CN104539047A - 基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法 - Google Patents

基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,包括:继电保护设备SVG图元的生成、GoogleGIS地理信息的标示、COMTRADE文件到SVG文件的转换、保护波形和定值信息的比对、故障信息的定位。真正实现了继电保护设备的动态可视化行为操作;能够全局远程监控整个电力系统的健康稳定运行;通过多因子比对更准确、高效地发现故障产生的原因;利用GoogleGIS及时标示故障产生地点;主站调度中心可以完全可视化地实时监控整个所管辖区电力系统的运行,一旦发生线路及电力设备故障可以立即定位故障源所在位置,及时调度故障源附近的巡检维护人员,达到整个电力系统真正的智能可视化运行维护。

Description

基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,通过多因子比对技术和GoogleGIS技术可视化的远程监控智能变电站的故障信息,并能够对故障源进行精确定位,属于电力通信技术领域。
背景技术
[0002] 随着社会的快速发展,对智能电网的稳定和健康性要求越来越高,智能变电站遇到故障,需要第一时间响应,快速恢复电网的正常运行。目前的智能变电站中故障信息系统已经实现了保护设备的智能管理,其局限性表现为故障定值相对独立,仅依赖于继电保护管理设备、便携性差、故障定位精确度特别是地理位置定位功能相对较弱。
[0003] IEC认为新时代的智能电网包括电力系统从发电、输变电到用户的所有领域,要求在电网的各个建设阶段及系统的各个组成单元之间以及子系统之间实现信息的高度共享。IEC SG3确定了 5大核心标准,IEC/TR62357电力系统控制及相关通信协议、IEC61850变电站自动化协议、IEC61970电力管理系统协议、IEC61968配电管理系统协议、IEC62351安全性协议。5大核心标准基本覆盖了整个电力系统的所有领域,其中变电站自动化也在其中。但目前就智能变电站自动化而言,同一厂家的设备都无法保证信息的高度共享,各个子功能系统之间无法很好的进行集成。
[0004] 随着互联网产业和光纤通信产业的兴起,新一代基于Web的地理信息应用系统得到了突飞猛进的发展。集可视化、视频传输、json数据格式交互、ajax异步通信、GPRS定位等技术于一体。
[0005] 一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,就是根据IEC61850变电站自动化标准和移动式的地理信息技术框架而设计的一种智能化、自动化、可视化的远程监控智能变电站方法达到故障监控诊断与定位的目的。
[0006] 根据中国智能电网产业的布局和互联网产业的发展,传统的电力保护已经无法满足新时代国家智能电网产业的发展战略目标。一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法的发明,集电力保护技术与互联网技术与一体,紧跟国家“十一五”智能电网产业发展目标,通过本发明的普及及应用,不仅可以把传统的继电保护模块集合于一体,而且通过其智能化、集成化来提高整个电力系统的稳定运行和降低巡检维护成本,真正实现国家电力系统智能化的战略目标。
发明内容
[0007] 发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法。
[0008] 技术方案:为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案为:
一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于,包括以下步骤: DgoogleGIS服务平台与巡检维护通信服务平台的搭建:g00gleGIS服务平台与巡检维护通信服务平台相互独立并且相互协同;g00gleGIS服务平台采用B/S架构模式,SVG矢量化作图通过ajax技术、JavaScript技术和html5技术动态地异步地可视化整个电力系统;巡检服务通信服务平台采用C/S架构模式,使维护人员可及时响应主站调度中心发出的指令;
2)可视化继电保护设备及保护线路:
2a)继电保护设备通过矢量化SVG作图语言封装成图元结构,通过编程的方式做成可移动、自由组合的原子工具集,通过拼接原子图元和结合Google地理信息的方式虚拟现实中继电保护设备的真实部署;
2b)通过googleGIS提供的可编程API,模拟一次传输设备与二次保护设备组成的智能电网整体布局;通过拖拽方式把SVG图元放到电网传输线路的各个节点上,从而达到继电保护设备的定位和可视化分布及部署的目的;
3) C0MTRADE文件(电力系统瞬态数据交换通用格式文件)数据转化为SVG矢量化作图数据;
4)多因子动态比对:拟合保护线路两端保护设备采集的保护曲线,通过比较其两条保护曲线的相似度来判断线路上是否发生故障;通过从线路两端保护设备获取的定值信息进行比对,发现由于人员误操作导致的配置信息差异导致的保护故障;
