【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号分析，尤其涉及继电保护出口信号智能分析系统。
技术介绍
1、继电保护系统是电力系统中至关重要的组成部分，负责在故障发生时迅速切除故障区域，防止故障蔓延，保障电力系统的安全和稳定。然而，传统继电保护装置依赖固定阈值和预设逻辑进行故障判断，存在一定的局限性。在复杂电力系统中，传统方法可能导致误动和拒动事件，影响系统的可靠性和安全性。
2、误动事件指的是继电保护装置在无故障情况下错误动作，可能由于环境因素、电磁干扰、设备老化或设定阈值不合理等原因引起；拒动事件指的是继电保护装置在故障发生时未能及时动作，可能由于故障类型识别错误、保护装置故障或通信延迟等原因引起。为了解决这些问题，提高继电保护装置的运行可靠性和故障处理能力，亟需一种智能化分析系统。
3、现有技术中，对于误动和拒动事件的分析多采用单一的数据处理和分析方法，无法全面覆盖多种影响因素，导致分析结果的准确性和针对性不足。此外，现有系统在应对动态变化的电力系统环境时，缺乏自适应能力，无法实时调整和优化保护策略。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了继电保护出口信号智能分析系统。
2、继电保护出口信号智能分析系统，包括以下模块：
3、数据采集模块：用于采集电力系统运行数据及继电保护装置的动作记录，包括电流、电压、频率、动作时间、动作类型信息，对采集到的数据进行滤波处理，以提高数据质量；
4、误动事件分析模块：基于滤波处理后的数据，对继电保护装置的
5、拒动事件分析模块：基于滤波处理后的数据，对继电保护装置的拒动事件进行分析，识别拒动事件发生的原因，包括故障类型识别错误、保护装置故障、通信延迟；
6、特征提取模块：从滤波处理后的数据中提取关键特征参数，关键特征参数包括电流波形、谐波成分、动作时间分布；
7、模型训练模块：基于历史误动和拒动事件数据，采用机器学习算法训练误动和拒动事件识别模型；
8、实时监控模块：将实时数据输入训练好的误动和拒动事件识别模型，实时监控继电保护装置的运行状态，预测未来的误动和拒动事件；
9、改进建议模块：根据分析结果，生成针对性的改进建议，包括调整设定阈值、优化设备布局、提高抗干扰能力。
10、进一步的，所述数据采集模块具体包括：
11、多种类型的传感器，包括电流传感器、电压传感器、频率传感器，用于实时采集电力系统的电流、电压和频率数据；
12、动作记录采集单元，用于采集继电保护装置的动作记录，包括动作时间和动作类型信息；
13、数据汇聚单元，将来自各个传感器和动作记录采集单元的数据进行汇聚，并通过数据总线传输至滤波处理单元；
14、滤波处理单元，对汇聚后的数据进行滤波处理，以消除噪声和干扰，提高数据质量。
15、进一步的，所述误动事件分析模块具体包括：
16、环境监测单元：通过温度传感器监测继电保护装置周围的温度数据，分析温度变化对继电保护装置动作的影响；
17、电磁干扰检测单元：采用电磁干扰探测器实时监测电力系统中的电磁干扰信号，通过分析滤波处理后的数据与电磁干扰信号的相关性，判断电磁干扰是否是误动事件的原因；
18、设备状态评估单元：基于设备的历史运行数据和当前性能参数，对继电保护装置的老化程度进行评估，结合滤波处理后的数据，分析设备老化对误动事件的影响；
19、阈值合理性分析单元：对继电保护装置的设定阈值进行合理性分析，将滤波处理后的实际运行数据与设定阈值进行对比，识别设定阈值是否合理，是否存在导致误动的可能性。
20、进一步的，所述温度变化对继电保护装置动作的影响通过电流变化来描述，温度对电流的影响关系为线性，表示为：
21、it＝i0+kt·(t-t0)，其中，it：当前温度下的电流值
22、i0：基准温度下的电流值，kt：温度系数(每度温度变化引起的电流变化)，t：当前温度，t0：基准温度，
23、判断温度变化是否导致误动事件，通过计算温度变化引起的电流变化量：δit＝kt·(t-t0)，通过分析δit与误动事件的相系数，确定温度变化对继电保护装置的影响。
24、进一步的，所述电磁干扰的分析包括电磁干扰相关性分析，设电磁干扰信号为e(t)，滤波处理后的电流信号为i(t)，通过互相关函数rei(τ)来分析两者之间的相关性：
25、其中，rei(τ)：电磁干扰信号与电流信号的互相关函数，e(t)：电磁干扰信号，i(t)：电流信号，τ:时间延迟参数，当τ＝0时，若rei(0)值大，说明电磁干扰信号与电流信号存在显著相关性，是误动事件的原因。
26、进一步的，所述设备老化对误动事件的影响分析包括老化程度评估，设备性能随时间的变化通过指数衰减模型来描述，设设备性能参数为p(t)，则其变化关系为：p(t)＝p0·e-λt，其中，p(t)：设备在时间t的性能参数，p0：初始性能参数，λ:老化速率常数，t:时间；
