一种集群高压开关柜在线监测装置及其监测方法制造方法及图纸

本发明专利技术请求保护一种集群高压开关柜在线监测装置及其监测方法，所述集群高压开关柜在线监测装置包括中央集中控制台、以太网、通信转换器、数据总线、集群开关柜；其特征为：每个开关柜中包括光纤温度传感器、真空断路器光纤位移传感器、电流传感器、开关柜功率监测模块、数据处理器；上述传感器、监测模块采集到数据信号后传输给数据处理器进行数据分析、处理，并将最终处理结果通过数据总线传输到通讯转换器后通过总线或以太网上传到中央集中控制台。通过采用上述监控装置以及监控方法能够实时动态了解集群开关柜的运行状态，从而提高了电力系统可靠性，便于维修人员维修和检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于在线监测控制领域，尤其是涉及一种集群高压开关柜在线监测装置及 其监测方法。
技术介绍
电力开关柜是组成电力系统的基本单元，对电力开关柜的智能在线监测是实现设 备全寿命周期管理，提高设备使用效率和寿命的关键技术。在电力系统中，开关柜内的电缆 接头电压常常高达l〇KV、35KV，然而，在高压开关柜的动、静触点及电气设备的连接头是很 容易出现接触不良、插接偏心不正等原因，导致接触电阻较大，在大电流情况下该处发热严 重，其结果是接头温度异常，加剧接触面氧化，使得接触电阻进一步增大，形成恶性循环，发 展到一定阶段后，则会造成严重的的故障，破坏供电的安全可靠。动、静点接头、连接器导体 部分接触不良引起异常过热，加速绝缘老化导致击穿，这是高压开关柜的主要故障形式。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术设计了一种集群高压开关柜在线监测装置及其监测方 法，实现对开关柜中断路器的温度、合闸位移、电流进行实时在线监测。该系统实时监测测 点温度的变化状况、断路器合闸位移状况、大功率器件电流大小的变化、开关功率大小的变 化，从而实现故障的早期预测和报警，当发生故障时，提供报警并迅速准确确定故障点位 置，并按相应的预案采取安全处理措施。 集群高压开关柜在线监测装置，包括中央集中控制台、以太网、通信转换器、数据 总线、集群开关柜；其特征为：每个开关柜中包括光纤温度传感器、真空断路器位移传感 器、电流传感器、开关柜功率监测模块、数据处理器；上述传感器、监测模块采集到数据信号 后传输给数据处理器进行数据分析、处理，并将最终处理结果通过数据总线传输到通讯转 换器后通过总线或以太网上传到中央集中控制台。 优选为：所述数据处理器是数字信号处理器DSP ;所述真空断路器光纤位移传感 器为真空断路器光纤直线码盘位移传感器； 优选为：所述电流传感器采用霍尔电流传感器，通过霍尔传感器得到开关柜中电 流信号，该信号经过隔离放大、加法电路、限幅电路等信号调理电路将取样电压-5V?+5V 转化为0?5V电压，并将处理后的信号送到数据处理器； 优选为：所述开关功率监测模块采用对高压开关柜中大功率器件输入的电流进行 方均根限定，从而限定大功率器件有电流过大而过热；该模块由一个乘法器和运算放大器 组成的方均根值运算电路。电枢电流先由乘法器进行平方运算，再由积分器运算即可完成 方均根值运算： I2 =-^：\ K1,； dt KL v 其中：1为电流平均值、R为电阻值、C为电容值、K为比例系数、Ia为采样电流值； 由方均运算和平方根电路可组成方均根运算，由此可测出所述大功率器件流入电流有效 值。选择积分时间常数RC的大小即可调整方均根电流极限值作用时间，从而实现大功率器 件的功率监测。 