CN104182912A - 一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法 - Google Patents
一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN104182912A CN104182912A CN201410422753.1A CN201410422753A CN104182912A CN 104182912 A CN104182912 A CN 104182912A CN 201410422753 A CN201410422753 A CN 201410422753A CN 104182912 A CN104182912 A CN 104182912A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electronic device
- intelligent electronic
- alarm
- intelligent
- diagnosis amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 93
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 27
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 17
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 6
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 6
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 6
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 4
- 238000012856 packing Methods 0.000 claims description 3
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 238000004092 self-diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，包括以下步骤：确定智能电子设备的诊断量；建立诊断量信息模型；建立诊断量服务模型；智能电子设备诊断量告警。本发明通过建立智能电子设备符合IEC 61850标准的诊断量信息模型和诊断量服务模型，可以获取智能电子设备的运行状态，丰富设备的诊断量，为在线评估智能电子设备健康状况提供评估量，智能电子设备诊断量异常告警有利于及时判断智能电子设备运行状态。
Description
技术领域
本发明涉及一种告警方法，具体涉及一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法。
背景技术
智能变电站是智能电网重要支撑节点和关键环节之一，是大运行体系建设的基础。健康的设备是变电站及电网安全稳定、可靠运行的基础，电力设备状态诊断，及时发现潜在问题，恢复失效功能是保障设备健康运行的重要手段。电力设备健康状态评估技术研究早已开始探索，当前主要集中于变压器、断路器、发电机等电力系统一次设备，并取得较好的成果。智能电子设备IED(Intelligent Electronic Device)故障诊断技术研究已开展，文献《继电保护状态检修及实施探讨》(继电器,2005,33(20):23-27)中阐述了继电保护状态检修的策略，但整体上IED仍然主要采用异常、告警等自诊断方式获取设备简单状态信息，状态监测量尚不够丰富，简单的状态信息尚不足支撑在线诊断智能电子设备运行设备健康状况。
IEC 61850标准是对变电站自动化中测量、控制、继电保护、故障录波等各个领域的所有功能作了总结，分别规范了信息模型、通信服务映射和通信协三个方面内容，标准中定义的信息模型采用面向对象的建模方式，主要通过类对象的继承、派生、组合等手段实现，充分发挥了面向对象可扩展、良好的伸缩性等显著优点，虽然IEC 61850标准已经颁布的第一版本以及当前陆续颁布的第二版本中尚未对变电站IED状态诊断量监测模型明确定义，但是在IEC 61850标准中表达了模型建立以及扩展的方法和思路，文献《基于IEC61850的智能变电站交换机IED信息模型》(电力系统自动化，2012，36(7)：76-80)依据IEC 61850可扩展性原理和IEC 61850建模方法，阐述了电能质量模型和站域保护模型的扩展方式。因此，鉴于智能电子设备失效机理建立符合IEC 61850标准的状态诊断模型具有理论和实践基础。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，本发明提供一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，通过建立智能电子设备符合IEC 61850标准的诊断量信息模型，可以获取智能电子设备的运行状态，丰富设备的诊断量，为在线评估智能电子设备健康状况提供评估量， 智能电子设备诊断量异常告警有利于及时判断智能电子设备运行状态。
为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案：
本发明提供一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：确定智能电子设备的诊断量；
