CN106680700A - 一种隔离开关智能诊断系统与方法 - Google Patents
一种隔离开关智能诊断系统与方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106680700A CN106680700A CN201611055795.1A CN201611055795A CN106680700A CN 106680700 A CN106680700 A CN 106680700A CN 201611055795 A CN201611055795 A CN 201611055795A CN 106680700 A CN106680700 A CN 106680700A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- disconnecting switch
- waveform
- state information
- state
- characteristic quantity
- 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
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/327—Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers
- G01R31/3271—Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers of high voltage or medium voltage devices
- G01R31/3275—Fault detection or status indication
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
Abstract
本发明公开了一种隔离开关智能诊断系统与方法,由状态量采集模块将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,将采集到的状态量信息的波形传送到数据库模块进行存储,再通过特征量提取模块对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态,最后,将隔离开关的状态、故障类型、故障位置及提供的维护建议在显示模块上显示出来。本发明能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断及故障定位,减少或避免事故的产生,保证隔离开关的安全运行。
Description
技术领域
本发明涉及电工技术领域,特别涉及一种隔离开关智能诊断系统与方法。
背景技术
高压隔离开关是发电厂和变电站电力系统中重要的开关电器。在电力系统中,高压隔离开关用量一般是断路器用量的2~4倍,是用量最大的一种高压开关设备。高压隔离开关保证了高压电器及装置在检修工作时的安全,起隔离电压的作用,还可以用来进行某些电路的切换操作,以改变系统的运行方式。此外,在高压成套配电装置中,高压隔离开关常用作电压互感器、避雷器和配电所用变压器及计量柜的高压控制电器。高压隔离开关通常与断路器配合使用,在倒换运行方式或者设备停电检修时,高压隔离开关能否顺利操作直接影响到系统的供电可靠性和安全性。
近年来,由高压隔离开关故障引起的事故频繁发生,这些故障缺陷主要集中在导电回路发热、绝缘子断裂、操作失灵和锈蚀这四类,它们往往不是独立的而是互相关联的,如高压隔离开关锈蚀卡涩问题会引起隔离开关机械强度降低,甚至损坏变形,从而导致操作不灵活、分合闸不到位等故障,还会造成由于导电回路接触不良而引起的过热现象,同时由于操作力矩增大可能会造成支柱瓷绝缘子损伤甚至断裂。这些典型隔离开关故障中除导电回路发热外,其他都属于机械故障,据统计,机械故障约占隔离开关全部故障的70%,严重威胁电网安全和稳定运行。现有的诊断高压隔离开关故障的方法如超声波探伤技术、振动声学法、红外热检测等,这些方法都是针对绝缘子的故障诊断。对于锈蚀卡涩、行程不到位、平衡弹簧卡涩等机械故障,目前多以防范措施和经验诊断为主。
然而,对于锈蚀卡涩、行程不到位、平衡弹簧卡涩等机械故障的解决,工程上有着较强的实际需求。目前的诊断方法不能直观有效地对高压隔离开关的机械故障进行判断,不能保证高压隔离开关保持良好的运行状态。当高压隔离开关的机械故障未被及时发现时,还有可能造成大型的事故。
发明内容
本发明的目的在于提供一种隔离开关智能诊断系统与方法,直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断,保证隔离开关的安全运行。
根据本发明的实施例,提供了一种隔离开关智能诊断系统,包括:状态量采集模块,用于采集隔离开关操作过程中的状态量信息;
数据库模块,用于存储所述状态量信息的波形,还用于获取所述隔离开关在正常状态下的所述状态量信息、故障状态下的所述状态量信息、隔离开关相关信息和故障类型;所述隔离开关相关信息包括:电网中线路、电力设备的地理分布、配电网拓扑、隔离开关的品牌、型号、单价、生产日期、使用年限、出厂检测状况、验收人员和检修情况;
特征量提取模块,用于对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态;
显示模块,用于显示所述特征量提取模块给出的结果。
进一步地,所述数据库模块,包括:
数据存储模块,用于存储所述隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息和所述故障类型;
数据监测模块,用于对所述状态量信息进行实时监测与存储;
信息模块,用于获取电网中线路、电力设备的地理分布、配电网拓扑、隔离开关的品牌、型号、单价、生产日期、使用年限、出厂检测状况、验收人员和检修情况。
进一步地,所述特征量提取模块,包括:
故障类型判断模块,用于根据所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量的对比,对所述隔离开关的所述故障类型进行判断;
故障定位模块,用于对所述隔离开关的故障进行定位;
维护建议模块,用于根据所述隔离开关的所述故障类型和故障位置,对所述隔离开关的维护提供建议。
进一步地,所述系统还包括:
地理信息模块,用于与所述信息模块连接,获取所述电网中线路、所述电力设备的地理分布和所述配电网拓扑的信息;还用于与所述数据存储模块连接,获取所述隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息和所述故障类型。
进一步地,所述状态量信息,包括:电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形。
根据本发明的实施例,提供了一种隔离开关智能诊断方法,其特征在于,包括:
采集隔离开关操作过程中的状态量信息;
存储所述状态量信息的波形,获取所述隔离开关在正常状态下的所述状态量信息、故障状态下的所述状态量信息、隔离开关相关信息和故障类型;
对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量;
将所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态;
显示所述特征量提取模块给出的结果。
进一步地,在所述采集隔离开关操作过程中的所述状态量信息之前,将隔离开关智能诊断装置与被测隔离开关连接。
进一步地,所述包络检波的方法包括:希尔伯特变换法和小波分析法。
进一步地,所述特征量,包括:所述包络线的峰值、波峰个数和峰值时刻。
进一步地,所述判断所述隔离开关的状态的具体步骤为:
若所述特征量与所述数据库模块中的所述正常状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关正常;
若所述特征量与所述数据库模块中的所述故障状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关有故障;
当所述隔离开关有故障时,判断所述隔离开关的所述故障的类型和所述故障的位置。
由以上技术方案可知,本发明提供一种隔离开关智能诊断系统与方法,由状态量采集模块将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,将采集到的状态量信息的波形传送到数据库模块进行存储,再通过特征量提取模块对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态,最后,将隔离开关的状态、故障类型、故障位置及提供的维护建议在显示模块上显示出来。本发明能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断及故障定位,减少或避免事故的产生,保证隔离开关的安全运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据实施例一示出的一种隔离开关智能诊断系统的结构示意图;
图2为根据实施例二示出的一种隔离开关智能诊断方法的流程图;
图3为根据实施例二示出的隔离开关正常状态下的电机电流波形图;
图4为根据实施例二示出的隔离开关正常状态下的电机电流包络线示意图;
图5为根据实施例二示出的隔离开关平衡弹簧卡涩时电机电流包络线示意图。
图示说明:
其中,1-状态量采集模块;2-数据库模块;3-数据存储模块;4-数据监测模块;5-信息模块;6-特征量提取模块;7-故障类型判断模块;8-故障定位模块;9-维护建议模块;10-显示模块;11-地理信息模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明实施例一提供一种隔离开关智能诊断系统,包括:
状态量采集模块1,用于采集隔离开关操作过程中的状态量信息;
数据库模块2,用于存储所述状态量信息的波形,还用于获取隔离开关在正常状态下的所述状态量信息、故障状态下的所述状态量信息、隔离开关相关信息和故障类型;所述隔离开关相关信息包括:电网中线路、电力设备的地理分布、配电网拓扑、隔离开关的品牌、型号、单价、生产日期、使用年限、出厂检测状况、验收人员和检修情况;
特征量提取模块6,用于对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态;显示模块10,用于显示所述特征量提取模块6给出的结果。
由以上技术方案可知,本发明提供一种隔离开关智能诊断系统,由状态量采集模块1将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,将采集到的状态量信息的波形传送到数据库模块2进行存储,再通过特征量提取模块6对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态,最后,将隔离开关的状态、故障类型、故障位置及提供的维护建议在显示模块10上显示出来。本发明能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断及故障定位,减少或避免事故的产生,保证隔离开关的安全运行。
进一步地,所述数据库模块2,包括:
数据存储模块3,用于存储所述隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息和所述故障类型;
数据监测模块4,用于对所述状态量信息进行实时监测与存储;
信息模块5,用于获取电网中线路、电力设备的地理分布、配电网拓扑、隔离开关的品牌、型号、单价、生产日期、使用年限、出厂检测状况、验收人员和检修情况;所述正常状态是指,隔离开关正常运行,不发生绝缘子断裂、操作失灵、锈蚀卡涩、平衡弹簧卡涩等情况,所述故障状态是指,隔离开关发生绝缘子断裂、操作失灵、锈蚀卡涩、平衡弹簧卡涩等情况;
