CN114019407A - 一种农村配电网低压台区漏电预警系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种农村配电网低压台区漏电预警系统，包括多功能漏电检测设备、RS485数据采集装置、数据接收器、数据集中器和服务器；本发明农村配电网低压台区漏电预警系统及方法，克服了现有技术中漏电检测设备传输不便捷，数据上报不统一的混乱现象，通过建立用电安全特征库，建立了区域安全预警模型，实现了农电台区漏电的综合管控；且本发明农村配电网低压台区漏电预警系统及方法提高了漏电保护的可靠性，大大降低了低压漏电导致人身伤亡事故的风险。

Description

一种农村配电网低压台区漏电预警系统及方法
技术领域
本发明涉及漏电预警技术领域，特别是一种农村配电网低压台区漏电预警系统及方法。
背景技术
现有技术中配电网漏电现象时有发生，漏电检测设备传输不便捷，导致数据上报不统一的混乱现象，无法实现农电台区漏电的综合管控，无法及时漏电预警，一旦漏电流保护器失灵，仍然存在人员靠近漏电流点引发触电的风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种农村配电网低压台区漏电预警系统及方法，克服了现有技术中漏电检测设备传输不便捷，数据上报不统一的混乱现象，通过建立用电安全特征库，建立了区域安全预警模型，实现了农电台区漏电的综合管控。
实现本发明目的的技术解决方案为：
一种农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，包括多功能漏电检测设备、RS485数据采集装置、数据接收器、数据集中器和服务器；其中，所述多功能漏电检测设备包括A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置，所述A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置分别置于三相四线制输电线路上相对应的相电流检测点上；所述RS485数据采集装置连接配电柜中的电能表或智能漏保的RS485接口上用于直接读取相应的电能数据；所述数据接收器用于接收多功能漏电检测设备或RS485采集装置数据并进行近程显示；所述数据集中器置于数据接收器通讯网络的有效覆盖范围，是数据接收器组成的无线传感器网络中系统数据的中心管理设备和控制设备，读取接收设备数据、系统的命令传送、数据通讯、网络管理、事件记录、数据的横向传输功能；所述服务器置于中心的通信网络节点，用于和数据集中器交互信息和通讯；由多功能漏电检测设备、RS485数据采集装置、数据接收器、数据集中器和服务器自组网形成待测网络，形成待检测片区，由用户进行主动查询，片区的整体情况。
优选地，所述A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置用于采集待测线路电流。
优选地，所述RS485数据采集装置用于直接读取智能电流表的数据，并将Modbus，电力通信协议进行协议转换后称为系统自定义协议。
优选地，所述数据接收器采用BLE通讯进行近距离无线传输的方式。
优选地，所述数据集中器用于中继无线通讯，设为远程上传节点的数据集中器，将接入的电流数据进行远程数据上传。所述数据集中器采用Zigbee或Lora方式进行中继，降低通信费用；所述数据集中器单独设置漏电阈值，在数据集中器远程上传节点故障时，与末级漏电检测设备通讯，并进行声光报警。
优选地，所述服务器设有漏电采集设备地理信息系统，电流信息处理系统，漏电信息发布系统，漏电预警网关系统，电流信息校正系统，电流信息服务系统，移动终端漏电预警系统和多媒体终端漏电预警系统。
优选地，所述服务器作为数据集中器的远程上传节点，配置移动网络传输的方式，或通过接入公网或专网的路由器进行数据上传。
一种农村配电网低压台区漏电预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、以重大事件节点、农户数量、单相电用电密度、三相电用电密度、末级漏保安装率、历史天气因素建立用电安全性能特征，采用SVM支持向量机进行模式分类得出验后概率P1；
步骤二、以目标位置、本地漏电动作阈值、高危面积、当前网络电能数据、网络半径、设备电能信息来定义用电安全防御特征模型，采用朴素贝叶斯方法得出验后概率P2；
步骤三、当P1和P2的乘积大于设定风险阈值时，计算风险预警范围，通过对当前电能数据进行区域内漏电安全系数排序，形成超限列表、风险排查点位图和优先级，以支持现场数据排查，并进行继续预警；当P1和P2的乘积小于设定风险阈值时，预警解除。
优选地，所述用电安全性能特征采用支持向量机的特征数据融合的方法，其主要是构造若干组输入特征包括单相电用电密度、三相电用电密度，末级漏保安装率数据特征，结合现有的历史数，分别训练样本，得到相对而言分类效果较弱的几组SVM子分类器；再对这些SVM子分类器的输出结果做信息融合，采用融合后的输出作为最终的分类结果，形成安全风险隐患概率模型，为提取部署现场运维提供决策支持。
优选地，所述用电安全防御特征采用特征加权融合的朴素贝叶斯的方法，主要以训练样本作为输入，以漏电倾向作为输出，利用目标位置、本地漏电动作阈值，高危面积、网络半径、设备电能信息来构建分类模型，将现状数据进行整体特征加权，及设备当前数据进行用电防御特征加权，通过拉普拉斯转换得到验后概率。
