一种低压配电柜故障监测系统及其方法技术方案

本发明专利技术涉及一种低压配电柜故障监测系统及其方法，属于配电网设备安全监控技术领域，包括采集模块、数据清洗模块、深度学习模块、分析模块和故障报警模块，所述采集模块通过传感器对低压配电柜所在的环境参数进行监测，并采集低压配电柜的电能参数；所述数据清洗模块通过对所述采集模块采集到的数据进行异常数据去除处理，得到处理后的有效数据；所述深度学习模块根据处理后的有效数据建立数学模型，提取反映低压配电柜潜在的故障相关的特征参量；所述分析模块结合特征参量和采集模块采集到的环境参数和电能参数判断低压配电柜有无故障情况；所述故障报警模块对存在故障的情况发出报警信号；能高效地处理数据从而准确地对低压配电柜进行故障监测。压配电柜进行故障监测。压配电柜进行故障监测。

【技术实现步骤摘要】
一种低压配电柜故障监测系统及其方法


[0001]本专利技术属于配电网设备安全监控
，具体地，涉及一种低压配电柜故障监测系统及其方法。

技术介绍

[0002]随着电力科技信息技术的进步和社会需求的不断提高，用户对配电系统的安全、便利程度要求越来越高，配电系统通常会设置有多个配电线路，每个配电线路会设置一个断路器以及与断路器连接的若干个用电设备，在用电过程中，如果任意一个配电线路出现用电故障，用户将难以及时发现配电线路出现的故障，从而不利于及时处理故障。
[0003]为确保配电网的安全可靠运行，减少配电网电力设备的发生，必须及时准确的掌握电力设备故障前的先兆性运行特征，并对电力设备的潜在故障风险进行监测、识别和预警，及时消除存在的隐患。
[0004]然而，在现有技术中，由于低压配电网的数据庞大，需要进行大量的数据处理，如何高效处理数据并提取有效信息，仍是一个急需解决的难题，加上现有技术中经常出现误报和漏报的问题，因此如何设置合理的报警规则也是一个需要解决的现有技术问题。

