CN114041063A - 用于自动表征电气系统中的扰动的系统和方法 - Google Patents

用于自动表征电气系统中的扰动的系统和方法 Download PDF

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Abstract

一种用于对电气系统中的扰动进行自动归类的方法包括：使用电气系统中的至少一个智能电子设备捕获至少一个能量相关波形，以及处理至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别电气系统中的扰动。响应于识别到电气系统中的扰动，分析了与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的每个样本并将其归类到多个扰动种类中的一个中。例如，扰动种类可以包括(a)由于上行线电气系统扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷以及(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷。

Description

用于自动表征电气系统中的扰动的系统和方法
相关申请的交叉引用
根据35 U.S.C.§119(e)，本申请要求2019年7月3日提交的美国临时申请号62/870,305的权益和优先权，该申请通过引用整体并入本文中。
技术领域
本公开大体上涉及电气/电力系统，并且更具体地，涉及用于自动表征电气系统中的扰动的系统和方法。
背景技术
众所周知，电力质量问题是对电气系统(有时也称为“电气网络”)的最重要且最昂贵的影响之一。据莱昂纳多电力质量工作组估计，不良电力质量使欧洲经济每年损失高达1500亿欧元1。此外，根据电力研究协会(EPRI)的研究，美国经济每年遭受的损失从1190亿美元到1880亿美元不等2。或许最重要的统计数据是EPRI的发现，即80％的电力质量扰动是在设施内产生的。一个示例性经济模型将与电力质量事件相关联的总成本总结如下：
总损失＝生产损失+重启损失+产品/物料损失+设备损失+第三方费用+其它杂项费用3
与电力质量问题相关联的其它杂项费用可以包括无形损失，诸如客户和供应商的声誉受损，或者更直接的损失，诸如信用评级和股票价格的贬值。
Figure BDA0003441745250000011
发明内容
本文描述了与对电气系统中的扰动进行自动归类或分类有关的系统和方法。例如，电气系统可以与至少一种负载、工艺、建筑、设施、船只、飞行器或其它类型的结构相关联。在本公开的一个方面，用于对电气系统中的扰动(或摄动)进行自动归类的方法包括：使用电气系统中的至少一个智能电子设备(IED)捕获能量相关波形。例如，至少一个能量相关波形可以包括以下中的至少一个：电压波形、电流波形以及从电压波形和/或电流波形中导出的其它波形和/或数据(例如，功率)。根据本公开的一些实施例，电压波形和电流波形可以包括以下中的至少一个：单相和三相电压和电流波形。这些波形可以以各种速率进行采样，例如，大约100Hz或更高的速率。在一个示例实现方式中，速率约为1.6kHz。
该方法还包括处理至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别电气系统中的扰动。响应于识别到电气系统中的扰动，分析了与所识别的扰动相关联的能量相关波形的每个样本并将其归类到多个扰动种类中的一个中。扰动种类可以包括，例如，(a)由于上行线电气扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷。
