CN110716103A - 一种配网故障的预警方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种配网故障的预警方法,包括以下步骤:S1:激光扫描建配网三维模型平台;S2:平台接入在线监测数据,配网三维监测平台多维实时监测数据;S3:进行多维数据挖掘,进行决策;S4:将配网故障的预测结果在三维平台上展示,对可能发生的故障进行三维模拟展示,进行预警。本发明以激光雷达扫描仪采集点云数据合成模型为主,以参数化建模为辅的配网三维可视化快速建模技术,实现所辖区域重点设备的可视化模型载体;并由此建设基于配电网多维数据融合承载以及结构化数据展示的配网集总监测平台,并对多维数据进行数据挖掘,分析预测配电网故障几率。

Description

一种配网故障的预警方法
技术领域
本发明涉及电网配电系统领域,具体涉及一种配网故障的预警方法。
背景技术
配电网是指从输电网或地区发电厂接受电能,通过配电设施就地分配或按电压逐级分配给各类用户的电力网。包含开闭所及屏柜设备、配电室及屏柜设备、电缆隧道等各类区域。配电网具有电压等级多,网络结构复杂,设备类型多样,作业点多面广,安全环境相对较差等特点,因此配电网的安全风险因素也相对较多。另外,由于配电网的功能是为各类用户提供电力能源,这就对配网的安全可靠运行提出更高要求。
配电网基本情况的数据有线路数、总长度、传送容量、传输距离、绝缘状态、开关数、导线情况等。配电网存在的主要问题有如下7方面:(1)现存配电网能否满足负荷发展的需要;(2)绝缘老化程度如何;(3)导线线径是否过细,有无“瓶颈”线路存在;(4)各线路供电可靠指标高低;(5)线路中开关的数量、投入时间、运行中发生过哪些故障;(6)线路损失率指标高低;(7)线路维修情况。
在配电网规划时要考虑规划区的经济地位,规划区在经济发展中的地位对配电网的规划任务有着重要的影响。规划区是否为工业开发区、商业中心、经济作物区、旅游区、农业开发区、科技中心区等,对规划区负荷的发展、供电可靠性的要求必将有所不同,也会影响规划的电网等级和规模。
配电网的故障繁杂且多,进而对配电网的运行产生影响。在我国的配电网系统中,不仅存在着负荷开关以及断路器等问题,也有其网络构架等问题。也有断路器和复合开关混用的情况,一旦发生故障,就会使得故障的解决较为麻烦,进而影响配电网的运行。
申请号为201420719417.9的我国实用新型公开了一种基于GIS应用的配网故障预警及定位系统,其包括:设于电缆或架空线路上的多个故障指示器以及设于电力输送线路基站内的数据采集器,所述采集器接收所述故障指示器发射的射频信号并转换为GPRS/GSM信号与中心站通讯;所述中心站设于监测机房内,中心站通过RS232串口与设于配电网监测机房内的主控站连接,所述主控站与电网的GIS系统通过TCP/IP通讯;还包括管理员终端,所述管理员终端接收所述中心站发送的信息。本实用新型建成具备实用、先进、安全的基于GIS的智能化配网故障定位系统,为SG186生产管理系统提供差异性线路监测数据信息。但是,该专利只给出了一个配网故障预警及定位系统,并未对提及建立配网三维模型和采用数据仓库等技术进行预警。
发明内容
为克服现有技术的缺陷,本发明的目的在于提供一种配网故障的预警方法,以实现分析预测配电网故障几率。
为此,本发明提出了一种配网故障的预警方法,包括以下步骤:
S1:激光扫描建配网三维模型平台;
S2:平台接入在线监测数据,配网三维监测平台多维实时监测数据;
S3:进行多维数据挖掘,进行决策;
S4:将配网故障的预测结果在三维平台上展示,对可能发生的故障进行三维模拟展示,进行预警。
进一步地,通过激光雷达扫描仪采集配网设备的三维点云数据模型,采集的配网设备包括开闭所室内,配电室室内,箱变内部,电缆隧道内部、电缆竖井内部及相关周围场景。
进一步地,配网三维监测平台多维实时监测的数据包括电气实时数据、火灾监测数据、防潮监测数据、视频图像。
进一步地,电气实时数据为配电网实时数据采集与控制(SCADA),包括配电开关的状态、保护动作信息、运行数据等。
进一步地,火灾监测数据包括电缆接头温度、特殊危险气体监测。包括检测数据、告警值、设置值。
进一步地,防潮监测数据包括环境温湿度监测数据、微正压系统监测数据等,还包括电缆接头温度、危险气体监测开关值。
进一步地,所述平台的通信架构包括以下部分:
1)电缆火灾预警系统直接与后台监控有线通信,CAN规约;
2)电缆接头温度采用无线通信,需要安装中继器,与后台监控采用有线通信;
3)电缆管道中的危险气体检测数据、电缆接头温度,前端采用无线通信,需要安装中继器,与后台监控采用有线通信;
4)开闭所内的室内环境视频、温湿度、微正压系统控制参数等前端采用有线通信,直接与室内电力通信网连接;
5)电缆竖井会配置一个从机,采用无线通信,需配置中继器,远端配置主机,与开闭所或者配电室内的电力通信网连接。
