一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法，获得SCD文件，解析模型数据，建立保护装置MMS数据集条目和保护装置在线监测数据的映射关系，设置数据处理相关参数，数据采集与存储，计算拟合斜率K、拟合斜率Kpw和拟合斜率Kc，判断保护装置在线监测数据是否异常，测算越限时刻并预警输出，本发明专利技术可实现保护装置状态趋势分析及智能预警，及早的发现变电站二次系统的故障隐患，并提高了运维检修效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法
本专利技术涉及智能变电站
，具体涉及一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法。技术背景目前随着智能变电站的大量投入，保护装置的运维工作量迅速增长，运维的难度也不断提高。而现有的在线监测装置对保护装置运行状态监测预警缺乏实际应用，而且对当前环境因素波动以及历史环境因素的周期变化对保护装置的影响研究较少，对指导保护装置运维专业的实际应用还有一定距离。因此为了提高对保护装置运行状态的监测与预警，研究基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法，从而实现智能预警，具有重要意义。
技术实现思路
针对目前现有技术中存在的上述不足，本专利技术提供了一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法。本专利技术通过在线监测装置获取保护装置的在线监测数据，运用最小二乘法拟合出表征数据发展趋势的直线，通过不同装置同类数据的趋势比较，以及同一装置相同历史周期数据的趋势比较来减小当前环境因素波动以及历史环境因素周期变化对保护装置状态趋势分析的影响，进而筛选出发展趋势存在隐患的装置和数据，并通过相关设备关联数据的趋势比较进一步明确存在隐患的装置范围，最终通过拟合的直线方程测算出隐患装置可能发生故障的时间。此专利技术可实现保护装置的状态趋势分析及智能预警，及早的发现变电站二次系统的故障隐患，并提高了运维检修效率。为实现上述目的，本专利技术采取以下技术方案：一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法，包括以下步骤：步骤1、通过解析变电站的SCD文件获取到变电站中每一个保护装置的MMS数据集条目，以及各保护装置光口间的光纤收发关系；步骤2、建立保护装置MMS数据集条目和保护装置在线监测数据的映射关系，保护装置在线监测数据包括装置温度、装置电压、光口收发光强、和光口温度；步骤3、设置上限阈值YHset、下限阈值YLset、采样点数n、同期周期T、斜率阈值ΔK1set、均值比对差异阈值ΔK2set、同期比对差异阈值ΔK3set、和趋势预警时间阈值Tset；步骤4、将保护装置在线监测数据存入数据库，将直流源屏柜的电压数据和小室环境温度数据均存入数据库；步骤5、计算最近的设定时间段内的各个采样点的保护装置在线监测数据的拟合直线和拟合斜率K，计算最近的设定时间段内的各个采样点的直流源屏柜的电压数据的拟合直线和拟合斜率Kpw，计算最近的设定时间段内的各个采样点的小室环境温度数据的拟合直线和拟合斜率Kc；步骤6、判断保护装置在线监测数据是否异常，若K>ΔK1set||((|K-Kaver|>ΔK2set)&&(|K-KT|>ΔK3set))，则对应的保护装置在线监测数据异常，否则对应的保护装置在线监测数据非异常其中，Kaver为同一采样对象的各个保护装置的保护装置在线监测数据的拟合斜率的平均值；KT为同一保护装置的历史相同时期的保护装置在线监测数据的拟合斜率；步骤7、测算越限时刻并预警输出，对于异常保护装置在线监测数据，根据步骤5获得的对应的拟合直线和拟合斜率K，拟合斜率K为正值的情况，则计算上限阈值YHset在拟合直线上对应的时刻点与当前时刻点之间的时间长度作为趋势时间长度；拟合斜率K为负值的情况，则计算下限阈值YLset在拟合直线上对应的时刻点与当前时刻点之间的时间长度作为趋势时间长度；拟合斜率K为0的情况，则不预警；若趋势时间长度小于趋势预警时间阈值Tset，则进行预警；若趋势时间长度大于等于趋势预警时间阈值Tset，则不预警。