CN111626542A - 一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法 - Google Patents
一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111626542A CN111626542A CN202010250329.9A CN202010250329A CN111626542A CN 111626542 A CN111626542 A CN 111626542A CN 202010250329 A CN202010250329 A CN 202010250329A CN 111626542 A CN111626542 A CN 111626542A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- data
- limiter
- analysis
- regulator
- 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.)
- Granted
Links
- 230000005284 excitation Effects 0.000 title claims abstract description 77
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 58
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 49
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 24
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 20
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 17
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 15
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 6
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 3
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 claims 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims 1
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 claims 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 19
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 230000005347 demagnetization Effects 0.000 description 3
- 238000010791 quenching Methods 0.000 description 3
- 230000000171 quenching effect Effects 0.000 description 3
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 206010063385 Intellectualisation Diseases 0.000 description 1
- 102000005877 Peptide Initiation Factors Human genes 0.000 description 1
- 108010044843 Peptide Initiation Factors Proteins 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000013329 compounding Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007274 generation of a signal involved in cell-cell signaling Effects 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法,通过对现有设备的检修运行维护提供日常监视保障，对数据的实时显示及产生相应简报，可以更及时的发现运行异常,实现对一个月、一年甚至几年之内的数据进行分析比较，并建立形成相应分析模型以进行自主学习，对新的信号进行模型比较，对触发信号是否越限制，运行指标是否合格等等能够进行快速识别定位，对系统性能进行评估及预警,支持历史数据查、分析可以为维护人员提供检修的数据参考依据，大大的减少电力系统工作人员的工作强度，并提升工作效率，产生经济效益。
Description
技术领域
本发明涉及大数据处理方法，特别涉及一种用于发电机励磁系统的大数据检测方法。
