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禹晋云,王玉俊,乔柱桥,王久谊,成立.新型电力系统中数字化换流站人机协同故障处置装置研制及应用[J].电测与仪表,2025,62(9):91-99.
Yu Jinyun,Wang Yujun,Qiao Zhuqiao,Wang Jiuyi,Cheng Li.Development and application research of human-machine collaborative fault handling device for digital converter station in novel power system[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2025,62(9):91-99.
新型电力系统中数字化换流站人机协同故障处置装置研制及应用
Development and application research of human-machine collaborative fault handling device for digital converter station in novel power system
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2025.09.010
中文关键词:  人机协同  智能联动  智能分析  智能辅助策略  新型电力系统
英文关键词:human-machine collaboration, intelligent linkage, intelligent analysis, intelligent auxiliary strategy, novel power system
基金项目:南方电网公司科技项目(010900KK52200010).Project Supported by the Science and Technology Project of China Southern Power Grid Corporation 国家重点研发计划(2021YFB2401705)Project Supported by the National Key R D Program of China
              
作者中文名作者英文名单位
禹晋云Yu Jinyun中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局
王玉俊Wang Yujun中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局
乔柱桥Qiao Zhuqiao中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局
王久谊Wang Jiuyi输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
成立Cheng Li输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
摘要点击次数: 80
中文摘要:
      随着以新能源为主体的新型电力系统快速发展,我国电力建设面临着新的挑战。换流站设备复杂,种类繁多,而人工运维效率低、风险高,为了实现可靠、精准、高效的智能换流站人机协同,建立广泛互联、智能互动、安全可控的新型电力系统。文章开发了一套基于数据驱动的换流站异常处置人机交互辅助系统。基于换流站中的传感装置对设备运行数据进行监控,异常信号出现时,通过智能联动调用智能装备对异常设备进行巡检,利用图神经网络对故障的类型及范围进行智能分析,通过知识图谱技术制定智能辅助策略,对不同角色的工作人员下发相应的故障处置任务。文章的研究为数字化换流站的建立打下了基础,能够对智能电网的建设提供有效借鉴。
英文摘要:
      With the rapid development of novel power systems mainly based on new energy sources, power construction in China is facing new challenges. The converter station equipment is complex and diverse, while the manual operation and maintenance is inefficient and risky. The purpose of this paper is to achieve reliable, accurate and efficient human-machine collaboration in intelligent converter stations and to establish a novel power system with extensive interconnection, intelligent interaction and safety control. In this paper, a data-driven human-computer interaction assistance system for abnormality disposal in converter stations is developed. Based on the sensing devices in the converter station, the equipment operation data can be monitored, and the abnormal equipment can be inspected by linkage regulation of the intelligent equipment. Furthermore, the type and scope of faults are intelligently analyzed using graphical neural networks, and intelligent auxiliary strategies are developed through knowledge mapping technology to issue corresponding fault disposal tasks to staff in different roles. This research presents a foundation for the establishment of digital converter stations and can provide effective guidance for the construction of smart grids.
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