该方法还包括基于至少一个能量相关波形的每个样本的类别，确定与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的扰动类别。扰动类别可以，例如，从扰动种类中的一个中选择。在一些实施例中，可以基于至少一个能量相关波形的扰动类别来采取至少一个动作。例如，动作可以包括传送扰动类别和控制电气系统中的至少一个组件中的至少一者。在一个示例情况中，其中电气系统装置由于电压凹陷或涌浪(inrush)事件的电流幅度而跳闸脱机，如果波形测量由该方法确定为是涌浪测量而不是故障，则被告知是涌浪的电气系统的操作员可以在不用首先完成耗时的电气故障搜索的情况下对系统重新通电。在一些实施例中，对系统重新通电的决定可以由人类操作员手动完成和/或作为自动电气控制系统的一部分。众所周知，电气事件(诸如故障)可能导致对电气系统以及与电气系统相关联和/或与其靠近的系统、设备和/或装置的不期望的影响。根据本公开的实施例，该方法可以例如由于采取的至少一个动作而消除或至少显著减少不期望的影响(例如，由地下电气装置中的故障引起的检修孔(manhole)爆炸)。
该方法可以，例如，在以下中的至少一个上实施：至少一个IED或其它电力计量器、微处理器继电器、可以从监控设备收集测量的边缘服务器软件或网关、和/或基于云的顾问服务。应当理解，这只是实施该方法的许多可能方式中的几种。
还应理解，上面结合该方法(以及下面讨论的其它方法和系统)描述的捕获的至少一个能量相关波形可以与由至少一个IED捕获或测量的能量相关信号相关联。例如，根据本公开的一些实施例，捕获的至少一个能量相关波形可以从由至少一个IED捕获或测量的至少一个能量相关信号中生成。根据IEEE标准1057-2017，波形是“信号的表现或表示(例如，图表、绘图、示波器演示、离散时间序列、方程、坐标表或统计数据)或者可视化。”考虑到该定义，至少一个能量相关波形可以与至少一个能量相关信号的表现或表示或者可视化对应。应当理解，上面的关系是基于一个标准主体(在这种情况下为IEEE)对波形的定义，并且波形和信号之间的其它关系当然也是可能的，如本领域普通技术人员将理解的那样。
上面的方法和下面描述的其它方法(和系统)可以单独地包括以下特征中的一个或多个，或者与一些实施例中的其它特征组合。处理至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别电气系统中的扰动可以包括：确定与扰动相关联的电气测量数据的电压和电流相位信息，以及分析电压和电流相位信息来确定扰动的来源是在电气系统中的至少一个IED电气耦合到的电气节点或位置的电气上游还是在其电气下游。
附加地或替代地，处理电气测量数据可以包括：基于电气系统中与至少一个能量相关波形相关联的电气节点和位置对电气测量数据进行分组，以及处理已分组的电气测量数据以识别在电气节点或位置处的扰动。例如，可以使用时态聚集技术对电气测量数据进行分组，使得在时间上接近发生的测量被分组在一起。可以确定捕获与电气测量数据相关联的至少一个能量相关波形时的采样率，并且可以将电气测量数据的采样率调整至期望采样率，以对电气测量数据进行校准和分组中的至少一个。例如，可以通过对电气测量数据进行上采样、下采样和/或重采样来调整电气测量数据的采样率。根据本公开的一些实施例，期望采样率是捕获与电气测量数据相关联的至少一个能量相关波形时的采样率的最低采样率。
根据本公开的一些实施例，由至少一个IED捕获的至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据可以在以下中的至少一个上进行处理：基于云的系统、现场软件、网关和与电气系统相关联的其它前端系统。至少一个IED可以通信地耦合到以下中的至少一个：在其上处理电气测量数据的基于云的系统、现场软件、网关和其它前端系统。
确定至少一个能量相关波形的扰动类别可以包括：分析至少一个能量相关波形的每个样本的类别以制定至少一个能量相关波形的扰动类别的置信因子，以及响应于扰动表征的置信因子满足阈值，确定至少一个能量相关波形的扰动类别。根据本公开的一些实施例，分析能量相关波形的每个样本的类别包括识别能量相关波形样本的类别模式。
基于扰动类别采取一个或多个动作可以包括基于扰动类别触发一个或多个警报。根据本公开的一些实施例，基于扰动源于的电气节点或位置的重要度/关键度对警报进行优先级化。另外，根据本公开的一些实施例，基于在扰动源于的电气节点或位置处测量的负载的大小对警报进行优先级化。在一些实施例中，响应于触发警报，可以报告扰动和/或可以操作电气系统中的至少一个组件作为对扰动的响应以阻止或减少对电气系统装置的损害。一个或多个动作可以，例如，由与电气系统相关联的控制系统自动执行。控制系统可以通信地耦合到至少一个IED和/或基于云的系统、现场/边缘软件、网关和与电气系统相关联的其他前端系统。