在用隔离开关智能诊断系统对隔离开关进行诊断时,先在数据存储模块3存储隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息、所述故障类型和所述隔离开关相关信息,以便与被测的状态量信息比较,能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断。
进一步地,所述特征量提取模块6,包括:
故障类型判断模块7,用于根据所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量的对比,对所述隔离开关的所述故障类型进行判断;
故障定位模块8,用于对所述隔离开关的故障进行定位;
维护建议模块9,用于根据所述隔离开关的所述故障类型和故障位置,对所述隔离开关的维护提供建议;
在用隔离开关智能诊断系统对隔离开关进行诊断时,由状态量采集模块1将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,将采集到的状态量信息的波形传送到数据库模块2进行存储,再通过特征量提取模块6对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,根据所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量的对比,若所述特征量与所述数据库模块2中的所述正常状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关正常;若所述特征量与所述数据库模块2中的所述故障状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关有故障;当所述隔离开关有故障时,判断所述隔离开关的所述故障的类型和所述故障的位置,并有维护建议模块9提供对所述隔离开关的维护提供建议。能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断,方便工作人员对隔离开关进行维护。
进一步地,所述系统还包括:地理信息模块11,用于与所述信息模块5连接,获取所述电网中线路、所述电力设备的地理分布和所述配电网拓扑的信息;还用于与所述数据存储模块3连接,获取所述隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息和所述故障类型。地理信息模块11为隔离开关智能诊断系统提供大量信息,为隔离开关的诊断提供大的支撑平台,方便信息的查询与故障的判断,使隔离开关的诊断能有序地进行。
进一步地,所述状态量信息,包括:电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形。在用隔离开关智能诊断系统对隔离开关进行诊断时,由状态量采集模块1将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,即电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形,这些波形能有效地反映出隔离开关的运行状态,若隔离开关出现故障,电机的电流或操动杆的转角或操动杆的力矩都会发生相应的变化,通过对电机电流、操动杆转角和操动杆力矩的实时监测,可以监测到电机及操动杆的运行状态,依此来判断隔离开关是否出现故障,直观有效,为工作人员节省时间与人力。
由以上技术方案可知,本发明提供一种隔离开关智能诊断系统,由状态量采集模块1将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,将采集到的状态量信息的波形传送到数据库模块2进行存储,再通过特征量提取模块6对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态,最后,将隔离开关的状态、故障类型、故障位置及提供的维护建议在显示模块10上显示出来。本发明能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断及故障定位,减少或避免事故的产生,保证隔离开关的安全运行。
如图2所示,本发明实施例二提供了一种隔离开关智能诊断方法,其特征在于,包括:
S101,采集隔离开关操作过程中的状态量信息;所述状态量信息,包括:电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形。在用隔离开关智能诊断系统对隔离开关进行诊断时,由状态量采集模块1将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,即电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形,这些波形能有效地反映出隔离开关的运行状态,若隔离开关出现故障,电机的电流或操动杆的转角或操动杆的力矩都会发生相应的变化,通过对电机电流、操动杆转角和操动杆力矩的实时监测,可以监测到电机及操动杆的运行状态,依此来判断隔离开关是否出现故障,直观有效,为工作人员节省时间与人力;
S102,存储所述状态量信息的波形,获取隔离开关在正常状态下的所述状态量信息、故障状态下的所述状态量信息、隔离开关相关信息和故障类型;所述隔离开关相关信息包括:电网中线路、电力设备的地理分布、配电网拓扑、隔离开关的品牌、型号、单价、生产日期、使用年限、出厂检测状况、验收人员和检修情况;所述正常状态是指,隔离开关正常运行,不发生绝缘子断裂、操作失灵、锈蚀卡涩、平衡弹簧卡涩等情况,所述故障状态是指,隔离开关发生绝缘子断裂、操作失灵、锈蚀卡涩、平衡弹簧卡涩等情况。在用隔离开关智能诊断系统对隔离开关进行诊断时,先在数据存储模块3存储隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息、所述故障类型和所述隔离开关相关信息,以便与被测的状态量信息比较,能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断;
