CN104348253A - 用于监控电力分配系统中的设备的方法和系统 - Google Patents

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CN104348253A CN201410389079.1A CN201410389079A CN104348253A CN 104348253 A CN104348253 A CN 104348253A CN 201410389079 A CN201410389079 A CN 201410389079A CN 104348253 A CN104348253 A CN 104348253A
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Abstract

本发明描述了用于监控电力分配系统中的设备的方法和系统。在一个示例中，描述了用于包含多个设备的电力分配系统的方法（100）。方法（100）包含：接收（102）与电力分配系统关联的多个数据信号；基于多个数据信号来确定（104）与电力分配系统关联的测量误差值；将确定的测量误差值与动态阈值进行比较（106）；以及当确定的测量误差值超过动态阈值时生成（108）警报。

Description

用于监控电力分配系统中的设备的方法和系统
技术领域
本申请一般涉及分配系统，并且更具体而言，涉及用于监控电力分配系统中的设备的方法和系统。
背景技术
一些已知的电力分配系统包含大量分布式设备、传感器、以及一个或更多控制器。控制器从传感器和/或分布式设备接收数据。接收的数据由控制器用来控制分配系统的操作。
电力分配系统的保养过程和组件的测试通常是根据预定的保养计划执行的。手动检查、测量、测试和修复（如果可适用）根据计划对电力分配系统的控制系统执行。在计划的保养过程中间，分配系统的一个或更多组件可能出现未检测到的问题。这种未检测到的问题可能导致电力分配系统的不准确的和/或低效的操作。在一些境况下，仅偶尔使用的组件可能故障或退化而没有被检测到，直至该组件被下次使用。
发明内容
在一个方面中，公开了一种用于包含多个设备的电力分配系统的方法。该方法包含：接收与电力分配系统关联的多个数据信号；至少部分基于多个数据信号来确定与电力分配系统关联的测量误差值；将确定的测量误差值与动态阈值进行比较；以及当确定的测量误差值超过动态阈值时生成警报。
在另一个方面中，用于电力分配系统的控制器至少包含：一个输入，用于接收与电力分配系统关联的多个数据信号；处理器；以及存储器设备，耦接至处理器。存储器设备含有可执行指令，当由处理器执行时，使控制器：至少部分基于多个数据信号来确定与电力分配系统关联的测量误差值；将确定的测量误差值与动态阈值比较；以及当确定的误差值超过动态阈值时生成警报。
在又一个方面中，电力分配系统包含被配置为输出多个数据信号的多个传感器和控制器。控制器至少包含：一个输入，用于从多个传感器接收多个数据信号；处理器；以及存储器设备，耦接至处理器。存储器设备包含可执行指令，当由处理器执行时，使控制器：基于多个数据信号来确定与至少一个传感器关联的测量误差值；将确定的测量误差值与动态阈值比较；以及当确定的误差值超过动态阈值时生成警报。
按照本公开的第一方面，提供一种用于包含多个设备的电力分配系统的方法，所述方法包括：
接收与所述电力分配系统关联的多个数据信号；
至少部分基于所述多个数据信号来确定与所述电力分配系统关联的测量误差值；
将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较；以及
当所确定的测量误差值超过所述动态阈值时生成警报。
按照第一方面的方法，其中，所述确定测量误差值包括：将测量误差值确定为所述多个数据信号中的一个或更多个的值的百分比。
按照第一方面的方法，其中，将所确定的测量误差值与动态阈值进行所述比较包括：将所确定的测量误差值与作为所述多个数据信号中的所述一个或更多个的所述值的函数而变化的动态阈值进行比较。
按照第一方面的方法，其中，将所确定的测量误差值与动态阈值进行所述比较包括：将所确定的测量误差值与代表所确定的测量误差值代表所述分配系统中的异常的预定概率的动态阈值进行比较。
