CN111638416A - 配电室配电柜的故障监测装置及方法 - Google Patents

配电室配电柜的故障监测装置及方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种配电室配电柜的故障监测装置及方法,利用监测模块实时监测配电室配电柜的若干类终端变量值;利用采集通信模块将监测模块检测到终端变量值采集并汇总;监督平台中的建模单元将配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型,比较单元将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。本发明能够更全面地监测配电室配电柜的过程信息,改善监测效果,突破了现有的监测装置监测信息单一、离线式处理的技术缺陷,能够融合多项电参量和非电参量监测数据,实时在线监测并定位配电室配电柜故障,实现对配电室配电柜的综合管理。

Description

配电室配电柜的故障监测装置及方法
技术领域
本发明涉及电气设备监测技术领域,尤其涉及一种配电室配电柜的故障监测装置及方法。
背景技术
随着城市供电方式由架空线路改为地下电缆埋设,对配电室配电柜供电的可靠性和供电质量的要求越来越高。地下电缆一般运行周期长,且容易受到渗水或者虫害等其他灾害影响。因此,对电缆沿线上的配电室配电柜内的相关设备的运行状态进行实时综合监测都尤其重要。传统的在线监测技术为如电缆故障技术、电缆线芯监测技术、电气柜内火情监测与灭火技术等。单纯依赖这些设备和技术,在电缆应急抢修或日常维护时,依然需要对电缆进行开挖探测、停电开柜等重复性试验、逐一排查,导致地下电缆维护工作繁重、操作复杂、难度大、风险高,电缆等地下设施管理非常困难。由于电力电缆发生故障的过程是一个高维的非线性时间序列过程,具有复杂及突变等特性,导致过程机理模型难以建立。
传统的监测装置一般是基于配电室配电柜中的一些重要单变量单独进行监测,但是反映过程特征的数据之间一般存在较大的相关性,单变量监测无法对多个变量之间相互关系变化进行监测,存在信息相对单一、离线式处理的技术缺陷。由于过程中有大量的关键测量数据,如电力电缆(电流、内部温度、断路、短路、接地)、配电室配电柜(温度、湿度、老化、火情)以及用户用电负载信息等大量的实时数据,而现有技术中的监测方法无法对多个变量之间相互关系变化进行监测,信息相对单一,监测准确率低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种配电室配电柜的故障监测装置及方法,能够实时在线监测并定位配电室配电柜故障,精准的判定配电室配电柜是否出现异常。
为了达到上述目的,本发明提供了一种配电室配电柜的故障监测装置,包括:
监测模块,用于实时监测配电室配电柜的若干类终端变量值;
采集通信模块,与所述监测模块信号连接,用于采集并汇总所述监测模块监测到的终端变量值;
监督平台,与所述采集通信模块信号连接,包括建模单元及比较单元,所述建模单元用于将配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型;所述比较单元用于将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。
可选的,所述监测模块包括火情检测及灭火检测单元、电气参数检测单元、电缆接头温度监测单元及电缆故障段定位单元中的一种或多种。
可选的,所述终端变量值包括环境温度、环境湿度、所述配电室配电柜内的温度、所述配电室配电柜内的湿度、所述配电室配电柜内的电流、电缆接头温度、电缆线芯温度、电缆电流及配电室配电柜出入口安防中的一种或多种。
可选的,所述采集通信模块与所述监督平台采用无线通讯的方式信号连接。
本发明还提供了一种配电室配电柜的故障监测方法,包括:
采集配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型;
实时监测并采集配电室配电柜的所述终端变量值;
将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。
可选的,利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型的步骤包括:
将配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值生成第一数据矩阵,每一类终端变量值作为所述第一数据矩阵中的一维数据;
对所述第一数据矩阵中的数据顺次进行预处理及归一化得到第二数据矩阵,以使得各个数据的均值为0、方差为1;
对所述第二数据矩阵构建局部权重矩阵;
在低维降维空间,在保留数据权重的基础上,基于数据矩阵关系计算出所述第二数据矩阵的低维投影矩阵及残差矩阵;
根据所述低维投影矩阵及残差矩阵构造所述NPE模型的T2统计量、SPE统计量以及其相应的监控控制限。
可选的,将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障的步骤包括:
将实时采集到的所述终端变量值生成第三数据矩阵;
对所述第三数据矩阵中的数据顺次进行预处理和归一化得到第四数据矩阵,以使得各个数据的均值为0、方差为1;
将所述第四数据矩阵输入到所述NPE模型中,并分别计算出所述第四数据矩阵中每个数据的T2和SPE统计量,并与所述NPE模型的T2和SPE统计量及其对应相应的监控控制限进行比较,当实时数据的T2和SPE统计量大于对应的监控控制限时,判定所述配电室配电柜发生故障。