背景技术
在目前国内外运行的励磁系统中，不管是平时的运行维护还是故障时的紧急抢修，靠的都是运行维护人员的经验与专业知识。而励磁系统又是一个由软硬件系统复合而成的复杂控制系统，单凭运行过程的人工巡检很难发现系统细微或者潜在的运行风险，设备运行的状态也很难得知，系统的参数设定是否符合现有的运行工况更是无从知晓。在发生励磁系统告警或者故障时，电厂的维护人员或者生产厂家都是需要依靠查找系统信号是否误触发、故障告警动作是否合理、造成故障的原因分析、故障发生的位置分析等等一系列费时费力的工作，还要经过不断的测试才能确定故障症结，这对于电厂，尤其是大型电厂来说停机造成的损失是十分巨大的。
励磁系统作为电站中的关键装置，其运行的稳定程度对电站的整体平衡起着重要作用。随着大小电站内各个装置自动化程度的不断提高，以及电网调度和各省电科院对网源协调技术的重视程度也越来越高，因此在对励磁系统的稳定性、可靠性的要求不断提高的情况下，也对励磁系统提出了智能化的需求。
但是，现有的励磁系统故障监控方法，其可判断励磁系统运行过程中的即时性能，并对运行的可靠性和稳定性做出评估，但难以实现对励磁系统故障实现预警。
发明内容
本发明的主要目的是提出一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法，旨在实现对励磁系统故障的提前预警。
为实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据采集，配置用于获取每套励磁系统运行数据的智能化数据管理单元，并将所述智能化数据管理单元所收集到的数据汇聚至服务器；
数据存储，所述服务器创建后台服务，并通过所述后台服务从所述智能化数据管理单元等间隔的获取所述数据，若励磁系统的运行状态发生变化，则根据用于表达所述运行状态变化的数据来产生对应的触发信号，以所述触发信号的合集作为信号列表，所述触发信号产生时的时间作为触发时间，将所述触发时间用信号动作时间作标记，所述服务器创建用于写入所述信号列表的消息队列，并将所述消息队列写入数据库中；
数据分析，依据电力行业标准为所述触发信号建立信号分析模型，通过服务器自动或手动地、周期性地对所需要的触发信号进行数据查找，并将所述触发信号与数据库中的信号列表进行比照和拟合，若匹配则获取信号分析模型对应的信号动作时间，并通过该信号动作时间查找数据库中对应触发时间的触发信号，套用所述信号分析模型获得分析结果，将多个周期后所获得的分析结果进行对比，植入专家经验再进行数据比照；
数据显示，将所述数据比照所产生的结果以图形化的方式输出到显示器上。
进一步地，在数据采集步骤中，所述智能化数据管理单元在进行数据采集时，于所述励磁系统设置至少2个调节器通道，所述智能化数据管理单元能够通过从每个励磁系统的调节器通道获取运行数据及参数定值；在数据分析步骤中，智能化数据管理单元以采集到的数据根据所述信号分析模型进行计算后所得出的结果，与其他调节器通道采集到的数据根据所述信号分析模型进行分析计算后所得出的结果相互比照，所述调节器通道用于调整限制器的运行状态，并对所述限制器所发生的运行状态变化的可靠性进行验证。
本发明技术方案，具有如下有益效果：
（1）当励磁系统的运行状态发生变化时，表现该运行状态的数据将作为触发信号，以触发时间做标记形成信号列表，信号列表形成消息队列写入数据库中以进行数据分析，通过信号列表中的大量触发信号与信号分析模型比照和拟合，匹配则通过信号动作时间再查找对应触发时间的触发信号，以套用信号分析模型获得分析结果，实现了对现有设备的检修运行维护提供日常监视保障，对数据的实时显示及产生相应简报，可以更及时的发现运行异常；
（2）可实现对一个月、一年甚至几年之内的数据进行分析比较，并建立形成相应分析模型以进行自主学习，对新的信号进行模型比较，对触发信号是否越限制，运行指标是否合格等等能够进行快速识别定位，对系统性能进行评估及预警;
（3）支持历史数据查、分析可以为维护人员提供检修的数据参考依据，大大的减少电力系统工作人员的工作强度，并提升工作效率，产生经济效益。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，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为智能化数据管理单元的结构框图；
图2为智能化数据管理单元内部各芯片的数据流程图；
图3为本发明所述监控方法的流程框图；
图4为V/F限制器分析模型的参数定值示意图；
图5为验证励磁系统V/F限制器触发信号的正确性及可靠性的流程图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
在本发明实施例中，硬件架构采用Windows服务器，并将服务器通过交换机与防火墙将电力安全生产区隔离开来，用于保证网络安全。通过三层交换机与各个机组的励磁系统智能化数据管理单元相连接，智能化数据管理单元既可以与励磁系统进行数据通讯，其自身也可以实时对数据进行主动采集。