按照第一方面的方法，还包括至少部分基于所述多个数据信号来确定误差是由所述分配系统中的异常导致的所述概率的概率分布。
按照第一方面的方法，还包括至少部分基于固定的概率阈值和所述概率分布来确定所述动态阈值。
按照第一方面的方法，其中，接收多个数据信号包括：接收包含实时数据信号和与所述多个设备中的至少一个关联的至少一个数据信号的多个数据信号。
按照本公开的第二方面，提供一种用于包含多个设备的电力分配系统的控制器，所述控制器包括：
至少一个输入，用于接收与所述电力分配系统关联的多个数据信号；
处理器；以及
存储器设备，耦接至所述处理器，所述存储器设备含有可执行指令，当由所述处理器执行时，使所述控制器：
至少部分基于所述多个数据信号来确定与电力分配系统关联的测量误差值；
将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较；以及
当所确定的测量误差值超过所述动态阈值时生成警报。
按照第二方面的控制器，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器通过将测量误差值确定为所述多个数据信号中的一个或更多个的值的百分比，来确定测量误差值。
按照第二方面的控制器，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器通过将所确定的测量误差值与作为所述多个数据信号中的所述一个或更多个的所述值的函数而变化的动态阈值进行比较，来将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较。
按照第二方面的控制器，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器通过将所确定的测量误差值与代表所确定的测量误差值代表所述分配系统中的异常的预定概率的动态阈值进行比较，来将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较。
按照第二方面的控制器，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器至少部分基于所述多个数据信号来确定误差是由所述分配系统中的异常导致的所述概率的概率分布。
按照第二方面的控制器，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器至少部分基于固定的概率阈值和所述概率分布来确定所述动态阈值。
按照第二方面的控制器，其中，所述多个数据信号包括实时数据信号和与所述多个分配设备中的至少一个关联的至少一个数据信号。
按照本公开的第三方面，提供一种电力分配系统，包括：
多个传感器，被配置为输出多个数据信号；以及
控制器，包括：
至少一个输入，用于从所述多个传感器接收所述多个数据信号；
处理器；以及
存储器设备，耦接至所述处理器，所述存储器设备含有可执行指令，当由所述处理器执行时，使所述控制器：
基于所述多个数据信号来确定与至少一个传感器关联的测量误差值；
将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较；以及
当所确定的测量误差值超过所述动态阈值时生成警报。
按照第三方面的电力分配系统，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器通过将测量误差值确定为所述多个数据信号中的一个或更多个的值的百分比，来确定测量误差值。
按照第三方面的电力分配系统，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器通过将所确定的测量误差值与作为所述多个数据信号中的所述一个或更多个的所述值的函数而变化的动态阈值进行比较，来将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较。
按照第三方面的电力分配系统，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器通过将所确定的测量误差值与代表所确定的测量误差值代表所述分配系统中的异常的预定概率的动态阈值进行比较，来将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较。
