CN108829734A - 电能质量icd模型中叶子节点自动匹配量纲的方法 - Google Patents

电能质量icd模型中叶子节点自动匹配量纲的方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于的电能质量监测的技术领域，具体涉及电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法；解决的技术问题为：提供一种自动化的、效率较高的电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，采用的技术方案为：电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，包括下列步骤：S10，建立ICD文件；S20，建立电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表；S30，创建ICD自动匹配模型；S40，61850客户端模块读取ICD自动匹配模型，解析出叶子节点路径、并匹配出量纲；适用于电力系统。

Description

电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法
技术领域
本发明属于的电能质量监测的技术领域，具体涉及电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法。
背景技术
为大力推进电能质量终端标准化建设，要求各省电力公司运检部、省电科院等单位具备电能质量监测终端检定能力，对待安装的电能质量监测终端必须做入网检测；由于待入网检测的电能质量监测终端需具备61850服务端模块，使得电能质量监测终端自动检定系统(简称：检定系统)中，测量数据采集模块需要具备支持与多个61850服务端模块同时维持通讯的61850客户端模块。
电能质量监测终端的61850服务端模块中，其测量数据是通过短地址与ICD文件逻辑设备的叶子节点形成映射，61850客户端模块只有通过指定的叶子节点才能获取所需的数据，但因ICD文件中叶子节点众多，不可能人为去查找客户端读取的ICD模型中叶子节点然后手动去配置，因此如何去识别通过哪个叶子节点可获取Ua或其他量纲，这就需要一种电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法。
发明内容
本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种自动的、效率较高的电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，包括下列步骤：S10，建立ICD文件；S20，建立电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表；S30，创建ICD自动匹配模型；S40，61850客户端模块读取ICD自动匹配模型，解析出叶子节点路径、并匹配出量纲。
优选地，所述建立ICD文件中，具体包括：S101，建立物理设备模型；每个电能质量监测终端分别创建一个IED对象，每个IED创建一个Server对象，每个Server对象中至少应有一个访问点；S102，建立逻辑设备模型；每个电能质量监测终端的LD对象中至少包含3个LN节点，所述的3个LN节点为：LLN0节点、LPHD节点和其他应用逻辑设备；所述的LLN0节点包括：多个DataSet数据集、多个urcb无缓存报告块、多个brcb有缓存报告块和日志块；所述每个DataSet数据集对应一个urcb无缓存报告块或一个brcb有缓存报告块；所述Datset数据集中描述了量纲的逻辑设备实例号lnInst、逻辑设备类lnClass、逻辑设备实例号ldInst、前缀prefix、数据对象doName、约束条件fc。
优选地，所述创建ICD自动匹配模型，具体包括：在DataSet数据集中，查找逻辑设备的实例号；在关系表中，查找逻辑设备的实例号对应的叶子节点路径，并将路径中的字符“？”或字符“*”替换为逻辑设备的实例号；通过替换后逻辑设备的实例号，得到量纲的叶子节点路径。
优选地，所述建立逻辑设备模型中，所述的每个电能质量监测终端的LD实例个数为n+1；其中：第一个LD实例名为LD0，用于建立监测终端公用的、与特定监测回路无关的信息和数据；第n个LD实例名为LDn，用于建立第n个监测回路的特定配置信息和数据，所述的n为自然数。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明通过建立ICD文件、建立电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表，与原有的方法(61850客户端解析出icd模型叶子节点众多，也不知某个叶子节点代表的含义，需要人为去查找每个叶子节点然后手动去配置量纲)相比，可以高效的得到逻辑设备的量纲，实用性极强。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步详细的说明；
图1为本发明实施例一提供的电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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作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。
图1为本发明实施例一提供的电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法的流程示意图，如图1所示，电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，包括下列步骤：
S10，建立ICD文件；本实施例一种的ICD文件是针对某个智能电子设备描述的，其包含Header、Communication、IED、DataTypeTemplates四大节点，其中IED是描述智能电子设备核心信息；
S20，建立电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表；
S30，创建ICD自动匹配模型；
S40，61850客户端模块读取ICD自动匹配模型，解析出叶子节点路径、并匹配出量纲。
具体地，所述建立ICD文件中，具体包括：
S101，建立物理设备模型；每个电能质量监测终端分别创建一个IED对象，每个IED创建一个Server对象，每个Server对象中至少应有一个访问点；
S102，建立逻辑设备模型；每个电能质量监测终端的LD对象中至少包含3个LN节点，所述的3个LN节点为：LLN0节点、LPHD节点和其他应用逻辑设备；所述的LLN0节点包括：多个DataSet数据集、多个urcb无缓存报告块、多个brcb有缓存报告块和日志块；
所述每个DataSet数据集对应一个urcb无缓存报告块或一个brcb有缓存报告块；所述Datset数据集中描述了量纲的逻辑设备实例号lnInst、逻辑设备类lnClass、逻辑设备实例号ldInst、前缀prefix、数据对象doName、约束条件fc。
进一步地，所述建立逻辑设备模型中，所述的每个电能质量监测终端的LD实例个数为n+1；其中：第一个LD实例名为LD0，用于建立监测终端公用的、与特定监测回路无关的信息和数据；第n个LD实例名为LDn，用于建立第n个监测回路的特定配置信息和数据，所述的n为自然数。
本实施例中，所述的LD0主要实现对监测终端运行状态信息、辅助输入输出功能以及部分配置参数的建模，主要应用到LLN0、LPHD、GGIO等逻辑节点；所述的LDn中主要实现对监测终端电能质量监测功能及其所产生数据的建模，主要应用到LLN0、LPHD、GGIO、MMXU、MHAI、MFLK、MSQI、QVVR、RDRE等逻辑节点；所述的数据集包含的数据对象不应跨越不同LD；本实施例中，所有的数据对象类型和数据属性类型应符合DL/T 860标准要求。
更进一步地，所述创建ICD自动匹配模型，具体包括：在DataSet数据集中，查找逻辑设备的实例号；在关系表中，查找逻辑设备的实例号对应的叶子节点路径，并将路径中的字符“？”或字符“*”替换为逻辑设备的实例号；通过替换后逻辑设备的实例号，得到量纲的叶子节点路径。
下面以一个更具体的实施例对本发明进行说明。
本实施例中，所述的电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表，如表1所示：(本关系表中仅对部分量纲进行演示说明)；所述的在DataSet数据集中，查找逻辑设备的实例号，可通过表2进行查找。
例1：在DataSet数据集中，查找逻辑设备的实例号，具体为：在表2中，查找逻辑设备的实例号；
如：MMXU1基本数据(实时数据)，其实例号为inst＝1；
其次，在表1中，将查找逻辑设备的实例号对应的叶子节点路径，并将路径中的字符“？”或字符“*”替换为逻辑设备的实例号；
如：将表1中的MMXU？中的“？”替换为1；量纲rtFreg，频率实时测量值，叶子节点路径MMXU？$MX$Hz$mag$f就变为MMXU1$MX$Hz$mag$f；得到量纲的叶子节点路径。
例2：根据表1可知：MSQI序分量值(实时数据)，其实例号为inst＝1的，
在表2中，将路径中的字符“？”替换为1；
得到：rtImbNgV，电压负序不平衡实时测量值，叶子路径MSQI？$MX$ImbNgV$mag$f就变为MSQI1$MX$ImbNgV$mag$f。
inst＝1的MHAI谐波数据(实时数据)，将a)中的MHAI？中的“？”替换为1。
本发明通过建立ICD文件、建立电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表，与原有的方法：61850客户端解析出icd模型叶子节点众多、也不知某个叶子节点代表的含义(在电能质量监测终端中icd模型，相似的叶子结点路径却代表了量纲的不同含义)，需要人为去查找每个叶子节点然后手动去配置量纲相比，可以高效的得到逻辑设备的量纲，实用性极强。
表1:电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表
表2：LN节点表
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (4)

