System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种变电站重要二次回路可靠性预测预判方法及系统技术方案_技高网

一种变电站重要二次回路可靠性预测预判方法及系统技术方案

技术编号:40626426 阅读:6 留言:0更新日期:2024-03-13 21:13
本发明专利技术公开了一种变电站重要二次回路可靠性预测预判方法及系统,方法包括步骤:S1、获取现有变电站异常检测记录,建立异常数据集,并设定异常判定条件;S2、基于神经网络对异常数据集进行训练,统计不同故障类型及对应的数据参数,得到可靠性预测预判模型;S3、获取二次回路多点测量数据,并输入至可靠性预测预判模型进行分析,判别是否存在新的异常及对应的新的异常故障类型;S4、将新的异常及对应的新的异常故障类型作为新的异常数据集,再对可靠性预测预判模型进行优化,得到新的可靠性预测预判模型;S5、将新的可靠性预测预判模型输出的判断结果进行动态展示。本发明专利技术具有提高检测效率、保证判断的准确可靠等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术主要涉及变电站,具体涉及一种变电站重要二次回路可靠性预测预判方法及系统


技术介绍

1、在变电站电力系统中,二次回路的可靠性尤为重要,发生故障时,有些故障可以通过监控后台获取,但一些隐性故障不能及时处理,威胁电网安全稳定的运行;变电站二次回路连接设备繁多,延伸范围广,保护检查时出口压板多,一些隐蔽的接线错误或绝缘老化等原因导致电流二次回路多点接地、保护误动,影响正常电力运行。采用万用表逐一测试的方法不仅使用繁琐,多点接地、电位复杂的情况下需要多人配合测试,测试效率低,需要人为分析,可能存在误判,导致检修人员不能及时处理现场故障。

2、现有技术中,cn2019101449256公开了一种变电站二次回路状态监测系统,对于二次回路重要组件的工况进行在线测信、数据上传及移动终端数据下载。但是仍存在不足:

3、(1)基于二次回路状态监测,只通过故障前后的电气量曲线分析给出可能的故障类型的方案不完备,现场环境复杂,无法精准的判别一些隐蔽故障点;

4、(2)在线监测采用3g/4g/gprs网络与云平台数据采集系统连接,现场获取的数据分析状态无法和检修系统数据交互收到网络安全管理约束,检查结果无法及时归档到检修系统并可以和历史记录数据进行对比分析。


技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题就在于:针对现有技术存在的技术问题,本专利技术提供一种提高检测效率、保证判断准确可靠的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法及系统。

2、为解决上述技术问题,本专利技术提出的技术方案为:

3、一种变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,包括步骤:

4、s1、获取现有变电站异常检测记录,建立异常数据集,并设定异常判定条件;

5、s2、基于神经网络对异常数据集进行训练,统计不同故障类型及对应的数据参数,得到可靠性预测预判模型;

6、s3、获取二次回路多点测量数据,并输入至可靠性预测预判模型进行分析,判别是否存在新的异常及对应的新的异常故障类型;

7、s4、将新的异常及对应的新的异常故障类型作为新的异常数据集,再对可靠性预测预判模型进行优化,得到新的可靠性预测预判模型;

8、s5、将新的可靠性预测预判模型输出的判断结果进行动态展示。

9、优选地,步骤s1中,异常数据集m包括交流电压异常数据集m1、交流电流异常数据集m2和直流电压异常数据集m3;异常判定条件包括交流电压供电异常判定阈值,异常接地电流判定阈值和压板、跳闸回路故障直流电压状态判定阈值。

10、优选地,基于som人工神经网络对异常数据集m进行训练建立可靠性预测预判模型。

11、优选地,在交流电压异常数据集m1中,交流电压正常供电模型以阈值δu1=50v确定故障类型x={x1,x2};其中,x1表示小于等于δu1的判别结果概率,x2表示大于δu1的判别结果概率,最终确定存在此类故障类型的可能性x;

12、在交流电流异常数据集m2中,多点接地异常电流异常模型以阈值δi1=5ma,δi2=1a确定存在的故障类型y={y1,y2,y3};其中,y1表示小于阈值δi1的判别结果概率,y2表示在阈值δi1与δi2之间的判别结果概率,y3表示大于阈值δi2的判别结果概率;最终确定存在此类故障类型的可能性y;

13、在直流电压异常数据集m3中,节点直流电压异常状态模型以三种电压状态“正、负、悬空”进行判别,确定存在的故障类型z={z1,z2,z3};其中,z1表示状态为“正”的判别结果概率,z2表示状态为“负”的判别结果概率,z3表示状态为“悬空”的判别结果概率;最终确定训练集中存在此类故障的可能性z;

14、输出故障判别结果为交流电压是否正常供电、多点接地电流是否异常、多节点直流电压状态。

15、优选地,采集不同节点的测量数据,包括交流电压u1、交流电流i、直流电压u2,根据可靠性预测预判模型分析,判断存在的故障类型f={f1,f2};其中,f1表示可能判定为故障类型为x、y、z,f2表示新的故障类型概率;确定最终此条测试数据对应存在的故障类型可能性f;录入f2对应新的故障类型,存储作为训练集新的子集归档来对可靠性预测预判模型进行优化。

16、优选地,在步骤s5中,对判断结果进行动态展示,以svg为基础,实现图形数字化二次回路,包括测量数据统计表、关键节点回路异常分析点变化趋势图、判定所属故障类型统计概率,存储归档结果与历史记录对比分析。

17、本专利技术还公开了一种变电站重要二次回路可靠性预测预判装置,包括多个监测装置和可视化监测系统;以一台监测装置为主机,其他监测装置为从机;各从机通过主机与可视化监测系统通讯相连;

