一种基于电气量带记忆的电气设备监测方法技术

本发明专利技术提出一种基于电气量带记忆的电气设备监测方法，首先基于电气量，并综合多种电气量信息，构建一种带记忆特性的电气累加模型，然后基于构建的模型，并依据特定算法得出电气设备的健康指数。基于该方法，能够在不改变目前同类设备的硬件基础上，快速、高效而用户友好地实现对电气设备的实时监测，同时兼容传统的过负荷报警监测机制。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种电气设备健康状态监测方法，具体涉及一种基于电气量的、带记忆特性的、快速的、且计算量较小的针对电气设备健康状态的监测方法。
技术介绍
随着电力系统的快速发展，电气设备数量越来越多，功能越来越复杂，对其监视也变得越来越困难。传统的方法是通过过负荷告警机制，这类方法存在如下缺点：1）、过负荷报警是非此即彼的BOOL量，只能被动等待其状态跳变，而无法实时观察当前电气设备的健康状态。2）、过负荷报警电流定值整定需要躲开电气设备启动电流，因此不能在全电量范围内进行监测。3）、过负荷报警时间定值整定需要躲开远端保护动作时间，该值一般较大，导致不能在全时域范围监测。4）、过负荷报警仅对当前电流值进行判断，而忽略记忆数据，难以真实反映实际情况。同时，目前已经有大量的二次设备用于电气设备的监视功能，如微机保护、RTU、电能表、负控终端等，这些设备都对电气量信息进行了采集。因此，目前迫切需要一种基于电气量的实时监视值，不仅能直观显示当前电气设备的健康状态，而且能同步生成各种报警信息以兼容传统设计。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种基于电气量带记忆的电气设备监测方法，在不改变目前同类设备的硬件基础上，快速而高效地实现对电气设备的实时友好监测，其具备速度快且计算量较小的特点。本专利技术的技术方案如下：一种基于电气量带记忆的电气设备监测方法，其特征是按照以下步骤进行：1）、基于电气量，并综合多种电气量信息，构建一种带记忆特性的电气累加模型如下：(5)(6)（7）其中，为当前累积量，而为最大允许的累积量，为释放初始时刻已累积量，为被监测电气设备的累积特性，为电流，为电压，为零序电流；为系统有功功率，为电流加权系数，为电压加权系数，为零序电流加权系数，为功率加权系数，为当前电气设备健康值，为初始电气设备健康值，为上次迭代时电气设备健康值；2）、基于上述模型，依据以下算法得出电气设备的健康指数：（9）（11）其中，和为上次迭代时电气设备健康值，为当前电气设备健康值，而为期望的报警值，为迭代计算周期。如果上次累积周期结束时当前累积值同报警值之间的差值小于阙值，启动式（11）的算法；如果累积值大于或等于报警值，立即报警，以兼容当前过负荷报警方式。本专利技术的积极效果在于：基于本专利技术的方法，能够在不改变目前同类设备的硬件基础上，快速、高效而友好地实现针对电气设备的实时监测，同时兼容传统的过负荷报警监测机制。目前，本专利技术的方法已在保密状态下成功试用于微机保护、负控终端、高端电能表等多种设备中，运行情况稳定。附图说明图1是本专利技术电量累加理论模型；图2是本专利技术电量释放理论模型；图3是本专利技术真实电量累积模型；图4是本专利技术快速算法对慢速算法的修正拟合流程图；图5是本专利技术累加过程中快速算法对慢速算法的修正拟合模型图；图6是本专利技术释放过程中快速累加对慢速算法的修正拟合模型图。具体实施方式下面结合附图和实施例进一步说明本专利技术1．构建带记忆电量累积模型单纯的累积模型如式（1）和图1所示：(1)其中为当前累积量，而为最大允许的累积量，为被监测电气设备的累积特性，一般为物理实测值。单纯的释放模型如式（2）和图2所示：(2)其中为当前累积量，而为释放初始时刻已累积量，为被监测电气设备的释放特性，一般为物理实测值。因此，我们合理假设电气设备的完整累加释放模型为式（3），其示意图见图3：（3）依据电气设备特性，一般有，得到式（4）（4）可以累加的电气量包括电流、电压、功率等，综合各种电气量的累加特性，可构建如下累加量，见式（5）(5)其中，为零序电流；为系统有功功率；~为各部分加权系数，可依据电气设备特性调节，一般情况下有。