步骤2：建立诊断量信息模型；
步骤3：建立诊断量服务模型；
步骤4：智能电子设备诊断量告警。
所述步骤1中的诊断量包括动态诊断量和静态诊断量；
所述动态诊断量实时监测智能电子设备的运行状态，用于对智能电子设备的运行状态进行诊断与评估；
所述静态诊断量是智能电子设备的自描述，用于描述智能电子设备的基本信息。
所述动态诊断量包括机箱温度、机箱湿度、CPU负荷、空闲存储大小、空闲内存大小、运行任务数、自检结果、重启计数器、运行状态和网卡流量；
所述静态诊断量包括硬件型号、操作系统版本、软件版本、备份文件名称和网卡数。
所述步骤1中的智能电子设备采用实时操作系统，其具有2G及以上内存，8G及以上DOM存储，具有千兆自适应网口和光口，能够在宽温条件工作。
所述智能电子设备为智能变电站间隔层设备，其包括测量控制设备、计量设备和电能质量设备。
所述智能电子设备的机箱中部署了温度传感器和湿度传感器，所述温度传感器和湿度传感器在高原、寒冷和湿热多种环境下连续稳定实时的监测智能电子设备机箱温湿度。
所述步骤2中，诊断量信息模型是在IED模型上扩充逻辑设备模型，所述逻辑设备模型在IED模型中的站控层访问点下建立的模型，其定义为评估量SAV；
所述评估量SAV包括逻辑节点物理装置LPHD、逻辑节点零LLN0以及IED运行状态监测逻辑节点SIED；所述IED运行状态监测逻辑节点SIED包括数据DATA和数据属性DataAttribute。
所述诊断量信息模型遵循树状层次结构和次序约束机制，次序为逻辑设备LD、数据集DataSet、逻辑节点LN、数据对象实例DOI和数据属性实例DAI。
所述步骤3中，诊断量服务模型基于IEC 61850-7-2服务接口基础上扩充定义，符合IEC 61850 ACSI接口规范。
诊断量服务模型包括数据集、文件服务和诊断量服务；
所述数据集根据工程需要进行灵活创建，支持静态和动态两种方式；
所述文件服务包括文件上传、文件下载、文件打包、文件备份和文件删除。
所述诊断量服务包括获取机箱温度、获取机箱湿度、获取CPU负荷、获取空闲存储大小、获取空闲内存大小、获取运行任务数、获取自检结果、获取重启次数、获取运行状态、获取网卡流量、获取网卡数、获取硬件型号、获取操作系统版本、获取软件版本和获取备份文件名称。
所述步骤4中，对智能电子设备诊断量进行实时采样，进而产生告警信息；
所述告警信息包括瞬时越限告警、长时间越限告警、数字量变化告警、字符串信息变化告警和耦合量运行轨迹不一致告警。
所述瞬时越限告警包括机箱温度和机箱湿度超过设定的阀值而产生的上限告警、上上限告警、下限告警和下下限告警；
所述上限告警在实时采样中测量值在最大值的[80％，90％)半闭半开区间内发出；
所述上上限告警在实时采样中测量值在最大值的[90％，100％]闭区间内发出；
所述下限告警在实时采样中测量值在最大值的(10％，20％]半开半闭区间内发出；
所述下下限告警在实时采样中测量值在最大值的[0，10％]闭区间内发出；
实时采样中测量值的最大值根据实际应用情况灵活配置。
所述长时间越限告警为CPU负荷、网卡流量、空闲存储大小或空闲内存大小在设定时间内持续小于各自最小值或者大于最大值的情况时发出的告警。
所述数字量变化告警为运行任务数、运行状态或重启次数发生变化即发出的告警；
所述字符串信息变化告警为硬件型号或软件版本发生变化发出的告警。
所述耦合量运行轨迹不一致告警是指机箱温度与机箱湿度存在耦合关系，即机箱温度升高时，机箱湿度降低；或机箱温度降低，机箱湿度升高，机箱温度和机箱湿度成相反轨迹，若轨迹相同则产生告警。
对智能电子设备诊断量进行实时采样的采样间隔和采样时间均可灵活设定，可同时对多个诊断量或单个诊断量进行采样，采样数据以文件形式保存。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明提供了一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，通过建立智能电子设备符合IEC 61850标准的诊断量信息模型，可以获取智能电子设备的运行状态，丰富设备的诊断量，为在线评估智能电子设备健康状况提供评估量，智能电子设备诊断量异常告警 有利于及时判断智能电子设备运行状态。
具体实施方式
下面对本发明作进一步详细说明。
本发明提供一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，智能变电站全面遵循IEC 6185标准，确定智能电子设备诊断量建立符合IEC 61850标准的诊断量信息模型，并对设备监测的诊断量进行异常告警，是电网系统实时感知设备状态参量、评估诊断设备健康状况的基础，为运行人员提供参考，判断设备的运行状态的依据；符合电网系统自愈、安全稳定运行的发展前景；也为从全站、全网的角度进行形成智能变电站二次系统状态监测体系，为主站提供全方位的感知状态量及趋势分析，满足今后的智能变电站采用少人、无人值班的模式，是支撑调控一体化等大运行的迫切需求。
智能电子设备诊断量信息建模是基于IEC 61850标准，依据其可扩展性原理采用面向对象的建模方式，主要通过类对象的继承、派生、组合等手段实现，充分发挥了面向对象可扩展、良好的伸缩性等显著优点。
本发明提供一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1：确定智能电子设备的诊断量；
步骤2：建立诊断量信息模型；
步骤3：建立诊断量服务模型；
步骤4：智能电子设备诊断量告警。
所述步骤1中的诊断量包括动态诊断量和静态诊断量；
