CN112611940A - 一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，通过综合分析电缆接头松动事故数据，以及高压配电柜内在线监测数据与接头故障数据对应关系，建立电缆接头松动预警综合评判表达式。首先对影响电缆接头稳定性的电气参数和外部环境参数进行采集、计算、存储形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型。然后将配电柜内在线监测数据与接头故障数据对应关系分析，对电缆接头松动状态进行更加准确的判断，实现故障识别。
Description
技术领域
本发明属于电力系统领域，涉及一种对电缆接头松动进行预测的方法，尤其涉及一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法。
背景技术
由于在生产维护过程中经常会因接头制作工艺不正确、压接不紧、焊接不牢、机械振动、电动斥力、热膨胀、电缆接头被腐蚀和氧化等原因使电缆接头处于松动运行状态，就会导致供电线路出现高阻连接故障，使供电可靠性下降、电压不平衡、电气设备的工作效率降低，影响电能传输。如果该故障得不到及时的控制，长时间过热运行下去就会产生火花放电、辉光放电、故障电弧放电等气体放电现象，最终引发电缆火灾事故。
目前，现有检测并预防电缆接头松动故障技术方案存在故障检测不准确、实时性比较差、操作复杂、代价高、风险大等诸多不足。
发明内容
本发明针对上述现有技术中的不足，通过综合分析电缆接头松动事故数据，以及高压配电柜内在线监测数据与接头故障数据对应关系，建立电缆接头松动预警综合评判表达式，提出电缆接头松动预警方法，能够在不同条件下对配电柜电缆接头松动进行准确预警，及时快速的检测出故障并切断故障线路。
一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，包括下述步骤：
步骤1：采用多种传感器采集影响电缆松动状态的电气参数以及外部环境参数；
步骤2：将采集到的电气参数以及外部环境参数经过数据筛选计算后，得到的相关系数形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型，用于进行电缆接头松动程度的判断；
步骤3：根据步骤2中已经获得的系数，将每一个系数赋予对应的权值，求出均方根，考虑电缆接头使用年限修正系数，得到电缆接头松动状态综合评估值A，
r为电缆接头使用年限；m为电缆接头预估使用年限；
若A值小于1代表电缆接头处于拧紧状态，若A值处于1到10之间代表电缆接头处于半松动状态，大于10代表电缆接头电网处于完全松动状态。
所述的步骤1中，电气参数采集包括采集电缆接头的接触电压U1，k次谐波分量UK，电缆接头的最大接触电流Imax，电缆接头的最小接触电流Imin，电缆接头电弧的电压幅值Um，短路电流IS，线路过载时间tLs，线路轻载时间tLq，负载额定输出功率P′；外部环境参数的采集有电缆接头表皮温度TF，电缆接头附近的当前环境温度TS，空气湿度λ，电缆外部温度TV；配电柜内表面的温度T。
所述的步骤2中相关系数包括电缆接头温度变化率系数、接触电流畸变率系数、电弧能量系数和负载风险系数。
所述的电缆接头温度变化率系数是指配电柜电缆接头能够承受温度的能力，谐波会使电缆接头过热、寿命缩短甚至引发火灾，因此在电缆接头温度变化率系数中加入了谐波相关指标；
考虑电缆接头表皮温度与环境温度的偏差值TF-TS，利用其反正切关系
乘上
得到表面复合传热系数参数，再参考温度变化合格率的计算方法：
得到参考值
结合将电缆接头的接触电压进行傅里叶级数分解得到的频率与工频相同的基波分量，以及频率为工频整数倍的k次谐波分量
进行加权处理，推导出电缆接头温度变化率系数AT，
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的电缆接头温度变化率系数AT计算：
式中：γ为集肤效应因数；U1为电缆接头的接触电压；UK为k次谐波电压均方根值；k＝2，3，4，5，6；TF为电缆接头表皮温度；TS为电缆接头附近的当前环境温度。
所述的接触电流畸变率系数是指接触电流幅值差超过规定范围的能力；电缆接头松动将导致线路线附加损耗增大以及多种保护和自动装置误动，在采集数据时间的范围内总结出电缆接头的最大接触电流Imax和最小接触电流值Imin，考虑最大、最小接触电流的差值与峰值变化率