5)对于故障发生位置在googleGIS上进行自动标识,并同时上报调度信息主站,调度信息主站发出指令,通过巡检维护通信服务器发送到相关维护人员的移动手持设备中,通过googleGIS服务平台业务整合维护人员的实时定位跟踪和故障地理位置的范围标识,调度主站可以可视化的监控故障点方圆一公里内的所有巡检维护人员。
[0009] 所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于:C0MTRADE文件数据转化为SVG矢量化作图数据具体是指:
3a)根据配置文件(*.cfg)获取数据(*.dat)文件的格式,划分出每个采样输出通道的值,获取某一类型的按时间顺序排列的序列点;
3b)通过SVG贝塞尔曲线指令以时间为X轴,DAT文件中顺序点的值为Path拟合成动态曲线。
[0010] 所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于:多因子动态比对具体步骤如下:
4a) SVG曲线相似度比对:由于信号的频率相同,来自保护线路两端保护设备的信号的SVG曲线在X轴上相交,通过计算在一个波形周期内分别与X轴闭合面积的大小做差值与设定的范围值比对;如果差值高于范围值,说明保护线路发生重大故障;如果差值位于范围值内,可以作为告警信息上送主站并且google地图上标示;如果差值低于范围值,说明保护线路两端保护设备的检测信号形似,系统运行正常;
4b)定值信息比对:采用时间片轮询方式,对发生变动的数据通过服务器端异步推送到googleGIS前端,通过SVG图元代表设备的ID找到SVG图元,进行告警标示。
[0011] 所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于:定值信息比对包括相同信号组中定值的比对和相同信号属性的比对。
[0012] 所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,还包括故障定位方法,通过电力系统阻抗波形曲线获得发生线路故障的大体位置,然后借助于GoogleGIS来实现故障源的精确可视化定位:拖拽到google map上的SVG图元都带有准确的地理位置信息,而且两台保护设备之间都有保护线路连接线;当发生故障时,服务器推送过来的故障发生源数据在google API描绘的连接线上进行标识,同时在保护线路两端保护设备图元属性上记录故障点位置数据,当这段线路再发生故障时,首先匹配新故障点位置数据与保存下来的故障点位置数据,就会由原先的两端保护设备间距离缩短到离新故障点位置最近的故障点到新故障点另一侧保护设备间的距离上进行故障点匹配和标识,达到更精确定位的目的。
[0013] 有益效果:本发明提供的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,I)实现了继电保护设备的动态可视化行为操作;2)能够全局远程监控整个电力系统的健康稳定运行;3)通过多因子比对更准确、高效地发现故障产生的原因;4)利用GoogleGIS及时标示故障产生地点。
附图说明
[0014] 图1为本发明的系统框架图;
图2为本发明的数据流转图;
图3为本发明的多因子比对自动产生告警信息示意图;
图4为本发明的保护线路故障源精确定位示意图。
具体实施方式
[0015] 下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
[0016] 如图1至图4所示,为一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,
(1)g0OgleGIS服务平台与巡检维护通信服务平台的搭建,两个平台相互独立并且相互协同。googleGIS服务平台采用B/S架构模式,SVG矢量化作图通过ajax技术、JavaScript技术和html5技术动态地异步地可视化整个电力系统;巡检服务通信服务平台采用C/S架构模式,维护人员可以及时响应主站调度中心发出的指令;
(2)继电保护设备通过矢量化SVG作图语言封装成图元结构,通过编程的方式做成可移动、自由组合的原子工具集,通过拼接原子图元和结合Google地理信息的方式虚拟现实中继电保护设备的真实部署(此时,虚拟设备与真实设备具有相同的地理位置和行为、属性特征);通过googleGIS提供的可编程API,模拟一次传输设备与二次保护设备组成的智能电网整体布局。通过拖拽方式把SVG图元放到电网传输线路的各个节点上,从而达到继电保护设备的定位和可视化分布及部署的目的。
[0017] (3)C0MTRADE文件数据转化为SVG矢量化作图数据。根据配置文件(*.cfg)获取数据(*.dat)文件的格式,划分出每个采样所有输出通道的值,获取某一类型的所有按时间顺序排列的序列点^Ssvg贝塞尔曲线指令以时间为χ轴,dat文件中顺序点的值为Path拟合成动态曲线。
[0018] (4) SVG曲线相似度比对:由于所取信号的频率相同,那么来自保护线路两端保护设备的信号的SVG曲线在χ轴上相交,通过计算在一个波形周期内分别与χ轴闭合面积的大小做差值与设定的范围值比对。如果高于此范围值,说明此线路发生重大故障;如果位于此范围值内,可以作为告警信息上送主站并且google地图上标示,如果低于范围,说明线路两端的检测信号形似,系统运行正常;