所述动态诊断量实时监测智能电子设备的运行状态，用于对智能电子设备的运行状态进行诊断与评估；
所述静态诊断量是智能电子设备的自描述，用于描述智能电子设备的基本信息。
所述动态诊断量包括机箱温度、机箱湿度、CPU负荷、空闲存储大小、空闲内存大小、运行任务数、自检结果、重启计数器、运行状态和网卡流量；
所述静态诊断量包括硬件型号、操作系统版本、软件版本、备份文件名称和网卡数。
所述步骤1中的智能电子设备采用实时操作系统，其具有2G及以上内存，8G及以上DOM存储，具有千兆自适应网口和光口，能够在宽温条件工作。
所述智能电子设备为智能变电站间隔层设备，其包括测量控制设备、计量设备和电能质 量设备；由于保护设备不支持网采网跳，智能电子设备不包括间隔层的保护设备。
所述智能电子设备的机箱中部署了温度传感器和湿度传感器，所述温度传感器和湿度传感器在高原、寒冷和湿热多种环境下连续稳定实时的监测智能电子设备机箱温湿度。
所述步骤2中，诊断量信息模型是在IED(Intelligent Electronic Device)模型上扩充逻辑设备模型，所述逻辑设备模型在IED模型中的站控层访问点下建立的模型，其定义为评估量SAV(State Assessment Variable)；
所述评估量SAV包括逻辑节点物理装置LPHD、逻辑节点零LLN0以及IED运行状态监测逻辑节点SIED(IED Supervision)；所述IED运行状态监测逻辑节点SIED包括数据DATA和数据属性DataAttribute。
所述诊断量信息模型遵循树状层次结构和次序约束机制，次序为逻辑设备LD(Logical Device)、数据集DataSet、逻辑节点LN(Logical Node)、数据对象实例DOI和数据属性实例DAI。
所述步骤3中，诊断量服务模型基于IEC 61850-7-2服务接口基础上扩充定义，符合IEC 61850 ACSI接口规范。
诊断量服务模型包括数据集、文件服务和诊断量服务；
所述数据集根据工程需要进行灵活创建，支持静态和动态两种方式；
所述文件服务包括文件上传、文件下载、文件打包、文件备份和文件删除。
所述诊断量服务包括获取机箱温度、获取机箱湿度、获取CPU负荷、获取空闲存储大小、获取空闲内存大小、获取运行任务数、获取自检结果、获取重启次数、获取运行状态、获取网卡流量、获取网卡数、获取硬件型号、获取操作系统版本、获取软件版本和获取备份文件名称。
诊断量服务是采用多线程技术，相互之间独立运行。支持单个或多个服务调用，也支持总召的方式；
所述步骤4中，对智能电子设备诊断量进行实时采样，进而产生告警信息；
所述告警信息包括瞬时越限告警、长时间越限告警、数字量变化告警、字符串信息变化告警和耦合量运行轨迹不一致告警。
所述瞬时越限告警包括机箱温度和机箱湿度超过设定的阀值而产生的上限告警、上上限告警、下限告警和下下限告警；
所述上限告警在实时采样中测量值在最大值的[80％，90％)半闭半开区间内发出；
所述上上限告警在实时采样中测量值在最大值的[90％，100％]闭区间内发出；
所述下限告警在实时采样中测量值在最大值的(10％，20％]半开半闭区间内发出；
所述下下限告警在实时采样中测量值在最大值的[0，10％]闭区间内发出；
实时采样中测量值的最大值根据实际应用情况灵活配置。
所述长时间越限告警为CPU负荷、网卡流量、空闲存储大小或空闲内存大小在设定时间内持续小于各自最小值或者大于最大值的情况时发出的告警。
所述数字量变化告警为运行任务数、运行状态或重启次数发生变化即发出的告警；
所述字符串信息变化告警为硬件型号或软件版本发生变化发出的告警。
所述耦合量运行轨迹不一致告警是指机箱温度与机箱湿度存在耦合关系，即机箱温度升高时，机箱湿度降低；或机箱温度降低，机箱湿度升高，机箱温度和机箱湿度成相反轨迹，若轨迹相同则产生告警。
对智能电子设备诊断量进行实时采样的采样间隔和采样时间均可灵活设定，可同时对多个诊断量或单个诊断量进行采样，采样数据以文件形式保存。
IED运行状态监测逻辑节点(SIED)定义如表1：
表1
| 数据对象名 | 通用数据类 | 中文解释 | 强制/可选 |
| EEName | DPL | 铭牌 | 强制 |
| EEHealth | INS | 健康 | 强制 |
| Hw | LPL | 硬件型号 | 强制 |
| Os | LPL | 操作系统 | 强制 |
| Sw | LPL | 运行软件 | 强制 |
| 状态信息 | |||
| OpSt | DPS | 运行状态 | 强制 |
| Diag | SPS | 自检结果 | 强制 |
| CntStr | INS | 重启计数器 | 强制 |
| NumIf | INS | 网卡数 | 可选 |
| 测量值 | |||
| InnerTmp | MV | 机箱内部温度 | 强制 |
| InnerHmd | MV | 机箱内部湿度 | 强制 |
| CpuLod | MV | CPU负荷 | 强制 |
| NumTsk | MV | 运行任务数 | 强制 |
| NetIfFlt | MV | 网卡流量 | 强制 |
| FreMemSiz | MV | 空闲内存大小 | 可选 |
| FreStorSiz | MV | 空闲存储大小 | 可选 |
| 定值 | |||
| TmpLev | ASG | 温度阀值 | 强制 |
| HmdLev | ASG | 湿度阀值 | 强制 |
| CpuLodLev | ASG | CPU负荷阀值 | 强制 |
诊断量服务定义如表2：
表2
| 序号 | 名称 | 中文描述 | 备注 |