一种基于集群高压开关柜在线监测装置监测方法，包括步骤如下： (1)、通过光纤温度传感器、真空断路器位移传感器、电流传感器、开关柜功率监测 模块实时采集代表物理量的电压信号； (2)、经过模拟采集通道对电压信号采样得到采样信号（Uk)，采样频率为（f Ah);对 采样信号（uk)重抽样获得重抽样信号（up，重抽样频率（fAy)由应用端规定； (3)、设定T为缓存时间，缓存状态变化的待测数据，并在经过缓存时间T后，发送 数据；所述缓存状态变化的待测数据具体过程如下：当该组待测数据中的其中一个状态发 生变化时，开始计时，并将该变化的数据进行缓存，当达到设定的缓存时间T后，把该T时段 内所有发生变化的数据统一进行发送；如果在该T时段内有同一个数据发生第二次变化， 则立刻将此T段内该数据第二次变化时刻之前所有发生变化的数据统一进行发送，同时将 该数据第二次变化的时刻作为缓存时间T重新计时的起始时刻，重新开始新的缓存周期； (4)、重抽样之前的数字低通滤波，将采样信号（Uk)低通滤波后获得< ITit )，再 重抽样，由（2? >获得Z(t)存储并输出重抽样电压信号z(t)到应用端； (5)、数据处理器对发送的数据进行分析处理：采用递归模糊控制神经网络法对重 抽样电压信号z (t)进行时序分解处理；并对分解后的时序进行预测，并基于相空间重构 理论，将分解后的时间序列嵌入到相空间中，采用互信息量法确定相空间中的延迟时间，采 用嵌入维算法确定相空间的关联维数，进而获得多个不同的预测分量；设置动态递归模糊 控制神经网络结构，将获得的多个不同的预测分量输入动态递归神经模糊控制网络进行训 练，并采用线性组合的方法对训练后的所有不同分量进行线性组合，即获得开关柜采样数 据预测函数； ￠)、将开关柜采样数据预测函数获得的数据发送到数据处理器的存储器中，并通 过数据总线传输到通讯转换器进而通过以太网上传到中央集中控制台，以便控制人员实时 监控集群开关柜的状态。 优选为：数字低通滤波的截至频率f。小于0. 5倍的重抽样频率fAy ; 优选为：所述数字低通滤波是变结构的平均算法；判断uk是稳态还是暂态，给出 标志F，F = 1为暂态，F = 0为稳态；F = 0由采样信号Uk求取平均值％ ;当F = 1时，％: 为Uk实际应用中不可能达到的值，到达应用端后对z (t)中不可能达到的值作为坏数据予 以剔除；当F由1变到0时，将平均值巧猜零并令k = 1 优选为：采用递归模糊控制神经网络法对重抽样电压信号z⑴进行时序分解处 理步骤如下： a、确定时间序列信号所有的局部极值点，采用三次样条插值曲线将所有的局部极 小值点连接起来形成下包络线， b、采用三次样条插值曲线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线，根据上 下包络线确定包络线包络的所有数据点； c、上下包络线的平均值记为Hi1，求出差值Ii1 \ = z (t) -In1 (1) 其中，z (t) = [Z1 (t)，Z2 (t)，? ? ?，Z4 (t) ] !Z1 (t)表示t时刻通过光纤温度传感器、 真空断路器位移传感器、电流传感器、功率监测器采集的四个参数中第1个输入量的数据； z 2(t)表示t时亥Ij采集的四个参数中第2个输入量的数据；z4(t)表示t时亥Ij采集的四个参 数中第4个输入量的数据；若匕的最大值1!_和最小值1!_之差小于一个预先设定的值e， e SO.OldU」彡e (2);则4为2(〇的一个模式分量；否则，执行下面步骤d: d、将Ii1作为又一初始数据,重复步骤a到步骤c,重循环k次,直至h k = Iv1-Iiik中 hk满足式⑵的条件，记C1 = hk，则C1为信号z (t)的第一个模式分量； e、将C1从z (t)中分离出来，得到z (t)剩余部分!T1 = z (t)-Ci (3) 将巧作为又一初始数据重复步骤3-1-1到步骤3-1-4,重循环nt次，得到信号z (t) 的nt个模式分量；当z (t)的剩余部分为一个单调函数时，循环结束，把信号z (t)分解为nt 个模式分量cl, c2，......cnt和一个残量rnt之和，其中，cl, c2，......cnt代表了原始信 号z (t)中包含的不同时间的特征信号；x(t) = cnt，x(t)表示本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种集群高压开关柜在线监测装置，包括中央集中控制台、以太网、通信转换器、数据总线、集群开关柜；其特征为：每个开关柜中包括光纤温度传感器、真空断路器光纤位移传感器、电流传感器、开关柜功率监测模块、数据处理器；其特征为：上述传感器、监测模块采集到数据信号后传输给数据处理器进行数据分析、处理，并将最终处理结果通过数据总线传输到通讯转换器后通过总线或以太网上传到中央集中控制台。