定值信息比对:采用时间片轮询方式,对发生变动的数据通过服务器端异步推送到googleGIS前端。通过SVG图元代表设备的ID找到此图元,进行告警标示。其中包括相同信号组中定值的比对和相同信号属性的比对。
[0019] (5)对于故障发生位置在googleGIS上进行自动标识,并同时上报调度信息主站,调度信息主站发出指令,通过巡检维护通信服务器发送到相关维护人员的移动手持设备中,通过googleGIS服务平台业务整合维护人员的实时定位跟踪和故障地理位置的范围标识,调度主站可视化地监控故障点方圆一公里内的所有巡检维护人员,下发指令及时响应故障处理。
[0020] 如图4所示,还包括故障定位方法,通过电力系统阻抗波形曲线获得发生线路故障的大体位置,然后借助于GoogleGIS来实现故障源的精确可视化定位:
拖拽到google map上的SVG图元都带有准确的地理位置信息,而且两台保护设备之间都有保护线路连接线(通过google API编程所画);当发生故障时,服务器推送过来的故障发生源数据在google API描绘的连接线上进行标识,同时在线路两端保护设备图元属性上记录故障点位置数据,当此段线路再发生故障时,首先匹配新故障点位置数据与保存下来的故障点位置数据,这样就会由原先的两端保护设备间距离缩短到离新故障点最近的故障点到新故障点另一侧保护设备间的距离上进行故障点匹配和标识,达到更精确定位的目的。
[0021] 以上描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于,包括以下步骤: DgoogleGIS服务平台与巡检维护通信服务平台的搭建:g00gleGIS服务平台与巡检维护通信服务平台相互独立并且相互协同;g00gleGIS服务平台采用B/S架构模式,SVG矢量化作图通过ajax技术、JavaScript技术和html5技术动态地异步地可视化整个电力系统;巡检服务通信服务平台采用C/S架构模式,使维护人员可及时响应主站调度中心发出的指令; 2)可视化继电保护设备及保护线路: 2a)继电保护设备通过矢量化SVG作图语言封装成图元结构,通过编程的方式做成可移动、自由组合的原子工具集,通过拼接原子图元和结合Google地理信息的方式虚拟现实中继电保护设备的真实部署; 2b)通过googleGIS提供的可编程API,模拟一次传输设备与二次保护设备组成的智能电网整体布局;通过拖拽方式把SVG图元放到电网传输线路的各个节点上,从而达到继电保护设备的定位和可视化分布及部署的目的; 3) C0MTRADE文件数据转化为SVG矢量化作图数据; 4)多因子动态比对:拟合保护线路两端保护设备采集的保护曲线,通过比较其两条保护曲线的相似度来判断线路上是否发生故障;通过从线路两端保护设备获取的定值信息进行比对,发现由于人员误操作导致的配置信息差异导致的保护故障; 5)对于故障发生位置在googleGIS上进行自动标识,并同时上报调度信息主站,调度信息主站发出指令,通过巡检维护通信服务器发送到相关维护人员的移动手持设备中,通过googleGIS服务平台业务整合维护人员的实时定位跟踪和故障地理位置的范围标识,调度主站可以可视化的监控故障点方圆一公里内的所有巡检维护人员。
2.根据权利要求1所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于:C0MTRADE文件数据转化为SVG矢量化作图数据具体是指: 3a)根据配置文件获取数据文件的格式,划分出每个采样输出通道的值,获取某一类型的按时间顺序排列的序列点; 3b)通过SVG贝塞尔曲线指令以时间为X轴,DAT文件中顺序点的值为Path拟合成动态曲线。
3.3、根据权利要求1所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于:多因子动态比对具体步骤如下: 4a) SVG曲线相似度比对:由于信号的频率相同,来自保护线路两端保护设备的信号的SVG曲线在X轴上相交,通过计算在一个波形周期内分别与X轴闭合面积的大小做差值与设定的范围值比对;如果差值高于范围值,说明保护线路发生重大故障;如果差值位于范围值内,可以作为告警信息上送主站并且google地图上标示;如果差值低于范围值,说明保护线路两端保护设备的检测信号形似,系统运行正常; 4b)定值信息比对:采用时间片轮询方式,对发生变动的数据通过服务器端异步推送到googleGIS前端,通过SVG图元代表设备的ID找到SVG图元,进行告警标示。
4.根据权利要求1或3所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于:定值信息比对包括相同信号组中定值的比对和相同信号属性的比对。