| 1 | getInnerTemperature | 获取机箱温度 | |
| 2 | getInnerHumidity | 获取机箱湿度 | |
| 3 | getCPUAverageLoad | 获取CPU负荷 | |
| 4 | getFreeStorageSize | 获取空闲存储大小 | |
| 5 | getFreeMemorySize | 获取空闲内存大小 | |
| 6 | getRunningTaskNumber | 获取运行任务数 | |
| 7 | Diagnosis | 装置自检 | |
| 8 | getRestartTimes | 获取重启次数 | |
| 9 | getRunStatus | 获取运行状态 | |
| 10 | getNetCardNumber | 获取网卡数 | |
| 11 | getNetCardName | 获取网卡名称 | |
| 12 | getNetCardFlow | 获取网卡流量 | |
| 13 | getHwRev | 获取硬件版本 | |
| 14 | getOsRev | 获取操作系统版本 | |
| 15 | getSwRev | 获取软件版本 | |
| 16 | getLatestBakFileName | 获取备份文件名称 |
| 17 | Backup | 备份程序 |
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，所属领域的普通技术人员参照上述实施例依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，这些未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，均在申请待批的本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (17)
1.一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1：确定智能电子设备的诊断量；
步骤2：建立诊断量信息模型；
步骤3：建立诊断量服务模型；
步骤4：智能电子设备诊断量告警。
2.根据权利要求1所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述步骤1中的诊断量包括动态诊断量和静态诊断量；
所述动态诊断量实时监测智能电子设备的运行状态，用于对智能电子设备的运行状态进行诊断与评估；
所述静态诊断量是智能电子设备的自描述，用于描述智能电子设备的基本信息。
3.根据权利要求2所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述动态诊断量包括机箱温度、机箱湿度、CPU负荷、空闲存储大小、空闲内存大小、运行任务数、自检结果、重启计数器、运行状态和网卡流量；
所述静态诊断量包括硬件型号、操作系统版本、软件版本、备份文件名称和网卡数。
4.根据权利要求1所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述步骤1中的智能电子设备采用实时操作系统，其具有2G及以上内存，8G及以上DOM存储，具有千兆自适应网口和光口，能够在宽温条件工作。
5.根据权利要求4所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述智能电子设备为智能变电站间隔层设备，其包括测量控制设备、计量设备和电能质量设备。
6.根据权利要求1、4或5所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述智能电子设备的机箱中部署了温度传感器和湿度传感器，所述温度传感器和湿度传感器在高原、寒冷和湿热多种环境下连续稳定实时的监测智能电子设备机箱温湿度。
7.根据权利要求1所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述步骤2中，诊断量信息模型是在IED模型上扩充逻辑设备模型，所述逻辑设备模型在IED模型中的站控层访问点下建立的模型，其定义为评估量SAV；
所述评估量SAV包括逻辑节点物理装置LPHD、逻辑节点零LLN0以及IED运行状态监测逻辑节点SIED；所述IED运行状态监测逻辑节点SIED包括数据DATA和数据属性DataAttribute。
8.根据权利要求1或7所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述诊断量信息模型遵循树状层次结构和次序约束机制，次序为逻辑设备LD、数据集DataSet、逻辑节点LN、数据对象实例DOI和数据属性实例DAI。
9.根据权利要求1所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述步骤3中，诊断量服务模型基于IEC 61850-7-2服务接口基础上扩充定义，符合IEC61850 ACSI接口规范。
10.根据权利要求9所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：诊断量服务模型包括数据集、文件服务和诊断量服务；
所述数据集根据工程需要进行灵活创建，支持静态和动态两种方式；
所述文件服务包括文件上传、文件下载、文件打包、文件备份和文件删除。
