变电站设备异常检测方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及变电站设备异常检测技术领域，具体公开变电站设备异常检测方法及其系统，该方法包括：指定变电站设备分类、主变压器设备检测、开关设备检测分析、电力电子设备识别判定和异常经营设备筛查管控，本发明专利技术通过对主变压器设备的机械运行参数进行检测，细致化的考虑了主变压器设备油箱的油质参数，不仅能够精准的为后续分析整体主变压器设备的异常经营情况提供更加科学的数据支撑，同时在一定程度上保证了变电站设备的可靠性和运行稳定性，同时通过判定各电力电子设备经营异常程度指数，能够有效的反映出电力电子设备经营异常的实际状况，在一定程度上保证了变电站电力系统的稳定运行。稳定运行。稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
变电站设备异常检测方法及其系统


[0001]本专利技术涉及变电站设备异常检测
，具体为变电站设备异常检测方法及其系统。

技术介绍

[0002]当前，由于电力系统的频繁运作，变电站设备的异常成为造成安全事故的重要起因之一，若不及时检测变电站设备的状态和性能数据，可能导致设备发生故障以及电气事故、火灾等安全风险，影响供电可靠性和连续性，因此必须要对变电站设备的异常情况进行检测，及时发现设备的异常情况，以此保障人员和设备的安全，确保电力系统的稳定运行。
[0003]如今，在变电站设备异常检测方面还存在一些不足，具体体现在以下方面：现有技术在对变电站设备中的主变压器设备进行异常检测时，通常会忽视主变压器设备中油箱的一些参数对设备异常造成影响的情况，若不针对分析主变压器油箱中的油质参数，则无法评估变压器的工作状态，影响着变电站设备的运行可靠性和运行稳定性，且不考虑能够干扰电力电子设备经营异常的有关因素，会导致无法精准的异常经营电力电子设备进行管控提示，在一定程度上折损了电力系统的运行稳定性。
[0004]例如公开号为：CN112417937A的专利申请，公开了一种基于时间序列的变电站视频目标检测方法，通过构建变电站运动目标检测模型和基于混合高斯模型的背景更新模型，标定监控视频中主要设备的数据内容并提取变电站监控视频中周期性运动的像素，实现了变电站视频目标的准确识别，解决了目前变电站视频监控系统难以在异常运行情况下及时告警的问题，可实时监测变电站中设备的运行状态，预防变电站故障，提升系统运行安全性，提升配电网供电可靠性。
[0005]例如公告号为：CN113344026B的专利技术专利，公开了一种基于多元融合的变电站设备异常识别定位方法，通过变电站待检设备的各项监测数据种类分配主要数据监测方式和辅助数据监测方式，在判定变电站设备存在异常时，将该变电站设备通过各数据监测方式获得的监测数据进行处理、耦合，确定异常位置与异常原因，在保证数据监测全面、多维的同时，同时减小误差区间，保证异常判定的效率。
[0006]但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：现有技术对变电站设备异常进行检测时，通常直接对变电站设备中的一些参数进行实时监测分析，并没有将变电站划分成细小分支，若不针对性的分析变电站设备中的参数，则无法及时的判定变电站中哪些设备出现故障，影响着变电站设备的运行可靠性和运行稳定性。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的不足，本专利技术提供了变电站设备异常检测方法及系统，能够有效解决上述
技术介绍
中涉及的问题。
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：本专利技术第一方面提供了变电站设备异常检测方法，包括：S1.将指定变电站设备根据功能进行分类，得到主变压器设备、开关设备和电力电子设备。
