一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法技术方案

本发明专利技术涉及全户内变电站的系统控制技术领域，公开一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法，通过利用全户内变电站的历史运维记录分析出全户内变电站在各异常气象类型下的巡检周期、重点巡检电力设备及重点巡检电力设备的巡检顺序，从而依据分析结果生成对应气象类型下的控制操作表，实现了全户内变电站在各种异常气象类型下的针对性巡检控制，大大提高了全户内变电站在各种异常气象类型下的巡检控制方式与对应异常气象类型下巡检需求的匹配度，不仅能够及时发现存在运行故障的电力设备，还在一定程度上提高了巡检效率，有利于提高巡检效果。有利于提高巡检效果。有利于提高巡检效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法


[0001]本专利技术涉及全户内变电站的系统控制
，特别涉及全户内变电站的巡检控制技术，具体而言是一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法。

技术介绍

[0002]随着城市的发展,传统的敞开式变电站已经越来越不能满足城市发展及环境保护的需要，而全户内变电站凭借节约土地、美观环保、系统可靠等优点,使其在城市中的应用越来越广泛。由于全户内变电站是由主变压器及全部高低压电气设备紧凑布置而成，使其在运行过程中发生故障的几率变高，同时全户内变电站又是作为城市电网的一个重要环节,其安全运行直接影响到整个电力系统的安全运行，因此对全户内变电站的巡检控制显得尤为必要。
[0003]鉴于全户内变电站内存在大量的电力设备，其的运行稳定性受外界环境气象影响较大，使其容易在异常天气下引发运行故障，由此进行全户内变电站处于异常气象类型下的巡检控制相对来说更为重要，但由于不同电力设备对不同异常气象类型的敏感程度不同，导致不同电力设备在不同异常气象类型下发生的故障概率存在差异，这种情况使得全户内变电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取全户内变电站的坐落位置，并从全户内变电站对应的历史运维记录中提取各条运维记录对应的运维故障信息；步骤2、从运维故障信息中提取故障时间点，进而基于全户内变电站的坐落位置从全户内变电站所在坐落位置的气象台提取各条运维记录所处故障时间点的气象信息；步骤3、根据各条运维记录所处故障时间点的气象信息分析各条运维记录所处故障时间点的气象类型，从中剔除属于正常气象类型的运维记录，并将保留下的气象类型均记为异常气象；步骤4、将相同异常气象类型对应的运维记录进行归类，得到各异常气象类型对应的运维记录集合；步骤5、从运维故障信息中提取故障电力设备，进而将各异常气象类型对应的运维记录集合中各条运维记录对应的故障电力设备进行相互对比，进而将相同故障电力设备对应的运维记录进行归类，构成各异常气象类型对应各故障电力设备的运维记录集合；步骤6、基于各异常气象类型对应各故障电力设备的运维记录集合将全户内变电站所在坐落位置存在的异常气象类型划分为常规异常气象类型和特定异常气象类型；步骤7、分别对全户内变电站在常规异常气象类型下的巡检周期和全户内变电站在特定异常气象类型下的巡检周期进行智能确定；步骤8、识别全户内变电站在各异常气象类型下的重点巡检电力设备，并对重点巡检电力设备的巡检顺序进行分析；步骤9、基于全户内变电站在各异常气象类型下的巡检周期和重点巡检电力设备的巡检顺序进行全户内变电站在异常气象类型下的巡检控制。2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法，其参数在于：所述运维故障信息包括故障电力设备和故障时间点。3.根据权利要求2所述的一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法，其参数在于：所述气象信息包括气温、空气相对湿度、风速和雷电风险等级。4.根据权利要求3所述的一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法，其特征在于：所述根据各条运维记录所处故障时间点的气象信息分析各条运维记录所处故障时间点的气象类型具体包括如下步骤：步骤31、从气象信息中提取气温，进而将各条运维记录所处故障时间点的气温分别与参考数据库中变电站正常运行对应的上限适宜温度和下限适宜温度进行对比，若某条运维记录所处故障时间点的气温高于变电站正常运行对应的适宜上限温度，则分析该条运维记录所处故障时间点的气象类型为高温气象，若某条运维记录所处故障时间点的气温低于变电站正常运行对应的适宜下限温度，则分析该条运维记录所处故障时间点的气象类型为低温气象；步骤32、从气象信息中提取空气相对湿度，进而将各条运维记录所处故障时间点的空气相对湿度分别与参考数据库中变电站正常运行对应的适宜空气相对湿度进行对比，若某条运维记录所处故障时间点的空气相对湿度大于变电站正常运行对应的适宜空气相对湿度，则分析该条运维记录所处故障时间点的气象类型为高湿气象；
步骤33、从气象信息中提取风速，进而将各条运维记录所处故障时间点的风速与参考数据库中变电站正常运行对应的允许风速进行对比，若某条运维记录所处故障时间点的风速大于变电站正常运行对应的允许风速，则分析该条运维记录所处故障时间点的气象类型为大风气象；步骤34、从气象信息中提取雷电风险等级，进而将各条运维记录所处故障时间点的雷电风险等级与参考数据库中变电站正常运行对应的允许雷电风险等级进行对比，若某条运维记录所处故障时间点的雷电风险等级大于变电站正常运行对应的允许雷电风险等级，则分析该条运维记录所处故障时间点的气象类型为雷电气象；步骤35、若某条运维记录所处故障时间点的气温处于变电站正常运行对应的上限适宜温度与下限适宜温度之间且该条运维记录所处故障时间点的空气相对湿度等于变电站正常运行对应的适宜空气相对湿度且该条运维记录所处故障时间点的风速小于或等于变电站正常运行对应的允许风速且该条运维记录所处故障时间点的雷电风险等级小于或等于变电站正常运行对应的允许雷电风险等级，则分析该条运维记录所处故障时间点的气象类型为正常气象。5.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的全户内智能变电站系统的控制方法，其特征在于：所述步骤6对应的具体实现方法如下：步骤61、分别从各异常气象类型对应各故障电力设备的运维记录集合中统计运维记录数量，将其作为各异常气象类型中各故障电力设备对应的运维频次；步骤62、将各异常气象类型中各故障电力设备对应的运维频次除以各异常气象类型对应的运维记录总数量，计算出各异常气象类型中各故障电力设备对应的运维频次占比；步骤63、将各异常气象类型中各故障电力设备对应的运维频次占比进行相互对比，从中筛选出最大运维频次占比和最小运维频次占比；步骤64、将各异常气象类型对应的最大运维频次占比和最小运维频次占比通过公式计算出各异常气象类型对应的运维频次浮动指数η
i
，i表示为异常气象类型编号，i＝1,2,
…
,n，n表示为异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘东，胡晨，张慧洁，何宇辰，李涛，葛成，靳幸福，张纯玉，卫冕，梅晓晨，孙博，崔宏，刘超，
申请(专利权)人：国网安徽众兴电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：