变压器状态评估知识的应用 |
| 3.5.6 决策树模型性能对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于随机森林算法的架空输电线路状态评估 |
| 4.1 架空输电线路状态量的选择 |
| 4.2 基于随机森林算法的架空输电线路状态评估模型 |
| 4.2.1 随机森林算法 |
| 4.2.2 基于随机森林算法的架空输电线路状态评估模型构建方法 |
| 4.2.3 随机森林的参数优化方法 |
| 4.3 实例分析 |
| 4.3.1 随机森林参数优化 |
| 4.3.2 架空输电线路状态评估模型构建 |
| 4.3.3 随机森林算法与决策树算法性能对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于BP神经网络的继电保护设备状态评估 |
| 5.1 继电保护设备状态量的选取 |
| 5.2 基于BP神经网络的继电保护状态评估模型构建方法 |
| 5.3 继电保护设备风险评估理论 |
| 5.3.1 风险评估的定义 |
| 5.3.2 缺陷率的推算方法 |
| 5.3.3 风险后果的定义 |
| 5.3.4 风险的等级划分 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 BP神经网络模型构建 |
| 5.4.2 BP神经网络模型性能验证 |
| 5.4.3 继电保护设备缺陷率的计算 |
| 5.4.4 继电保护设备的风险评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、输电线路状态检修初探（论文参考文献）
- [1]输电线路智能带电检修关键技术研究综述[J]. 郝艳捧,梁苇,潘锐健,罗兵,李立浧,张福增,王婷婷. 电力自动化设备, 2022(02)
- [2]高压输电线路状态检修技术浅析[J]. 李金科. 科技风, 2021(32)
- [3]“双碳”与“新基建”背景下特高压输电技术的发展机遇[J]. 周远翔,陈健宁,张灵,张云霄,滕陈源,黄欣. 高电压技术, 2021(07)
- [4]110kV输电线路运行检修及故障分析[J]. 胡宇薇. 化工管理, 2021(20)
- [5]基于机会约束TMSOP模型的输电线路检修方法[J]. 吴英俊,潘杰锋,杨平,丁北平,吴礼刚. 电力信息与通信技术, 2021(06)
- [6]电力系统状态检修决策的多阶段随机优化理论研究[D]. 许易经. 山东大学, 2021
- [7]架空输电线路状态评估及检修优化策略研究[D]. 曾勇斌. 广东工业大学, 2021
- [8]基于数据分析的宜宾电网输电线路无人机巡检应用研究[D]. 张鹏. 电子科技大学, 2020(08)
- [9]基于大数据分析的220kV输电线路状态评估及检修策略研究[D]. 李之远. 山东大学, 2019(02)
- [10]基于数据挖掘技术的电力设备状态评估[D]. 陈俊星. 北京交通大学, 2019(01)