按照第三方面的电力分配系统，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器至少部分基于所述多个数据信号来确定误差是由所述分配系统中的异常导致的所述概率的概率分布。
按照第三方面的电力分配系统，其中，所述存储器设备含有可执行指令，所述指令还使所述控制器至少部分基于固定的概率阈值和所述概率分布，来确定所述动态阈值。
附图说明
图1是用于监控电力分配系统的示例性方法的流程图。
图2是电力分配系统的一部分的框图。
图3是作为电流的函数的误差百分比的动态阈值的图示。
具体实施方式
本文描述用于监控电力分配系统中的设备的方法和系统的示例性实施例。示例性系统监控分配系统的特征以检测系统内的异常，该异常例如是由测量误差、不适当的连接和/或布线、信号的不适当缩放等导致的。
图1是用于包含多个设备的电力分配系统的示例性方法100的流程图。多个设备包含任何设备，例如可以包含传感器、电路保护设备、开关、控制器等。方法包含接收102与电力分配系统关联的多个数据信号。数据信号可以包含适于如本文描述的用途的任何数据信号，包含例如电流测量、温度测量、电压测量、状态信号等。数据信号可以包含实时信号和/或可以与多个设备中的至少一个设备关联。
与电力分配系统关联的测量误差值至少部分基于多个数据信号来确定104。测量误差值由对多于一个的数据信号执行的比较和/或差分计算来确定。在示例性实施例中，确定的测量误差值不是指示故障条件的误差值，并且不用于确定诸如过电流条件、短路、电弧故障等故障条件的存在。测量误差值是指示分配系统中的非故障异常的值。测量误差指示分配系统中传感器不正确测量或者设备不适当发挥功能。例如，在一些实施例中，测量误差信号与耦接至分配系统的单个节点的所有分支的电流测量信号的总和成比例。基尔霍夫电流定律要求进入节点的电流等于退出节点的电流，并且该示例测量误差信号应该具有零值。如果该示例中的测量误差值是非零，那么系统中有测量误差（即，提供用于测量误差计算的数据信号的一个电流传感器没有提供准确的电流测量）。在其他实施例中，确定的误差值也用于检测故障条件。在一些实施例中，误差值是基于数据信号中的一个或更多个的值的百分比误差。
确定的测量误差值与动态阈值比较106。这便于对确定的测量误差值是否超过预期的误差进行确定，预期的误差指示多个设备中的至少一个设备在提供不正确的信号。动态阈值是根据在生成数据信号时存在于系统中的条件的变量。动态阈值代表如下预定概率：确定的测量误差值代表电力分配系统中的异常。因此，当确定的测量误差值超过动态阈值时，误差值代表分配系统中异常的可能性超过预定概率。本文使用的与电力分配系统关联的异常不是指系统故障（诸如过电流条件、过压条件等）。与系统关联的异常包含测量误差、不正确的信号、不正确的增益设定等。
预定概率在概率方面是固定的，但是在工程单位方面是变量。在示例实施例中，预定概率是70%。在其他实施例中，可以选择任何其他适当的预定概率。动态阈值作为多个数据信号中的一个或更多个的值的函数而变化。例如，随着数据信号的值增加，该数据信号中预期的误差（诸如由于制造公差的误差等）可能增加。动态阈值根据数据信号的值、或者根据多于一个的数据信号的值而改变，以便动态阈值维持实际上等同于预定概率的值（以相同的单位作为误差值）。
在一些实施例中，至少部分基于接收的数据信号来确定概率分布。对于一个或更多输入的特定值，概率分布代表确定的测量误差是由分配系统中的异常导致的概率。在这样的实施例中，动态阈值基于概率分布和固定的概率阈值（例如预定概率）。
当确定的测量误差值超过动态阈值时生成108警报。警报可以是听觉、视觉和/或电子警报。警报指示分配系统中可能存在异常。在一些实施例中，警报向用户指示与确定的测量误差值关联的设备以及设备可能需要保养。在其他实施例中，含在数据信号中的数据经历进一步的分析，以确定异常的原因、受影响的设备和/或建议的行动方针以补救异常。
将参考电力分配系统中的电流传感器和由电流传感器进行的电流测量，来进一步描述方法100。应该理解的是本文描述的包含方法100的技术可以适用于任何其他适当的数据、任何其他适当的设备、以及任何其他适当的系统中。