技术实现思路

[0005]为解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供了一种低压配电柜故障监测系统及其方法。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0007]一种低压配电柜故障监测系统，包括采集模块、数据清洗模块、深度学习模块、分析模块和故障报警模块，其中：
[0008]所述采集模块通过传感器对低压配电柜所在的环境参数进行实时监测，并实时采集低压配电柜的电能参数；r/>[0009]所述数据清洗模块通过对所述采集模块采集到的数据进行异常数据去除处理，得到处理后的有效数据；
[0010]所述深度学习模块根据处理后的有效数据建立数学模型，提取反映低压配电柜潜在的故障相关的特征参量；
[0011]所述分析模块结合特征参量和采集模块采集到的环境参数和电能参数判断低压配电柜有无故障情况；
[0012]所述故障报警模块对存在故障的情况发出报警信号。
[0013]进一步的，所述故障报警模块还包括报警规则建立单元，所述报警规则建立单元根据低压配电柜的历史数据确定报警阈值。
[0014]进一步的，所述数据清洗模块具体还包括对采集到的环境参数和电能参数进行去除重复项数据、去除空值数据和数据统一格式化处理。
[0015]进一步的，所述深度学习模块通过生成对抗网络建立数学模型，识别低压配电柜
中的参数是否正常。
[0016]进一步的，所述故障报警模块还包括根据故障类型确定单元和监测指标确定单元，
[0017]所述故障类型确定单元用于根据实时采集低压配电柜的电能参数确定低压配电柜的故障类型；
[0018]所述监测指标确定单元根据低压配电柜的历史数据确定监测指标的数值，包括电流过载时电流的数值和欠压时电压的数值。
[0019]进一步的，所述分析模块具体用于基于特征参量获取特征参量对应的环境参数和电能参数，将获取到的参数进行判断有无超出预设值。
[0020]一种低压配电柜故障监测方法，应用于前述的一种低压配电柜故障监测系统，具体包括以下步骤：
[0021]采集低压配电柜的各相关数据；
[0022]基于所述各相关数据提取反映低压配电柜潜在故障的相关特征参量，并基于所述各相关特征参量计算各特征参量统计指标值；
[0023]根据历史运行数据预先设定好的阈值区间范围；或基于统计模式识别的方法自适应确定阈值区间；
[0024]将所述各特征参量统计指标值与各特征参量统计指标的阈值区间进行比较，判断低压配电柜是否存在潜在故障风险。
[0025]进一步的，所述基于统计模式识别的方法自适应确定阈值区间具体包括以下步骤：
[0026]基于存储到历史数据库的数据中提取反映低压配电柜潜在故障的相关特征参量统计指标值；
[0027]基于各特征参量值统计指标值，根据预先划分的潜在故障风险模式，采用统计模式识别的方法，计算各特征参量统计指标在各故障风险模式下的最优阈值区间。
[0028]进一步的，将所述各特征参量统计指标和各特征参量统计指标的阈值区间进行比较，具体包括以下步骤：
[0029]对各特征参量统计指标值与各特征参量在各潜在故障风险模式下的最优阈值区间进行比较，结合预先设定好的低压配电柜潜在故障在线监测与报警规则，判断所述低压配电柜是否存在潜在故障风险。
[0030]进一步的，所述报警规则具体包括：
[0031]针对单一特征参量，若该特征参量的所有统计指标值均超过阈值，则判断低压配电柜存在潜在故障风险；否则，判断低压配电柜处于正常运行状态；
[0032]综合多个单一特征参量的判断结果，若其中所有特征参量判断均为低压配电柜存在潜在故障风险，则判断整个低压配电柜存在潜在故障风险；否则，判断低压配电柜处于正常运行状态。
[0033]本专利技术的有益效果：
[0034]1、本专利技术公开的一种低压配电柜故障监测系统及其方法，通过对采集到的数据进行数据清洗处理及建立数学模型，从而得到能直接反映低压配电柜故障的相关特征参量，根据相关的特征参量结合低压配电柜的环境参数及电能参数高效判断低压配电柜是否存
在故障风险，由于低压配电柜的数据量较大，需要进行大量的数据处理，本专利技术提供的技术方案能高效地处理数据，提取有效信息，进而准确地对低压配电柜进行故障监测；
[0035]2、本专利技术公开的一种低压配电柜故障监测系统及其方法，通过建立报警规则进而针对单一特征参数进行分析，有针对性地对多个某单一特征参数进行判断，提高对故障识别的准确性，有效降低误报或漏报问题的出现。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]图1为本专利技术一种低压配电柜故障监测系统整体框架原理图；
[0038]图2为本专利技术一种低压配电柜故障监测系统中故障报警模块的具体结构原理图；
[0039]图3为本专利技术一种低压配电柜故障监测方法具体步骤流程图。
具体实施方式
[0040]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0041]请参阅图1至图2所示，一种低压配电柜故障监测系统，包括采集模块100、数据清洗模块200、深度学习模块300、分析模块400和故障报警模块500，其中：
[0042]所述采集模块100通过传感器对低压配电柜所在的环境参数进行实时监测，并实时采集低压配电柜的电能参数；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低压配电柜故障监测系统，其特征在于，包括采集模块、数据清洗模块、深度学习模块、分析模块和故障报警模块，其中：所述采集模块通过传感器对低压配电柜所在的环境参数进行实时监测，并实时采集低压配电柜的电能参数；所述数据清洗模块通过对所述采集模块采集到的数据进行异常数据去除处理，得到处理后的有效数据；所述深度学习模块根据处理后的有效数据建立数学模型，提取反映低压配电柜潜在的故障相关的特征参量；所述分析模块结合特征参量和采集模块采集到的环境参数和电能参数判断低压配电柜有无故障情况；所述故障报警模块对存在故障的情况发出报警信号。2.根据权利要求1所述的一种低压配电柜故障监测系统，其特征在于，所述故障报警模块还包括报警规则建立单元，所述报警规则建立单元根据低压配电柜的历史数据确定报警阈值。3.根据权利要求1所述的一种低压配电柜故障监测系统，其特征在于，所述数据清洗模块具体还包括对采集到的环境参数和电能参数进行去除重复项数据、去除空值数据和数据统一格式化处理。4.根据权利要求1所述的一种低压配电柜故障监测系统，其特征在于，所述深度学习模块通过生成对抗网络建立数学模型，识别低压配电柜中的参数是否正常。5.根据权利要求2所述的一种低压配电柜故障监测系统，其特征在于，所述故障报警模块还包括故障类型确定单元和监测指标确定单元，所述故障类型确定单元用于根据实时采集低压配电柜的电能参数确定低压配电柜的故障类型；所述监测指标确定单元根据低压配电柜的历史数据确定监测指标的数值，包括电流过载时电流的数值和欠压时电压的数值。6.根据权利要求1所述的一种低压配电柜故障监测系统，其特征在于，所述分析模块具体用于基于特征参量获取特征参量对应的环境参数和电能参数，将获取到的参数进行判断有无超出预设值。7.一种低压配电...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑木创，古正法，翁本杰，林宋青，林浩涛，陈淡音，陈庆禄，胡育鹏，
申请(专利权)人：广东创源电气有限公司，
类型：发明
国别省市：