一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法技术

本发明专利技术涉及电力系统维护技术领域，具体涉及一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，包括以下步骤：A）获取历史检测数据；B）人为设置故障源，使高压断路器进行工作直到出现故障，周期性进行检测，获得检测数据；C）获得样本数据，训练故障研判神经网络模型；D）提取前兆参考数据；E）若检测数据与前兆参考数据差距小于设定阈值，发出故障预警；F）检测数据输入故障预警神经网络模型，若存在故障，发出故障报警。本发明专利技术的实质性效果是：能够快速通过检测数据对高压断路器进行故障研判；对高压断路器的故障进行预警，提示维保人员进行针对性的维护，使高压断路器的维保更可靠。

A fault early warning method of high voltage circuit breaker based on power Internet of things

【技术实现步骤摘要】
一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法
本专利技术涉及电力系统维护
，具体涉及一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法。
技术介绍
高压断路器在电力系统中担负着控制和保护的双重任务，其性能的优劣直接关系到电力系统的安全运行。其中，机械特性参数是判断断路器性能的重要参数之一。然而高压断路器的检测项目繁多，检测过程耗时费力，效率低下。严重影响了高压断路器的运维工作。虽然目前出现一些技术，加快了高压断路器的检测效率，降低了检测时间。但是，对于检测出的数据研判，仍然依靠人工判断。人工进行数据研判的准确性依赖人工本身的经验素质，可靠性差。且人工研判数据，仅能发现明显出现异常的数据。对于不够明显的异常数据，人工研判十分困难。不能实现对高压断路器的故障进行预警。如中国专利CN203707635U，公开日2014年7月9日，一种高压断路器预警信号回路，这种高压断路器预警信号回路由信号屏母线XPM、断路器跳闸位置继电器常闭接点TWJ2、断路器合闸位置继电器常闭接点HWJ2、交流接触器3KA常开接点3KA、电阻R1、预报警母线YBM1串联组成，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，其特征在于，/n包括以下步骤：/nA)获取高压断路器的全部历史检测数据；/nB)获取同型号的高压断路器，在实验室条件下人为设置故障源，使高压断路器在故障源存在的情况下进行工作直到出现故障，同时周期性进行检测，获得检测数据；/nC)将出现故障前N次的检测数据，与对应的故障类型关联，构成样本数据，使用样本数据训练故障研判神经网络模型；/nD)提取出现故障前M至N次之间的检测数据，M>N，作为前兆参考数据；/nE)将高压断路器的检测数据与前兆参考数据对比，若检测数据与前兆参考数据的差距小于设定阈值，则发出故障预警；/nF)将高压断路器的检测数据输...

【技术特征摘要】
1.一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，其特征在于，
包括以下步骤：
A)获取高压断路器的全部历史检测数据；
B)获取同型号的高压断路器，在实验室条件下人为设置故障源，使高压断路器在故障源存在的情况下进行工作直到出现故障，同时周期性进行检测，获得检测数据；
C)将出现故障前N次的检测数据，与对应的故障类型关联，构成样本数据，使用样本数据训练故障研判神经网络模型；
D)提取出现故障前M至N次之间的检测数据，M>N，作为前兆参考数据；
E)将高压断路器的检测数据与前兆参考数据对比，若检测数据与前兆参考数据的差距小于设定阈值，则发出故障预警；
F)将高压断路器的检测数据输入步骤D)获得的故障预警神经网络模型，若故障预警神经网络模型输出故障类型，则发出故障报警。


2.根据权利要求1所述的一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，其特征在于，
所述检测数据包括合闸时间、分闸时间、刚合速度、刚分速度、三相不同期度、同相不同期度、金短时间、无流时间、动触头最大速度、动触头平均速度、动触头动作时间、弹跳时间、弹跳次数、弹跳最大幅度、分合闸行程、分合闸过程电流波形曲线、动触头分合闸行程内的时间速度行程动态曲线、开距以及接触电阻。


3.根据权利要求1或2所述的一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，其特征在于，
步骤B)中，人为设置故障源的方法包括以下步骤：
B11)对高压断路器进行若干次检测；
B12)根据高压断路器的维护要求，依次选择一项维护要求使其不达标，进行若干次带电分合闸动作后，进行若干次检测；
B13)依次选择两项维护要求使其不达标，进行若干次带电分合闸动作后，进行若干次检测；
B14)使用液氮或干冰快速冷却高压断路器，进行若干次机械特性试验，获得机械特性试验的检测数据。


4.根据权利要求3所述的一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，其特征在于，
步骤B中，建立高压断路器故障研判模型的方法包括：
B21)获得全部检测数据，将检测数据与对应的故障类型关联，作为样本数据；
B22)将样本数据进行预处理，归一化处理，训练神经网络模型，将训练完成的神经网络模型作为故障研判模型。


5.根据权利要求4所述的一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，其特征在于，
步骤B21)中，将检测数据与对应的故障类型关联的方法包括：
B211)获得步骤B11)中的检测数据，作为历史检测数据；
B212)将步骤B12)以及步骤B13)中，若干次检测获得的若干组检测数据依次与历史检测数据对比，若检测数据与历史检测数据差异大于预设阈值，则将该组检测数据与不达标的维护要求关联；
B213)将步骤B14)中的若干次机械特性试验获得的若干组检测数据与历史检测数据对比，若检测数据与历史检测数据差异大于预设阈值，则将该组检测数据与机械部件卡涩故障关联。


6.根据权利要求5所述的一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，其特征在于，
判断检测数据与历史检测数据差异是否大于预设阈值的方法包括：
B31)将检测数据以及历史检测数据中数值量进行分段处理，以分段区间为名称，将数值量转换为状态量；
B32)将检测数据以及历史检测数据中的状态量转换为布尔量，并使用{0,1}分别表示假和真；
B32)将处理后的历史检测数据的布尔量视为数值求均值，将均值四舍五入为整数，获得的整数重新视为布尔量，将处理后的检测数据以及历史检测数据按设定排序，分别构成检测向量和历史检测向量；
B33)计算检测向量和历史检测向量的距离，与预设的距离阈值比较，若距离大于预设距离阈值，则判定检测向量对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：周刚，韩中杰，钱国良，傅进，高惠新，李传才，李冲，吕超，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33