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World File Search System电力线
虚拟电力线：创新前景简介
用作 VPL 时，公用事业规模的电池存储提供了一种增加电网容量的技术替代方案，同时还提高了系统的可靠性和安全性。使用 VPL 的目的是使额外的电力容量比传统的基础设施加固或扩建更快、在某些情况下成本更低。当网络拥塞在特定的罕见事件（例如夏季的极高温度）期间发生时，以及当昂贵的网络容量升级未得到充分利用时，VPL 提供了一种特别经济有效的解决方案。此外，如果法规允许，ESS 还可以通过提供频率调节、电压支持和旋转备用等辅助服务来支持系统。
电力线丛林火灾安全计划效益实现报告
表 1：PBSP 项目交付基础设施升级的绩效 表 2：PBSP 目标和相关成就 表 3：2012 年 F 因子计划下的网络火灾 表 4：PBSP 目标和相关主要措施及 KPI 表 5：与目标 1 相关的 KPI 结果 表 6：PBSP 的预算和时间表绩效（截至 2020 年 8 月） 表 7：安全设置和要求 表 8：重大森林火灾的一般影响 表 9：2009 年黑色星期六森林大火的实际成本估算 表 10：工作组提出的措施包 表 11：从研发基金获得资助的项目 表 12：网络资产项目的估计成本分摊 表 13：DB 和 HV 客户成本明细 表 14：PBSP 的 PRF 和项目管理组件的估计成本 表 15：电力线更换成本（客户的最终净成本） 表 16：每公里单位成本高压电线更换表 17：研发基金支出明细（包括 2020-21 年拟议支出）
从森林地区的机载激光扫描点云中进行全自动电力线提取
摘要：高压电线可以很容易地利用激光扫描数据进行测绘，因为高压线附近的植被通常会被移除，而且与区域网络和低压网络相比，高压电线位于地面上方。相反，低压电线位于茂密的森林中间，在这样的环境中很难对电线进行分类。本文提出了一种用于森林环境的自动电力线检测方法。我们的方法是基于统计分析和二维图像处理技术开发的。在统计分析过程中，应用一组标准（例如高度标准、密度标准和直方图阈值）来选择电力线候选点。将候选点转换为二值图像后，采用基于图像的处理技术。对象几何特性被视为电力线检测的标准。该方法在来自不同森林环境的六组机载激光扫描 (ALS) 数据中进行。与参考数据相比，93.26% 的电力线点被正确分类。分析并讨论了这些方法的优缺点。
开发利用 Wi-Fi 直连和电力线通信进行数据传输的地下通信系统
安全性和生产力是地下采矿业公司最关心的问题。为了提高安全性和生产力，使用传感方法了解地下环境非常重要。这些传感器可以获得重要的测量因素，例如温度、湿度和气体浓度，这些因素有助于做出准确的决策。然而，开发一种能够将传感器从地下获得的数据传输到地面的通信系统仍然具有挑战性。除此之外，在不断扩大的地下矿井中维护有线通信系统的成本很高，而且断线的风险很高。因此，在地下通信系统中引入和使用无线通信网络 (WSN)。本研究提出了一种地下通信系统的数据传输系统，其中选择 Wi-Fi Direct 和电力线通信 (PLC) 作为系统的一部分。目的是进行演示实验并根据矿井条件分析系统的性能。在本研究中，开发了一种成本最低的数据传输系统，使用 PLC 和 Wi-Fi Direct 作为通信手段以及 Wi-Fi Ad hoc。 Wi-Fi Direct 系统的结果是，数据记录器与智能手机之间的直线距离为 140 米。此时，通信速度为 9.1MB/s，这意味着在数据记录器将数据传递给矿工的智能手机之前，矿工可以恢复 230MB 的数据。智能手机之间的直线距离为 130 米，它们能够以 5.7MB/s 的速度进行通信。当数据从一部智能手机共享到另一部智能手机时，可以共享 72MB 的数据。地下矿井中必要的监测数据可以作为文本和图像文件可靠地传输。此外，基于性能分析的结果，展示了地下矿井数据传输系统的设计。估算了所提出的系统的成本，并与最常见的通信系统（漏泄馈线）进行了比较。所提出的系统仅以 3% 的成本和 2% 的维护成本实现通信。所提出的数据传输系统可以低成本安装在包括矮空间的复杂地下矿井中，并且易于扩展。该数据传输系统可以通过安装设备转移到其他矿井，使其成为地下采矿公司正在寻找的数据传输系统。