S103,对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量;从调幅信号中将低频信号解调出来的过程,就叫做包络检波,将一段时间长度的高频信号的峰值点连线,就可以得到上方(正的)一条线和下方(负的)一条线,这两条线就叫包络线,包络线就是反映高频信号幅度变化的曲线;
S104,将所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态;由于数据存储模块3中存储所述隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息和所述故障类型,那么将所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量进行对比,就可以得到判断隔离开关状态的依据;
S105,显示所述特征量提取模块6给出的结果,通过显示模块10能设置数据采集和数据分析过程中所需要的相应参数,能绘制显示电机电流、转角和力矩信号波形随时间的变化曲线,能绘制显示电机电流和力矩信随转角之间的关系曲线,能显示特征量提取模块6的分析结果,显示隔离开关的运行状态,若有故障还能显示故障类型以及故障可能发生的位置,并提供相应的维护措施建议。
进一步地,在所述采集隔离开关操作过程中的所述状态量信息之前,将隔离开关智能诊断装置与被测隔离开关连接,与被测隔离开关连接后,隔离开关智能诊断系统能获取被测隔离开关的相关信息,以便后续的判断,保证隔离开关的正常运行。
进一步地,所述包络检波的方法包括:希尔伯特变换法和小波分析法;一个连续时间信号的希尔伯特变换等于该信号通过具有冲激响应的线性系统以后的输出响应,用希尔伯特变换描述幅度调制或相位调制的包络、瞬时频率和瞬时相位会使分析简便,在通信系统中有着重要的理论意义和实用价值。在通信理论中,希尔伯特变换是分析信号的工具,在数字信号处理中,不仅可用于信号变换,还可用于滤波,可以做成不同类型的希尔伯特滤波器;小波分析是当前应用数学和工程学科中一个迅速发展的新领域,经过近30年的探索研究,重要的数学形式化体系已经建立,理论基础更加扎实。与傅里叶变换相比,小波变换是空间(时间)和频率的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了傅里叶变换不能解决的许多困难问题。
进一步地,所述特征量,包括:所述包络线的峰值、波峰个数和峰值时刻。正常状态下的电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形与故障状态下的电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形都会有一定数量波峰与峰值时刻,峰值也会有差别,将峰值、波峰个数和峰值时刻作为特征量,可以更直观地得到隔离开关的状态及故障类型,可以快速定位,节省时间。
进一步地,所述判断所述隔离开关的状态的具体步骤为:
若所述特征量与所述数据库模块2中的所述正常状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关正常;若所述特征量与所述数据库模块2中的所述故障状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关有故障;当所述隔离开关有故障时,判断所述隔离开关的所述故障的类型和所述故障的位置。
以电机电流波形为例,如图3所示,为隔离开关正常状态下的电机电流波形图,通过对电机电流波形进行包络检波,得到电机电流包络线,如图4所示。图5为隔离开关平衡弹簧卡涩时电机电流包络线示意图,从图中可以看出,与正常状态下的电机电流包络线相比,峰值、波峰数量和峰值时刻都有所不同。进一步地,操动杆转角波形、操动杆力矩波形在正常状态下与故障状态下也是有所不同的。通过波形的对比,可以更直观地得到被测隔离开关的故障类型,然后进一步对故障进行定位,相关人员可依此安排检修及更换,避免或减少故障产生,从而保证隔离开关安全运行。
由以上技术方案可知,本发明提供一种隔离开关智能诊断方法,由状态量采集模块1将隔离开关在操作过程中产生的状态量信息采集,将采集到的状态量信息的波形传送到数据库模块2进行存储,再通过特征量提取模块6对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块2中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态,若所述特征量与所述数据库模块2中的所述正常状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关正常;若所述特征量与所述数据库模块2中的所述故障状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关有故障;当所述隔离开关有故障时,判断所述隔离开关的所述故障的类型和所述故障的位置。最后,将隔离开关的状态、故障类型、故障位置及提供的维护建议在显示模块10上显示出来。能直观有效地对隔离开关的机械故障进行诊断及故障定位,减少或避免事故的产生,保证隔离开关的安全运行。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种隔离开关智能诊断系统,其特征在于,包括:
状态量采集模块,用于采集隔离开关操作过程中的状态量信息;
数据库模块,用于存储所述状态量信息的波形,还用于获取所述隔离开关在正常状态下的所述状态量信息、故障状态下的所述状态量信息、隔离开关相关信息和故障类型;所述隔离开关相关信息包括:电网中线路、电力设备的地理分布、配电网拓扑、隔离开关的品牌、型号、单价、生产日期、使用年限、出厂检测状况、验收人员和检修情况;