18、所述监测装置,用于实时获取变电站二次回路交流电压、接地电流、保护装置出口压板电位、断路器合闸回路电位多点数据,上传至可视化监测系统;

19、可视化监测系统,用于录入变电站异常检查记录、获取监测装置上传数据,通过可靠性预测预判模型分析,可视化展示关键节点回路的重要数据,判别结果。

20、优选地,所述监测装置包括多点交流电压检测单元、多回路电流检测单元、多节点直流电位检测单元、计量处理单元、异常告警单元、通信处理单元、gps对时单元、无线通信单元、光纤通信单元和电源转换单元;

21、所述多点交流电压检测单元包括多路交流电压输入端口,直接并联接入待测点,用于采样测量多路交流电压幅值、相位;

22、所述多回路电流检测单元包括多路交流电流输入端口,用于电流钳/电流互感器接入待测点测量回路电流幅值和相位,或用于直接串联接入待测回路测量回路电流幅值和相位;

23、所述多节点直流电位检测单元包括多个直流电压输入端口,直接接入待测节点,用于测量节点电压大小;

24、所述计量处理单元连接通信处理单元,用于获取多点交流电压检测单元获取的交流电压、多回路电流检测单元获取的交流电流、多节点直流电位检测单元获取的直流电压,进行数据处理和归集;

25、所述gps对时单元和通信处理单元连接,用gps标准时间进行内部时间校准,保证监测装置测量时间的准确性、实时性;

26、所述无线通信单元和通信处理单元连接,用于多个监测装置之间的通信,通过主机下发同步测量指令,从机同步与主机进行测量,并将测量数据通过无线通信上传主机;

27、所述光纤通信单元包括光纤通信接口,与内网检修系统的服务器之间光纤通信,上传测量数据至可视化监测系统,同步可视化监测系统判别异常故障时利用光纤通信通知监测装置;

28、所述异常告警单元,用于获取异常故障信息时进行故障异常提示;

29、所述多点交流电压监测单元连接电源转换单元,输入监测装置的交流电压由电源转换单元转换成系统各单元工作需要的直流电压。

30、本专利技术进一步公开了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,包括步骤:

2.根据权利要求1所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,步骤S1中,异常数据集M包括交流电压异常数据集M1、交流电流异常数据集M2和直流电压异常数据集M3;异常判定条件包括交流电压供电异常判定阈值,异常接地电流判定阈值和压板、跳闸回路故障直流电压状态判定阈值。

3.根据权利要求2所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,基于SOM人工神经网络对异常数据集M进行训练建立可靠性预测预判模型。

4.根据权利要求3所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,在交流电压异常数据集M1中,交流电压正常供电模型以阈值δU1=50V确定故障类型X={x1,x2};其中,x1表示小于等于δU1的判别结果概率,x2表示大于δU1的判别结果概率,最终确定存在此类故障类型的可能性X;

5.根据权利要求4所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,采集不同节点的测量数据,包括交流电压U1、交流电流I、直流电压U2,根据可靠性预测预判模型分析,判断存在的故障类型F={f1,f2};其中,f1表示可能判定为故障类型为X、Y、Z,f2表示新的故障类型概率;确定最终此条测试数据对应存在的故障类型可能性F;录入f2对应新的故障类型,存储作为训练集新的子集归档来对可靠性预测预判模型进行优化。

6.根据权利要求1-4中任意一项所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,在步骤S5中,对判断结果进行动态展示,以SVG为基础,实现图形数字化二次回路,包括测量数据统计表、关键节点回路异常分析点变化趋势图、判定所属故障类型统计概率,存储归档结果与历史记录对比分析。

7.一种变电站重要二次回路可靠性预测预判装置,其特征在于,包括多个监测装置和可视化监测系统;以一台监测装置为主机,其他监测装置为从机;各从机通过主机与可视化监测系统通讯相连;

8.根据权利要求7所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判装置,其特征在于,所述监测装置包括多点交流电压检测单元、多回路电流检测单元、多节点直流电位检测单元、计量处理单元、异常告警单元、通信处理单元、GPS对时单元、无线通信单元、光纤通信单元和电源转换单元;

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1~6中任意一项所述方法的步骤。

10.一种变电站重要二次回路可靠性预测预判系统,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在被处理器运行时执行如权利要求1~6中任意一项所述方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,包括步骤:

2.根据权利要求1所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,步骤s1中,异常数据集m包括交流电压异常数据集m1、交流电流异常数据集m2和直流电压异常数据集m3;异常判定条件包括交流电压供电异常判定阈值,异常接地电流判定阈值和压板、跳闸回路故障直流电压状态判定阈值。

3.根据权利要求2所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,基于som人工神经网络对异常数据集m进行训练建立可靠性预测预判模型。

4.根据权利要求3所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,在交流电压异常数据集m1中,交流电压正常供电模型以阈值δu1=50v确定故障类型x={x1,x2};其中,x1表示小于等于δu1的判别结果概率,x2表示大于δu1的判别结果概率,最终确定存在此类故障类型的可能性x;

5.根据权利要求4所述的变电站重要二次回路可靠性预测预判方法,其特征在于,采集不同节点的测量数据,包括交流电压u1、交流电流i、直流电压u2,根据可靠性预测预判模型分析,判断存在的故障类型f={f1,f2};其中,f1表示可能判定为故障类型为x、y、z,f2表示新的故障类型概率;确定最终此条测试数据对应存在的故障类型可能性f;录入f2对应新...

【专利技术属性】
技术研发人员:龙崦平熊慧敏刘琨陈兵袁超雄易凡张立志杨实凌博文蒋怡然吴震宇周家兴
申请(专利权)人:国网湖南省电力有限公司
类型:发明
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