进一步地,进行多维数据挖掘,进行决策包括如下步骤:
S301:可以对监测的多维数据建立数据仓库
S302:数据立方体提供数据的多维视图和汇总数据的预计算,数据仓库做联机分析处理,在不同的抽象层提供数据,并允许预计算和快速访问汇总数据。
S303:对监测的大量的数据进行挖掘功能,包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析。
S304:预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳,用类似流程图的树结构,每一个结点代表一个预测,每一个分支代表预测的概率。
进一步地,所述数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
进一步地,所述数据仓库是汇总历史数据提供消息,数据仓库的每一个维对应于模式中的一个或者一组属性,每一个单元存放某种聚集的度量值。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
本专利所陈述的是一种配网故障的预警方法,即是以激光雷达扫描仪采集点云数据合成模型为主,以参数化建模为辅的配网三维可视化快速建模技术,实现所辖区域重点设备的可视化模型载体;并由此建设基于配电网多维数据融合承载以及结构化数据展示的配网集总监测平台,并对多维数据进行数据挖掘,分析预测配电网故障几率。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明的配网故障的预警方法的流程图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示,一种配网故障的预警方法,包括以下步骤:
S1:激光扫描建配网三维模型平台
通过激光雷达扫描仪采集配网设备,包括开闭所室内,配电室室内,箱变内部,电缆隧道内部、电缆竖井内部及相关周围场景的三维点云数据模型,对于楼宇外形及楼内布局相同部分即可直接复用,激光扫描点云数据集中实现模型布局、场景、外观与原场景的真实情况精准还原。
S2:平台接入在线监测数据,配网三维监测平台多维实时监测数据,需要检测的数据包括:
(1)电气实时数据:即配电网实时数据采集与控制(SCADA),包括配电开关的状态、保护动作信息、运行数据等
(2)火灾监测数据:包括电缆接头温度、特殊危险气体监测。包括检测数据、告警值、设置值
(3)防潮监测数据:包括环境温湿度监测数据、微正压系统监测数据等。包括电缆接头温度、危险气体监测开关值。
(4)视频图像。
其中,传入平台的通信架构包括:
(1)电缆火灾预警系统直接与后台监控有线通信,CAN规约;
(2)电缆接头温度采用无线通信,需要安装中继器,与后台监控采用有线通信。
(3)电缆管道中的危险气体检测数据、电缆接头温度,前端采用无线通信,需要安装中继器,与后台监控采用有线通信。
(4)开闭所内的室内环境视频、温湿度、微正压系统控制参数等前端采用有线通信,直接与室内电力通信网连接。
(5)电缆竖井会配置一个从机,采用无线通信,需配置中继器,远端配置主机,与开闭所或者配电室内的电力通信网连接。
其中,系统的通信方式,设计时分成两部分:一是各气体采集单元与主机之间的通信,因主机安装靠近主采集气道,各气体采集单元与主机之间采用CAN通信;二是主机与监控平台之间的通信,可根据现场实际环境,采取4G网络无线通信,或者借用电力通信网络的信号通道进行有线通信。
按照电力行业标准规范要求,本系统采集的现场数据不能接入电力内网监控平台,因此本系统传输的数据只能通过外网(Internet)传输至监控室,在监控室需安装专门的电脑,用以监控安装现场的电缆环境数据;在保障网络安全的情况下,可通过监控室的专用电脑与监控室大屏幕直接连接,用以显示现场数据。为突出系统报警信号的紧急性,可在合适的地方接入报警器。
S3:进行多维数据挖掘,进行决策
随着数据库与人工智能技术的发展,数据挖掘技术应运而生,这是一个从数据集中识别有效、新颖,具有潜在利用价值到可理解模式的高级处理环节。一般包括数据清理、数据集成以及数据变换、数据挖掘、知识表示等,其中数据挖掘是中心。数据挖掘的目的主要用于指定数据挖掘任务中要查找的相关模式,通常把数据挖掘任务分成描述与预测两种。其中描述性数据挖掘的任务主要是刻画数据库内数据的一般特征;预测性数据挖掘任务是参照现阶段的数据进一步推理,然后进行预测分析。
S301:可以对监测的多维数据建立数据仓库。数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。数据仓库基于历史数据提供消息,是汇总的。数据仓库的每一个维对应于模式中的一个或者一组属性,每一个单元存放某种聚集的度量值。
S302:数据立方体提供数据的多维视图和汇总数据的预计算,数据仓库做联机分析处理,在不同的抽象层提供数据,并允许预计算和快速访问汇总数据。