5.根据权利要求1所述的基于多因子比对可视化的智能变电站故障诊断及定位方法,其特征在于,还包括故障定位方法,通过电力系统阻抗波形曲线获得发生线路故障的大体位置,然后借助于GoogleGIS来实现故障源的精确可视化定位:拖拽到google map上的SVG图元都带有准确的地理位置信息,而且两台保护设备之间都有保护线路连接线;当发生故障时,服务器推送过来的故障发生源数据在google API描绘的连接线上进行标识,同时在保护线路两端保护设备图元属性上记录故障点位置数据,当这段线路再发生故障时,首先匹配新故障点位置数据与保存下来的故障点位置数据,就会由原先的两端保护设备间距离缩短到离新故障点位置最近的故障点到新故障点另一侧保护设备间的距离上进行故障点匹配和标识,达到更精确定位的目的。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106934538A (zh) * 2017-03-03 2017-07-07 国网湖北省电力公司 一种基于数据血缘和基因比对的电网数据融合方法
CN107864011A (zh) * 2017-09-18 2018-03-30 中国南方电网有限责任公司 融合多源信息的保护通道异常位置判断的智能定位方法
CN109444674A (zh) * 2018-12-30 2019-03-08 国网江苏省电力有限公司江阴市供电分公司 一种配网故障快速定位方法
CN110347642A (zh) * 2019-07-08 2019-10-18 南京国电南自电网自动化有限公司 一种多文件多通道录波分析工具
CN110648420A (zh) * 2019-09-20 2020-01-03 云南恒协科技有限公司 一种调度主站系统设备智能化巡检系统
CN111831189A (zh) * 2020-07-01 2020-10-27 南京南瑞继保电气有限公司 一种利用波形分析工具软件进行矢量图拷贝的方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102255384A (zh) * 2011-05-20 2011-11-23 国电南瑞科技股份有限公司 一种用于分布式故障诊断的数据通信方法
CN103001812A (zh) * 2013-01-06 2013-03-27 山西省电力公司信息通信分公司 智能化电力通信故障诊断系统
CN104104149A (zh) * 2014-07-01 2014-10-15 国家电网公司 基于svg技术的电力设备状态展示及实时报警方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102255384A (zh) * 2011-05-20 2011-11-23 国电南瑞科技股份有限公司 一种用于分布式故障诊断的数据通信方法
CN103001812A (zh) * 2013-01-06 2013-03-27 山西省电力公司信息通信分公司 智能化电力通信故障诊断系统
CN104104149A (zh) * 2014-07-01 2014-10-15 国家电网公司 基于svg技术的电力设备状态展示及实时报警方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张信权等: "基于GOAHEAD、SVG和PRFIS的变电站远程Web监控系统设计", 《电力系统保护与控制》 *
章坚民等: "电网故障信息系统中可伸缩向量图形系统的设计与实现", 《电网技术》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106934538A (zh) * 2017-03-03 2017-07-07 国网湖北省电力公司 一种基于数据血缘和基因比对的电网数据融合方法
CN106934538B (zh) * 2017-03-03 2020-06-16 国网湖北省电力公司 一种基于数据血缘和基因比对的电网数据融合方法
CN107864011A (zh) * 2017-09-18 2018-03-30 中国南方电网有限责任公司 融合多源信息的保护通道异常位置判断的智能定位方法
CN107864011B (zh) * 2017-09-18 2019-07-23 中国南方电网有限责任公司 融合多源信息的保护通道异常位置判断的智能定位方法
CN109444674A (zh) * 2018-12-30 2019-03-08 国网江苏省电力有限公司江阴市供电分公司 一种配网故障快速定位方法
CN110347642A (zh) * 2019-07-08 2019-10-18 南京国电南自电网自动化有限公司 一种多文件多通道录波分析工具
CN110347642B (zh) * 2019-07-08 2021-05-14 南京国电南自电网自动化有限公司 一种多文件多通道录波分析装置
CN110648420A (zh) * 2019-09-20 2020-01-03 云南恒协科技有限公司 一种调度主站系统设备智能化巡检系统
CN111831189A (zh) * 2020-07-01 2020-10-27 南京南瑞继保电气有限公司 一种利用波形分析工具软件进行矢量图拷贝的方法

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