本发明与现有技术相比，其显著优点：
本发明农村配电网低压台区漏电预警系统及方法，克服了现有技术中漏电检测设备传输不便捷，数据上报不统一的混乱现象，通过建立用电安全特征库，建立了区域安全预警模型，实现了农电台区漏电的综合管控；且本发明农村配电网低压台区漏电预警系统及方法提高了漏电保护的可靠性，大大降低了低压漏电导致人身伤亡事故的风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明农村配电网低压台区漏电预警方法的流程示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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做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。
实施例1：
一种农村配电网低压台区漏电预警系统，包括多功能漏电检测设备、RS485数据采集装置、数据接收器、数据集中器和服务器；其中，所述多功能漏电检测设备包括A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置，所述A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置分别置于三相四线制输电线路上相对应的相电流检测点上；所述RS485数据采集装置连接配电柜中的电能表或智能漏保的RS485接口上用于直接读取相应的电能数据；所述数据接收器用于接收多功能漏电检测设备或RS485采集装置数据并进行近程显示；所述数据集中器置于数据接收器通讯网络的有效覆盖范围，是数据接收器组成的无线传感器网络中系统数据的中心管理设备和控制设备，读取接收设备数据、系统的命令传送、数据通讯、网络管理、事件记录、数据的横向传输功能；所述服务器置于中心的通信网络节点，用于和数据集中器交互信息和通讯；由多功能漏电检测设备、RS485数据采集装置、数据接收器、数据集中器和服务器自组网形成待测网络，形成待检测片区，由用户进行主动查询，片区的整体情况。
所述A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置用于采集待测线路电流。
所述RS485数据采集装置用于直接读取智能电流表的数据，并将Modbus，电力通信协议进行协议转换后称为系统自定义协议。
所述数据接收器采用BLE通讯进行近距离无线传输的方式。
所述数据集中器用于中继无线通讯，设为远程上传节点的数据集中器，将接入的电流数据进行远程数据上传。所述数据集中器采用Zigbee或Lora方式进行中继，降低通信费用；所述数据集中器单独设置漏电阈值，在数据集中器远程上传节点故障时，与末级漏电检测设备通讯，并进行声光报警。
所述服务器设有漏电采集设备地理信息系统，电流信息处理系统，漏电信息发布系统，漏电预警网关系统，电流信息校正系统，电流信息服务系统，移动终端漏电预警系统和多媒体终端漏电预警系统。
所述服务器作为数据集中器的远程上传节点，配置移动网络传输的方式，或通过接入公网或专网的路由器进行数据上传。
如图1所示，一种农村配电网低压台区漏电预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、以重大事件节点、农户数量、单相电用电密度、三相电用电密度、末级漏保安装率、历史天气因素建立用电安全性能特征，采用SVM支持向量机进行模式分类得出验后概率P1；
步骤二、以目标位置、本地漏电动作阈值、高危面积、当前网络电能数据、网络半径、设备电能信息来定义用电安全防御特征模型，采用朴素贝叶斯方法得出验后概率P2；
步骤三、当P1和P2的乘积大于设定风险阈值时，计算风险预警范围，通过对当前电能数据进行区域内漏电安全系数排序，形成超限列表、风险排查点位图和优先级，以支持现场数据排查，并进行继续预警；当P1和P2的乘积小于设定风险阈值时，预警解除。
所述用电安全性能特征采用支持向量机的特征数据融合的方法，其主要是构造若干组输入特征包括单相电用电密度、三相电用电密度，末级漏保安装率数据特征，结合现有的历史数，分别训练样本，得到相对而言分类效果较弱的几组SVM子分类器；再对这些SVM子分类器的输出结果做信息融合，采用融合后的输出作为最终的分类结果，形成安全风险隐患概率模型，为提取部署现场运维提供决策支持。
所述用电安全防御特征采用特征加权融合的朴素贝叶斯的方法，主要以训练样本作为输入，以漏电倾向作为输出，利用目标位置、本地漏电动作阈值，高危面积、网络半径、设备电能信息来构建分类模型，将现状数据进行整体特征加权，及设备当前数据进行用电防御特征加权，通过拉普拉斯转换得到验后概率。
综上所述，本发明农村配电网低压台区漏电预警系统及方法，克服了现有技术中漏电检测设备传输不便捷，数据上报不统一的混乱现象，通过建立用电安全特征库，建立了区域安全预警模型，实现了农电台区漏电的综合管控；且本发明农村配电网低压台区漏电预警系统及方法提高了漏电保护的可靠性，大大降低了低压漏电导致人身伤亡事故的风险。