还包括以下步骤：步骤8.1、统计各个保护装置的装置电压异常的保护装置在线监测数据，进行如下判断：如果异常的保护装置在线监测数据的数目为1，则异常的保护装置在线监测数据对应的保护装置有异常；如果异常的保护装置在线监测数据的数目大于1且存在2个及以上的异常的保护装置在线监测数据的拟合斜率与直流源屏柜的电压数据的拟合斜率Kpw之间的差值小于设定电压斜率阈值，则判断直流源屏柜异常；如果异常的保护装置在线监测数据的数目大于1且只有不大于1个异常的保护装置在线监测数据的拟合斜率与直流源屏柜的电压数据的拟合斜率Kpw之间的差值小于设定电压斜率阈值，则判断异常的保护装置在线监测数据对应的保护装置有异常；步骤8.2、统计各个保护装置的装置温度异常的保护装置在线监测数据，进行如下判断：如果异常的保护装置在线监测数据的数目为1，则异常的保护装置在线监测数据对应的保护装置有异常；如果异常的保护装置在线监测数据的数目大于1且存在2个及以上的异常的保护装置在线监测数据的拟合斜率与小室环境温度数据的拟合斜率Kc之间的差值小于设定温度斜率阈值，则判断小室温度传感器异常或小室温度变化异常；如果异常的保护装置在线监测数据的数目大于1且只有不大于1个异常的保护装置在线监测数据的拟合斜率与小室环境温度数据的拟合斜率Kc之间的差值小于设定温度斜率阈值，则判断异常的保护装置在线监测数据对应的保护装置有异常；步骤8.3、若异常的保护装置在线监测数据为光口收发光强，进行如下判断：步骤8.3.1、通过步骤1获得的光纤收发关系，确定对端的保护装置的光口收发光强；步骤8.3.2、若异常的保护装置在线监测数据的光口收发光强为收端光强，则对端的保护装置的光口收发光强为发端光强；若异常的保护装置在线监测数据的光口收发光强为发端光强，则对端的保护装置的光口收发光强为收端光强；步骤8.3.3、如果发端光强非异常，收端光强异常，则收端光强对应的保护装置的接收光口异常；如果发端光强异常，收端光强异常，则发端光强对应的保护装置的发端光口异常。本专利技术相对于现有技术，具有如下有益效果：1、本专利技术可实现保护装置状态趋势分析及智能预警，及早的发现变电站二次系统的故障隐患，并提高了运维检修效率。2、本专利技术通过不同装置同类数据的趋势比较，以及同一装置相同历史周期数据的趋势比较来减小当前环境因素波动以及历史环境因素周期变化对保护装置状态趋势分析的影响，提高了保护装置状态趋势分析的准确性。3、通过对保护装置的状态趋势分析，能够及早的对保护装置的异常进行处理，从而提高保护的运行可靠性，加强了电网的安全稳定运行。附图说明图1为本专利技术的方法步骤示意图；图2为本专利技术的趋势分析示意图；图3为本专利技术的同期趋势比较示意图。具体实施方式为了便于本领域普通技术人员理解和实施本专利技术，下面结合实施例对本专利技术作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。如图1所示，一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法，包括以下步骤：步骤1，获得SCD文件，解析模型数据。通过解析变电站的SCD文件获取到变电站中每一个保护装置的MMS数据集条目，以及各保护装置光口间的光纤收发关系。其中所述的保护装置，包括继电保护装置、保测一体化装置、合并单元、智能终端、合智一体中的一种或多种。步骤2，建立保护装置MMS数据集条目和保护装置在线监测数据的映射关系。保护装置在线监测数据包括装置温度、装置电压、光口收发光强、和光口温度。根据实际情况将保护装置MMS数据集条目和保护装置在线监测数据建立映射关系，生成配置文件。