智能化数据管理单元的具体结构如图1至图2所示，该单元的核心芯片为FreeScale公司生产的PowerPc芯片P1010NXE5HFA搭载4片2GB的DDR3内存，并配备Xilinx公司型号为XC6SLX5的FPGA芯片作为模拟量采样使用，设置于核心板上。PowerPc通过NORFLASH与Flash进行数据文件存储，包括启动文件、应用文件、数据处理结果等。PowerPC通过VSC8641/VSC8221芯片连接RJ45，与外部进行网络通讯；通过CAN芯片AD3053与外部进行CAN通讯；通过SP3223芯片与外部进行串口通讯。FPGA则与AD7606相连接，进行模拟量数据采样，将采样值送至PowerPC进行处理，并将PowerPC需对外发送的数字量与模拟量送出，励磁系统智能化数据管理单元可自主采集模拟量，通过P1010NXE5HFA芯片（下文简称CPU）向XC6SLX45芯片（下文简称FPGA）下达读取模拟量指令，FPGA通过控制AD7606对模拟量进行采集，AD7606采样范围为±10V,具体量程与精度与外部模拟量输入变比相关联。当CPU需向外送出数模转换数据时，将数据送至FPGA，并由FPGA控制AD5663芯片进行数模转换，将模拟量对外送出。对于开关量信号，则是由FPGA通过光耦隔离对CPU进行输入与输出操作，其中J1至J4则是核心板和接口板的连接总线，其中接口板用于设置输入或输出各种模拟量和开关量的结构。
该用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法，如图3所示，包括以下步骤：
S101.数据采集，配置用于获取每套励磁系统运行数据的智能化数据管理单元，并将所述智能化数据管理单元所收集到的数据汇聚至服务器。
具体地，智能化数据管理单元可以通过继承诸如RS485、RS232等串行通讯接口、CAN总线通讯接口以及RJ45网络通讯等接口，并在此硬件上可开发对应的ModBus 485、ModBus Tcp、IEC61850、CAN通讯协议以及其他基于串口或网口的通讯协议，来对励磁系统进行数据采集，亿获取每套励磁系统的运行数据。
S102.数据存储，所述服务器创建后台服务，并通过所述后台服务从所述智能化数据管理单元等间隔的获取所述数据，并根据所述数据产生对应的触发信号，所述触发信号的合集作为信号列表，所述触发信号产生时的时间作为触发时间，将所述触发时间用信号动作时间作标记，所述服务器创建用于写入所述信号列表的消息队列，并依据所述消息队列将所述信号列表写入数据库中。
具体地，利用服务器的操作系统创建对应的后台服务，采用ModBus Tcp或IEC61850等协议从智能化数据管理单元中等间隔的获取相应数据，利用Net FrameWork所提供的消息队列功能，创建立励磁系统智能化专用的消息队，将获取的数据与根据数据产生的触发信号写入消息队列，再由消息队列写入数据库中，这样能有效保证各数据的采样周期恒定。
具体地，在对励磁系统的监控中，触发信号是指起励信号、逆变信号、灭磁信号、低励磁电流信号、欠励限制信号、过无功限制信号、过定子电流限制信号、过励限制信号、伏赫限制信号、有功振荡信号、无功振荡信号、阶跃信号等能表现励磁系统运行状态变化的信号。
S103.数据分析，依据电力行业标准为所述触发信号建立信号分析模型，通过服务器自动或手动地、周期性地对所需要的触发信号进行数据查找，并将所述触发信号与数据库中的信号列表进行比照，若匹配则获取对应的信号动作时间，并通过该信号动作时间查找数据库中所需要的数据和触发信号，套用所述信号分析模型获得分析结果，将多个周期后所获得的分析结果进行对比，植入专家经验再进行数据比照。
具体地，以起励过程分析为例，所述电力行业标准为DL/T 583-2018，对励磁系统的起励过程进行分析，首先根据DL/T 583-2018中定义的“调节时间”、“超调量”、“振荡次数”等基本定义作为分析模型的触发信号，对数据库中所积累的触发信号，如起励时间点，起励稳态值，调节投入时间等等，通过数据模型的套用，计算出起励过程的时间、超调量、振荡次数、稳态值等，并对不符合模型的数据进行分析，得出产生不符合模型的数据的具体原因，然后将每次分析的结果存入数据库，以进行大数据分析。
具体地，以起励过程分析为例，起励过程分析的通用模型如下：起励过时间采用励磁系统接收到起励令到电压稳态值的90%，超调量设定为起励时电压最大值减去给定阶跃量所得到的差值与稳态值的比值百分数、振荡次数为统计振荡的电压数所上波峰与稳态值的差值与稳态值的比值不超过2%的次数、稳态值指的是电压波动在采样区间内与趋于无穷时电压的最小相似值，即U≈
,
是指在自然状态下，当前工况中时间t时的电压，自然状态是指无调节投入、限制器动作叠加等外部影响发电机运行状态的信号。模型同时规定了在设定时间内，电压值是否达到预置电压值90%来评判起励成功或失败，模型还要跟据实际情况，比如判断信号是有效信号还是无效信号，电压上升的形态是平稳上升还是波动式上升，亦或是冲击式上升进行识别完善，防止对过程的误识别。系统识别起励成功时，会显示分析数据，识别起励失败时，会根据公司近些年来对起励失败的故障原因积累进行分析，如系统会在识别起励失败时查询励磁系统灭磁开关状态，功率功状态，转子状态，控制信号趋势与转子电压趋势等各项影响起励因素，判断出失败的原因，对超出公司经验范围的工况，系统则提示已主动进行过了哪些检查，减小人工的排查工作，在人工检查完成确定原因之后，可向系统内的模型提供数据，进行模型的完善。