在本发明提供的配电室配电柜的故障监测装置及方法中,利用监测模块实时监测配电室配电柜的若干类终端变量值;利用采集通信模块将监测模块检测到终端变量值采集并汇总;监督平台中的建模单元用于将配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型,比较单元将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。与传统的基于单变量的配电室配电柜故障监测装置相比,本发明能够更全面地监测配电室配电柜的过程信息,改善监测效果,突破了现有的配电室配电柜故障监测装置监测信息单一、离线式处理的技术缺陷,能够融合多项电参量和非电参量监测数据,实时在线监测并定位配电室配电柜故障,实现对电缆配电网的综合管理。
附图说明
图1为本发明实施例提供的配电室配电柜的故障监测装置的结构示意图;
图2为本发明实施例提供的配电室配电柜的故障监测方法的流程图;
图3为本发明实施例提供的配电室配电柜的故障监测方法的另一流程图;
标号:10-监测模块;11-火情检测及灭火检测单元;12-电气参数检测单元;13-电缆接头温度监测单元;14-电缆故障段定位单元;20-采集通信模块;30-监督平台。
具体实施方式
下面将结合示意图对本发明的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述,本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
图1为本实施例提供的配电室配电柜的故障监测装置的结构示意图。如图1所示,所述配电室配电柜的故障监测装置包括监测模块10、采集通信模块20及监督平台30。其中,所述监测模块10用于实时、在线监测配电室配电柜的各类终端变量值;所述采集通信模块20用于采集、汇总所述监测模块10监测到的所述终端变量值;所述监督平台30用于接收、存储所述采集通信模块20传输的所述终端变量值和用于判断、监测所述配电室配电柜故障及提供维修建议。本实施例中,所述监督平台30和所述采集通信模块20之间通过无线通信方式进行数据传输。
进一步地,所述终端变量值可以是电参量和/或非电参量。具体而言,所述监测模块10包括火情检测及灭火检测单元11、电气参数检测单元12、电缆接头温度监测单元13及电缆故障段定位单元14中的一种或多种,从而可以检测到包括环境温度、环境湿度、所述配电室配电柜内的温度、所述配电室配电柜内的湿度、所述配电室配电柜内的电流、电缆接头温度、电缆线芯温度、电缆电流及配电室配电柜出入口安防中的一种或多种的终端变量值。当然,所述监测模块10还可以通过布局其他传感器以监测风速、风向、日照强度及用户用电负载等信息,所述监督平台30可将所述配电室配电柜的各类终端变量值及公共气象信息进行存储备份,为进一步的数据处理提供前提。可见,本发明利用监测模块10突破了已有的配电室配电柜的故障监测装置信息单一的技术瓶颈,能够融合多项电参量和非电参量监测数据,实时在线监测配电室配电柜。
进一步地,所述监督平台30包括建模单元及比较单元,所述建模单元用于将配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型,所述比较单元用于将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。所述监督平台30可实现离线建模和在线故障检测的功能,突破了已有配电室配电柜的故障监测装置离线式处理的技术缺陷,实时定位配电室配电柜故障,实现对电缆配电网的综合管理。
图2为本实施例提供的配电室配电柜的故障监测方法的流程图。如图2所示,所述配电室配电柜的故障监测方法包括:
步骤S1:采集配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型;
步骤S2:实时监测并采集配电室配电柜的所述终端变量值;
步骤S3:将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。
具体的,图3为本实施例提供的配电室配电柜的故障监测方法的另一流程图,结合图1及图3所示,首先执行步骤S1,采集配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并作为建模的训练集成立数据库,基于领域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型。
具体的,基于领域保持嵌入算法进行建模的步骤如下:
步骤S11:读取数据库,获取一段时间内配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并组成第一数据矩阵(历史原始数据矩阵),所述第一数据矩阵X∈RD,其中D为数据维度,每一类终端变量值作为所述第一数据矩阵中的一维数据;
步骤S12:将所述第一数据矩阵通过手工填补或均值填补方法,填补遗漏数据,并对数据进行预处理和归一化(去噪声点和异常点,选择平稳状态数据)后得到第二数据矩阵,以使得各个数据的均值为0、方差为1,所述第二数据矩阵作为NPE模型的建模数据矩阵;
步骤S13:基于领域保持嵌入算法确定邻域个数和降维维度,基于数据矩阵关系计算出所述第二数据矩阵的低维投影矩阵,并计算相应的T2统计量、SPE统计量以及其相应的监控控制限;包括:
步骤S131:针对所述第二数据矩阵构建协方差矩阵及局部权重矩阵;
步骤S132:在低维投影空间,在保留数据权重的基础上,基于数据矩阵关系,将所述第二数据矩阵的数据集投影到低维空间,得到低维数据集,也可得到残差空间投影矩阵;
步骤133:计算得出T2统计量、SPE统计量及其相应的监控控制限,例如T2统计量的监控控制限可通过F分布得到。
接着,执行步骤S2,实时监测并采集配电室配电柜的所述终端变量值。
最后,执行步骤S3:将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障,包括:
将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障的步骤包括:
步骤S31:将实时采集到的所述终端变量值生成第三数据矩阵;
步骤S32:对所述第三数据矩阵中的数据进行手工填补或均值填补等方法填补遗漏数据,顺次进行预处理和归一化得到第四数据矩阵Xnew,以使得各个数据的均值为0、方差为1;
步骤S33:将所述第四数据矩阵Xnew输入到所述NPE模型中,并分别计算出所述第四数据矩阵Xnew中每个实时数据的T2和SPE统计量,并与所述NPE模型的T2和SPE统计量及其对应相应的监控控制限进行比较,当实时数据的T2和SPE统计量均大于对应的监控控制限时,判定所述配电室配电柜发生故障,此时可通知工作人员该终端变量值对应的设备出现故障。
本发明一方面不用构建过程复杂机理模型,利用监测模块实时获取过程状态,模型更加灵活,降低了过程建模难度;其次,解决了传统基于单变量监控算法中数据变量特征单一、忽略了引起故障的多种变量之间的相关性,没有进行变量信息融合的问题。进一步,基于流形学习局部信息保持的思想,更有效地提高了对复杂非线性数据的监控效果。
并且,基于NPE的故障检测技术,实现离线建模和在线故障检测。为了实现配电室配电柜在线过程数据的监控,需要收集正常历史数据进行训练建模。利用NPE算法的低维数据投影建立T2和SPE统计量,获取数据统计限。对于在线的新来数据样本,需要以建模同样的投影方向进行投影,并计算投影数据的T2统计量和SPE统计量;所有T2统计量和SPE统计量的置信限可设置为95%和99%。建模过程中对于数据邻域个数的选择,将采用重构误差最小对应的邻域值为最优值,同时要综合考虑邻域值过大造成的计算量会过大的问题;因此对于不同组的建模数据,将会具有不同的邻域值。对与降维的维度,采取交叉检验法或累积方差贡献率(CPV)方法进行选,CPV将选择为数据解释程度为85%的值。
进一步地,为了能够实现故障检测,对远程配电室配电柜过程中采集到的实时数据送到计算机进行计算,当检测数据的统计量超过控制限,则该时刻的数据样本是故障的,当故障数据累计达到一定数值时,即表明系统出现故障,需要工作人员及时查明情况,排除险情。
上述仅为本发明的优选实施例而已,并不对本发明起到任何限制作用。任何所属技术领域的技术人员,在不脱离本发明的技术方案的范围内,对本发明揭露的技术方案和技术内容做任何形式的等同替换或修改等变动,均属未脱离本发明的技术方案的内容,仍属于本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种配电室配电柜的故障监测装置,其特征在于,包括:
监测模块,用于实时监测配电室配电柜的若干类终端变量值;
采集通信模块,与所述监测模块信号连接,用于采集并汇总所述监测模块监测到的终端变量值;
监督平台,与所述采集通信模块信号连接,包括建模单元及比较单元,所述建模单元用于将配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型;所述比较单元用于将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。
2.如权利要求1所述的配电室配电柜的故障监测装置,其特征在于,所述监测模块包括火情检测及灭火检测单元、电气参数检测单元、电缆接头温度监测单元及电缆故障段定位单元中的一种或多种。
3.如权利要求2所述的配电室配电柜的故障监测装置,其特征在于,所述终端变量值包括环境温度、环境湿度、所述配电室配电柜内的温度、所述配电室配电柜内的湿度、所述配电室配电柜内的电流、电缆接头温度、电缆线芯温度、电缆电流及配电室配电柜出入口安防中的一种或多种。
4.如权利要求3所述的配电室配电柜的故障监测装置,其特征在于,所述采集通信模块与所述监督平台采用无线通讯的方式信号连接。
5.一种配电室配电柜的故障监测方法,其特征在于,包括:
采集配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值并利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型;
实时监测并采集配电室配电柜的所述终端变量值;
将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障。
6.如权利要求5所述的配电室配电柜的故障监测方法,其特征在于,利用邻域保持嵌入算法进行建模,以得到配电室配电柜的NPE模型的步骤包括:
将配电室配电柜正常运行状态下的若干类终端变量值生成第一数据矩阵,每一类终端变量值作为所述第一数据矩阵中的一维数据;
对所述第一数据矩阵中的数据顺次进行预处理及归一化得到第二数据矩阵,以使得各个数据的均值为0、方差为1;
对所述第二数据矩阵构建局部权重矩阵;
在低维降维空间,在保留数据权重的基础上,计算出所述第二数据矩阵的低维投影矩阵及残差矩阵;
根据所述低维投影矩阵及残差矩阵构造所述NPE模型的T2统计量、SPE统计量以及其相应的监控控制限。
7.如权利要求6所述的配电室配电柜的故障监测方法,其特征在于,将实时采集到的所述终端变量值处理后投影至所述NPE模型中以判断出所述配电室配电柜是否发生故障的步骤包括:
将实时采集到的所述终端变量值生成第三数据矩阵;
对所述第三数据矩阵中的数据顺次进行预处理和归一化得到第四数据矩阵,以使得各个数据的均值为0、方差为1;
将所述第四数据矩阵输入到所述NPE模型中,并分别计算出所述第四数据矩阵中每个数据的T2和SPE统计量,并与所述NPE模型的T2和SPE统计量及其对应相应的监控控制限进行比较,当任一实时数据的T2和SPE统计量大于对应的监控控制限时,判定所述配电室配电柜发生故障。
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