一种智能开关柜的散热智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及智能控制技术领域，提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法及系统，所述方法包括：采集开关柜基础信息，获得元件特征、散热空间特征；设定散热监测目标参数，发送至智能监测设备，记录监测数据，建立监测数据映射表，提取待测目标数据，获得目标温度预测信息，匹配分析获得控制参数，发送至智能控制器，进行开关柜散热控制，进行遥视反馈，解决阈值算法的存在热故障误报和漏报隐患，开关柜散热控制精度低的技术问题，实现进行发热元件温度预测，结合元件的正常运作温度承受上限，确定开关柜散热控制参数，提前进行开关柜散热控制调整，降低运行异常概率，提高开关柜散热控制精度，最大限度降低热故障误报和漏报隐患的技术效果。效果。效果。

【技术实现步骤摘要】
一种智能开关柜的散热智能控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能控制相关
，具体涉及一种智能开关柜的散热智能控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着开关柜运行时间的延长，这些部位常因接触部位氧化、接触松动、负荷过大、相间短路、散热环境差等原因使局部温度升高，如不及时发现处理，可能导致触头、母线温度过高而被烧毁，影响开关柜系统稳定可靠运行。因此监测开关柜内触头、母线等触点的温度，是电力系统中电气设备安全运行迫切需要解决的实际问题，对电力系统的安全运行至关重要。
[0003]但由于设备类型不用、作业温度不同、作业负荷电流不同等因素，传统阈值算法无法保证报警的准确性，经常会发生误报和漏报的现象，工作人员无法准确判断出设备真实运行状态。
[0004]综上所述，针对开关柜的温度监测及热故障诊断等技术，普遍存在监测设备冗余、成本高、智能化程度低等缺点。
[0005]综上所述，现有技术中存在传统开关柜的存在人工依赖缺陷，阈值算法的存在热故障误报和漏报隐患，开关柜散热控制精度低的技术问题。