结合最大、最小接触电流的余弦化比值，在采集数据时间的范围内进行积分，计算接触电流畸变率与电缆接头松动间的影响关系，推导出接触电流畸变率系数AI，
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的接触电流畸变率系数AI：
式中：Imax为电缆接头的最大接触电流；Imin为电缆接头的最小接触电流；tLs为线路过载时间；tLq为线路轻载时间；ηI为峰值变化率。
所述的电弧能量系数为体现电缆接头松动的前后能量变化程度，通过分析弧声信号的特征子频带前后弧光、弧声幅值和短路电流的变化，来预测电缆接头松动情况，由于在不同温度时电弧和电流的瞬时能量变化各异，根据此种差异求出电缆松动程度与电弧能量系数之间的对应函数关系，电弧能量系数Ap为：
其中Um为电缆接头电弧的电压幅值，T为配电柜内表面的温度，ηmax为短路电流最大峰值变化率；ηmin为短路电流最小峰值变化率；U为电缆接头的电弧电压的有效值，k为波尔兹曼常数。
所述的负载风险系数是反映电缆接头松动对负载功率因数的影响系数，考虑系统内线路综合载荷影响系数和频率为工频整数倍的h次谐波分量之和∑Uh和，推导出负载风险系数AF，
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的负载风险系数AF计算：
式中：其中T1为电缆接头的自身温度，其中τ＝0.17为传感器自身的误差对电能传输的影响系数，P′为负载额定输出功率；TV为电缆外部温度；λ为空气湿度。
本发明的优点效果如下：
本发明针对影响配电柜电缆接头松动的电气参数和外部环境参数，通过电气参数和外部环境参数构建函数关系，计算相关系数，最终得到评估电缆接头松动的综合值。通过电缆接头松动状态综合评估值判断接头的状态，在对配电柜电缆接头松动状态进行较为及时评估的情况下进行相应检修安排，有利于减低经济成本和事故发生概率。是对高压柜内的电缆接头松动进行预测，根据高压配电柜内在线监测数据与接头故障数据对应关系进行及时判断，从而得到更加准确的电缆接头松动预警方法。
并根据对高压配电柜体内综合信息传感数据与电缆接头机械强度弱化间的对应关系分析，提出一种基于在线监测数据的准确检测松动故障的有效方法，实现故障识别。
附图说明
图1为本发明的预警方法流程图。
图2为本发明特征模型结构示意框图。
具体实施方式
实施例
步骤1：采用多种传感器采集影响电缆松动状态的电气参数以及外部环境参数；电气参数采集主要有电缆接头的接触电压U1，k次谐波分量UK，电缆接头的最大接触电流Imax，电缆接头的最小接触电流Imin，电缆接头电弧的电压幅值Um，短路电流IS，线路过载时间tLs，线路轻载时间tLq，负载额定输出功率P′；外部环境参数的采集有电缆接头表皮温度TF，电缆接头附近的当前环境温度TS，空气湿度λ，电缆外部温度TV；配电柜内表面的温度T。
步骤2：将采集到的电缆接头的接触电压、谐波电压均方根值、最大接触电流值、最小接触电流值、电弧的电压幅值、短路电流、线路过载时间、线路轻载时间、变压器过载时间、负载额定输出功率、电缆接头附近的当前环境温度及电缆外部温度经过数据筛选计算后，得到的相关系数形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型，用于进行电缆接头松动程度的判断。
步骤2.1：电缆接头温度变化率系数是指配电柜电缆接头能够承受温度的能力。谐波会使电缆接头过热、寿命缩短甚至引发火灾，因此在电缆接头温度变化率系数中加入了谐波相关指标。
考虑电缆接头表皮温度与环境温度的偏差值TF-TS，利用其反正切关系
乘上
得到表面复合传热系数参数，再参考温度变化合格率的计算方法：
得到参考值
结合将电缆接头的接触电压进行傅里叶级数分解得到的频率与工频相同的基波分量，以及频率为工频整数倍的k次谐波分量
进行加权处理，推导出电缆接头温度变化率系数AT：
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的电缆接头温度变化率系数AT计算：
式中：γ为集肤效应因数；U1为电缆接头的接触电压；UK为k次谐波电压均方根值；k＝2，3，4，5，6；TF为电缆接头表皮温度；TS为电缆接头附近的当前环境温度。
步骤2.2：接触电流畸变率系数是指是指接触电流幅值差超过规定范围的能力。电缆接头松动将导致线路线附加损耗增大以及多种保护和自动装置误动等。在采集数据时间的范围内总结出电缆接头的最大接触电流Imax和最小接触电流值Imin，考虑最大、最小接触电流的差值与峰值变化率