[0009]S2.设定检测周期，对主变压器设备的机械运行参数进行检测，计算各主变压器设备经营异常程度指数。
[0010]S3.检测开关设备运行状态，分析各开关设备经营异常程度指数。
[0011]S4.对电力电子设备的关联信息进行识别，判定各电力电子设备经营异常程度指数。
[0012]S5.综合筛查异常经营主变压器设备、异常经营开关设备和异常经营电力电子设备，由此进行管控提示。
[0013]作为进一步的方法，所述对主变压器设备的机械运行参数进行检测，其具体分析过程为：统计指定变电站的各主变压器设备，获取各主变压器设备在检测周期内的机械运行参数，其中机械运行参数包括供应容量和最高冷却功率，其中i表示为各主变压器设备的编号，。
[0014]获取各主变压器设备的类型，从数据信息库中提取各类型主变压器设备对应的参照供应容量和参照冷却功率，计算各主变压器设备的机械运行影响程度系数，计算公式为：，其中和分别表示为预设的供应容量和冷却功率对应的修正因子。
[0015]采集各主变压器设备在检测周期内的油质参数，其中油质参数包括最高油温、油体最大粘度、油体最大含水量和最高油体酸性值，同时从数据信息库中提取各类型主变压器设备对应的最高许可油温、参照粘度、参照含水量和适配酸值。
[0016]计算各主变压器设备的油质符合程度指数，计算公式为：，其中、、和分别表示为预定义的油温、粘度、含水量和酸值对应的修正因子。
[0017]获取检测周期起始时间点的油位以及终止时间点的油位，通过差值处理得到各主变压器设备的油位差，并从数据信息库中提取各类型主变压器设备油箱所属单位油位的油体参照存储量以及参照油体消耗速率。
[0018]计算各主变压器设备的油体消耗速率影响指数，计算公式为：
，其中表示为检测周期的时长，表示为设定的油体消耗速率对应的修正因子。
[0019]综合判定各主变压器设备的油箱影响程度系数。
[0020]作为进一步的方法，所述各主变压器设备的油箱影响程度系数，具体计算公式为：，其中和分别表示为预定义的油质符合程度指数和油体消耗速率影响指数对应的权值，e表示为自然常数。
[0021]作为进一步的方法，所述各主变压器设备经营异常程度指数，其具体分析过程为：获取各主变压器设备的维护次数，同时将相邻两次维护次数的间隔时长记为维护间隔时长，统计各主变压器设备的各维护间隔时长，其中p表示为各维护间隔时长的编号，，q表示为维护间隔时长的数目。
[0022]计算各主变压器设备的维护间隔时长影响系数，计算公式为：，其中表示为预定义的第i个主变压器设备的参考维护间隔时长，表示为预设的维护间隔时长对应的修正因子。
[0023]依据各主变压器设备的机械运行影响程度系数、油箱影响程度系数和维护间隔时长影响系数，综合计算各主变压器设备经营异常程度指数，计算公式为：，其中、和分别表示为预设的机械运行影响程度系数、油箱影响程度系数和维护间隔时长影响系数对应的权重因子。
[0024]作为进一步的方法，所述各开关设备经营异常程度指数，其具体分析过程为：统计指定变电站的各开关设备，获取各开关设备的开关操作次数，其中r表示为各开关设备的编号，，同时获取各开关设备的类型，从数据信息库中提取各类型开关设备对应的额定开关操作次数。
[0025]计算各开关设备的操作次数影响系数，计算公式为：，其中表示为预定义的开关操作次数对应的修正因子。
[0026]获取各开关设备开闸和关闸之间的动作间歇时长，并提取预定义的各类型开关设备对应的参照动作间歇时长，计算各开关设备的动作时长影响系数，计算公式
为：，其中表示为预设的动作间歇时长对应的修正因子。
[0027]依据设定的检测周期，获取各开关设备在检测周期内的环境参数，其中环境参数包括最大湿度值和最高大气压力值，同时从数据信息库中提取各类型开关设备对应的参照适宜湿度值和适配大气压力值。
[0028]计算各开关设备的环境干扰系数，计算公式为：，其中和分别表示为预定义的湿度值和大气压力值对应的修正因子。