配置文件中需要记录每一个映射关系中保护装置在线监测数据的名称、类型、以及对应MMS数据集条目的MMS地址本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过解析变电站的SCD文件获取到变电站中每一个保护装置的MMS数据集条目，以及各保护装置光口间的光纤收发关系；步骤2、建立保护装置MMS数据集条目和保护装置在线监测数据的映射关系，保护装置在线监测数据包括装置温度、装置电压、光口收发光强、和光口温度；步骤3、设置上限阈值YHset、下限阈值YLset、采样点数n、同期周期T、斜率阈值ΔK1set、均值比对差异阈值ΔK2set、同期比对差异阈值ΔK3set、和趋势预警时间阈值Tset；步骤4、将保护装置在线监测数据存入数据库，将直流源屏柜的电压数据和小室环境温度数据均存入数据库；步骤5、计算最近的设定时间段内的各个采样点的保护装置在线监测数据的拟合直线和拟合斜率K，计算最近的设定时间段内的各个采样点的直流源屏柜的电压数据的拟合直线和拟合斜率Kpw，计算最近的设定时间段内的各个采样点的小室环境温度数据的拟合直线和拟合斜率Kc；步骤6、判断保护装置在线监测数据是否异常，若K>ΔK1set||((|K‑Kaver|>ΔK2set)&&;(|K‑KT|>ΔK3set))，则对应的保护装置在线监测数据异常，否则对应的保护装置在线监测数据非异常其中，Kaver为同一采样对象的各个保护装置的保护装置在线监测数据的拟合斜率的平均值；KT为同一保护装置的历史相同时期的保护装置在线监测数据的拟合斜率；步骤7、测算越限时刻并预警输出，对于异常保护装置在线监测数据，根据步骤5获得的对应的拟合直线和拟合斜率K，拟合斜率K为正值的情况，则计算上限阈值YHset在拟合直线上对应的时刻点与当前时刻点之间的时间长度作为趋势时间长度；拟合斜率K为负值的情况，则计算下限阈值YLset在拟合直线上对应的时刻点与当前时刻点之间的时间长度作为趋势时间长度；拟合斜率K为0的情况，则不预警；若趋势时间长度小于趋势预警时间阈值Tset，则进行预警；若趋势时间长度大于等于趋势预警时间阈值Tset，则不预警。...

【技术特征摘要】
1.一种基于在线监测数据的保护装置状态趋势分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、通过解析变电站的SCD文件获取到变电站中每一个保护装置的MMS数据集条目，以及各保护装置光口间的光纤收发关系；步骤2、建立保护装置MMS数据集条目和保护装置在线监测数据的映射关系，保护装置在线监测数据包括装置温度、装置电压、光口收发光强、和光口温度；步骤3、设置上限阈值YHset、下限阈值YLset、采样点数n、同期周期T、斜率阈值ΔK1set、均值比对差异阈值ΔK2set、同期比对差异阈值ΔK3set、和趋势预警时间阈值Tset；步骤4、将保护装置在线监测数据存入数据库，将直流源屏柜的电压数据和小室环境温度数据均存入数据库；步骤5、计算最近的设定时间段内的各个采样点的保护装置在线监测数据的拟合直线和拟合斜率K，计算最近的设定时间段内的各个采样点的直流源屏柜的电压数据的拟合直线和拟合斜率Kpw，计算最近的设定时间段内的各个采样点的小室环境温度数据的拟合直线和拟合斜率Kc；步骤6、判断保护装置在线监测数据是否异常，若K>ΔK1set||((|K-Kaver|>ΔK2set)&&(|K-KT|>ΔK3set))，则对应的保护装置在线监测数据异常，否则对应的保护装置在线监测数据非异常其中，Kaver为同一采样对象的各个保护装置的保护装置在线监测数据的拟合斜率的平均值；KT为同一保护装置的历史相同时期的保护装置在线监测数据的拟合斜率；步骤7、测算越限时刻并预警输出，对于异常保护装置在线监测数据，根据步骤5获得的对应的拟合直线和拟合斜率K，拟合斜率K为正值的情况，则计算上限阈值YHset在拟合直线上对应的时刻点与当前时刻点之间的时间长度作为趋势时间长度；拟合斜率K为负值的情况，则计算下限阈值YLset在拟合直线上对应的时刻点与当前时刻点之间的时间长度作为趋势时间长度；拟合斜率K为0的情况，则不预警；若趋势时间长度小于趋势预警时间阈值Tset，则进行预警；若趋势时间长度大于等于趋势预警时间阈值Tset，则不预警。2.根据权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，黄佳胤，丁晓兵，杨经超，余江，周红阳，徐鹏，彭业，刘千宽，郑茂然，高宏慧，韩民畴，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司，武汉凯默电气有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44