【专栏推荐】电力传感技术及应用专栏

编者按：电力传感技术是实现电网状态全面感知的基础。随着电网建设的不断推进，电网对信息感知的深度、广度和密度提出了更高要求，对传感器需求呈现爆发式增长。目前，电力传感正朝高精度、高可靠、低功耗、低成本、网络化、智能化方向发展，相关的技术瓶颈亟待突破。为此，《中国电力》编辑部特邀上海交通大学信息技术与电气工程研究院副院长江秀臣教授、全球能源互联网研究院电力传感技术研究所所长郭经红教高担任特约主编，主持“电力传感技术及应用”专栏。专栏于2021年2期刊出，共计7篇文章。本期公众号将专栏文章进行汇编，以飨读者！

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01

作者：郁琦琛, 罗林根, 吴凡, 盛戈皞, 江秀臣

单位：上海交通大学 电气工程系

摘要：局部放电的检测和定位是变电站电力设备状态监测和诊断的重要手段。现有的基于时差法的特高频局部放电定位技术，由于高昂的设备成本限制了其应用范围。提出的基于广义回归神经网络和接收信号幅值强度（RSSI）指纹图的局部放电定位法，分为2个阶段。在算法的离线阶段，建立被测区域的RSSI指纹图；在线阶段，利用广义回归神经网络（GRNN）实现对局部放电源的定位。现场测试表明：提出的方法平均定位误差为0.51 m，定位误差小于1 m的累积概率为81.6%。和基于RSSI信号衰减模型定位法的克拉美罗下界（CRLB）最小均方误差相比，均方误差小于0.6 m²的GRNN定位误差累积概率为66.7%，要优于基于信号衰减模型定位方法的CRLB。该方法解决了传统方法定位精度低、成本高的缺点，具有较低的硬件成本和良好的环境适应性。

作者：张武能, 汪毅, 张留斌, 吴克华, 王晓晨

单位：河南九域恩湃电力技术有限公司；国网河南省电力有限公司电力科学研究院

摘要：输电铁塔的局部螺栓连接结构在服役过程中，受到环境静/动载荷的作用，会发生预紧力减小或松动等故障，降低整体输电铁塔结构的承载能力。因此发展输电铁塔螺栓连接结构健康监测技术对电网输电塔线体系的安全可靠运行具有重要意义。对螺栓连接结构的典型结构健康监测技术研究进展进行综述，包括基于动力学理论、导波理论、声弹性效应和计算机视觉技术的结构健康监测技术，介绍这些技术的基本原理和发展现状，并在此基础上对输电铁塔螺栓连接结构健康监测技术进行总结和展望。

作者：李春龙, 黄辉, 梁云, 柴谦益, 赵若涵, 胡长悦

单位：全球能源互联网研究院有限公司；国家电网公司电力智能传感技术及应用联合实验室；国网温州供电公司；国网电科院实验验证中心；国网新疆电力有限公司信息通信公司

摘要：电力传感器作为能源互联网感知层的基本组成部分，其供电稳定性是广大从业者的关注重点。通过环境能量收集技术为传感器供电，可使传感器具有自供电特性以及长期免维护的优势，能量收集技术在电力传感领域的应用受到了越来越广泛关注。综述了环境能量收集技术在电力领域的应用现状以及温差、振动、风致振动等新型能量收集技术的特点。结合电力行业传感器应用需求，提出了环境能量收集技术在电力行业应用的发展趋势，总结为取能方式多样化、取能器件小型化和取能传感一体化等发展方向，并对应用发展面临的挑战进行了剖析，提出了取能技术应用面临的技术挑战、可靠性挑战和应用适配挑战。