同理，最大容许累积值见式（6）：(6)将式（5）和式（6）带入式（4），得到最终的电量累积模型，该模型不仅具备记忆功能，而且符合基本累积释放模型，并且综合考虑了各种电气量的累积特性。2．慢速累加算法单纯的累加量难以直观了解当前电气设备特性，为了便于用户直观了解当前状态，将式（4）百分比化后得式（7），如下：（7）其中为当前电气设备健康状态；为最大电气设备容忍裕度，该值一般大于100%，在电气行业一般范围为（200%~800%）；为初态时电气设备状态，设备重启时为0%，忽略0时刻之间的信息，因此我们的系统为基本因果系统。将式（7）离散化，可得到式（8）（8）如果依据式（8）以常规方式计算，为了提高计算精度，必然需要缩小，但此时趋向于1，最终导致。为了规避该问题，我们设定=0.98，然后依据时间间隔进行累加，如下：（9）基于式(9)，可以进行长时间的累加，而且计算量很小。但在值较大时，值也比较大，在该时间范围内的变化数据被忽略，会影响短时间范围内的计算精度。因式（9）说代表的表达式会以比较慢的速度执行，该算法称为慢速累加算法。3．兼容传统报警状态量目前最常见的基于电气量监测的方法为过负荷报警，该信息为BOOL量。依据式（9）计算出来的为模拟量，单纯的同报警值（如80%时报警）比较，因式（9）累加时间较慢，因此其时间特性不佳，也即发出报警时间特性不佳。假设上一次累积周期结束时当前累积值同报警值之间的差值小于阙值，则需要启动快速的累积计算，以提高时间特性。依据式（7）可得式（10），如下：(10)其中，为上一次累积周期结束后的累加量，而为期望的报警值，这两者之间的差值满足阙值。将式（10）离散化后的式（11）（11）依据式（11），可设定较小的值，然后进行累加，当累加值大于时，则满足条件，发送报警信号。为了便于嵌入式系统计算，可以构建如式（12）所示的查找表，以减少计算量：（12）依据式（11），只要提供不同的阙值和，我们可以得出多组报警值，能以多种程度进行报警，便于用户观察。式（11）说代表的累加算法执行速度快，但只能进行短时间范围内的累加，该算法称为快速累加算法。4．快速算法对慢速算法的修正拟合如上文，依据式（9）进行慢速累加时，时间间隔较大，细节变化被忽略；而以式（11）进行快速累加时，计算精度最高，但累积时刻较短。为了弥合两种算法的优缺点，需要将两种算法进行修正拟合，在大范围上采用慢速累加算法，在慢速累加范围内使用快速累加算法修正，详见流程图3。慢速累加需要设定阙值，该阙值为期望的累加精度，例如期望1%的精度时，可设定阙值为0.5~0.8左右。需要注意虽然修正算法的阙值会小于报警阙值，但算法是一致的。5．便于测试因当前累加量考虑了记忆数据，因此很难对电量特性和时间特性进行测试。为了便于测试，必须提供累积量归零接口，并本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于电气量带记忆的电气设备监测方法，其特征是按照以下步骤进行：1）、基于电气量，并综合多种电气量信息，构建一种带记忆特性的电气累加模型如下：(5)(6)（7）其中，为当前累积量，而为最大允许的累积量，为释放初始时刻已累积量，为被监测电气设备的累积特性，为电流，为电压，为零序电流；为系统有功功率，为电流加权系数，为电压加权系数，为零序电流加权系数，为功率加权系数，为当前电气设备健康值，为初始电气设备健康值，为上次迭代时电气设备健康值；    2）、基于上述模型，依据以下算法得出电气设备的健康指数：（9）（11）其中，和为上次迭代时电气设备健康值，为当前电气设备健康值，而为期望的报警值，为迭代计算周期。

【技术特征摘要】
1.一种基于电气量带记忆的电气设备监测方法，其特征是按照以下步骤进行：
1）、基于电气量，并综合多种电气量信息，构建一种带记忆特性的电气累加模型如下：
(5)
(6)
（7）
其中，为当前累积量，而为最大允许的累积量，为释放初始时刻已累积量，为被监测电气设备的累积特性，为电流，为电压，为零序电流；为系统有功功率，为电流加权系数，为电压加权系数，为零序电流加权系数，为功率加权系数，为当前电气设备健康值，为初始电气设备健康值，为上...

【专利技术属性】
技术研发人员：王东昌，张马龙，常伦凯，侯静，张鹏飞，
申请(专利权)人：烟台东方威思顿电气股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37