11.根据权利要求10所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述诊断量服务包括获取机箱温度、获取机箱湿度、获取CPU负荷、获取空闲存储大小、获取空闲内存大小、获取运行任务数、获取自检结果、获取重启次数、获取运行状态、获取网卡流量、获取网卡数、获取硬件型号、获取操作系统版本、获取软件版本和获取备份文件名称。
12.根据权利要求1所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述步骤4中，对智能电子设备诊断量进行实时采样，进而产生告警信息；
所述告警信息包括瞬时越限告警、长时间越限告警、数字量变化告警、字符串信息变化告警和耦合量运行轨迹不一致告警。
13.根据权利要求12所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述瞬时越限告警包括机箱温度和机箱湿度超过设定的阀值而产生的上限告警、上上限告警、下限告警和下下限告警；
所述上限告警在实时采样中测量值在最大值的[80％，90％)半闭半开区间内发出；
所述上上限告警在实时采样中测量值在最大值的[90％，100％]闭区间内发出；
所述下限告警在实时采样中测量值在最大值的(10％，20％]半开半闭区间内发出；
所述下下限告警在实时采样中测量值在最大值的[0，10％]闭区间内发出；
实时采样中测量值的最大值根据实际应用情况灵活配置。
14.根据权利要求12所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述长时间越限告警为CPU负荷、网卡流量、空闲存储大小或空闲内存大小在设定时间内持续小于各自最小值或者大于最大值的情况时发出的告警。
15.根据权利要求12所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述数字量变化告警为运行任务数、运行状态或重启次数发生变化即发出的告警；
所述字符串信息变化告警为硬件型号或软件版本发生变化发出的告警。
16.根据权利要求12所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：所述耦合量运行轨迹不一致告警是指机箱温度与机箱湿度存在耦合关系，即机箱温度升高时，机箱湿度降低；或机箱温度降低，机箱湿度升高，机箱温度和机箱湿度成相反轨迹，若轨迹相同则产生告警。
17.根据权利要求12所述的智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法，其特征在于：对智能电子设备诊断量进行实时采样的采样间隔和采样时间均可灵活设定，可同时对多个诊断量或单个诊断量进行采样，采样数据以文件形式保存。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410422753.1A CN104182912A (zh) | 2014-08-25 | 2014-08-25 | 一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410422753.1A CN104182912A (zh) | 2014-08-25 | 2014-08-25 | 一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN104182912A true CN104182912A (zh) | 2014-12-03 |
Family
ID=51963932
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410422753.1A Pending CN104182912A (zh) | 2014-08-25 | 2014-08-25 | 一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN104182912A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105589790A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-05-18 | 深圳市亿威尔信息技术股份有限公司 | 一种用于监控Linux系统运行状态的监控系统及方法 |
| CN105652232A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 国家电网公司 | 一种基于流处理的电能计量装置在线异常诊断方法及系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663537A (zh) * | 2012-03-13 | 2012-09-12 | 凯里供电局 | 一种基于风险评估的电力设备检修系统 |
| CN102903026A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-30 | 中国电力科学研究院 | 智能变电站二次设备动态重构系统和方法 |
-
2014
- 2014-08-25 CN CN201410422753.1A patent/CN104182912A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102663537A (zh) * | 2012-03-13 | 2012-09-12 | 凯里供电局 | 一种基于风险评估的电力设备检修系统 |