作者：张敏, 方健, 王红斌, 罗林欢, 郝方舟, 杨帆, 林翔

单位：广东电网有限责任公司广州供电局；中国南方电网公司 中低压电气设备质量检验测试重点实验室

摘要：为提高配电房的环境监控力度和运维管理水平，设计了一款能实时监测多种气体浓度和温湿度的多功能传感器。对传感器的原理、电路设计、软件设计和功能参数等进行了详细介绍。传感器以STM32L151RDT6微处理器为主控芯片，以先进光谱和电化学技术为原理对多种气体同时进行检测，使用基于ZigBee（一种短距离无线传输协议）的无线传输模块和485有线网络实现传感器与监控中心之间的数据传输和通信，通过上位机对配电房运行状态作出判断和预警。经过测试：设计的KIS-GTH5A型多功能传感器的气体检测精度在量程的±3%之内，温度和相对湿度检测精度分别在±0.5 ℃和±3%之内。具有性能高、体积小、功耗低等优点，符合配电房气体的浓度和温湿度的检测要求。

05

作者：黄雪莜, 熊俊, 张宇, 刘辉, 陈鹭, 孟祥麟, 江秀臣

单位：广州供电局有限公司荔湾供电局；上海交通大学 电气工程系

摘要：传统的开关柜局部放电模式识别方法缺乏一定的泛化性能且识别准确率低，难以在实际工程中应用。提出了一种基于残差卷积神经网络的开关柜局部放电模式识别方法，通过在网络中加入残差模块以解决随着网络层数加深导致准确度饱和后出现退化的问题，并综合利用开关柜局部放电数据的浅层与深层特征融合学习，实现模式识别。通过开关柜不同绝缘缺陷类别的局部放电模拟实验与配电站现场检测，构建了开关柜局部放电数据样本库，并进行了实验分析。实验结果表明：所提方法的识别正确率达96.06%，相比传统识别方法至少提高了20.22%，且随着训练集样本数量的增加，识别率有更大提升。综合使用特征层融合模块和残差模块，显著提升了模型的泛化性能，更适用于实际工程。

06

作者：闫帅, 李朋宇, 王高洁, 李强, 吴凡, 罗林根

单位：国网安徽省电力有限公司亳州供电公司；上海交通大学 电气工程系

摘要：为了实现对电力设备绝缘劣化的全面监测和敞开式变电站的故障预警，提出了一种基于接收信号强度和高斯过程分类的变电站空间局部放电源定位方法。相较于现有的特高频时差法，提出的方法只需要特高频信号幅值强度的测量值，而不是对特高频信号进行高速同步采样，极大地降低了装置成本及改善了使用便捷性。同时，为了减轻特高频信号传输建模受到多路径效应和阴影效应的影响，提出了采用高斯过程分类算法用来学习不同传输路径下特高频信号特征，以生成决策区域来识别正确的接收信号强度数值，从而提高定位精度。现场试验结果表明，提出的空间局部放电源定位方法的平均误差为2.51 m，满足识别变电站内可能存在绝缘劣化的电力设备以达到故障预警的目的。

07

基于振动信号区间特征快速提取的断路器储能状态辨识方法

作者：夏小飞, 芦宇峰, 苏毅, 杨健

单位：广西电网有限责任公司电力科学研究院

摘要：针对断路器伴随振动信号分析故障的特征提取费时、实时性差无法用于在线监测问题，提出一种基于快速提取区间特征的断路器储能状态辨识方法。首先由峭度-小波模极大值检测断路器储能状态起始点，将振动信号通过KS检验标记包络幅值差异明显区间，然后提取信号包络和作为特征向量，采用ReliefF-SFS方法对特征进行筛选降维得到最优特征子集。最后通过模糊C均值聚类（KFCM）对特征进行预分类获得风险最小的最优超平面，由支持向量机（SVM）建立训练模型进行状态辨识。实验结果表明：所提出振动信号区间特征快速提取的储能状态辨识方法，在保证准确率的前提下，提取特征仅需0.2 s，在断路器状态监测领域具有重要的应用价值。

引文信息

郁琦琛, 罗林根, 吴凡, 等. 基于广义回归神经网络的特高频局部放电定位法[J]. 中国电力, 2021, 54(2): 11-17.

YU Qichen, LUO Lingen, WU Fan, et al. Uhf partial discharge localization methodology based on generalized regression neural network[J]. Electric Power, 2021, 54(2): 11-17.