特征量提取模块,用于对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量,将所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态;
显示模块,用于显示所述特征量提取模块给出的结果。
2.根据权利要求1所述的一种隔离开关智能诊断系统,其特征在于,所述数据库模块,包括:
数据存储模块,用于存储所述隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息和所述故障类型;
数据监测模块,用于对所述状态量信息进行实时监测与存储;
信息模块,用于获取电网中线路、电力设备的地理分布、配电网拓扑、隔离开关的品牌、型号、单价、生产日期、使用年限、出厂检测状况、验收人员和检修情况。
3.根据权利要求1所述的一种隔离开关智能诊断系统,其特征在于,所述特征量提取模块,包括:
故障类型判断模块,用于根据所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量的对比,对所述隔离开关的所述故障类型进行判断;
故障定位模块,用于对所述隔离开关的故障进行定位;
维护建议模块,用于根据所述隔离开关的所述故障类型和故障位置,对所述隔离开关的维护提供建议。
4.根据权利要求1所述的一种隔离开关智能诊断系统,其特征在于,所述系统还包括:
地理信息模块,用于与所述信息模块连接,获取所述电网中线路、所述电力设备的地理分布和所述配电网拓扑的信息;还用于与所述数据存储模块连接,获取所述隔离开关在所述正常状态下的所述状态量信息、所述故障状态下的所述状态量信息和所述故障类型。
5.根据权利要求1所述的一种隔离开关智能诊断系统,其特征在于,所述状态量信息,包括:电机电流波形、操动杆转角波形和操动杆力矩波形。
6.一种隔离开关智能诊断方法,其特征在于,包括:
采集隔离开关操作过程中的状态量信息;
存储所述状态量信息的波形,获取所述隔离开关在正常状态下的所述状态量信息、故障状态下的所述状态量信息、隔离开关相关信息和故障类型;
对所述波形进行包络检波,得到包络线,根据所述包络线得到特征量;
将所述特征量与所述数据库模块中的所述波形的所述特征量进行对比,判断所述隔离开关的状态;
显示所述特征量提取模块给出的结果。
7.根据权利要求6所述的一种隔离开关智能诊断方法,其特征在于,在所述采集隔离开关操作过程中的所述状态量信息之前,将隔离开关智能诊断装置与被测隔离开关连接。
8.根据权利要求6所述的一种隔离开关智能诊断方法,其特征在于,所述包络检波的方法包括:希尔伯特变换法和小波分析法。
9.根据权利要求6所述的一种隔离开关智能诊断方法,其特征在于,所述特征量,包括:所述包络线的峰值、波峰个数和峰值时刻。
10.根据权利要求6所述的一种隔离开关智能诊断方法,其特征在于,所述判断所述隔离开关的状态的具体步骤为:
若所述特征量与所述数据库模块中的所述正常状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关正常;
若所述特征量与所述数据库模块中的所述故障状态下的所述波形的所述特征量相同,则所述隔离开关有故障;
当所述隔离开关有故障时,判断所述隔离开关的所述故障的类型和所述故障的位置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611055795.1A CN106680700A (zh) | 2016-11-25 | 2016-11-25 | 一种隔离开关智能诊断系统与方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201611055795.1A CN106680700A (zh) | 2016-11-25 | 2016-11-25 | 一种隔离开关智能诊断系统与方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106680700A true CN106680700A (zh) | 2017-05-17 |
Family
ID=58866670
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201611055795.1A Pending CN106680700A (zh) | 2016-11-25 | 2016-11-25 | 一种隔离开关智能诊断系统与方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106680700A (zh) |
Cited By (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108303645A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-07-20 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种分合闸线圈故障诊断方法及装置 |
CN108398635A (zh) * | 2018-02-14 | 2018-08-14 | 武汉大学 | 一种基于电机输出功率检测的高压隔离开关机械缺陷诊断方法 |
CN108988496A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备 |
CN109752172A (zh) * | 2019-01-09 | 2019-05-14 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种高压隔离开关机械卡涩监测方法及装置 |
CN110007220A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-12 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种断路器机构运行状态诊断方法及装置 |
