CN106154198A - 一种直流在线监测设备性能指标的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种直流在线监测设备性能指标的检测方法，其包括搭建在线监测设备检测平台的步骤；根据被检测设备性能指标的不同、将被检测设备分类的步骤；建立检测数学模型的步骤；建立模型智能切换开关模型的步骤；本发明对被检设备进行了分类，同时建立不同的数学模型进行检测，更加准确、高效，减少人为干预，局域网内可以进行检测结果的浏览。

Description

一种直流在线监测设备性能指标的检测方法

技术领域

本发明属于对变电站直流监测设备进行检测技术领域，涉及一种直流在线监测设备性能指标的检测方法。

背景技术

蓄电池是变电站直流电源的重要组成部分，作为后备电源广泛应用于变电站，其可靠性直接影响到电网的安全运行。目前，针对蓄电池的管理大都具有蓄电池在线监测系统，然而，不同厂家的蓄电池在线监测设备的性能指标是不同的，针对这些蓄电池在线监测设备的性能没有一个统一的方法去检测。基于此，本文提出一种直流在线监测设备性能指标的检测方法：首先，针对在线监测设备不同的性能指标进行分类，根据类型不同，建立相关的数学模型进行检测。构建模型智能选择开关，制定相关开关切换规则，针对被检测设备类型的不同，选择不同的数学检测模型对其进行检测。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种能够判断在线监测设备是否符合相关指标、是否满足设备入网要求的直流在线监测设备性能指标的检测方法。

为解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种直流在线监测设备性能指标的检测方法，其包括如下步骤：

(1)搭建在线监测设备检测平台

所述在线监测设备检测平台采用B/S架构模式，其包括监控主机、路由器、交换机、数据库服务器和监测终端；所述监控主机通过TCP或IP网络接路由器，路由器通过交换机接入局域网；数据库服务器和监测终端分别接在局域网上；

被测电池管理单元、被测充电机特性监测单元、被测开关量监测单元、被测保持恒流放电单元和被测规约转换单元分别接监控主机的相应端口；

(2)根据被检测设备性能指标的不同，将被检测设备分类：被检测设备性能指标要求在给定在范围为A类，类型号为0；被检测设备的性能指标要求取值边界条件为B类，类型号为1；被检测设备的性能指标是重复性精度要求的为C类，类型号为2；

(3)检测数学模型的建立

针对被检测设备分类，分别建立对应的数学检测模型进行检测。针对A类检测，建立相应的第一Bang-Bang数学模型，如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& U\&le;A\left|\right|U\&GreaterEqual;B\\ 0,& A<U<B\end{array}\right.$

针对B类检测，建立相应第二Bang-Bang数学模型，如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& A<U<B\\ 0,& U\&le;A\left|\right|U\&GreaterEqual;B\end{array}\right.$

第二Bang-Bang数学模型即为边界模型，其中U为被检测设备的测量值或者测量值与标准值的误差，输出f(U)＝0表示不合格，输出f(U)＝1表示合格；

针对C类检测，首先给出重复性精度RSD(相对标准偏差)的计算数学模型：

$RSD=\frac{S}{\mathrm{\&mu;}}=\frac{\sqrt{\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{(X_i-\mathrm{\&mu;})}^2}}{\mathrm{\&mu;}}\&times;100\%$

根据RSD计算结果，建立C类检测数学模型如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& RSD\&le;A\\ 0,& RSD>A\end{array}\right.$

(4)模型智能切换开关模型

根据被检测设备分类的类型号，建立模型智能切换开关模型，制定模型智能切换开关模型切换规则如下所示：

如果类型号为0，则输出选择第一Bang-Bang数学模型进行计算；

如果类型号为1，则输出选择第二Bang-Bang数学模型进行计算；

如果类型号为2，则输出选择C类检测数学模型进行计算。

本发明的有益效果是：本发明与现有技术相比，对被检设备进行了分类，同时建立不同的数学模型进行检测，更加准确、高效；本发明通过检测平台进行在线检测，每一项检测完成可自动保存检测结果，全部检测完成后可对被检设备自动生成检测报告，减少人为干预；本发明采用BS架构，局域网内可以进行检测结果的浏览。

附图说明

图1为在线监测设备性能指标检测方法实施系统架构图。

图2为在线监测设备性能指标检测方法流程框图。

具体实施方式

下面结合图1-2及实施例对本发明做进一步说明。

本发明是一种直流在线监测设备性能指标的检测方法，其包括如下步骤：

(1)搭建在线监测设备检测平台

所述在线监测设备检测平台采用B/S架构模式，其包括监控主机、路由器、交换机、数据库服务器和监测终端；所述监控主机通过TCP或IP网络接路由器，路由器通过交换机接入局域网；数据库服务器和监测终端分别接在局域网上；

被测电池管理单元、被测充电机特性监测单元、被测开关量监测单元、被测保持恒流放电单元和被测规约转换单元分别接监控主机的相应端口；

(2)根据被检测设备性能指标的不同，将被检测设备分类：被检测设备性能指标要求在范围为A类，类型号为0(如单体电压采集精度要求：≤±0.2％(在2V±20％范围内))；被检测设备的性能指标要求取值边界条件为B类，类型号为1；被检测设备的性能指标是重复性精度要求的为C类，类型号为2；

(2)检测数学模型的建立

针对被检测设备分类，分别建立对应的数学检测模型进行检测。针对A类检测，建立相应的第一Bang-Bang数学模型，如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& U\&le;A\left|\right|U\&GreaterEqual;B\\ 0,& A<U<B\end{array}\right.$