27、通过比较当前性能参数p(t)与历史数据，评估设备老化程度对误动事件的影响，包括计算性能参数的衰减量：
28、δp＝p0-p(t)＝p0·(1-e-λt)。
29、进一步的，所述阈值合理性分析单元包括设定阈值对比，将滤波处理后的实际运行数据{ii}与设定阈值iset进行对比，计算误动作概率p误动：
30、其中，p误动：误动作概率，n误动：实际电流值超过设定阈值的次数，n总：总采样次数；
31、如果误动作概率p误动过高，则说明设定阈值不合理，需要调整，重新计算合理的阈值范围：
32、inew＝μi+k·σi，其中，inew：新的设定阈值，μi:电流数据的平均值，σi:电流数据的标准差，k:常数。
33、进一步的，所述拒动事件分析模块包括：
34、故障类型识别单元：基于滤波处理后的数据，通过模式识别和特征匹配算法，对电力系统的故障类型进行分析，识别故障类型识别错误的情况，所述模式识别与特征匹配包括使用支持向量机模型，对滤波处理后的数据进行故障类型识别，设电流数据为i(t)，识别的故障类型为f，通过训练模型得到：f＝model(i(t))，其中，model表示训练好的支持向量机模型，将识别结果与实际故障类型进行比对，计算故障类型识别错误率：其中，为指示函数，当fi≠factual,i时取1，否则取0，n为样本总数；
35、保护装置状态监测单元：实时监测继电保护装置的运行状态和性能参数，结合滤波处理后的数据，分析保护装置故障的概率，监测保护装置的响应时间、触点状态、内部电压电流，通过滤波处理后的数据，计算性能参数的变化情况，性能参数的变化情况包括保护装置的响应时间tr表示为：
36、t本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述数据采集模块具体包括：
3.根据权利要求1所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述误动事件分析模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述温度变化对继电保护装置动作的影响通过电流变化来描述，温度对电流的影响关系为线性，表示为：
5.根据权利要求3所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述电磁干扰的分析包括电磁干扰相关性分析，设电磁干扰信号为E(t)，滤波处理后的电流信号为I(t)，通过互相关函数REI(τ)来分析两者之间的相关性：
6.根据权利要求3所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述设备老化对误动事件的影响分析包括老化程度评估，设备性能随时间的变化通过指数衰减模型来描述，设设备性能参数为P(t)，则其变化关系为：
7.根据权利要求3所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述阈值合理性分析单
8.根据权利要求1所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述拒动事件分析模块包括：
9.根据权利要求1所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述特征提取模块从滤波处理后的数据中提取电流波形、谐波成分和动作时间分布，具体的；
10.根据权利要求9所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述模型训练模块基于历史误动和拒动事件数据，采用机器学习算法训练误动和拒动事件识别模型，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述数据采集模块具体包括：
3.根据权利要求1所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述误动事件分析模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述温度变化对继电保护装置动作的影响通过电流变化来描述，温度对电流的影响关系为线性，表示为：
5.根据权利要求3所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述电磁干扰的分析包括电磁干扰相关性分析，设电磁干扰信号为e(t)，滤波处理后的电流信号为i(t)，通过互相关函数rei(τ)来分析两者之间的相关性：
6.根据权利要求3所述的继电保护出口信号智能分析系统，其特征在于，所述设备老化对误...
【专利技术属性】
技术研发人员：王德全，吴绍武，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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