图2是示例性电力分配系统200的一部分的框图。电力分配系统200包含多个电路保护设备202。尽管图2示出3个电路保护设备202，但在其他实施例中，电力分配系统200包含更多或者更少的电路保护设备202。在示例性实施例中，电路保护设备202是位于一个或更多开关设备单元（未示出）内的断路器。在其他实施例中，电路保护设备202是位于任何适当的位置和/或外壳中的任何适当的电路保护设备。
每个电路保护设备202被配置为可编程地控制电力从电源204向负载206中的一个或更多个的输送。电源204可以包含例如一个或更多发电机、或者向负载206提供电流（以及导致的电力）的其他设备。电流经由电力分配线或者母线208、210和212从源204传输至负载206。负载206可以包含但是不限于仅包含机械、马达、照明、另一个电力分配网络和/或其他制造的机电装置、或者发电或者配电设施。
分配系统200包含传感器214、216和218。传感器214、216和218是电流传感器，被配置为监控经由母线208、210和212的电流。在其他实施例中，传感器214、216和218可以是分配系统200中有用的任何其他类型的传感器，例如包含电压传感器、温度传感器、压力传感器、光传感器等。电流传感器214、216和218可以是用于测量或者检测电流的任何适当的传感器，诸如电流变换器、罗柯夫斯基线圈、霍尔效应传感器、分流器等。每个传感器214、216和218生成代表流经相应的分配母线208、210、或者212的测量的或者检测的电流的信号（下文被称为“电流信号”）。
在示例性实施例中，分配系统200包含中心控制器220。控制器220被配置为控制电路保护设备202和监控分配系统200。更具体而言，控制器220从传感器214、216和218接收电流信号，并且至少部分基于接收的电流信号，来控制电路保护设备202的操作。诸如电路保护设备202的断路器的控制是本领域普通技术人员熟知的，并且本文将不会进一步讨论。在其他实施例中，本文描述的由控制器220执行的一个或更多功能被另一个控制器（未示出）执行。例如，在一些实施例中，控制器220被配置为监控分配系统200，并且一个或更多其他控制器操作保护设备202。
控制器220包含处理器222、耦接至处理器222的存储器设备224、以及显示设备226。应该理解的是，术语“处理器”一般是指任何可编程的系统，包含系统和微控制器、精简指令集电路（RISC）、专用集成电路（ASIC）、可编程逻辑电路、以及能够执行本文描述的功能的任何其他电路或者处理器。上述示例仅是示例性的，并且因此，不意图以任何方式限制术语“处理器”的定义和/或意思。
存储器224存储可由处理器222执行的程序代码和指令，使控制器220如本文描述的那样操作。存储器224可以包含但是不限于仅包含非易失性RAM（NVRAM）、磁RAM（MRAM）、铁电RAM（FeRAM）、只读存储器（ROM）、闪存存储器和/或电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）。任何其他适当的磁、光和/或半导体存储器，其自身或者与其他形式的存储器结合，可以包含在存储器224中。存储器224还可以是或者包含可拆卸或者可移除存储器，包含但是不限于适当的卡盒、盘、CDROM、DVD或者USB存储器。
显示设备226向用户显示包含警报的信息。显示设备226可以包含但不限于多束光、监控器、电视显示器、等离子显示器、液晶显示器（LCD）、基于发光二极管（LED）的显示器、基于多个有机发光二极管（OLED）的显示器、基于聚合物发光二极管（PLED）的显示器、基于多个表面导电电子发射极（SED）的显示器，包含投影的和/或反射的图像的显示器、或者任何其他适当的电子设备或者显示机构。
从每个传感器214、216和218由控制器220接收的电流信号经常会包含一定量的误差。每个信号中的误差可能被大量因素影响，包含制造公差、信号损失、增益设定、组件的磨损等。即使当感测相同的电流时，2个不同传感器214、216或者218中的误差的量也可能不同。此外，根据感测的电流的大小，对于任何一个传感器214、216或者218的误差量和/或误差百分比可能变化。基于在一段时间内从传感器214、216和218接收的传感器数据，对于各种电流从每个传感器214、216和218创建数据信号中误差的分布。可以使用确定每个传感器214、216和218的误差贡献的任何适当的方法，例如包含直接测量、多元回归分析等。在示例性实施例中，控制器220创建分布。在其他实施例中，包含远程计算设备的任何其他适当的控制器或者计算设备可以分析数据信号并创建误差分布。因此，在任何电流电平下的每个传感器214、216和218对任何检测误差的预期贡献对于控制器220是已知的。在一些实施例中，误差分布基于接收的传感器数据而周期地或者连续地更新。