1.电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，其特征在于：包括下列步骤：
S10，建立ICD文件；
S20，建立电能质量监测终端的各种量纲与对应的叶子节点路径的关系表；
S30，创建ICD自动匹配模型；
S40，61850客户端模块读取ICD自动匹配模型，解析出叶子节点路径、并匹配出量纲。
2.根据权利要求1所述的电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，其特征在于：所述建立ICD文件中，具体包括：
S101，建立物理设备模型；每个电能质量监测终端分别创建一个IED对象，每个IED创建一个Server对象，每个Server对象中至少应有一个访问点；
S102，建立逻辑设备模型；每个电能质量监测终端的LD对象中至少包含3个LN节点，所述的3个LN节点为：LLN0节点、LPHD节点和其他应用逻辑设备；所述的LLN0节点包括：多个DataSet数据集、多个urcb无缓存报告块、多个brcb有缓存报告块和日志块；
所述每个DataSet数据集对应一个urcb无缓存报告块或一个brcb有缓存报告块；所述Datset数据集中描述了量纲的逻辑设备实例号lnInst、逻辑设备类lnClass、逻辑设备实例号ldInst、前缀prefix、数据对象doName、约束条件fc。
3.根据权利要求2所述的电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，其特征在于：所述创建ICD自动匹配模型，具体包括：
在DataSet数据集中，查找逻辑设备的实例号；
在关系表中，查找逻辑设备的实例号对应的叶子节点路径，并将路径中的字符“？”或字符“*”替换为逻辑设备的实例号；
通过替换后逻辑设备的实例号，得到量纲的叶子节点路径。
4.根据权利要求2所述的电能质量ICD模型中叶子节点自动匹配量纲的方法，其特征在于：所述建立逻辑设备模型中，所述的每个电能质量监测终端的LD实例个数为n+1；其中：第一个LD实例名为LD0，用于建立监测终端公用的、与特定监测回路无关的信息和数据；第n个LD实例名为LDn，用于建立第n个监测回路的特定配置信息和数据，所述的n为自然数。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102654937A (zh) * 2012-05-15 2012-09-05 东北电力科学研究院有限公司 电能质量监测终端的iec61850检测平台及其检测方法
CN102998562A (zh) * 2012-11-26 2013-03-27 江苏省电力公司电力科学研究院 基于iec61850通信协议的电能质量监测系统
CN105447264A (zh) * 2015-12-16 2016-03-30 国网安徽省电力公司 一种智能电子装置信息模型的建模方法
CN107463540A (zh) * 2017-07-26 2017-12-12 深圳市中电电力技术股份有限公司 电能质量数据的处理方法及电能质量监测装置

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102654937A (zh) * 2012-05-15 2012-09-05 东北电力科学研究院有限公司 电能质量监测终端的iec61850检测平台及其检测方法
CN102998562A (zh) * 2012-11-26 2013-03-27 江苏省电力公司电力科学研究院 基于iec61850通信协议的电能质量监测系统
CN105447264A (zh) * 2015-12-16 2016-03-30 国网安徽省电力公司 一种智能电子装置信息模型的建模方法
CN107463540A (zh) * 2017-07-26 2017-12-12 深圳市中电电力技术股份有限公司 电能质量数据的处理方法及电能质量监测装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
孔凤颖: "基于IEC61850电能计量系统网关的研究与实现", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》 *

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