最后应说明的是：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，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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)

1.一种农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，包括多功能漏电检测设备、RS485数据采集装置、数据接收器、数据集中器和服务器；其中，所述多功能漏电检测设备包括A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置，所述A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置分别置于三相四线制输电线路上相对应的相电流检测点上；所述RS485数据采集装置连接配电柜中的电能表或智能漏保的RS485接口上用于直接读取相应的电能数据；所述数据接收器用于接收多功能漏电检测设备或RS485采集装置数据并进行近程显示；所述数据集中器置于数据接收器通讯网络的有效覆盖范围，是数据接收器组成的无线传感器网络中系统数据的中心管理设备和控制设备，读取接收设备数据、系统的命令传送、数据通讯、网络管理、事件记录、数据的横向传输功能；所述服务器置于中心的通信网络节点，用于和数据集中器交互信息和通讯；由多功能漏电检测设备、RS485数据采集装置、数据接收器、数据集中器和服务器自组网形成待测网络，形成待检测片区，由用户进行主动查询，片区的整体情况。
2.根据权利要求1所述的农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，所述A相电流检测装置、B相电流检测装置、C相电流检测装置和零线电流检测装置用于采集待测线路电流。
3.根据权利要求1所述的农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，所述RS485数据采集装置用于直接读取智能电流表的数据，并将Modbus，电力通信协议进行协议转换后称为系统自定义协议。
4.根据权利要求1所述的农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，所述数据接收器采用BLE通讯进行近距离无线传输的方式。
5.根据权利要求1所述的农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，所述数据集中器用于中继无线通讯，设为远程上传节点的数据集中器，将接入的电流数据进行远程数据上传。所述数据集中器采用Zigbee或Lora方式进行中继，降低通信费用；所述数据集中器单独设置漏电阈值，在数据集中器远程上传节点故障时，与末级漏电检测设备通讯，并进行声光报警。
6.根据权利要求1所述的农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，所述服务器设有漏电采集设备地理信息系统，电流信息处理系统，漏电信息发布系统，漏电预警网关系统，电流信息校正系统，电流信息服务系统，移动终端漏电预警系统和多媒体终端漏电预警系统。
7.根据权利要求1所述的农村配电网低压台区漏电预警系统，其特征在于，所述服务器作为数据集中器的远程上传节点，配置移动网络传输的方式，或通过接入公网或专网的路由器进行数据上传。
8.一种农村配电网低压台区漏电预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、以重大事件节点、农户数量、单相电用电密度、三相电用电密度、末级漏保安装率、历史天气因素建立用电安全性能特征，采用SVM支持向量机进行模式分类得出验后概率P1；
步骤二、以目标位置、本地漏电动作阈值、高危面积、当前网络电能数据、网络半径、设备电能信息来定义用电安全防御特征模型，采用朴素贝叶斯方法得出验后概率P2；
步骤三、当P1和P2的乘积大于设定风险阈值时，计算风险预警范围，通过对当前电能数据进行区域内漏电安全系数排序，形成超限列表、风险排查点位图和优先级，以支持现场数据排查，并进行继续预警；当P1和P2的乘积小于设定风险阈值时，预警解除。
9.根据权利要求8所述的农村配电网低压台区漏电预警方法，其特征在于，所述用电安全性能特征采用支持向量机的特征数据融合的方法，其主要是构造若干组输入特征包括单相电用电密度、三相电用电密度，末级漏保安装率数据特征，结合现有的历史数，分别训练样本，得到相对而言分类效果较弱的几组SVM子分类器；再对这些SVM子分类器的输出结果做信息融合，采用融合后的输出作为最终的分类结果，形成安全风险隐患概率模型，为提取部署现场运维提供决策支持。
10.根据权利要求8所述的农村配电网低压台区漏电预警方法，其特征在于，所述用电安全防御特征采用特征加权融合的朴素贝叶斯的方法，主要以训练样本作为输入，以漏电倾向作为输出，利用目标位置、本地漏电动作阈值，高危面积、网络半径、设备电能信息来构建分类模型，将现状数据进行整体特征加权，及设备当前数据进行用电防御特征加权，通过拉普拉斯转换得到验后概率。
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