具体地，以逆变过程分析为例，逆变过程分析的通用模型如下：根据DL/T 583-2018中定义的“灭磁时间”等基本定义作为分析模型的基础，并根据长期积累的数据分析经验完善数据模型，计算灭磁时间、频率、信号产生原因的关键性性能指标，对不符合模型的数据进行数据分析，再将每次分析的结果存入数据库，以进行大数据分析。逆变过程各指标的模型建立比照于起励过程指标模型的建立，如灭磁时间定义为发电机励磁电流减小至当前励磁电流的10%及以下，同时判定灭磁时间是否超过设定时间来判断逆变结果，成功则显示数据，失败则根据经验读取与逆变有关的相关设备数据信息进行分析，确定原因，对超出专家库经验范围的工况，则提示已主动进行过了哪些检查，减少了人工的排查工作，使得在人工检查完成确定原因之后，可向逆变过程分析的通用模型提供数据，进一步完善该模型。
具体地，以灭磁开关分析为例，通过对励磁电压、电流、系统实时运行状态等进行灭磁曲线绘制以进行数据分析，如通过分析灭磁开关动作线圈及外部信号来判定造成FCB分闸的原因是由于监控控系统操作、还是保护动作、还是现地操作，亦或是开关偷跳。
此外，还可以应用于灭磁模型、限制器分析模型，PID模型、或PSS模型。
S104.数据显示，将所述数据比照所产生的结果以图形化的方式输出到显示器上。
具体地，可以利用服务器操作系统的Internet Information Services(IIS)创建励磁系统智能化网站，根据规划设计网络画面，分别用于显示实时数据，历史数据、统计数据、分析数据等，同时也可建立网页与数据库的链接，根据画面所需，将实时数据，历史数据、统计数据等数据根据指定时间或者指定信号等功能进行数据库的查询展示，可根据用户选择的数据分析内容进行信号查询，并从数据库中查找所需数据进行数据分析并显示对应结果。
对于励磁系统的限制器分析模型，其限制器信号包括但不限制于欠励限制信号、过无功限制信号、过定子电流限制信号、过励限制信号、伏赫限制信号等，本文所述检测方法可拓展至所有与励磁系统相关联的限制器信号。
所述限制器分析模型采用“通道互证、三方校验”的方法来验证励磁系统限制器触发信号的可靠性。由于目前励磁系统都要求具备调节器通道的冗余功能，即在中大型发电系统中，励磁系统还设有两个调节器通道，用于调整励磁系统中限制器的运行状态，而励磁系统的智能化数据管理单元能够通过从每个励磁系统调节器通道获取运行数据及参数定值，并结合智能化数据管理单元自身作为第三方的采样单位所采集到的数据，根据对应的欠励限制信号、过励限制信号、过定子电流限制信号、伏赫限制信号、过无功限制信号等进行计算，将得出的结果进行相互比照，并引入对应限制器值进行触发信号对应动作的可靠性判定。
具体地，励磁系统的智能化数据管理单元检测到运行调节器所对应调节的限制器的运行状态发生变化，智能化数据管理单元将调出同一时刻备用调节器的数据，由于备用调节器工作状态是热备用（即同时工作，但信号不输出，若运行调节器故障，则备用调节器自动以相同状态投入，无需重新启动的状态），因此可以读取其相应的备用调节器通道的信号进行印证，智能化数据管理单元也同时将读取自己采样到的数据，按照限制器的参数定值进行将数据比较与时间统计，将所计算的结果与运行调节器通道和备用调节器通道的结果进行校验，最终得出限制器准确的运行状态变化情况及表述其运行状态变化的数据，并将得出的触发信号写入统计数据库，以便之后进行大数据分析。
由于运行调节器与备用调节器的数据来源不同，限制器分析算法相同，能够避免数据源的错误干扰以及调节系统自身故障，励磁系统智能化数据管理单元的数据来源即有运行调节器数据源，也有备用调节器数据源，但算法不同，能够弥补算法上的原因所产生的错误分析，因此可作为第三方检验系统。
以V/F限制器为例，图4为V/F限制器分析模型的参数定值示意图，其中每一个限制定值对应一个时间，即在当前的电压值下，持续相应时间后，V/F限制器动作。如当电压在1.2倍额定时（Vf5）,延时1.5S（t5），V/F限制动作。并且每相邻的两个点之间可构成一个对应的线性函数，根据该函数可获得两相邻点之间任意一个对应的电压定值及时间定值。当电压值超过定值上限时，限制器立刻进行运行状态的变化，当电压小于定值下限制时，限制器不进行运行状态的变化。
验证励磁系统V/F限制器触发信号的正确性及可靠性的具体步骤如图5所示，具体如下：
S201. 当智能化数据管理单元侦测到V/F限制器发生运行状态的变化时时，则对自身所采样的PT电压信号进行读取，将PT电压信号采样值采集并送至服务器；
S202.获取各调节器通道的PT电压信号采样值，以及依据PT电压信号采样值经限制器分析模型分析计算所得出的结果,并确定限制器发生运行状态变化时正在运行的调节器通道；
S203. 对依据两个调节器通道所采集的PT电压信号采样值经限制器分析模型分析计算所得出的结果进行比较，若结果不在误差允许范围之内，则判定限制器所发生的运行状态不可靠；若一致则进行步骤S204；
S204. 将智能化数据管理单元主动采集的PT电压信号采样值、运行调节器采集的PT电压信号采样值、备用调节器采集的PT电压信号采样值代入所确定的运行调节器所采用的限制器分析模型，进行分析计算得出结果；
