“電力裝備可靠性與智能化”專題 特約主編寄語

各類電力裝備廣泛應用于電力系統(tǒng)的“發(fā)輸變配用”各個環(huán)節(jié)，為電力系統(tǒng)的安全高效運行起著關鍵支撐作用。在國家“雙碳戰(zhàn)略”和高可靠智能電網的需求下，“高可靠”與“智能化”已經成為電力裝備的主要發(fā)展趨勢，在為傳統(tǒng)電力裝備提供新發(fā)展機遇的同時，也對相關理論創(chuàng)新和技術突破提出了更高挑戰(zhàn)。

為了展示國內科研院所和相關企業(yè)在高可靠智能化電力裝備領域的最新研究成果，在《電工技術學報》編輯部以及特約編委的共同努力下，推出本期“電力裝備可靠性與智能化”專題。專題的征稿工作得到了高?？蒲袑W者和企業(yè)技術人員的積極響應與大力支持，經過嚴格評審，選取11篇優(yōu)秀論文刊出。研究學者們基于高低壓開關電器、高壓并聯電抗器、電機系統(tǒng)和電力電子設備等不同類型電力裝備開展了深入理論研究和技術創(chuàng)新，促進了電力裝備的智能化和可靠性提升。

1. 在高低壓開關電器方面

天津大學李斌教授等發(fā)表論文《機械式直流斷路器性能分析及諧振換流方法》，針對當前機械式直流斷路器存在的一系列問題，提出一種諧振型機械式直流斷路器，研究了其換流特性、數學模型和參數設計方法，通過控制晶閘管導通時刻并利用其過零自關斷特性，逐次在換流支路注入能量產生幅值遞增的諧振電流，提升了機械式直流斷路器的綜合性能。

西安交通大學閆靜副教授、王建華教授和耿英三教授等發(fā)表論文《基于域對抗遷移卷積神經網絡的小樣本GIS絕緣缺陷智能診斷方法》，針對制約傳統(tǒng)診斷方法應用的數據匱乏難題和現有診斷模型現場應用困難的問題，提出了一種域對抗遷移卷積神經網絡用于小樣本下的GIS絕緣缺陷智能診斷，在目標域下分別達到了99.35%和90.35%的診斷準確率，該方法可以有效學習可遷移特征，實現了小樣本GIS絕緣缺陷的高精度、魯棒性診斷。

河北工業(yè)大學李奎教授和牛峰教授等發(fā)表論文《電磁式漏電斷路器的空間磁場抗擾分析及屏蔽結構設計》，針對雷擊電流產生的強干擾磁場造成電磁式漏電斷路器誤動作甚至損壞的問題，進行了斷路器內部導體結構的最優(yōu)布局設計，設計了有效降低磁場干擾的磁脫扣器屏蔽措施，并分析了不同屏蔽材料及結構等對屏蔽效果的影響，將電磁式漏電斷路器的抗雷擊電流能力提升至30kA，遠高于IEC國際標準，是國內外同類產品最高水平的10倍。

華北電力大學趙書濤教授等發(fā)表論文《基于振動信號譜形狀熵特征的高壓斷路器操動狀態(tài)辨識方法》，提出非平穩(wěn)信號的譜形狀熵特征分析方法，能夠刻畫振動信號波形變異和功率主峰分布特征，提高了高壓斷路器典型機械故障識別準確率，并降低了辨識過程時間。

2. 在高壓并聯電抗器方面

河北省電力有限公司高樹國高工和西安交通大學汲勝昌教授等發(fā)表論文《基于在線監(jiān)測系統(tǒng)與聲振特征預測模型的高壓并聯電抗器運行狀態(tài)評估方法》，采用聲振信號在線監(jiān)測系統(tǒng)對高壓并聯電抗器油箱表面振動信號和噪聲信號進行持續(xù)監(jiān)測，可有效識別油箱內部的潛在缺陷和突發(fā)狀況，降低變電站設備維護成本。

西安西電變壓器有限責任公司王革鵬高工和西北工業(yè)大學曾向陽教授等發(fā)表論文《特高壓并聯電抗器鐵心振動的分析與控制》，研究了鐵心心柱不同位置電磁力的分布規(guī)律，獲得了激勵電壓與電抗器鐵心振動加速度的關系，分析了鐵心氣隙墊塊材料的影響，結果表明選擇剛度較大的墊塊材料可以提高鐵心的自振頻率并減小振動，為特高壓并聯電抗器的振源控制及優(yōu)化設計提供了參考。

3. 在電機系統(tǒng)和電力電子設備方面

西安理工大學張偉亮講師和張輝教授等發(fā)表論文《基于節(jié)點源荷電流差分的直流微網儲能變換器控制策略》，針對直流微電網儲能變換器提出一種基于節(jié)點源荷差分電流的控制策略，通過計算直流微電網源荷功率差額，確定儲能交互功率和儲能調節(jié)電流，進而調節(jié)儲能變換器占空比，具有計算量低、參數敏感度低、響應速度快的優(yōu)勢。

河北工業(yè)大學胡艷芳講師和李永建教授等發(fā)表論文《開關磁阻電機調速系統(tǒng)故障診斷和容錯控制方法研究現狀及展望》，結合國內外開關磁阻電機系統(tǒng)可靠性研究現狀，從功率變換器、電機本體和檢測器三個維度全面探究了開關磁阻電機系統(tǒng)故障診斷和容錯控制方法的原理、適用范圍以及優(yōu)缺點，并對開關磁阻電機系統(tǒng)故障診斷和容錯控制的發(fā)展趨勢進行了展望。

4. 在電網元件和設施、電動汽車等方面

東南大學仲林林副研究員等發(fā)表論文《基于改進生成對抗網絡的無人機電力桿塔巡檢圖像異常檢測》，提出一種基于壓縮激活改進的快速異常檢測生成對抗網絡用于無人機電力桿塔巡檢圖像異常檢測，總體樣本的檢測準確率為95.74%，正負樣本的召回率分別達到96.05%和95.36%，有效提高了復雜背景下無人機電力桿塔巡檢圖像異常檢測的精度。

遼寧工程技術大學宋立業(yè)副教授等發(fā)表論文《基于改進EfficientDet的電網元件及缺陷識別方法》，提出一種改進EfficientDet目標檢測算法用于無人機電力巡檢圖像的數據挖掘，對高壓輸電線路上的絕緣子、防震錘、均壓環(huán)、屏蔽環(huán)同時進行目標檢測及缺陷定位，檢測精度達到90.2%，檢測速率達到23.4f/s，缺陷定位達到17.2f/s，滿足電力巡檢中準確性和快速性的要求。

青島科技大學高德欣教授等發(fā)表論文《電動汽車充電狀態(tài)監(jiān)測與多級安全預報警方法》，針對充電安全問題，提出一種電動汽車充電狀態(tài)監(jiān)測與多級安全預報警的方法，可以對電動汽車充電過程進行實時監(jiān)測，及時發(fā)現故障并發(fā)出預報警信號，保障了電動汽車充電安全。

本次專題集中展示了國內學者在電力裝備的可靠性提升和智能化等方面的最新研究進展，并將促進相關領域專家學者的交流，對廣大研究人員有所啟發(fā)和幫助。本次專題的成稿得到了眾多學者同行的大力支持，也離不開各位評審專家以及期刊編委的悉心工作。最后，特別感謝《電工技術學報》編輯部為本專題順利出版付出的辛勤勞動。

2022年5月