针对B类检测，建立相应第二Bang-Bang数学模型，如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& A<U<B\\ 0,& U\&le;A\left|\right|U\&GreaterEqual;B\end{array}\right.$

第二Bang-Bang数学

模型即为边界模型，其中U为被检测设备的测量值或者测量值与标准值的误差，输出f(U)＝0表示不合格，输出f(U)＝1表示合格；

针对C类检测，首先给出重复性精度RSD(相对标准偏差)的计算数学模型：

$RSD=\frac{S}{\mathrm{\&mu;}}=\frac{\sqrt{\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{(X_i-\mathrm{\&mu;})}^2}}{\mathrm{\&mu;}}\&times;100\%$

根据RSD计算结果，建立C类检测数学模型如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& RSD\&le;A\\ 0,& RSD>A\end{array}\right.$

(3)模型智能切换开关模型

根据被检测设备分类的类型号，建立模型智能切换开关模型，制定模型智能切换开关模型切换规则如下所示：

如果类型号为0，则输出选择第一Bang-Bang数学模型进行计算；

如果类型号为1，则输出选择第二Bang-Bang数学模型进行计算；

如果类型号为2，则输出选择C类检测数学模型进行计算。

为适应直流在线监测设备入网检测的要求，为解决直流在线监测设备性能指标检测的难题，提出一种直流在线监测设备性能指标的检测方法，来判断在线监测设备是否符合相关指标，是否满足设备入网要求。

在线监测设备的评定指标不尽相同，但归纳起来无非分为两类：准确性和重复性。准确性是指被测量的检测结果与其真值相一致的程度。重复性是指在相同条件下对同一被测量指标进行连续多次测量所得结果之间的一致性。根据被检测设备性能指标的不同，将被检测设备分为三类：1)被检测设备性能指标要求在一定的范围内为A类，类型号为0。2)被检测设备的性能指标要求取值边界条件为B类，类型号为1。3)被检测设备的性能指标是重复性精度要求的为C类，类型号为2。

(1)单体电池电压采集精度

指标要求：不超过±0.2％(在2V/12V±20％范围内)

检测平台根据被检设备类型自动识别相应的数学模型进行比较，给出监测设备的采集误差，并给出结论。通过高精度数字万用表获取某几节蓄电池的电压值(标准值),单体电池电压采集精度的类型号TypeID＝0，通过第一Bang-Bang数学模型输出检测结果如表1所示：

表1第一Bang-Bang数学模型输出检测结果

(2)内阻测试重复性精度测试

指标要求：内阻测试重复性精度：≤5％

被检设备测量同一节电池内阻5次并记录数据，检测平台调用C类检测数学模型进行检测，并输出检测结果如表2所示：

表2检测平台调用C类检测数学模型进行检测输出检测结果

以上所述实施方式仅为本发明的优选实施例，而并非本发明可行实施例的穷举。对于本领域一般技术人员而言，在不背离本发明原理和精神的前提下对其所作出的任何显而易见的改动，都应当被认为包含在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (1)

1.一种直流在线监测设备性能指标的检测方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)搭建在线监测设备检测平台

所述在线监测设备检测平台采用B/S架构模式，其包括监控主机、路由器、交换机、数据库服务器和监测终端；所述监控主机通过TCP或IP网络接路由器，路由器通过交换机接入局域网；数据库服务器和监测终端分别接在局域网上；

被测电池管理单元、被测充电机特性监测单元、被测开关量监测单元、被测保持恒流放电单元和被测规约转换单元分别接监控主机的相应端口；

(2)根据被检测设备性能指标的不同，将被检测设备分类：被检测设备性能指标要求在范围为A类，类型号为0；被检测设备的性能指标要求取值边界条件为B类，类型号为1；被检测设备的性能指标是重复性精度要求的为C类，类型号为2；

(3)检测数学模型的建立

针对被检测设备分类，分别建立对应的数学检测模型进行检测。针对A类检测，建立相应的第一Bang-Bang数学模型，如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& U\&le;A\left|\right|U\&GreaterEqual;B\\ 0,& A<U<B\end{array}\right.$

针对B类检测，建立相应第二Bang-Bang数学模型，如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& A<U<B\\ 0,& U\&le;A\left|\right|U\&GreaterEqual;B\end{array}\right.$

第二Bang-Bang数学模型即为边界模型，其中U为被检测设备的测量值或者测量值与标准值的误差，输出f(U)＝0表示不合格，输出f(U)＝1表示合格；

针对C类检测，首先给出重复性精度RSD(相对标准偏差)的计算数学模型：

$RSD=\frac{S}{\mathrm{\&mu;}}=\frac{\sqrt{\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}{(X_i-\mathrm{\&mu;})}^2}}{\mathrm{\&mu;}}\&times;100\%$

根据RSD计算结果，建立C类检测数学模型如下所示：

$f\left(U\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& RSD\&le;A\\ 0,& RSD>A\end{array}\right.$

(4)模型智能切换开关模型

根据被检测设备分类的类型号，建立模型智能切换开关模型，制定模型智能切换开关模型切换规则如下所示：

如果类型号为0，则输出选择第一Bang-Bang数学模型进行计算；

如果类型号为1，则输出选择第二Bang-Bang数学模型进行计算；

如果类型号为2，则输出选择C类检测数学模型进行计算。