S205. 若运行调节器与备用调节器、励磁系统智能化数据管理单元各自所采集的PT电压信号采样值经各调节器及智能化数据管理单元采用的限制器分析模型分析计算所得出的结果在误差允许范围之内，则判定限制器所发生的运行状态变化是可靠的；若运行调节器与备用调节器、励磁系统智能化数据管理单元中的两个分析计算所得出的结果一致、其余一个不一致，则认为限制器所发生的运行状态变化较为可靠，考虑不一致的调节器或智能化数据管理单元出现采样错误，对出现模拟量信号值采样错误的调节器或智能化数据管理单元进行检查；若运行调节器的计算结果与备用调节器、智能化数据管理单元的分析计算所得出的结果均不一致，则判定限制器所发生的运行状态变化是不可靠的。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (5)
1.一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据采集，配置用于获取每套励磁系统运行数据的智能化数据管理单元，并将所述智能化数据管理单元所收集到的数据汇聚至服务器；
数据存储，所述服务器创建后台服务，并通过所述后台服务从所述智能化数据管理单元等间隔的获取所述数据，若励磁系统的运行状态发生变化，则根据用于表达所述运行状态变化的数据来产生对应的触发信号，以所述触发信号的合集作为信号列表，所述触发信号产生时的时间作为触发时间，将所述触发时间用信号动作时间作标记，所述服务器创建用于写入所述信号列表的消息队列，并将所述消息队列写入数据库中；
数据分析，依据电力行业标准为所述触发信号建立信号分析模型，通过服务器自动或手动地、周期性地对所需要的触发信号进行数据查找，并将所述触发信号与数据库中的信号列表进行比照和拟合，若匹配则获取信号分析模型对应的信号动作时间，并通过该信号动作时间查找数据库中对应触发时间的触发信号，套用所述信号分析模型获得分析结果，将多个周期后所获得的分析结果进行对比，植入专家经验再进行数据比照；
数据显示，将所述数据比照所产生的结果以图形化的方式输出到显示器上。
2.根据权利要求1所述的监控方法，其特征在于：在数据采集步骤中，所述智能化数据管理单元在进行数据采集时，于所述励磁系统设置至少2个用于调整限制器运行状态的调节器通道，所述智能化数据管理单元能够通过从每个励磁系统的调节器通道获取运行数据及参数定值；在数据分析步骤中，智能化数据管理单元以采集到的数据根据所述信号分析模型进行计算后所得出的结果，与其他调节器通道采集到的数据根据所述信号分析模型进行分析计算后所得出的结果相互比照，并对所述限制器所发生的运行状态变化的可靠性进行验证。
3.根据权利要求2所述的监控方法，其特征在于，验证所述限制器所发生的运行状态的可靠性的步骤如下：
当智能化数据管理单元侦测到限制器发生运行状态的变化时，则对自身所采样的触发信号中的模拟量信号进行读取，采集所述模拟量信号数据作为模拟量信号采样值送至服务器；
设定励磁系统的调节器通道为两个，服务器获取经各所述调节器通道的模拟量信号采样值，以及依据所述模拟量采样值经限制器分析模型分析计算所得出的结果,并确定限制器发生运行状态变化时正在运行的调节器通道；
对依据运行调节器通道与备用调节器通道所采集的模拟量信号经限制器分析模型分析计算所得出的结果进行比较，若结果不在误差允许范围之内，则判定限制器所发生的运行状态不可靠；若一致则继续进行下一步骤；
将智能化数据管理单元主动采集的模拟量信号采样值、运行调节器采集的模拟量信号采样值、备用调节器采集的模拟量信号采样值分别代入所确定的运行调节器所采用的限制器分析模型，进行分析计算得出结果；
若分别依据运行调节器、备用调节器、智能化数据管理单元所采集的模拟量信号经各自采用的限制器分析模型分析计算所得出的结果，在误差允许范围之内，则判定限制器所发生的运行状态变化是可靠的；
若运行调节器与备用调节器、励磁系统智能化数据管理单元中的两个分析计算所得出的结果一致、其余一个不一致，则认为限制器所发生的运行状态变化较为可靠，考虑不一致的所对应的调节器或智能化数据管理单元出现模拟量信号值采样错误，对出现模拟量信号值采样错误的调节器或智能化数据管理单元进行检查；
若运行调节器的分析计算得出的定值与备用调节器，智能化数据管理单元的分析计算所得出的结果均不一致，则判定限制器所发生的运行状态变化是不可靠的。
4.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于：所述触发信号包括但不限于起励信号、逆变信号、灭磁信号、低励磁电流信号、欠励限制信号、过无功限制信号、过定子电流限制信号、过励限制信号、伏赫限制信号、有功振荡信号、无功振荡信号、阶跃信号。
5.根据权利要求1或2所述的检测方法，其特征在于：所述信号分析模型包括起励过程分析模型、逆变过程分析模型、灭磁模型、限制器分析模型、PID模型或PSS模型。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010250329.9A CN111626542B (zh) | 2020-04-01 | 2020-04-01 | 一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010250329.9A CN111626542B (zh) | 2020-04-01 | 2020-04-01 | 一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN111626542A true CN111626542A (zh) | 2020-09-04 |
| CN111626542B CN111626542B (zh) | 2023-08-01 |
