CN107884708A - 一种基于开关运行数据的开关性能诊断方法 - Google Patents

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刘少辉
李国伟
李慧
唐琪
李新
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    • 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

Abstract

本发明公开了一种基于开关运行数据的开关性能诊断方法，包括如下步骤：S1．通过电网的调度系统采集开关运行数据，开关运行数据包括六个指标；S2．分别以开关运行数据的一个指标的所有历史数据作为样本空间，通过数理统计方法，得到六个指标的回归方程；S3．通过所述的回归方程，得到下一次的预测值；S4．将下一次的预测值与下一次的实际值进行对比，判断开关的性能是否出现异常；S5．根据开关的性能是否出现异常，决定是否将下一次的实际值迭代至开关运行数据，执行S2。本发明在不增加任何监测设备的情况下，只需利用计算软件对开关设备的运行数据进行分析，就可以得到关于开关的性能诊断。

Description

一种基于开关运行数据的开关性能诊断方法
技术领域
本发明涉及开关性能诊断领域，更具体地，涉及一种基于开关运行数据的开关性能诊断方法。
背景技术
高压开关设备作为电网系统的重要设备之一，其状态评估的关键是以设备当前的工作状况为依据，通过状态监测和故障诊断手段，识别故障的早期征兆，对故障部位、故障严重程度和发展趋势做出判断，从而制定最佳的检修计划。现有的状态评估方式主要依赖在线监测装置的数据，通过增设常规的在线监测装置是进行高压开关设备状态评估的一个重要手段。但高压开关设备数量众多，涉及不同的电压等级、不同厂家、不同的机械结构，而且在线监测装置投入成本较高，且监测装置可靠性参差不齐，无法大面积推广。
发明内容
本发明克服了现有的开关评估方法的缺陷，提供了一种新的基于开关运行数据的开关性能诊断方法。本发明旨在不增加任何附加设备或装置的基础上，针对开关故障诊断实时性低，检测周期过长的问题，采用数据曲线拟合的方法，预测开关性能的变化趋势。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于开关运行数据的开关性能诊断方法，包括如下步骤：
S1．通过电网的调度系统采集开关运行数据，所述的开关运行数据包括六个指标，分别是：开关分/合闸时间、开关全开断时间、开关的分断电流、开关状态信息、开关储能时间和开关动作次数；
S2．分别以开关运行数据的一个指标的所有历史数据作为样本空间，通过数理统计方法，得到六个指标的回归方程；
S3．通过所述的回归方程，得到下一次的预测值；
S4．将下一次的预测值与下一次的实际值进行对比，判断开关的性能是否出现异常；
S5．根据开关的性能是否出现异常，决定是否将下一次的实际值迭代至开关运行数据，执行S2。
本发明通过不断更新开关运行数据，形成的非线性回归方程会更符合开关运行数据的分布，从而对开关性能的预测会更精确。
在一种优选的方案中，所述的S2中的详细步骤是：分别以开关运行数据的一个指标的所有历史数据作为样本空间，每个样本空间依次通过非线性回归的方法，得到该指样本应的非线性回归方程，所述的非线性回归方程的自变量是次数，因变量是指标的数值。非线性回归相比线性回归，更符合开关的运行数据的分布特征。
在一种优选的方案中，所述的S4的详细步骤是：
S4.1：将下一次的预测值与下一次的实际值进行对比，若偏差超过阈值，则执行S4.2；若偏差小于阈值，则执行S5；
S4.2：将下一次的实际值标记为异常数据，对出现异常数据的次数进行累计；
S4.3：若一个指标出现异常数据的次数超过N次，则判断该指标出现异常；若出现异常数据的次数不超过N次，则执行S5；所述的N为正数；
S4.4：若开关的开关分/合闸时间、开关全开断时间和开关储能时间三项指标中有一项指标出现异常，则判断开关的性能出现异常；若三项指标没有出现异常，则执行S5。
本优选方案中，若N值越大，则对开关性能的评估精度越高，N值越小，则对开关性能的评估精度越低。
在一种优选的方案中，所述的S4中的阈值是对应指标中所有历史数据与对应指标的非线性回归方程的最大偏差，所述的最大偏差通过以下公式求取：
△=MAX(Ti-Y（i））
式中，△表示最大偏差，Ti表示第i次的历史数据，Y（i）表示对应的的非线性回归方程的第i次数值。
在一种优选的方案中，所述的S5的详细步骤是：
若开关的性能出现异常，则下一次开关的实际值不迭代至开关运行数据；若开关的性能没有出现异常，则下一次开关的实际值迭代至开关运行数据。本优选方案中，将异常数据剔除在运行数据中，使得开关性能判断的判断标准维持在一个固定的范围内，保证了长期使用的准确性。
在一种优选的方案中，所述的开关分/合闸时间是从保护发命令计时开始，到辅助开关切换后截止的时间。
在一种优选的方案中，所述的开关全开断时间是从保护发分闸命令计时开始，到电弧熄灭时的截止时间。
在一种优选的方案中，所述的开关状态信息包括合闸位置、分闸位置和储能状态。
在一种优选的方案中，所述的开关储能时间是从得到合闸位置信号开始计时，到储能电机辅助开关切换后截止的时间。
在一种优选的方案中，所述的开关动作次数是开关分闸变位次数，即开关动作的次数。
在一种优选的方案中，所述的N=3。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
在不增加任何监测设备的情况下，只需计算软件对开关设备的运行数据进行分析，通过统计学的方法，综合利用调度系统数据就可以就可以得到关于开关的性能诊断。
附图说明
图1为实施例流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
如图1所示，一种基于开关运行数据的开关性能诊断方法，包括如下步骤：