现在描述计算一个传感器214、216和218的预期的误差贡献的示例。在该示例中，传感器214、216、或者218是电流变换器。对于操作在线性区域的电流变换器而言，变换器的二次电压Vsec和激励电流Ie通过下式相关：
 （1）
其中A和m是通过检查电流变换器的激励曲线确定的常数。电流变换器的理想二次电流是：
  （2）
其中I1/CTR是理想二次电流，Ie是激励电流，并且I2是测量的二次电流。二次电压Vsec还可以通过下式确定：
   （3）
其中Rsec是CT二次绕组电阻，并且Rb是总负担电阻。将式子（1）与（3）合并，消去Vsec并且留下：
     （4）
将I2乘以模拟误差因子（1+Ea）来计算模拟输入误差，其中在稳定状态下、通常负载条件下，Ea典型地是百分之几，将式子（4）变换为：
      （5）
对变换器的激励电流解式子（5）得到：
    （6）
被称为“节点误差百分比（NodeEerrorPercent）”的预期的误差百分比是：
节点误差百分比＝ （7）
将式子（6）带入式子7，导致如下的误差函数：
节点误差百分比＝ （8）
将节点误差百分比乘以电流变换器的一次电流提供以安培表示的预期的节点误差。
现在描述适用上述导出的式子具体示例。在该示例中，电流变换器具有4000/5绕组匝数比、1.475欧姆的二次电阻（Rsec）、0.001欧姆的总负担（Rb）、以及±2%的模拟输入误差（Ea）、以及测量的二次电流I 2。对于该特定电流变换器而言，激励曲线指示A具有45955的值，并且m等于1.30559。将这些值适用到式子（8）产生：
节点误差百分比＝    （9）
对于500安培（A）的负载电流而言，二次电流I2是625mA。将I2的该值插入式子（9）产生0.00041的节点误差百分比。乘以500A电流给出该电流变换器的以安培表示的误差贡献为0.203A。对于2500A的负载电流而言，二次电流I2是3.125A。将I2的该值插入式子（9）产生0.00028的节点误差百分比。乘以2500A电流给出该电流变换器的以安培表示的误差贡献为0.696A。对于4000A的负载电流而言，二次电流I2是5A。将I2的该值插入式子（9）产生0.00025的节点误差百分比。乘以4000A电流给出该电流变换器的以安培表示的误差贡献为0.997A。
当数据信号从传感器214、216和218接收时，选择性执行各种数学操作来监控系统200的操作。计算导致误差值，控制器220在确定是否已检测到异常中利用该误差值。例如，基尔霍夫电流定律要求进入节点的电流必须等于从该节点出来的电流。因此，如果系统200没有故障地操作，那么由相对于节点228带符号的传感器214、216和218测量的电流可以由控制器220相加，并且应该等于零。当然，当使用无符号值时，从由传感器214检测的电流所代表的进入节点228的电流减去由传感器216和218检测的电流的总和所代表的从节点228出来的电流。为了简洁起见，本文假定测量的电流相对于节点228是带符号的。电流信号的总和更准确的特征为如下的总和：进入节点228的电流、从节点228出来的电流、由每个传感器节点228贡献的预期的测量误差、任何故障电流、以及影响传感器数据的任何其他误差或者异常。因此，如果系统200的部分中没有由传感器214、216和218覆盖的故障并且没有其他异常，那么来自传感器214、216和218数据信号的总和应该等于（例如作为通过上述确定的误差分布给出的）预期的测量误差的总和。如果总和不等于的预期的测量误差，那么或者系统200中有故障，或者存在另一个异常。如果有故障，那么故障将典型地远大于误差，并且如果其超过故障阈值，那么将启动一个或更多保护措施，诸如将断路器跳闸。假设没有故障，总和超出预期测量误差的量代表意外的误差或者异常。异常例如可以由传感器214、216和218之一的退化、传感器214、216和218之一的误布线、误校准、错误的增益设定、不存在一个或更多数据信号等导致。
