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() 配电自动化开关局放检测预警系统技术方案_技高网

配电自动化开关局放检测预警系统技术方案

技术编号:40824434 阅读:2 留言:0更新日期:2024-04-01 14:45
本发明专利技术涉及一种配电自动化开关局放检测预警系统,属于电网安全监控领域,所述系统包括:放电预测器件,用于智能预测柱上开关在未来时间区间内发生局部放电的概率数值;接触式超声波传感器,安装在所述柱上开关的本体表面,用于在概率数值超限时,启动对所述柱上开关内部发出的超声波信号的实时感应。通过本发明专利技术,针对持续不断的基于超声波检测机制的局部放电监控模式器件功耗居高不下的技术问题,能够基于配网架空线路上的柱上开关的过往运行数据以及配置参数智能预测柱上开关未来时间区间内是否处于高危局部放电场景,以决定是否启动基于超声波检测机制的局部放电监控,从而兼顾了放电监控效果以及器件功率节省。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电网安全监控领域,尤其涉及一种配电自动化开关局放检测预警系统


技术介绍

1、目前,城市主城区、郊区及广大农村地区的10kv中压配电电网中,架空绝缘线及架空导线广泛使用,这些线路穿行于城市道路的旁边或农田间的树林覆盖区域。其中,线路上绝缘子、t型接头,尤其是柱上开关设备绝缘的劣化等会逐渐导致架空线上产生异常放电(局部放电),随着这些放电点的发展会降低线路的绝缘水平,最终导致供电中断。因此,需要监测配网架空线路柱上开关内部是否发生局部放电现象以及在发生局部放电现象时获取局部放电的严重程度,从而提高线路运行维护的工作效率,减少因局部放电引起的架空线路故障所带来的不必要的经济损失。

2、示例地,专利公开号为cn109490724a的中国专利技术提出了一种10kv柱上开关带电局放测试用压电式声探测器,所述探测器包括压电组件、固定座、外壳,所述固定座和压电组件设于外壳内,所述压电组件包括两层叠设置的压电陶瓷晶片以及胶合固定在两压电陶瓷晶片之间的金属薄片,所述金属薄片延伸到压电陶瓷晶片以外,所述压电陶瓷晶片的表面镀有一层表面电极,所述表面电极经导线与输出电极连接,在压电组件的中央部分用结合轴与圆锥状的推向锥连成一体,所述压电组件以简支边的形式固定在固定基座上,所述金属外壳的上方设有金属防护网。

3、示例地,公告号为cn204241510u的中国技术提出的一种用于柱上开关局放带电检测的超声波传导杆,所述超声波传导杆包括波导杆、超声波探头安装基座、手持杆、超声波探头和超声波采集仪,波导杆的上端用于顶住柱上开关的底部,波导杆的下端插接在超声波探头安装基座上端的安装孔,超声波探头位于超声波探头安装基座内,并与波导杆的下端通过耦合剂粘贴在一起,手持杆拧接在超声波探头安装基座下端的螺纹孔内,超声波探头还通过同轴电缆与超声波采集仪相连接。

4、由此可见,现有技术已经开始替换掉检测灵敏度不高的红外测温检测机制,而是选择灵敏度更高的超声波检测机制,对柱上开关的局部放电进行监控,但是,现有技术中的各项基于超声波检测机制的柱上开关的局部放电监控方案都是24小时持续不断的监控模式,而没有考虑到配网架空线路上的柱上开关的实际运行状态以仅仅在高危局部放电场景下方触发功耗较高的超声波检测器件,使得监控现场的器件功耗居高不下。


技术实现思路

1、为了解决相关领域的技术问题,本专利技术提供了一种配电自动化开关局放检测预警系统,通过引入定制结构设计的人工智能模型基于配网架空线路上的柱上开关的过往运行数据以及配置参数对柱上开关未来时间区间内是否处于高危局部放电场景进行智能预测,并仅仅在处于高危局部放电场景下方触发超声波检测器件在未来时间区间内对柱上开关进行内部局部放电信号的实时检测,从而在保证柱上开关局部放电监控效果的同时,有效缩减了监控现场的器件功耗。

2、根据本专利技术的第一方面,提供了一种配电自动化开关局放检测预警系统,所述系统包括:

3、配置捕获器件,用于获取位于配网架空线路上的柱上开关的额定电压、额定电流、短路电流、绝缘等级、工作温度上限阈值以及工作温度下限阈值,并作为所述柱上开关的各项配置参数输出;

4、数据采集器件,用于采集所述柱上开关在未来时间区间之前各个过往时间区间分别对应的各份运行数据,每一个过往时间区间对应的单份运行数据为所述过往时间区间内所述柱上开关的平均噪声幅值以及平均表面温度;