Family
ID=72258810
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010250329.9A Active CN111626542B (zh) | 2020-04-01 | 2020-04-01 | 一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN111626542B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113156232A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-07-23 | 华能济南黄台发电有限公司 | 励磁调节装置入网检测系统 |
| CN113809964A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-12-17 | 长江三峡能事达电气股份有限公司 | 一种给定值减幅阶跃的起励控制方法 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101995854A (zh) * | 2009-08-19 | 2011-03-30 | 北京中电飞华通信股份有限公司 | 一种用于保证电网安全运行的监测方法和系统 |
| CN104614616A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-05-13 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 发变组保护定值与励磁限制器定值的匹配检测方法及装置 |
| CN104951900A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-09-30 | 贵州电力试验研究院 | 一种励磁调节器及其电力系统稳定器的性能评估装置 |
| CN205334226U (zh) * | 2016-02-02 | 2016-06-22 | 重庆远通电子技术开发有限公司 | 管网型智能监控终端及系统 |
| CN106210021A (zh) * | 2016-07-05 | 2016-12-07 | 中国银行股份有限公司 | 金融应用系统联机业务的实时监控方法以及监控装置 |
| CN106771852A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种网源在线监测数据统一采集和分析处理方法 |
| CN108460144A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-08-28 | 西安华光信息技术有限责任公司 | 一种基于机器学习的煤炭设备故障预警系统及方法 |
| CN110347116A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 重庆大学 | 一种基于运行数据流的机床状态监测系统与监测方法 |
| JP2020034974A (ja) * | 2018-08-27 | 2020-03-05 | 有限会社藤川樹脂 | 画像生成装置、画像生成表示システム及び画像生成方法 |
-
2020
- 2020-04-01 CN CN202010250329.9A patent/CN111626542B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101995854A (zh) * | 2009-08-19 | 2011-03-30 | 北京中电飞华通信股份有限公司 | 一种用于保证电网安全运行的监测方法和系统 |
| CN104614616A (zh) * | 2015-02-05 | 2015-05-13 | 华北电力科学研究院有限责任公司 | 发变组保护定值与励磁限制器定值的匹配检测方法及装置 |
| CN104951900A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-09-30 | 贵州电力试验研究院 | 一种励磁调节器及其电力系统稳定器的性能评估装置 |
| CN205334226U (zh) * | 2016-02-02 | 2016-06-22 | 重庆远通电子技术开发有限公司 | 管网型智能监控终端及系统 |
| CN106210021A (zh) * | 2016-07-05 | 2016-12-07 | 中国银行股份有限公司 | 金融应用系统联机业务的实时监控方法以及监控装置 |
| CN106771852A (zh) * | 2016-11-25 | 2017-05-31 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种网源在线监测数据统一采集和分析处理方法 |
| CN108460144A (zh) * | 2018-03-14 | 2018-08-28 | 西安华光信息技术有限责任公司 | 一种基于机器学习的煤炭设备故障预警系统及方法 |