[0029]作为进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.变电站设备异常检测方法，其特征在于，包括：将指定变电站设备根据功能进行分类，得到主变压器设备、开关设备和电力电子设备；设定检测周期，对主变压器设备的机械运行参数进行检测，计算各主变压器设备经营异常程度指数；检测开关设备运行状态，分析各开关设备经营异常程度指数；对电力电子设备的关联信息进行识别，判定各电力电子设备经营异常程度指数；综合筛查异常经营主变压器设备、异常经营开关设备和异常经营电力电子设备，由此进行管控提示。2.根据权利要求1所述的变电站设备异常检测方法，其特征在于：所述对主变压器设备的机械运行参数进行检测，其具体分析方法为：统计指定变电站的各主变压器设备，获取各主变压器设备在检测周期内的机械运行参数，所述机械运行参数包括供应容量和最高冷却功率；获取各主变压器设备的类型，从数据信息库中提取各类型主变压器设备对应的参照供应容量和参照冷却功率，计算各主变压器设备的机械运行影响程度系数；采集各主变压器设备在检测周期内的油质参数，所述油质参数包括最高油温、油体最大粘度、油体最大含水量和最高油体酸性值，同时从数据信息库中提取各类型主变压器设备对应的最高许可油温、参照粘度、参照含水量和适配酸值，计算各主变压器设备的油质符合程度指数；获取检测周期起始时间点的油位以及终止时间点的油位，通过差值处理得到各主变压器设备的油位差，并从数据信息库中提取各类型主变压器设备油箱所属单位油位的油体参照存储量以及参照油体消耗速率；计算各主变压器设备的油体消耗速率影响指数；综合判定各主变压器设备的油箱影响程度系数；其中，计算各主变压器设备的机械运行影响程度系数，计算公式为：，计算各主变压器设备的油质符合程度指数，计算公式为：，计算各主变压器设备的油体消耗速率影响指数，计算公式为：，式中，表示为预设的供应容量对应的修正因子；表示为预设的冷却功率对应的修
正因子；表示供应容量；表示最高冷却功率；i表示为各主变压器设备的编号，；表示为主变压器设备对应的参照供应容量；表示为主变压器设备对应的参照冷却功率；、、和分别表示为预定义的油温、粘度、含水量和酸值对应的修正因子；表示为检测周期的时长；表示为设定的油体消耗速率对应的修正因子。3.根据权利要求2所述的变电站设备异常检测方法，其特征在于：所述各主变压器设备的油箱影响程度系数，具体计算公式为：，式中，和分别表示为预定义的油质符合程度指数和油体消耗速率影响指数对应的权值，e表示为自然常数。4.根据权利要求3所述的变电站设备异常检测方法，其特征在于：所述各主变压器设备经营异常程度指数，其具体分析方法为：获取各主变压器设备的维护次数，同时将相邻两次维护次数的间隔时长记为维护间隔时长，统计各主变压器设备的各维护间隔时长，其中p表示为各维护间隔时长的编号，，q表示为维护间隔时长的数目；计算各主变压器设备的维护间隔时长影响系数，计算公式为：，其中表示为预定义的第i个主变压器设备的参考维护间隔时长，表示为预设的维护间隔时长对应的修正因子；依据各主变压器设备的机械运行影响程度系数、油箱影响程度系数和维护间隔时长影响系数，综合计算各主变压器设备经营异常程度指数，计算公式为：，其中、和分别表示为预设的机械运行影响程度系数、油箱影响程度系数和维护间隔时长影响系数对应的权重因子。5.根据权利要求1所述的变电站设备异常检测方法，其特征在于：所述各开关设备经营异常程度指数，其具体分析方法为：统计指定变电站的各开关设备，获取各开关设备的开关操作次数，其中r表示为各开关设备的编号，，同时获取各开关设备的类型，从数据信息库中提取各类型开关设备对应的额定开关操作次数；计算各开关设备的操作次数影响系数，计算公式为：，式中表示...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴晓鸣，潘东，穆弘，贾健雄，胡晨，孙博，刘倩，朱灿，于晓蕾，崔宏，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：