植被控制工作的人员电气安全守则在实时电力线附近
植被管理工作是指修剪，切割，修剪或砍伐或应用除草剂，植被和协助修剪，剪切，切割，修剪或跌倒或将除草剂应用于植被，植被的任何部分都在内部或可能内部，或者需要任何人，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，设备或距离，以确保普通人的距离。
利用机载激光扫描数据建立电力线三维模型并进行勘测
摘要 激光扫描是获取地形及其上物体的高精度最新空间数据的方法之一。激光雷达 (LIDAR) 是最现代、发展最快的技术之一，它揭示了迄今为止传统方式无法实现的测量新功能。本文旨在展示使用机载激光扫描数据进行能源网络测量和可视化的可能性，以及使用 TerraSolid 软件包识别现有网络对周围环境构成的危险。根据从机载激光扫描中获得的两种不同点云，对电力线的两个独立部分进行了测量。第一个点云的密度为 16 点/平方米，另一个点云的密度为 22 点/平方米。该项目是在 MicroStation V8i 软件环境中创建的，使用特殊叠加层——芬兰 TerraSolid 公司的 TerraScan 和 TerraModeler。使用不同密度的测试云旨在指示点云的最佳密度，从而允许基于机载激光扫描数据对能源网络进行调查和可视化。该出版物通过特定示例介绍了电力线矢量化和可视化的过程以及在危险距离内检测物体的过程。还证实了使用满足行业要求的应用激光雷达数据进行电力线调查的可能性。
在 Z 数背景下使用 HEART 进行电力线断电中的人为可靠性分析
调查显示，很大比例的事故原因可归因于某些形式的人为失误。为了有效地防止事故发生，人为可靠性分析 (HRA) 作为一种表示操作员无意对系统可靠性贡献的结构化方法，是一个关键问题。人为错误减少和评估技术 (HEART) 是一种著名的 HRA 技术，它提供了一种基于任务分析来估计人为错误概率的直接方法。然而，它在专家为每个产生错误的条件 (EPC) 分配权重（表示为评估的情感比例 (APOA)）时面临不同程度的不确定性。为了克服这一限制并考虑专家的信心水平（可靠性或可信度），本研究旨在提出一种用于人为错误概率 (HEP) 评估的复合 HEART 方法，该方法集成了 HEART 和 Z 数（简称 Z-HEART）。Z-HEART 的适用性和有效性已在断电电力线案例研究中得到说明。此外，还进行了敏感性分析，以调查所提方法的有效性。可以得出结论，Z-HEART 可用于评估人为错误，并且除了方法论上的贡献外，它还为电力配送公司提供了许多优势。
2024 英西280
“ 14. 鉴于就此事提出的争论，我们意识到，铺设地下电力线，特别是高压电力线，虽然并非不可能，但需要根据具体情况进行技术评估，无法得出一个统一的结论，制定统一的方法，也不能不顾实际情况而发布指示。尽管情况如此，但共识是，在 GIB 的优先和潜在栖息地铺设的所有低压电力线在所有情况下都应铺设
大陆性气候条件下高压输电线可靠性建模
向消费者提供可靠、不间断的电力供应主要取决于电网的正常运行。高压电力线的可靠运行不仅取决于电网的运行条件、技术条件、运行方式，还取决于该地区的气候条件。冬季异常降温、夏季温度急剧升高、风力增强、太阳辐射强烈、悬浮颗粒形式的灰尘的存在；无疑会影响高压电力线的运行。根据对 110 kV 高压电力线故障的研究表明，110、220 kV 高压电力线可靠性下降的主要原因是外部因素的影响，例如雨、雪、风 [1、2 和 3]。电网是指具有众多元件及其之间连接的大型系统。为了研究大型电力系统，采用系统方法。研究对象被视为一组元素；因此，它们的关系被定义为该集合的不可分割的属性 [4]。