基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法技术

本发明专利技术涉及基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，能够实现出厂检测

【技术实现步骤摘要】
基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法


[0001]本专利技术属于智能配电装备检测
，尤其是基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法
。

技术介绍

[0002]配电网是电力能源分配的最后一公里，是保障能源基于全环节检测共享数据的电力设备评价方法与系统费的关键的路径终端
。
配电设备是构成配电网的组成部分，配电设备的质量与可靠性，关乎着配电网运行的安全与稳定性
。
配电设备的检测是为配电设备质量进行检验验证的关键，是电网公司重点关注的环节
。
目前配电设备的检测主要分为出厂试验验证
、
设备到货检测
、
设备入网检测等多个环节，各环节在时间上呈现顺序关系，但数据管理上比较孤立
。
配电设备检测是通过检测相关参数判断其是否在规定的范围内，或者通过施加给定的试验判断配电设备形状
、
外观
、
相关参数等是否有明显变化，从而判断被检测设备的合格与否，试验过程中产生的大量测试数据并未得到充分应用，从而造成数据资产的浪费
。
所以打通设备检测各环节的数据，实现各检测环节测试数据统一管理，从而推倒数据烟囱；对各环节的数据进行信息挖掘，开展配电设备质量评估分析，有效打破信息孤岛是配电设备检测亟需开展的工作
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提出基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，利用检测数据对设备进行状态预判，为后期设备运行是否重点监测，以及重点监测的参量提供理论与数据支撑，在判断设备检测状态的同时，进一步为后期设备运行服务，打破信息孤岛
。
[0004]本专利技术解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
[0005]基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，包括以下步骤：
[0006]步骤
1、
基于云平台构建配电设备出厂检测
、
到货检测
、
现场检测数据资源池系统架构；
[0007]步骤
2、
构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系；
[0008]步骤
3、
根据步骤2中构建的配电设备评价体系对步骤1中配电设备出厂检测
、
到货检测
、
现场检测数据进行评价
。
[0009]而且，所述步骤1中资源池系统架构：包括云端和现场端组，现场端组采集出厂检测数据
、
到货检测数据和现场检测数据，现场端组通过网关向云服务器传输检测数据，云服务器完成现场端检测参数的汇总
、
管理和分析
。
[0010]而且，所述步骤2中构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系包括以下步骤：
[0011]步骤
2.1、
选择分析的配电设备，获取选择配电设备的数据，形成数据集；
[0012]步骤
2.2、
根据数据集，进行设备状态模糊推理；
[0013]步骤
2.3、
计算模糊推理后数据集稳定性；
[0014]步骤
2.4、
判断检测状态的最小值和数据集稳定性是否超过设定阈值，若超过则结束，否则进行步骤
2.5
；
[0015]步骤
2.5、
计算检测数据的重要度
、
稳定度和平均值隶属度；
[0016]步骤
2.6、
计算检测数据的关注度并排序
。
[0017]而且，所述步骤
2.1
的具体实现方法为：
[0018]配电设备在出厂检测
、
到货检测
、
现场检测过程中形成的数据集为
A
Tn
：
[0019][0020]其中，
x
T1i
,i
＝
1,...,n
，为出厂检测过程中形成的数据；
x
T2i
,i
＝
1,...,n
，为到货检测过程中形成的数据；
x
T3i
,i
＝
1,...,n
，为现场检测过程中形成的数据，
n
为测量项目的数量，电抗器检测过程中形成的数据集为
A
Rm
，
m
为电抗器测量项目的数量，电流互感器形成的数据集为
A
CTk
，
k
为电抗器测量项目的数量，且共有
t
种设备参与检测，则云服务器中保存的检测数据集
A
为：
[0021][0022]而且，所述步骤
2.2
的具体实现方法为：对步骤
2.1
中
A
Tn
采用模糊推理分别利用出厂检测数据
、
到货检测数据
、
现场检测数据对配电设备进行状态分析，得到分析结果
P
T1
、P
T2
、P
T3
...P
Ti
。
[0023]而且，所述步骤
2.3
的具体实现方法为：计算数据稳定性
σ
T
：
[0024]σ
T
＝
(P
Tmax
‑
P
Tmin
)/P
Tavg
[0025]其中，其中
P
Tmax
为
P
Ti
中最大值，
P
Tmin
为
P
Ti
中最小值，
P
Tavg
为
P
Ti
平均值
。
[0026]而且，所述步骤
2.4
的具体实现方法为：如果
P
Tmin
≥P
Tt
，且
σ
T
≥
σ
Tt
，则判断配电设备后期出现故障的概率大，需要对配电设备后期的运行状态进行重点关注，其中
P
Tt
模糊分析结果判断阈值，
σ
Tt
为模糊分析结果数据稳定性判断阈值
。
[0027]而且，所述步骤
2.5
的具体实现方法为：
[0028]计算检测数据的重要度
[0029][0030]其中，
α
Tk
为检测参量故障发生的概率，
ρ
Tk
为故障发生后对配电设备影响的严重程度；
[0031]计算检测数据稳定度
σ
Tk
：
[0032]σ
Tk...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤
1、
基于云平台构建配电设备出厂检测
、
到货检测
、
现场检测数据资源池系统架构；步骤
2、
构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系；步骤
3、
根据步骤2中构建的配电设备评价体系对步骤1中配电设备出厂检测
、
到货检测
、
现场检测数据进行评价
。2.
根据权利要求1所述的基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，其特征在于：所述步骤1中资源池系统架构：包括云端和现场端组，现场端组采集出厂检测数据
、
到货检测数据和现场检测数据，现场端组通过网关向云服务器传输检测数据，云服务器完成现场端检测参数的汇总
、
管理和分析
。3.
根据权利要求1所述的基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，其特征在于：所述步骤2中构建基于参数稳定性分析的配电设备评价体系包括以下步骤：步骤
2.1、
选择分析的配电设备，获取选择配电设备的数据，形成数据集；步骤
2.2、
根据数据集，进行设备状态模糊推理；步骤
2.3、
计算模糊推理后数据集稳定性；步骤
2.4、
判断检测状态的最小值和数据集稳定性是否超过设定阈值，若超过则结束，否则进行步骤
2.5
；步骤
2.5、
计算检测数据的重要度
、
稳定度和平均值隶属度；步骤
2.6、
计算检测数据的关注度并排序
。4.
根据权利要求3所述的基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，其特征在于：所述步骤
2.1
的具体实现方法为：配电设备在出厂检测
、
到货检测
、
现场检测过程中形成的数据集为
A
Tn
：其中，
x
T1i
,i
＝
1,...,n
，为出厂检测过程中形成的数据；
x
T2i
,i
＝
1,...,n
，为到货检测过程中形成的数据；
x
T3i
,i
＝
1,...,n
，为现场检测过程中形成的数据，
n
为测量项目的数量，电抗器检测过程中形成的数据集为
A
Rm
，
m
为电抗器测量项目的数量，电流互感器形成的数据集为
A
CTk
，
k
为电抗器测量项目的数量，且共有
t
种设备参与检测，则云服务器中保存的检测数据集
A
为：
5.
根据权利要求4所述的基于全环节检测共享数据的电力设备预评价方法，其特征在于：所述步骤
2.2
的具体实现方法为：对步骤
2.1
中
A
Tn
采用模糊推理分别利用出厂检测数据
、
到货检测数据
、
...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭博文，赵滨滨，李舒扬，张迅达，周晨曦，贺春，刘宝成，张弛，付保军，李维博，齐鸣，王伟，孙成，王汉良，彭晟，陈刚，费烨，张波，王岗，邓大上，
申请(专利权)人：国网天津市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：