技术实现思路

[0006]本申请通过提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法及系统，旨在解决现有技术中的传统开关柜的存在人工依赖缺陷，阈值算法的存在热故障误报和漏报隐患，开关柜散热控制精度低的技术问题。
[0007]鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法及系统。
[0008]本申请公开的第一个方面，提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法，其中，所述方法包括：采集开关柜基础信息，对所述开关柜基础信息进行元件特征分析、散热空间分析，获得元件特征、散热空间特征；基于所述元件特征、散热空间特征，设定散热监测目标参数；根据所述散热监测目标参数发送至智能监测设备，记录监测数据，建立监测数据映射表，所述监测数据映射表包括元件信息、空间标定信息及对应的监测数据、监测时间；基于所述监测数据映射表，提取待测目标数据，将待测目标数据输入温度预测模型中，进行目标温度预测，获得目标温度预测信息；根据所述目标温度预测信息，与预设控制列表进行匹配分析，获得控制参数；将所述控制参数发送至智能控制器，按照所述控制参数进行开关柜散热控制，并通过散热监测显示器对开关柜散热过程进行遥视反馈。
[0009]本申请公开的另一个方面，提供了一种智能开关柜的散热智能控制系统，其中，所述系统包括：特征获取模块，用于采集开关柜基础信息，对所述开关柜基础信息进行元件特征分析、散热空间分析，获得元件特征、散热空间特征；目标参数设定模块，用于基于所述元
件特征、散热空间特征，设定散热监测目标参数；映射表建立模块，用于根据所述散热监测目标参数发送至智能监测设备，记录监测数据，建立监测数据映射表，所述监测数据映射表包括元件信息、空间标定信息及对应的监测数据、监测时间；目标数据提取模块，用于基于所述监测数据映射表，提取待测目标数据，将待测目标数据输入温度预测模型中，进行目标温度预测，获得目标温度预测信息；匹配分析模块，用于根据所述目标温度预测信息，与预设控制列表进行匹配分析，获得控制参数；散热控制模块，用于将所述控制参数发送至智能控制器，按照所述控制参数进行开关柜散热控制，并通过散热监测显示器对开关柜散热过程进行遥视反馈。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了采集开关柜基础信息，对开关柜基础信息进行元件特征分析、散热空间分析，获得元件特征、散热空间特征；设定散热监测目标参数，发送至智能监测设备，记录监测数据，建立监测数据映射表，提取待测目标数据，输入温度预测模型中，进行目标温度预测，获得目标温度预测信息，与预设控制列表进行匹配分析，获得控制参数，发送至智能控制器，按照控制参数进行开关柜散热控制，并通过散热监测显示器对开关柜散热过程进行遥视反馈，实现了进行发热元件温度预测，结合元件的正常运作温度承受上限，确定开关柜散热控制参数，提前进行开关柜散热控制调整，降低运行异常概率，提高开关柜散热控制精度，最大限度降低热故障误报和漏报隐患的技术效果。
[0011]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0012]图1为本申请实施例提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法流程示意图；图2为本申请实施例提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法中调整控制参数流程示意图；图3为本申请实施例提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法中动态调整预警阈值流程示意图；图4为本申请实施例提供了一种智能开关柜的散热智能控制系统结构示意图。
[0013]附图标记说明：特征获取模块100，目标参数设定模块200，映射表建立模块300，目标数据提取模块400，匹配分析模块500，散热控制模块600。
具体实施方式
[0014]本申请实施例提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法及系统，解决了传统开关柜的存在人工依赖缺陷，阈值算法的存在热故障误报和漏报隐患，开关柜散热控制精度低的技术问题，实现了进行发热元件温度预测，结合元件的正常运作温度承受上限，确定开关柜散热控制参数，提前进行开关柜散热控制调整，降低运行异常概率，提高开关柜散热控制精度，最大限度降低热故障误报和漏报隐患的技术效果。
[0015]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0016]实施例一如图1所示，本申请实施例提供了一种智能开关柜的散热智能控制方法，其中，所述方法包括：S10：采集开关柜基础信息，对所述开关柜基础信息进行元件特征分析、散热空间分析，获得元件特征、散热空间特征；S20：基于所述元件特征、散热空间特征，设定散热监测目标参数；S30：根据所述散热监测目标参数发送至智能监测设备，记录监测数据，建立监测数据映射表，所述监测数据映射表包括元件信息、空间标定信息及对应的监测数据、监测时间；具体而言，随着开关柜运行时间的延长，常因接触部位氧化、接触松动、负荷过大、相间短路、散热环境差等原因使局部温度升高，需要及时进行开关柜散热智能控制，排除触头、母线温度过高而被烧毁的风险，维护开关柜系统稳定可靠运行；所述开关柜基础信息即开关柜内部的元件信息（可以包括但不限于断路器、负荷开关、触头、隔离开关、熔断器、互感器、避雷器、电容器、母线），在确定存在散热智能控制需求的开关柜后，采集开关柜基础信息，对所述开关柜基础信息进行元件特征分析（主要是元件运行过程，元件表面温度特征分析；接入电路的元件都会发热，因为元件不可能达到理论上100%的效率，发热元件：运行过程中，元件表面温度升高）、散热空间分析（针对发热元件，以发热元件为中心，散热空间呈放射性，发热元件的散热空间存在点A、点B（点A比点B更靠近发热元件）点A的散热量大于点B的散热量），获得元件特征（包括但不限于触头特征、互感器特征、电容器特征、母线特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能开关柜的散热智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：采集开关柜基础信息，对所述开关柜基础信息进行元件特征分析、散热空间分析，获得元件特征、散热空间特征；基于所述元件特征、散热空间特征，设定散热监测目标参数；根据所述散热监测目标参数发送至智能监测设备，记录监测数据，建立监测数据映射表，所述监测数据映射表包括元件信息、空间标定信息及对应的监测数据、监测时间；基于所述监测数据映射表，提取待测目标数据，将待测目标数据输入温度预测模型中，进行目标温度预测，获得目标温度预测信息；根据所述目标温度预测信息，与预设控制列表进行匹配分析，获得控制参数；将所述控制参数发送至智能控制器，按照所述控制参数进行开关柜散热控制，并通过散热监测显示器对开关柜散热过程进行遥视反馈。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：依次将开关柜中各元件信息、空间标定信息作为待测目标，获得所有目标温度预测信息；获得所有待测目标的运行影响关系，构建关联图谱；基于所述关联图谱、所有目标温度预测信息，获得元件关联预测信息；根据所述元件关联预测信息，与预设控制列表进行匹配分析，获得所述控制参数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：通过历史故障数据库，获得散热故障集；基于所述散热故障集，确定故障参数信息及故障等级；根据所述故障参数信息及故障等级，设定参数散热等级系数；将所述参数散热等级系数添加至所述关联图谱中。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获得热故障相关参数；利用散热历史记录数据库，对所述热故障相关参数进行温度影响关系分析，获得各热故障相关参数的温度影响系数；基于所述热故障相关参数，通过相关监测设备进行监测，获得热故障相关参数的监测数据；根据所述热故障相关参数的监测数据、温度影响系数，进行柜体综合影响性分析，获得关联影响系数，利用所述关联影响系数对所述温度预测模型进行增量学习。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获得电能质量参数，基于所述电能质量参数通过在线监测设备进行监测，建立质量参数监测数据；根据所述质量参数监测数据，通过优化算法，确定优化参数组合；将所述优化参数组合作为约束条件，对所述控制参数进行调整。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将待测目标数据输入温度预测模型中之前，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：董在亮，董海明，李帅民，张峰，王慧，杨扬，耿义东，
申请(专利权)人：山东海冠电气有限公司，
类型：发明
国别省市：