S303:对监测的大量的数据进行挖掘功能,包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析。
S304:预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳,用类似流程图的树结构,每一个结点代表一个预测,每一个分支代表预测的概率。
根据本平台所监测的数据类型及数据属性,本专利采取层次分析法(ACMC)构建挖掘模型策略。在ACMC中存在着众多的关键因素,其中主要包括“分类-CSF、回归-CSF以及聚类-CSF等”。其中分类是ACMC结构中一个非常重要的关键因素,进行分类的主要目的是学会分类函数或者分类模型,这种模型可以把数据库中的数据系列项反射到规定的类别中,通过分类体悟表述关键性数据类别的模型进行预测以后的数据趋势。
S4:将配网故障的预测结果在三维平台上展示,对可能发生的故障进行三维模拟展示,进行预警。
本发明的配网故障的预警方法的工作原理如下:
以激光雷达扫描仪采集点云数据合成模型为主,以参数化建模为辅的配网三维可视化快速建模技术,实现所辖区域重点设备的可视化模型载体;并由此建设基于配电网多维数据融合承载以及结构化数据展示的配网集总监测平台,并对多维数据进行数据挖掘,分析预测配电网故障几率。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种配网故障的预警方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:激光扫描建配网三维模型平台;
S2:平台接入在线监测数据,配网三维监测平台多维实时监测数据;
S3:进行多维数据挖掘,进行决策;
S4:将配网故障的预测结果在三维平台上展示,对可能发生的故障进行三维模拟展示,进行预警。
2.根据权利要求1所述的配网故障的预警方法,其特征在于,通过激光雷达扫描仪采集配网设备的三维点云数据模型,采集的配网设备包括开闭所室内,配电室室内,箱变内部,电缆隧道内部、电缆竖井内部及相关周围场景。
3.根据权利要求1所述的配网故障的预警方法,其特征在于,配网三维监测平台多维实时监测的数据包括电气实时数据、火灾监测数据、防潮监测数据、视频图像。
4.根据权利要求3所述的配网故障的预警方法,其特征在于,电气实时数据为配电网实时数据采集与控制(SCADA),包括配电开关的状态、保护动作信息、运行数据等。
5.根据权利要求3所述的配网故障的预警方法,其特征在于,火灾监测数据包括电缆接头温度、特殊危险气体监测。包括检测数据、告警值、设置值。
6.根据权利要求3所述的配网故障的预警方法,其特征在于,防潮监测数据包括环境温湿度监测数据、微正压系统监测数据等,还包括电缆接头温度、危险气体监测开关值。
7.根据权利要求1所述的配网故障的预警方法,其特征在于,所述平台的通信架构包括以下部分:
1)电缆火灾预警系统直接与后台监控有线通信,CAN规约;
2)电缆接头温度采用无线通信,需要安装中继器,与后台监控采用有线通信;
3)电缆管道中的危险气体检测数据、电缆接头温度,前端采用无线通信,需要安装中继器,与后台监控采用有线通信;
4)开闭所内的室内环境视频、温湿度、微正压系统控制参数等前端采用有线通信,直接与室内电力通信网连接;
5)电缆竖井会配置一个从机,采用无线通信,需配置中继器,远端配置主机,与开闭所或者配电室内的电力通信网连接。
8.根据权利要求1所述的配网故障的预警方法,其特征在于,进行多维数据挖掘,进行决策包括如下步骤:
S301:可以对监测的多维数据建立数据仓库
S302:数据立方体提供数据的多维视图和汇总数据的预计算,数据仓库做联机分析处理,在不同的抽象层提供数据,并允许预计算和快速访问汇总数据。
S303:对监测的大量的数据进行挖掘功能,包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析。
S304:预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳,用类似流程图的树结构,每一个结点代表一个预测,每一个分支代表预测的概率。
9.根据权利要求8所述的配网故障的预警方法,其特征在于,所述数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库,存放在一致的模式下,并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
10.根据权利要求8所述的配网故障的预警方法,其特征在于,所述数据仓库是汇总历史数据提供消息,数据仓库的每一个维对应于模式中的一个或者一组属性,每一个单元存放某种聚集的度量值。
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