一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法及识别装置，通过对于低压台区开关节点的常态数据和暂态数据的采集，以及通过边缘计算进行故障类型识别，得出各种情况下的故障类型，并及时上传至配电管理后台，实现了台区终端就地数据综合分析出停电故障类型，提高了电力管理、维护单位对故障定型、抢修准备的效率。准备的效率。准备的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法及装置


[0001]本专利技术涉及低压配电网相关
，尤其涉及一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法及装置。

技术介绍

[0002]低压配电台区是配电网供电网络的末端，连接着最终用户，其典型特点是：点多面广、环境复杂、故障多且识别难。配电台区故障抢修给电力管理、维护单位带来巨大工作量，特别是线路故障导致的长时间停电，还经常被用户投诉或赔偿，为此，配电台区故障识别与信息化是解决此矛盾的一个重要环节，愈来愈被重视。
[0003]自2017年起，国家电网公司针对配电台区进行智能化改造升级：台区配电变压器低压侧加装台区智能融合终端、台区原线路保护开关保持不变(发挥其故障自动切除作用)、台区原线路保护开关节点处加装电气感知设备，其中台区智能融合终端作为台区设备负责接入电气感知设备、线路保护开关并直接采集台区配变总进线电气数据。在此条件下，台区智能融合终端仅能通过通信采集电气感知设备上报的停电消息，以识别出故障停电，但无法获得本次停电故障的具体类型(接地或短路)，不利于电力管理、维护单位对故障定型、抢修准备。