结合最大、最小接触电流的余弦化比值，在采集数据时间的范围内进行积分，计算接触电流畸变率与电缆接头松动间的影响关系，推导出接触电流畸变率系数AI：
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的电压质量系数AI计算：
式中：Imax为电缆接头的最大接触电流；Imin为电缆接头的最小接触电流；tLs为线路过载时间；tLq为线路轻载时间；ηI为峰值变化率。
步骤2.3：电弧能量系数可以体现电缆接头松动的前后能量变化程度。通过分析弧声信号的特征子频带前后弧光、弧声幅值和短路电流的变化，来预测电缆接头松动情况，由于在不同温度时电弧和电流的瞬时能量变化各异，根据此种差异求出电缆松动程度与电弧能量系数之间的对应函数关系为：
其中Um为电缆接头电弧的电压幅值，T为配电柜内表面的温度，ηmax为短路电流最大峰值变化率；ηmin为短路电流最小峰值变化率；U为电缆接头的电弧电压的有效值，k为波尔兹曼常数。
步骤2.4：负载风险系数是反映电缆接头松动对负载功率因数的影响系数。考虑系统内线路综合载荷影响系数和频率为工频整数倍的h次谐波分量之和∑Uh和，推导出负载利用系数AF：
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的负载风险系数AF计算：
式中：其中T1为电缆接头的自身温度，其中τ＝0.17为传感器自身的误差对电能传输的影响系数，P′为负载额定输出功率；TV为电缆外部温度；λ为空气湿度。
步骤3：根据已经获得的4个系数，将每一个系数赋予对应的权值，求出均方根，考虑电缆接头使用年限修正系数，得到电缆接头松动状态综合评估值
r为电缆接头使用年限；m为电缆接头预估使用年限。
若A值小于1代表电缆接头处于拧紧状态，若A值处于1到10之间代表电缆接头处于半松动状态，大于10代表电缆接头电网处于完全松动状态。
应用实施例
电缆接头的接触电压U1为380V，k次谐波电压分量分别为U2＝10.5V，U3＝8.5，U4＝6.1，U5＝4.3，U6＝1.6，电缆接头的最大接触电流Imax为24.5A，电缆接头的最小接触电流Imin为22.4A，集肤效应因数γ＝1.11，电缆接头电弧的电压幅值Um＝16V，短路电流IS＝345A，线路过载时间tLs为9.8h，线路轻载时间tLq为18.5h，负载额定输出功率P′为445千瓦，外部环境参数的采集有电缆接头表皮温度TF为26摄氏度，电缆接头附近的当前环境温度TS为38摄氏度，空气湿度λ为50％，电缆外部温度TV为27摄氏度；配电柜内表面的温度T为35度，r＝5，m＝7。
1.电缆接头温度变化率系数计算：U1为基波电压均方根值，U1＝380V，将TF＝26℃，TS＝38℃，γ＝1.11代入公式
解得AT＝6.37。
2.接触电流畸变率系数计算：将Imax＝24.5A，Imin＝22.4A，tLs＝9.8h，tLq＝18.5h代入公式
解得AI＝1.698。
3.电弧能量系数计算：将Um＝16V，U＝79，T＝35℃，ηmax＝0.685，ηmin＝0.155 TS＝38℃代入公式
解得AP＝4.089。
4.负载风险系数计算：将P′＝445W，Is＝345A，TV＝27℃，TLq＝12.9h，代入公式
解得AF＝3.989。
5.将AT＝2.95，AI＝1.612，AP＝2.62，AF＝3.989，代入公式
得到电网运行状态综合评估值A＝3.542，A值处于1到10之间代表电缆接头处于半松动状态。
以上仅为本发明的实例而已，并不用于限制本发明，因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (7)
1.一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，其特征在于包括下述步骤：
步骤1：采用多种传感器采集影响电缆松动状态的电气参数以及外部环境参数；
步骤2：将采集到的电气参数以及外部环境参数经过数据筛选计算后，得到的相关系数形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型，用于进行电缆接头松动程度的判断；
步骤3：根据步骤2中已经获得的系数，将每一个系数赋予对应的权值，求出均方根，考虑电缆接头使用年限修正系数，得到电缆接头松动状态综合评估值A，