控制器220将确定的测量误差值与下文更具体描述的动态阈值比较，以确定是否发出指示存在异常的警报。更具体而言，在示例性实施例中，控制器220确定误差值，作为相对于被监控的输入的误差百分比。例如，当如上所述将来自传感器214、216和218的电流信号相加时，从总和的非零结果，计算作为测量的电流的百分比的误差值。由传感器214、216和218测量的电流相加，并且结果除以由传感器214、216和218测量的总的无符号电流，以产生误差百分比。替代地，或者另外，误差百分比可以是来自不同传感器或者少于所有传感器214、216和218的数据的函数。例如，误差百分比可以被计算作为输入电流、即由传感器214测量的电流的百分比。
动态阈值代表误差值指示异常使得应该指示警报的预定概率。以概率单位，预定阈值是固定的。以诸如安培、伏特等的工程单位，预定阈值会变化，导致动态阈值。图3是示例动态阈值302作为用于系统200的电流的函数的图示300。在该示例中，预定阈值是70%。可见，动态阈值302随着电流改变而变化。输入电流是误差百分比所基于的电流。因此，在该示例中，输入电流是由传感器214、216和218测量的总的无符号电流。对于输入电流的所有值而言，动态阈值302代表有70%的机会该误差值不在预期的误差分布内的误差值。控制器220在用于确定误差百分比的输入电流的值，将确定的误差百分比与动态阈值比较。如果确定的误差百分比等于或者超过动态阈值，那么控制器220发出警报。警报向用户指示已检测到可能的异常。用户然后可以进一步调查来确定异常的原因并执行修复，并且如果需要，去除治愈异常。在一些实施例中，控制器220在检测到可能的异常之后执行附加检查，以识别异常的具体原因，并报告附加检查的结果。在一些实施例中，向可能执行附加的计算的远程计算设备提供警报，并检查来识别异常的原因。
基于上述误差分布确定了动态阈值。对于每个传感器214、216和218而言，误差分布指示预期的误差。对于每个传感器214、216和218的误差分布被组合，以对于相对于节点228的电流测量创建预期的误差分布。计算概率分布来确定对于任何给定的输入值（例如总电流）落入预期的误差分布内的计算误差的概率。任何适当的统计技术可以被用于创建概率分布。在示例性实施例中，控制器220创建误差分布和概率分布。在其他实施例中，不同控制器或者计算设备确定误差分布和/或概率分布。动态阈值从概率分布确定。对于任何输入值而言，动态阈值是如下误差值：在该误差值概率分布指示该误差值是预期的误差分布之外的概率等于预定阈值。在示例性实施例中，预定阈值是固定的。在其他实施例中，预定阈值可以是可变的和/或由用户选择。
在示例性实施例中，控制器220确定误差值，并自动以周期基础将其与动态阈值比较。周期可以任何适当的周期，诸如每分钟、每小时、每天、每周等。在其他实施例中，控制器220连续确定误差值，并将其与动态阈值比较。在一些实施例中，用户可以附加地或替代地启动误差值的计算以及与动态值的比较。
本文描述的方法和系统的技术效果可以包含以下一个或多个：（a）接收与电力分配系统关联的多个数据信号；（b）至少部分基于多个数据信号来确定与电力分配系统关联的测量误差值；（c）将确定的测量误差值与动态阈值比较；以及（d）当确定的测量误差值超过动态阈值时生成警报。
以上详细描述了电力分配系统的示例性实施例以及操作电力分配系统的方法。系统和方法不限于本文描述的具体实施例，而是，系统的组件和/或方法的操作可以独立利用，并与本文描述的其他组件和/或操作分开。此外，所描述的组件和/或操作还可以定义于或者被组合用于其他系统、方法、和/或设备，不限于仅与如本文描述的功率系统付诸实践。
本文示出并描述的实施例中的操作的执行或者表现的顺序不是必须的，除非特别指明。操作可以以任何顺序执行，除非特别指明；与本文的公开相比，实施例可以包含附加的或者更少的操作。例如，可以理解的是在另一个操作之前、同时、或之后执行或进行特定操作在本公开的各方面的范围内。
尽管可能在一些附图中示出并在其他附图中没有示出本发明的各种实施例的具体特征，但这仅是为了方便起见。依据本发明的原理，附图的任何特征可以与任何其他附图的任何特征结合来参考和/或写入权利要求。