【技术特征摘要】
1. 一种集群高压开关柜在线监测装置，包括中央集中控制台、以太网、通信转换器、数 据总线、集群开关柜；其特征为：每个开关柜中包括光纤温度传感器、真空断路器光纤位移 传感器、电流传感器、开关柜功率监测模块、数据处理器；其特征为：上述传感器、监测模块 采集到数据信号后传输给数据处理器进行数据分析、处理，并将最终处理结果通过数据总 线传输到通讯转换器后通过总线或以太网上传到中央集中控制台。2. 根据权利要求1所述的集群高压开关柜在线监测装置，其特征为：优选的，所述数据 处理器是数字信号处理器DSP ;所述真空断路器光纤位移传感器为真空断路器光纤直线码 盘位移传感器。3. 根据权利要求1所述的集群高压开关柜在线监测装置，其特征为：所述电流传感器 采用霍尔电流传感器，通过霍尔传感器得到开关柜中电流信号，该信号经过隔离放大、加法 电路、限幅电路等信号调理电路将取样电压-5V?+5V转化为O?5V电压，并将处理后的 信号送到数据处理器。4. 根据权利要求1所述的集群高压开关柜在线监测装置，其特征为：所述开关功率监 测模块采用对高压开关柜中大功率器件输入的电流进行方均根限定，从而限定大功率器件 有电流过大而过热；该模块由一个乘法器和运算放大器组成的方均根值运算电路。电枢电 流先由乘法器进行平方运算，再由积分器运算即可完成方均根值运算：其中：1为电流平均值、R为电阻值、C为电容值、K为比例系数、Ia为采样电流值；由方 均运算和平方根电路可组成方均根运算，由此可测出所述大功率器件流入电流有效值。选 择积分时间常数RC的大小即可调整方均根电流极限值作用时间，从而实现大功率器件的 功率监测。5. -种基于权利要求1-4所述的集群高压开关柜在线监测装置的监测方法，包括步骤 如下： (1) 、通过光纤温度传感器、真空断路器位移传感器、电流传感器、开关柜功率监测模块 实时采集代表物理量的电压信号； (2) 、经过模拟采集通道对电压信号采样得到采样信号（uk)，采样频率为（fAh);对采样 信号（U k)重抽样获得重抽样信号（up，重抽样频率（fAy)由应用端规定； (3) 、设定T为缓存时间，缓存状态变化的待测数据，并在经过缓存时间T后，发送数据； 所述缓存状态变化的待测数据具体过程如下：当该组待测数据中的其中一个状态发生变化 时，开始计时，并将该变化的数据进行缓存，当达到设定的缓存时间T后，把该T时段内所有 发生变化的数据统一进行发送；如果在该T时段内有同一个数据发生第二次变化，则立刻 将此T段内该数据第二次变化时刻之前所有发生变化的数据统一进行发送，同时将该数据 第二次变化的时刻作为缓存时间T重新计时的起始时刻，重新开始新的缓存周期； (4) 、重抽样之前的数字低通滤波，将采样信号（Uk)低通滤波后获得（St \再重抽 样，由（1? )获得z (t)存储并输出重抽样电压信号z (t)到应用端； (5) 、数据处理器对发送的数据进行分析处理：采用递归模糊控制神经网络法对重抽样 电压信号Z (t)进行时序分解处理；并对分解后的时序进行预测，并基于相空间重构理论， 将分解后的时间序列嵌入到相空间中，采用互信息量法确定相空间中的延迟时间，采用嵌 入维算法确定相空间的关联维数，进而获得多个不同的预测分量；设置动态递归模糊控制 神经网络结构，将获得的多个不同的预测分量输入动态递归神经模糊控制网络进行训练， 并采用线性组合的方法对训练后的所有不同分量进行线性组合，即获得开关柜采样数据预 测函数； (6)、将开关柜采样数据预测函数获得的数据发送到数据处理器的存储器中，并通过数 据总线传输到通讯转换器进而通过以太网上传到中央集中控制台，以便控制人员实时监控 集群开关柜的状态。6. 根据权利要求5所述的监...

【专利技术属性】
技术研发人员：张欣，黄荣辉，向真，仝芳轩，张宁，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，上海华魏光纤传感技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44