| CN102903026A (zh) * | 2012-09-18 | 2013-01-30 | 中国电力科学研究院 | 智能变电站二次设备动态重构系统和方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 袁浩 等: "电网二次设备状态监测内容探讨", 《电力系统自动化》 * |
| 钮彬: "智能变电站状态监测系统架构设计与信息建模", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库（工程科技Ⅱ辑）》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105589790A (zh) * | 2015-12-28 | 2016-05-18 | 深圳市亿威尔信息技术股份有限公司 | 一种用于监控Linux系统运行状态的监控系统及方法 |
| CN105652232A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 国家电网公司 | 一种基于流处理的电能计量装置在线异常诊断方法及系统 |
| CN105652232B (zh) * | 2015-12-30 | 2018-04-06 | 国家电网公司 | 一种基于流处理的电能计量装置在线异常诊断方法及系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10733901B2 (en) | Dynamic dispatcher training simulator | |
| CN102122844B (zh) | 基于传感器通信网络和专家系统的智能变电站 | |
| CN102510127B (zh) | 电网在线监测的一次和二次设备统一模型的方法 | |
| CN105471106B (zh) | 具有设备状态监测功能的配电自动化终端及监测方法 | |
| CN105117532B (zh) | 一种智能变电站二次设备间隔信息模型的建模方法 | |
| CN103715767A (zh) | 智能电网信息集成与展示平台 | |
| WO2021109524A1 (zh) | 基于电力采集终端的台区停电故障实时定位方法 | |
| CN104880629B (zh) | 调度端保护元件动作行为的远程诊断方法 | |
| CN104697653A (zh) | 基于web的超高压变配电站关键设备温度预警系统 | |
| CN205263227U (zh) | 漏电检测设备 | |
| CN106130185A (zh) | 一种基于状态监测信息的变电站监控系统建模方法 | |
| CN104483643A (zh) | 基于配电网物理模拟的故障指示器检测平台的建模方法 | |
| CN105388370A (zh) | 一种变电站间隔层联闭锁逻辑自动闭环测试方法 | |
| Jin et al. | WAMS light and its deployment in China | |
| CN106771730A (zh) | 智能变电站保护装置模拟量采样回路实时校验装置与方法 | |
| CN102930408B (zh) | 一种基于信息融合的750kV电网二次设备状态评估方法 | |
| CN105978140A (zh) | 一种电力设备的信息融合方法 | |
| CN103036316A (zh) | 基于iec61850的ied设备智能检测方法 | |
| CN104182912A (zh) | 一种智能变电站中智能电子设备诊断量建模和告警方法 | |
| Gaouda et al. | Developing educational smart grid laboratory | |
| CN206671433U (zh) | 一种配电终端自动化模拟测试装置 | |
| CN207339412U (zh) | 一种智能变电站在线综合监测系统 | |
| CN105023104A (zh) | 基于事件记录的变电站二次设备可靠性管理系统及方法 | |
| CN104166386B (zh) | 高海拔光伏电站电网扰动模拟检测设备后台操作监控系统 | |
| CN103166320B (zh) | 一种智能变电站设备温度在线监测的建模 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20160909 Address after: 100031 Xicheng District West Chang'an Avenue, No. 86, Beijing Applicant after: State Grid Corporation of China Applicant after: China Electric Power Research Institute Applicant after: Electric Power Research Institute of State Grid Liaoning Electric Power Co., Ltd. Address before: 100031 Xicheng District West Chang'an Avenue, No. 86, Beijing Applicant before: State Grid Corporation of China Applicant before: China Electric Power Research Institute |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20141203 |