| JP2020034974A (ja) * | 2018-08-27 | 2020-03-05 | 有限会社藤川樹脂 | 画像生成装置、画像生成表示システム及び画像生成方法 |
| CN110347116A (zh) * | 2019-07-17 | 2019-10-18 | 重庆大学 | 一种基于运行数据流的机床状态监测系统与监测方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| A.J.SAAVEDRA-MONTERS 等: "Methodology to estimate parameters of an excitation system based on experimental conditions", 《ELECTRIC POWER SYSTEMS RESEARCH》, vol. 81, no. 1, pages 170 - 176 * |
| 江舟: "特高压直流输电换相失败的机理及防治措施研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑》, no. 1, pages 042 - 2261 * |
| 蒲倩: "低励限制器对系统稳定性的影响", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑》, no. 12, pages 042 - 16 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113156232A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-07-23 | 华能济南黄台发电有限公司 | 励磁调节装置入网检测系统 |
| CN113809964A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-12-17 | 长江三峡能事达电气股份有限公司 | 一种给定值减幅阶跃的起励控制方法 |
| CN113809964B (zh) * | 2021-08-23 | 2023-08-01 | 长江三峡能事达电气股份有限公司 | 一种给定值减幅阶跃的起励控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN111626542B (zh) | 2023-08-01 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111722714B (zh) | 一种基于ar技术的数字化变电站计量运检辅助方法 | |
| CN109001649A (zh) | 一种电源智能诊断系统及保护方法 | |
| CN107069960B (zh) | 一种二次运维管理系统的在线缺陷诊断方法 | |
| CN204269811U (zh) | 电能表远程在线监测系统 | |
| CN103439658A (zh) | 一种变流器的故障诊断方法和系统 | |
| CN110928866A (zh) | 基于停电信息大数据分析的线路拓扑核查方法及系统 | |
| CN105510865A (zh) | 一种电力用户现场电能表故障远程判定方法 | |
| CN109450094A (zh) | 一种变电站继电保护巡检方法及系统 | |
| CN111626542B (zh) | 一种用于发电机励磁系统的基于大数据的检测方法 | |
| CN107622342B (zh) | 一种基于mvc架构的配网台区数据分析系统 | |
| CN110349048B (zh) | 变电站多维数据运行交互控制平台及故障处置方法 | |
| CN111027026A (zh) | 一种抄表数据异常智能诊断系统 | |
| CN113472079A (zh) | 配电站运维监控云机器人系统、后台处理及作业任务方法 | |
| CN114660412A (zh) | 一种基于智能电能表的电能质量监测系统及其监测方法 | |
| CN111600941B (zh) | 基于云服务的电能质量监测装置测试系统及测试方法 | |
| CN105072056A (zh) | 一种交换机自动巡检系统及其巡检方法 | |
| CN108680870B (zh) | 一种化成分容测试电源的可移动自动化标定系统及方法 | |
| CN114200203B (zh) | 一种变电站计量装置故障监控方法和系统 | |
| CN116522746A (zh) | 高耗能企业配电托管方法 | |
| CN116014893A (zh) | 一种变电站远程可视化智能巡视系统 | |
| CN115765206A (zh) | 一种开关柜一键顺控系统 | |
| CN109494882B (zh) | 一种变电站开关设备状态的诊断方法及系统 | |
| CN104678328B (zh) | 全自动电源综合检测仪 | |
| CN117129791B (zh) | 一种配网侧电能质量监测装置 | |
| CN113723630B (zh) | 一种智慧城市照明系统的数据交换管理系统 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |