【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于自动表征电气系统中的扰动的系统和方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]根据35 U.S.C.
§
119(e)，本申请要求2019年7月3日提交的美国临时申请号62/870,305的权益和优先权，该申请通过引用整体并入本文中。
[0003]本公开大体上涉及电气/电力系统，并且更具体地，涉及用于自动表征电气系统中的扰动的系统和方法。
技术介绍
[0004]众所周知，电力质量问题是对电气系统(有时也称为“电气网络”)的最重要且最昂贵的影响之一。据莱昂纳多电力质量工作组估计，不良电力质量使欧洲经济每年损失高达1500亿欧元1。此外，根据电力研究协会(EPRI)的研究，美国经济每年遭受的损失从1190亿美元到1880亿美元不等2。或许最重要的统计数据是EPRI的发现，即80％的电力质量扰动是在设施内产生的。一个示例性经济模型将与电力质量事件相关联的总成本总结如下：
[0005]总损失＝生产损失+重启损失+产品/物料损失+设备损失+第三方费用+其它杂项费用3[0006]与电力质量...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种用于对电气系统中的扰动进行自动归类的方法，包括：使用所述电气系统中的至少一个智能电子设备(IED)捕获至少一个能量相关波形；处理所述至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别所述电气系统中的扰动；响应于识别到所述电气系统中的扰动，分析与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的每个样本并将其归类到多个扰动种类中的一个中，所述扰动种类包括：(a)由于上行线电气扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷；基于所述至少一个能量相关波形的每个样本的所述类别，确定与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的扰动类别，所述扰动类别是从所述扰动种类中的一个中选择的；以及基于所述能量相关波形的所述扰动类别，采取至少一个动作。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个能量相关波形包括以下中的至少一个：电压波形、电流波形以及从所述电压波形和/或所述电流波形中导出的其它波形和/或数据。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述电压波形和所述电流波形是以下中的至少一个：单相和三相电压和电流波形。4.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别所述电气系统中的扰动包括：确定与所述扰动相关联的电气测量数据的电压和电流相位信息，以及分析所述电压和电流相位信息来确定所述扰动的来源是在所述电气系统中的所述至少一个IED电气耦合到的电气节点或位置的电气上游还是在其电气下游。5.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别所述电气系统中的扰动包括：基于所述电气系统中与所述至少一个能量相关波形相关联的电气节点和位置对所述电气测量数据进行分组，以及处理已分组的电气测量数据来识别在所述电气节点或位置处的扰动。6.根据权利要求5所述的方法，其中，使用时态聚集技术对所述电气测量数据进行分组，使得在时间上接近发生的测量被分组在一起。7.根据权利要求6所述的方法，还包括：确定捕获与所述电气测量数据相关联的至少一个能量相关波形时的采样率，以及将所述电气测量数据的采样率调整至期望采样率，以对所述电气测量数据进行校准和分组中的至少一者。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述电气测量数据的采样率是通过对所述电气测量数据进行上采样、下采样和/或重采样来调整的。9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述期望采样率是捕获与所述电气测量数据相关联的至少一个能量相关波形时的所述采样率的最低采样率。10.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述至少一个能量相关波形的扰动类别包括：分析所述至少一个能量相关波形的每个样本的类别以制定所述至少一个能量相关波形的扰动类别的置信因子，以及响应于所述扰动类别的置信因子满足阈值，确定所述至少一
个能量相关波形的扰动类别。11.根据权利要求10所述的方法，其中，分析所述能量相关波形的每个样本的类别包括：识别能量相关波形样本的类别模式。12.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述扰动类别采取一个或多个动作包括：基于所述扰动类别触发一个或多个警报。13.根据权利要求12所述的方法，其中，基于所述扰动源于的电气节点或位置的重要度/关键度对所述警报进行优...
【专利技术属性】
技术研发人员：DD萨宾，
申请(专利权)人：施耐德电气美国股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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