5、放电预测器件,分别与所述配置捕获器件、所述数据采集器件以及所述模型构建器件连接,用于采用智能预测模型基于所述配网架空线路对应的配电电压、所述柱上开关的各项配置参数以及所述柱上开关在未来时间区间之前各个过往时间区间分别对应的各份运行数据智能预测所述柱上开关在未来时间区间内发生局部放电的概率数值,所述智能预测模型为完成多次训练的卷积神经网络;

6、接触式超声波传感器,安装在所述柱上开关的本体表面且与所述放电预测器件连接,用于在接收到的概率数值大于等于设定概率阈值时,启动对所述柱上开关内部发出的超声波信号的实时感应,所述超声波信号用于解析所述柱上开关内部的局部放电信号。

7、根据本专利技术的第二方面,提供了一种配电自动化开关局放检测预警系统,所述系统包括接触式超声波传感器、存储器以及一个或多个处理器,所述接触式超声波传感器安装在所述柱上开关的本体表面,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被配置成由所述一个或多个处理器执行以完成以下步骤:

8、获取位于配网架空线路上的柱上开关的额定电压、额定电流、短路电流、绝缘等级、工作温度上限阈值以及工作温度下限阈值,并作为所述柱上开关的各项配置参数输出;

9、采集所述柱上开关在未来时间区间之前各个过往时间区间分别对应的各份运行数据,每一个过往时间区间对应的单份运行数据为所述过往时间区间内所述柱上开关的平均噪声幅值以及平均表面温度;

10、采用智能预测模型基于所述配网架空线路对应的配电电压、所述柱上开关的各项配置参数以及所述柱上开关在未来时间区间之前各个过往时间区间分别对应的各份运行数据智能预测所述柱上开关在未来时间区间内发生局部放电的概率数值,所述智能预测模型为完成多次训练的卷积神经网络;

11、在接收到的概率数值大于等于设定概率阈值时,启动所述接触式超声波传感器以执行对所述柱上开关内部发出的超声波信号的实时感应,所述超声波信号用于解析所述柱上开关内部的局部放电信号。

12、相比较于现有技术,本专利技术至少具备以下几处关键的专利技术点:

13、专利技术点a:针对位于配网架空线路上的柱上开关搭建定制结构的智能预测模型,用于预测所述柱上开关在未来时间区间内发生局部放电的概率数值,仅在所述概率数值大于等于设定概率阈值时,方启动接触式超声波传感器执行对所述柱上开关内部的基于超声波测量的局部放电信号的感应处理,从而避免接触式超声波传感器处于不间断的工作状态,在保证局部放电监控效果的同时,有效节省了监控现场的消耗功率;

14、专利技术点b:执行局部放电概率智能预测的智能预测模型的定制结构表现为输入内容的针对性筛选,其中,所述智能预测模型的多项输入内容分别为所述配网架空线路对应的配电电压、所述柱上开关的各项配置参数以及所述柱上开关在未来时间区间之前各个过往时间区间分别对应的各份运行数据,所述柱上开关的各项配置参数为所述柱上开关的额定电压、额定电流、短路电流、绝缘等级、工作温度上限阈值以及工作温度下限阈值,每一过往时间区间对应的单份运行数据为所述过往时间区间内所述柱上开关的平均噪声幅值以及平均表面温度;

15、专利技术点c:执行局部放电概率智能预测的智能预测模型的定制结构还表现为训练模式的针对性设计,其中,对卷积神经网络执行多次训练以获得完成多次训练的卷积神经网络并作为智能预测模型输出,对卷积神经网络执行的多次训练的次数与配网架空线路对应的配电电压正向关联;

16、专利技术点d:未来时间区间以当前时刻为起始时刻且未来时间区间以及每一个过往时间区间本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统包括:

2.如权利要求1所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于:

3.如权利要求2所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统还包括:

4.如权利要求3所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统还包括:

5.如权利要求3所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统还包括:

6.如权利要求3所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统还包括:

7.如权利要求3-6任一所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于:

8.如权利要求3-6任一所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于:

9.如权利要求3-6任一所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于:

【技术特征摘要】

1.一种配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统包括:

2.如权利要求1所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于:

3.如权利要求2所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统还包括:

4.如权利要求3所述的配电自动化开关局放检测预警系统,其特征在于,所述系统还包括:

5.如权利要求3所述的配电自动化开关局放检测预...

【专利技术属性】
技术研发人员:林浩孙晓飞高杰赵舒怀时庆华张乾浩胡尊严严兆荣何松生黄龙昌徐子懿
申请(专利权)人:国网山东省电力公司莒县供电公司
类型:发明
国别省市:

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