r为电缆接头使用年限；m为电缆接头预估使用年限；
若A值小于1代表电缆接头处于拧紧状态，若A值处于1到10之间代表电缆接头处于半松动状态，大于10代表电缆接头电网处于完全松动状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，其特征在于所述的步骤1中，电气参数采集包括采集电缆接头的接触电压U1，k次谐波分量UK，电缆接头的最大接触电流Imax,电缆接头的最小接触电流Imin，电缆接头电弧的电压幅值Um，短路电流IS，线路过载时间tLs，线路轻载时间tLq，负载额定输出功率P'；外部环境参数的采集有电缆接头表皮温度TF，电缆接头附近的当前环境温度TS，空气湿度λ，电缆外部温度TV；配电柜内表面的温度T。
3.根据权利要求1所述的一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，其特征在于所述的步骤2中相关系数包括电缆接头温度变化率系数、接触电流畸变率系数、电弧能量系数和负载风险系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，其特征在于所述的电缆接头温度变化率系数是指配电柜电缆接头能够承受温度的能力，谐波会使电缆接头过热、寿命缩短甚至引发火灾，因此在电缆接头温度变化率系数中加入了谐波相关指标；
考虑电缆接头表皮温度与环境温度的偏差值TF-TS，利用其反正切关系
乘上
得到表面复合传热系数参数，再参考温度变化合格率的计算方法：
得到参考值
结合将电缆接头的接触电压进行傅里叶级数分解得到的频率与工频相同的基波分量，以及频率为工频整数倍的k次谐波分量
进行加权处理，推导出电缆接头温度变化率系数AT，
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的电缆接头温度变化率系数AT计算：
式中：γ为集肤效应因数；U1为电缆接头的接触电压；UK为k次谐波电压均方根值；k＝2,3,4,5,6；TF为电缆接头表皮温度；TS为电缆接头附近的当前环境温度。
5.根据权利要求3所述的一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，其特征在于所述的接触电流畸变率系数是指接触电流幅值差超过规定范围的能力；电缆接头松动将导致线路线附加损耗增大以及多种保护和自动装置误动，在采集数据时间的范围内总结出电缆接头的最大接触电流Imax和最小接触电流值Imin，考虑最大、最小接触电流的差值与峰值变化率
结合最大、最小接触电流的余弦化比值，在采集数据时间的范围内进行积分，计算接触电流畸变率与电缆接头松动间的影响关系，推导出接触电流畸变率系数AI，
形成完整的电缆接头松动事故数据特征模型的接触电流畸变率系数AI：
式中：Imax为电缆接头的最大接触电流；Imin为电缆接头的最小接触电流；tLs为线路过载时间；tLq为线路轻载时间；ηI为峰值变化率。
6.根据权利要求3所述的一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，其特征在于所述的电弧能量系数为体现电缆接头松动的前后能量变化程度，通过分析弧声信号的特征子频带前后弧光、弧声幅值和短路电流的变化，来预测电缆接头松动情况，由于在不同温度时电弧和电流的瞬时能量变化各异，根据此种差异求出电缆松动程度与电弧能量系数之间的对应函数关系，电弧能量系数Ap为：
其中Um为电缆接头电弧的电压幅值，T为配电柜内表面的温度，ηmax为短路电流最大峰值变化率；ηmin为短路电流最小峰值变化率；U为电缆接头的电弧电压的有效值，k为波尔兹曼常数。
7.根据权利要求3所述的一种基于实时数据采集的配电柜电缆接头松动预警方法，其特征在于所述的负载风险系数是反映电缆接头松动对负载功率因数的影响系数，考虑系统内线路综合载荷影响系数和频率为工频整数倍的h次谐波分量之和∑Uh和，推导出负载风险系数AF，
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式中：其中T1为电缆接头的自身温度，其中τ＝0.17为传感器自身的误差对电能传输的影响系数，P'为负载额定输出功率；TV为电缆外部温度；λ为空气湿度。
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