CN110068759A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-07-30 | 四川华雁信息产业股份有限公司 | 一种故障类型获得方法及装置 |
CN110530625A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-03 | 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 | 一种高压隔离开关机械故障诊断装置及方法 |
CN110673028A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-01-10 | 广东电网有限责任公司 | 一种用于10kV真空断路器故障诊断装置及方法 |
CN111157841A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-15 | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 | 用于电动操作型隔离开关二次回路的故障快速定位装置 |
CN111679184A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-09-18 | 国家电网有限公司 | 一种通过电机电流评估隔离开关性能的方法 |
CN112557895A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-26 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种基于多特征量的gis隔离开关故障诊断方法 |
CN112816860A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-05-18 | 河海大学 | 一种gis隔离开关的开关动作状态实时监测装置及方法 |
CN113075496A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-07-06 | 深圳供电局有限公司 | 电缆故障定位方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114200243A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-03-18 | 广西电网有限责任公司 | 低压台区故障智能诊断方法及系统 |
CN114325365A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-04-12 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种gis内隔离开关动态特性评价方法 |
CN114705241A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-07-05 | 广东电网有限责任公司 | 一种开关类设备状态监测及故障诊断方法和装置 |
EP4050354A1 (en) * | 2021-02-25 | 2022-08-31 | Mitsubishi Electric R & D Centre Europe B.V. | A method and a device for monitoring the condition of a motor |
CN115561625A (zh) * | 2022-09-13 | 2023-01-03 | 山东泰开隔离开关有限公司 | 基于高压隔离开关扭矩监测装置的故障诊断系统及方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101968525A (zh) * | 2010-10-09 | 2011-02-09 | 杭州市电力局 | 一种仿真计算与实时监测相结合的配电网故障定位方法 |
JP5143194B2 (ja) * | 2010-07-16 | 2013-02-13 | 中国電力株式会社 | ベアリング診断方法 |
CN104198929A (zh) * | 2014-07-14 | 2014-12-10 | 国网上海市电力公司 | 一种户外高压隔离开关的检测装置及检测方法 |
CN104407286A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-03-11 | 国家电网公司 | 一种高压隔离开关机械状态监测及预警方法 |
CN104538233A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-22 | 广州供电局有限公司变电管理一所 | 变电站电动刀闸状态监测预警系统及方法 |
CN105548873A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 中国西电电气股份有限公司 | 用于在线监测装置实现开关设备健康诊断的方法及系统 |
CN105606997A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-05-25 | 国家电网公司 | 用于电力系统的高压断路器操动机构的机械故障诊断方法 |
CN105866669A (zh) * | 2016-05-19 | 2016-08-17 | 华南理工大学 | 一种断路器分合闸控制回路故障诊断方法 |
CN106019131A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-10-12 | 四川大学 | 一种基于分合闸线圈电流的高压断路器操作机构状态综合评估方法 |