S1．通过电网的调度系统采集开关运行数据：开关运行数据包括六个指标，分别是：开关分/合闸时间、开关全开断时间、开关的分断电流、开关状态信息、开关储能时间和开关动作次数；其中，
开关分/合闸时间是从保护发命令计时开始，到辅助开关切换后截止的时间；
开关全开断时间是从保护发分闸命令计时开始，到电弧熄灭时的截止时间；
开关状态信息包括合闸位置、分闸位置和储能状态；
开关储能时间是从得到合闸位置信号开始计时，到储能电机辅助开关切换后截止的时间；
开关动作次数是开关分闸变位次数，即开关动作的次数；
S2．通过开关运行数据，得到非线性回归方程：分别以开关运行数据的一个指标的所有历史数据作为样本空间，每个样本空间依次通过非线性回归的方法，得到该指样本应的非线性回归方程，该非线性回归方程做如下表示：
式中，自变量是次数，因变量是指标的数值该非线性回归方程至少需要6个以上的历史数据进行统计；
S3．通过非线性回归方程，得到预测值；
S4．将预测值与实际值进行对比，判断开关的性能是否出现异常：
S4.1：将下一次的预测值与下一次的实际值进行对比，若偏差超过阈值，则执行S4.2；若偏差小于阈值，则执行S5；阈值是对应指标中所有历史数据与对应指标的非线性回归方程的最大偏差，最大偏差通过以下公式求取：
△=MAX(Ti-Y（i））
式中，△表示最大偏差，Ti表示第i次的历史数据，Y（i）表示对应的的非线性回归方程的第i次数值；
S4.2：将下一次的实际值标记为异常数据，对出现异常数据的次数进行累计；
S4.3：若一个指标出现异常数据的次数超过3次，则判断该指标出现异常；若出现异常数据的次数不超过3次，则执行S5；
S4.4：若开关的开关分/合闸时间、开关全开断时间和开关储能时间三项指标中有一项指标出现异常，则判断开关的性能出现异常；若三项指标没有出现异常，则执行S5。
S5．根据开关的性能是否出现异常，决定是否将下一次的实际值迭代至开关运行数据，执行S2：若开关的性能出现异常，则下一次开关的实际值不迭代至开关运行数据；若开关的性能没有出现异常，则下一次开关的实际值迭代至开关运行数据。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于开关运行数据的开关性能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1．通过电网的调度系统采集开关运行数据，所述的开关运行数据包括六个指标，分别是：开关分/合闸时间、开关全开断时间、开关的分断电流、开关状态信息、开关储能时间和开关动作次数；
S2．分别以开关运行数据的一个指标的所有历史数据作为样本空间，通过数理统计方法，得到六个指标的回归方程；
S3．通过所述的回归方程，得到下一次的预测值；
S4．将下一次的预测值与下一次的实际值进行对比，判断开关的性能是否出现异常；
S5．根据开关的性能是否出现异常，决定是否将下一次的实际值迭代至开关运行数据，执行S2。
2.根据权利要求1所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的S2中的详细步骤是：分别以开关运行数据的一个指标的所有历史数据作为样本空间，每个样本空间依次通过非线性回归的方法，得到该指样本应的非线性回归方程，所述的非线性回归方程的自变量是次数，因变量是指标的数值。
3.根据权利要求1或2所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的S4的详细步骤是：
S4.1：将下一次的预测值与下一次的实际值进行对比，若偏差超过阈值，则执行S4.2；若偏差小于阈值，则执行S5；
S4.2：将下一次的实际值标记为异常数据，对出现异常数据的次数进行累计；
S4.3：若一个指标出现异常数据的次数超过N次，则判断该指标出现异常；若出现异常数据的次数不超过N次，则执行S5；所述的N为正数；
S4.4：若开关的开关分/合闸时间、开关全开断时间和开关储能时间三项指标中有一项指标出现异常，则判断开关的性能出现异常；若三项指标没有出现异常，则执行S5。
4.根据权利要求3所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的S4中的阈值是对应指标中所有历史数据与对应指标的非线性回归方程的最大偏差，所述的最大偏差通过以下公式求取：
△=MAX(Ti-Y（i））
式中，△表示最大偏差，Ti表示第i次的历史数据，Y（i）表示对应的的非线性回归方程的第i次数值。
5.根据权利要求1、2或4所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的S5的详细步骤是：
若开关的性能出现异常，则下一次开关的实际值不迭代至开关运行数据；若开关的性能没有出现异常，则下一次开关的实际值迭代至开关运行数据。
6.根据权利要求5所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的开关分/合闸时间是从保护发命令计时开始，到辅助开关切换后截止的时间。
7.根据权利要求1、2、4或6所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的开关全开断时间是从保护发分闸命令计时开始，到电弧熄灭时的截止时间。
8.根据权利要求7所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的开关状态信息包括合闸位置、分闸位置和储能状态。
9.根据权利要求1、2、4、6或8所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的开关储能时间是从得到合闸位置信号开始计时，到储能电机辅助开关切换后截止的时间。
10.根据权利要求9所述的开关机械性能诊断方法，其特征在于，所述的N=3。
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