本书面描述使用包含优选模式的示例公开了本发明，另外能使本领域的技术人员实践本发明，包含制造并使用任何设备或系统并执行任何整合的方法。本发明的可专利的范围由权利要求定义，并可以包含本领域的技术人员能想到的其他示例。如果该其他示例具有没有不同于权利要求的字面语言的构成要素，或者如果其包含与权利要求的字面语言具有非实质差异的等同构成要素，那么该其他示例落入权利要求的范围内。
附图标记说明
100   方法
102   接收
104   确定
106   比较
108   生成
200   分配系统
202   电路保护设备
204   电源
206   负载
208   分配母线
210   分配母线
212   分配母线
214   传感器
216   传感器
218   传感器
220   控制器
222   处理器
224   存储器
226   显示器设备
228   节点
300   图示
302 动态阈值。

Claims (10)

1. 一种用于包含多个设备的电力分配系统的方法（100），所述方法（100）包括：
接收（102）与所述电力分配系统关联的多个数据信号；
至少部分基于所述多个数据信号来确定（104）与所述电力分配系统关联的测量误差值；
将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较（106）；以及
当所确定的测量误差值超过所述动态阈值时生成（108）警报。
2. 根据权利要求1所述的方法（100），其中，所述确定（104）测量误差值包括：将测量误差值确定为所述多个数据信号中的一个或更多个的值的百分比。
3. 根据权利要求2所述的方法（100），其中，将所确定的测量误差值与动态阈值进行所述比较（106）包括：将所确定的测量误差值与代表所确定的测量误差值代表所述分配系统中的异常的预定概率的动态阈值进行比较。
4. 根据权利要求1所述的方法（100），还包括至少部分基于所述多个数据信号来确定误差是由所述分配系统中的异常导致的所述概率的概率分布。
5. 根据权利要求5所述的方法（100），还包括至少部分基于固定的概率阈值和所述概率分布来确定所述动态阈值。
6. 一种电力分配系统（200），包括：
多个传感器（214、216、218），被配置为输出多个数据信号；以及
控制器（220），包括：
至少一个输入，用于从所述多个传感器（214、216、218）接收所述多个数据信号；
处理器（222）；以及
存储器设备（224），耦接至所述处理器（222），所述存储器设备（224）含有可执行指令，当由所述处理器（222）执行时，使所述控制器（220）：
基于所述多个数据信号来确定与至少一个传感器（214、216、218）关联的测量误差值；
将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较；以及
当所确定的测量误差值超过所述动态阈值时生成警报。
7. 根据权利要求6所述的电力分配系统（200），其中，所述存储器设备（224）含有可执行指令，所述指令还使所述控制器（220）通过将测量误差值确定为所述多个数据信号中的一个或更多个的值的百分比，来确定测量误差值。
8. 根据权利要求7所述的电力分配系统（200），其中，所述存储器设备（224）含有可执行指令，所述指令还使所述控制器（220）通过将所确定的测量误差值与代表所确定的测量误差值代表所述分配系统（200）中的异常的预定概率的动态阈值进行比较，来将所确定的测量误差值与动态阈值进行比较。
9. 根据权利要求6所述的电力分配系统（200），其中，所述存储器设备（224）含有可执行指令，所述指令还使所述控制器（220）至少部分基于所述多个数据信号，来确定误差是由所述分配系统（200）中的异常导致的所述概率的概率分布。
10. 根据权利要求6所述的电力分配系统（200），其中，所述存储器设备（224）含有可执行指令，所述指令还使所述控制器（220）至少部分基于固定的概率阈值和所述概率分布，来确定所述动态阈值。
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