-
2016
- 2016-11-25 CN CN201611055795.1A patent/CN106680700A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5143194B2 (ja) * | 2010-07-16 | 2013-02-13 | 中国電力株式会社 | ベアリング診断方法 |
CN101968525A (zh) * | 2010-10-09 | 2011-02-09 | 杭州市电力局 | 一种仿真计算与实时监测相结合的配电网故障定位方法 |
CN104198929A (zh) * | 2014-07-14 | 2014-12-10 | 国网上海市电力公司 | 一种户外高压隔离开关的检测装置及检测方法 |
CN104407286A (zh) * | 2014-11-21 | 2015-03-11 | 国家电网公司 | 一种高压隔离开关机械状态监测及预警方法 |
CN104538233A (zh) * | 2014-12-25 | 2015-04-22 | 广州供电局有限公司变电管理一所 | 变电站电动刀闸状态监测预警系统及方法 |
CN105548873A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-05-04 | 中国西电电气股份有限公司 | 用于在线监测装置实现开关设备健康诊断的方法及系统 |
CN105606997A (zh) * | 2016-02-26 | 2016-05-25 | 国家电网公司 | 用于电力系统的高压断路器操动机构的机械故障诊断方法 |
CN106019131A (zh) * | 2016-05-18 | 2016-10-12 | 四川大学 | 一种基于分合闸线圈电流的高压断路器操作机构状态综合评估方法 |
CN105866669A (zh) * | 2016-05-19 | 2016-08-17 | 华南理工大学 | 一种断路器分合闸控制回路故障诊断方法 |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108398635A (zh) * | 2018-02-14 | 2018-08-14 | 武汉大学 | 一种基于电机输出功率检测的高压隔离开关机械缺陷诊断方法 |
CN108303645A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-07-20 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种分合闸线圈故障诊断方法及装置 |
CN108988496B (zh) * | 2018-08-01 | 2021-04-23 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备 |
CN108988496A (zh) * | 2018-08-01 | 2018-12-11 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种智能变电站二次系统故障的诊断方法、装置及设备 |
CN109752172A (zh) * | 2019-01-09 | 2019-05-14 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种高压隔离开关机械卡涩监测方法及装置 |
CN110007220A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-12 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种断路器机构运行状态诊断方法及装置 |
CN110068759A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-07-30 | 四川华雁信息产业股份有限公司 | 一种故障类型获得方法及装置 |
CN110068759B (zh) * | 2019-05-22 | 2021-11-09 | 华雁智能科技(集团)股份有限公司 | 一种故障类型获得方法及装置 |
CN110530625A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-03 | 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 | 一种高压隔离开关机械故障诊断装置及方法 |
CN110673028A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-01-10 | 广东电网有限责任公司 | 一种用于10kV真空断路器故障诊断装置及方法 |
CN111157841A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-15 | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 | 用于电动操作型隔离开关二次回路的故障快速定位装置 |
CN111679184A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-09-18 | 国家电网有限公司 | 一种通过电机电流评估隔离开关性能的方法 |
CN112557895A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-26 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种基于多特征量的gis隔离开关故障诊断方法 |
CN112557895B (zh) * | 2020-12-16 | 2023-12-22 | 国网江苏省电力有限公司检修分公司 | 一种基于多特征量的gis隔离开关故障诊断方法 |