张武能, 汪毅, 张留斌, 等. 输电铁塔螺栓连接结构健康监测技术进展与展望[J]. 中国电力, 2021, 54(2): 18-26.

ZHANG Wuneng, WANG Yi, ZHANG Liubin, et al. Development and prospect of structure health monitoring technologies for bolted joints of transmission towers[J]. Electric Power, 2021, 54(2): 18-26.

李春龙, 黄辉, 梁云, 等. 面向电力传感器的环境能量收集技术发展趋势及面临的挑战[J]. 中国电力, 2021, 54(2): 27-35.

LI Chunlong, HUANG Hui, LIANG Yun, et al. Power sensor-oriented development and challenges of environmental energy harvesting technologies[J]. Electric Power, 2021, 54(2): 27-35. 

张敏, 方健, 王红斌, 等. 多功能配电房状态监测传感器的设计[J]. 中国电力, 2021, 54(2): 36-43.

ZHANG Min, FANG Jian, WANG Hongbin, et al. Design of a multifunctional distribution room state monitoring sensor[J]. Electric Power, 2021, 54(2): 36-43. 

黄雪莜, 熊俊, 张宇, 等. 基于残差卷积神经网络的开关柜局部放电模式识别[J]. 中国电力, 2021, 54(2): 44-51.

HUANG Xueyou, XIONG Jun, ZHANG Yu, et al. Partial discharge pattern recognition of switchgear based on residual convolutional neural network[J]. Electric Power, 2021, 54(2): 44-51. 

闫帅, 李朋宇, 王高洁, 等. 基于特高频无线智能传感阵列的敞开式变电站放电定位方法[J]. 中国电力, 2021, 54(2): 52-57, 65.

YAN Shuai, LI Pengyu, WANG Gaojie, et al. Partial discharge localization method based on uhf wireless sensor array in air-insulated substation[J]. Electric Power, 2021, 54(2): 52-57, 65.

夏小飞, 芦宇峰, 苏毅, 等. 基于振动信号区间特征快速提取的断路器储能状态辨识方法[J]. 中国电力, 2021, 54(2): 58-65.

XIA Xiaofei, LU Yufeng, SU Yi, et al. Circuit breaker energy storage state identification based on quick extraction of vibration signal interval features[J]. Electric Power, 2021, 54(2): 58-65. 

专栏特约主编简介——江秀臣

江秀臣，上海交通大学教授，现任上海交通大学信息技术与电气工程研究院副院长；国家能源智能电网（上海）研发中心主任；教育部能源与交通学部学部委员，教育部新世纪人才。国家科技部能源领域专家，智能电网重点专项专家，国家可再生能源专家咨询委员会委员。中国电机工程学会名誉理事。承担国家自然科学基金、973、863等国家项目十余项，发表论文一百多篇，获国家科技进步二等奖1项，省部级科技进步（发明）一等奖4项，科技成果转化5项。主要研究方向：电力设备故障预警与定位、电力设备领域的人工智能与大数据。

专栏特约主编简介——郭经红

郭经红，博士，教授级高级工程师，现任全球能源互联网研究院电力传感技术研究所所长。2000年毕业于东南大学无线电工程系，曾以访问学者身份访问澳大利亚悉尼大学。国网公司专业领军人才、江苏省“333高层次人才培养工程”中青年科学技术带头人。全国电力系统管理及其信息交换标准化技术委员会（SAC/TC82）委员及电力通信工作组副组长；IEEE Photonics Society Nanjing Chapter委员；中国电机工程学会电力通信专业委员会委员、学术工作组副组长及业务支撑网学组副组长;中国光学工程学会光纤传感技术专家工作委员会暨中国光纤传感技术及产业创新联盟副主席委员。作为项目负责人主持或作为主要完成人参加了30余项国家/公司科技项目，合著专著4部，获发明专利授权21项，发表论文60多篇。研究成果获中国电力科学技术二等奖1项、三等奖2项，中国光学工程学会创新技术二等奖1项，电力行业信息化优秀成果一等奖1项，国家电网公司科技进步一等奖3项、二等奖1项、三等奖3项等。

 往期回顾 

编辑：杨彪

审核：方彤

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