技术实现思路

[0004]基于现有技术的上述情况，本专利技术的目的在于提供一种以台区智能融合终端为边缘计算中心，并通过其高频录波台区配变总进线电气量数据，再结合台区线路侧的电气感知设备上报的停电消息/电气量数据的方法，能够实现就地数据综合分析出停电故障类型并上报后台主站。
[0005]为达到上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法，包括步骤：
[0006]采集各采集点的信号数据，所述信号数据包括暂态量数据和常态量数据；基于采集的所述信号数据，通过边缘计算进行故障类型识别；
[0007]将所述故障类型识别的结果上传至配电管理后台。
[0008]进一步的，所述进行故障类型识别，包括暂态量数据故障类型识别和常态量数据采集故障类型识别。
[0009]进一步的，所述暂态量数据故障类型识别，包括短路类型识别、缺相分析识别、漏电分析识别、以及故障切除时长计算。
[0010]进一步的，所述短路类型识别，包括步骤：
[0011]当进线端任意一相电压小于50V，并且故障相电流大于6倍额定值时，识别为单相接地故障；
[0012]当进线端任意两相电压小于50V，并且故障相电流大于6倍额定值时，识别为相间短路或两相接地故障；
[0013]当进线端三相电压均小于50V，并且故障相电流大于6倍额定值时，识别为三相短路或接地故障。
[0014]进一步的，所述缺相分析识别，包括步骤：
[0015]当进线端任意一相或两相电压小于50V，并且三相电流均小于1.2倍额定值并持续0.2s，识别为配电变压器高压侧缺相故障。
[0016]进一步的，所述漏电分析识别，包括步骤：
[0017]当进线端泄漏电流大于50mA，且持续0.2s，识别为漏电故障。
[0018]所述故障切除时长计算，包括步骤：
[0019]计算进线电气量扰动起始至断路器跳闸的时长，并结合延时定值，判断断路器动作的准确性。
[0020]进一步的，所述常态量数据采集故障类型识别，包括电压质量监测、负载率监测、三相负载监测、功率因数监测、缺相监测、温湿度监测、杆塔倾斜度监测、以及低压零线断线监测。
[0021]进一步的，所述采集各采集点的信号数据，
[0022]当采集暂态量数据时，采集频率为20ms/次；
[0023]当采集常态量数据时，采集频率为10min/次。
[0024]根据本专利技术的另一个方面，提供了一种基于台区智能融合终端的故障类型识别装置，包括数据采集模块、故障类型识别模块、以及上传模块；其中，
[0025]所述数据采集模块，采集各采集点的信号数据，所述信号数据包括暂态量数据和常态量数据；
[0026]所述故障类型识别模块，基于采集的所述信号数据，通过边缘计算进行故障类型识别；
[0027]所述上传模块，将所述故障类型识别的结果上传至配电管理后台。
[0028]综上所述，本专利技术提供了一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法及识别装置，通过对于低压台区终端的常态数据和暂态数据的采集，以及通过边缘计算进行故障类型识别，得出各种情况下的故障类型，并及时上传至配电管理后台，实现了台区终端就地数据综合分析出停电故障类型，提高了电力管理、维护单位对故障定型、抢修准备的效率。
附图说明
[0029]图1是低压配电台区典型设备电气图；
[0030]图2是本专利技术配电台区数据采集和分析的整体框图；
[0031]图3是本专利技术基于台区智能融合终端的故障类型识别方法的流程图；
[0032]图4是本专利技术基于台区智能融合终端的故障类型识别方法中基于暂态数据进行故障类型识别的原理图；
[0033]图5是本专利技术基于台区智能融合终端的故障类型识别方法中基于常态数据进行故障类型识别的原理图。
[0034]图6是本专利技术基于台区智能融合终端的故障类型识别装置的整体结构图。
具体实施方式
[0035]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本专利技术的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本专利技术的概念。
[0036]下面对结合附图对本专利技术的技术方案进行详细说明。首先对于低压配电台区的结构进行介绍，图1示出了低压配电台区典型设备配置方式，其中设置数据采集点，包括：配变进线配置智能配变终端(或融合终端)的采集点；配变出线配置智能剩余电流保护装置的采集点；低压中段节点配置监测装置LTU的采集点；排灌节点配置监测装置LTU的采集点；低压末端用户配置监测装置LTU的采集点；配变台架配置温湿度传感器以及杆塔配置倾角传感器的采集点。本专利技术通过采集暂态量数据和常态量数据，实现停电分析和异常监测，该采集和分析的整体框图如图2所示。其中包括有电气量定时采集、暂态数据记录、电气量常态采集、温湿度采集以及杆塔倾斜度采集等项目，并在监测以及分析之后将分析结果上传至主站。
[0037]根据本专利技术的一个实施例，提供了一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法，该方法的实施流程图如图3所示，包括步骤：
[0038]采集各采集点的信号数据，所述信号数据包括暂态量数据和常态量数据；基于采集的所述信号数据，通过边缘计算进行故障类型识别；
[0039]将所述故障类型识别的结果上传至配电管理后台。
[0040]图4示出了故障类型识别方法中基于暂态数据进行故障类型识别的原理图，台区智能融合终端通过TTU的电气量接线端子，每20毫秒监测一次配变低压侧电流、电压等电气量，并在就收到出线漏保分闸报文后，追朔断开时点前、后各2秒的进线及断开设备电气量暂存分析，判断停电类型，包括单相本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于台区智能融合终端的故障类型识别方法，其特征在于，包括步骤：采集各采集点的信号数据，所述信号数据包括暂态量数据和常态量数据；基于采集的所述信号数据，通过边缘计算进行故障类型识别；将所述故障类型识别的结果上传至配电管理后台。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述进行故障类型识别，包括暂态量数据故障类型识别和常态量数据采集故障类型识别。3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述暂态量数据故障类型识别，包括短路类型识别、缺相分析识别、漏电分析识别、以及故障切除时长计算。4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述短路类型识别，包括步骤：当进线端任意一相电压小于50V，并且故障相电流大于6倍额定值时，识别为单相接地故障；当进线端任意两相电压小于50V，并且故障相电流大于6倍额定值时，识别为相间短路或两相接地故障；当进线端三相电压均小于50V，并且故障相电流大于6倍额定值时，识别为三相短路或接地故障。5.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述缺相分析识别，包括步骤：当进线端任意一相或两相电压小于50V，并且三相电流均小于1.2倍额定值并持续0.2s，识别为配电变压器高压侧缺相...

【专利技术属性】
技术研发人员：王成伟，魏浩铭，李丹祥，梁少华，张丽晶，
申请(专利权)人：珠海许继电气有限公司，
类型：发明
国别省市：