CN112816860A (zh) * | 2021-01-27 | 2021-05-18 | 河海大学 | 一种gis隔离开关的开关动作状态实时监测装置及方法 |
CN112816860B (zh) * | 2021-01-27 | 2023-06-13 | 河海大学 | 一种gis隔离开关的开关动作状态实时监测装置及方法 |
EP4050354A1 (en) * | 2021-02-25 | 2022-08-31 | Mitsubishi Electric R & D Centre Europe B.V. | A method and a device for monitoring the condition of a motor |
WO2022180884A1 (en) * | 2021-02-25 | 2022-09-01 | Mitsubishi Electric Corporation | Method, device, and system for monitoring condition of motor |
CN113075496A (zh) * | 2021-02-25 | 2021-07-06 | 深圳供电局有限公司 | 电缆故障定位方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN114325365A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-04-12 | 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 | 一种gis内隔离开关动态特性评价方法 |
CN114200243A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-03-18 | 广西电网有限责任公司 | 低压台区故障智能诊断方法及系统 |
CN114200243B (zh) * | 2021-12-24 | 2023-10-24 | 广西电网有限责任公司 | 低压台区故障智能诊断方法及系统 |
CN114705241A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-07-05 | 广东电网有限责任公司 | 一种开关类设备状态监测及故障诊断方法和装置 |
CN115561625A (zh) * | 2022-09-13 | 2023-01-03 | 山东泰开隔离开关有限公司 | 基于高压隔离开关扭矩监测装置的故障诊断系统及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106680700A (zh) | 一种隔离开关智能诊断系统与方法 | |
US10794945B2 (en) | Method for detecting and locating single-phase ground fault on low current grounded power-distribution network | |
CN102368634B (zh) | 智能变电站状态监测统一信息平台系统 | |
CN109886475B (zh) | 基于ai的计量自动化系统的信息安全态势感知系统 | |
CN104990629B (zh) | 一种红外成像测温的电力设备故障自动预警系统 | |
CN104977087B (zh) | 一种基于红外成像测温的电力设备故障自动预警的方法 | |
CN206114842U (zh) | 一种开关柜局部放电信号检测装置 | |
CN105548814B (zh) | 一种配网线路接地故障判断方法和系统 | |
CN106324415B (zh) | 双绕组同步风力发电机匝间短路故障诊断方法及监测方法 | |
CN108418304B (zh) | 变电站二次回路状态监测方法、装置及系统 | |
CN110941918A (zh) | 智能化变电站故障分析系统 | |
CN111521919A (zh) | 一种低压台区零线带电故障诊断装置及诊断与定位方法 | |
CN109212378A (zh) | 中低压配电网络故障定位方法 | |
CN108414877A (zh) | 一种用于对变压器故障进行预警的系统及方法 | |
CN106093636B (zh) | 智能电网的二次设备的模拟量校核方法以及装置 | |
CN106877503B (zh) | 二次设备智能运维系统中的风险识别与预警方法 | |
CN101551442B (zh) | 发电机转子绝缘在线监测接地定位方法及装置 | |
CN105548873B (zh) | 用于在线监测装置实现开关设备健康诊断的方法 | |
Moghe et al. | Field investigation and analysis of incipient faults leading to a catastrophic failure in an underground distribution feeder | |
CN203164360U (zh) | 一种变电设备绝缘在线监测系统 | |
CN112904098A (zh) | 用于轨道交通电气控制屏柜的健康诊断装置及方法 | |
CN208209632U (zh) | 配电房低压出线运行状态的监测系统和配电系统 | |
CN114113944B (zh) | 一种cvt电容单元击穿缺陷试验方法及装置 | |
CN203350385U (zh) | 一种直流系统寄生回路在线检测装置 | |
CN209167455U (zh) | 一种基于多种参数采集的变压器绕组机械状态诊断系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20170517 |