本文还提供了一种用于对电气系统中的扰动进行自动归类的对应系统。特别地，在一个方面中，一种用于对电气系统中的扰动进行自动归类的系统包括至少一个处理器和耦合到至少一个处理器的至少一个存储器设备。至少一个处理器和至少一个存储器设备被配置为处理由电气系统中的至少一个IED捕获的至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别电气系统中的扰动。至少一个处理器和至少一个存储器设备还被配置为分析与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的每个样本并将其归类到多个扰动种类中的一个中。与上述方法类似，扰动种类可以包括，例如，(a)由于上行线电气系统扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷。
至少一个处理器和至少一个存储器设备附加地被配置为基于至少一个能量相关波形的每个样本的类别，确定与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的扰动类别。与上述方法类似，扰动类别可以，例如，从扰动种类中的一个中选择。可以由至少一个处理器和至少一个存储器设备(或者电气系统中的其它系统和设备)基于至少一个能量相关波形的扰动类别来采取至少一个动作。在一些实施例中，一个或多个动作包括根据扰动类别生成输出信号，并且将输出信号提供给至少一个设备用于进一步处理。在一些实施例中，至少一个设备包括以下中的至少一个：至少一个IED、与电气系统相关联的控制系统、基于云的系统、现场/边缘软件、网关和与电气系统相关联的其他前端系统。
在一些实施例中，上述系统可以与用于监控或控制与电气系统相关联的一个或多个参数的控制系统对应。在一些实施例中，控制系统可以是计量器、IED(例如，负责捕获能量相关波形的IED中的IED)、现场/前端软件(即，软件系统)、基于云的控制系统、网关、通过以太网或者一些其它通信系统路由数据的系统等。
如本文所使用的，IED是被优化以执行特定功能或一组功能的计算电子设备。IED的示例包括智能公用计量器、电力质量计量器、微处理器继电器、数字故障记录器和其它计量设备。IED也可以嵌入在变速驱动器(VSD)、不间断电源(UPS)、断路器、继电器、变压器或任何其它电气设备中。IED可以用于在各种安装设施中执行监视和控制功能。这些安装设施可以包括公用系统、工业设施、仓库、办公楼或其它商业综合体、校园设施、计算托管中心、数据中心、配电网络，或者使用电能的任何其它结构、过程或负载。例如，在IED是电力监控设备的情况下，它可以耦合到电力传输或分配系统(或安装在其中)，并且被配置为感测/测量并将数据存储为表示电气分配系统的操作特性(例如，电压、电流、波形失真、功率等)的电气参数。这些参数和特性可以由用户分析以评估潜在的性能、可靠性或电力质量相关问题。IED可以至少包括控制器(在某些IED中可以被配置为同时、串行或两者兼有地运行一个或多个应用)、固件、存储器、通信接口以及以任何电压水平、配置和/或类型(例如，AC、DC)将IED连接到外部系统、设备和/或组件的连接器。IED的监控和控制功能的至少某些方面可以体现在由IED可访问的计算机程序中。
在一些实施例中，本文使用的术语“IED”可以指并联和/或串联操作的IED的层次结构。例如，IED可以对应于能量计、功率计和/或其它类型的源计量器的层次结构。层次结构可以包括基于树的层次结构，诸如二叉树、具有从每个父节点或节点下延的一个或多个子节点的树，或者其组合，其中每个节点表示特定的IED。在一些实例下，IED的层次结构可以共享数据或硬件资源，并且可以执行共享软件。应当理解，层次结构可以是非空间的，诸如计费层次结构，其中分组在一起的IED可以物理上不相关的。
在一些实施例中，上面和下面描述的系统和方法的计量设备(例如，IED)和装置/负载被安装、定位或源于电气系统中不同的各个位置(即，多个位置)或计量点。例如，特定的IED(例如，第二IED)可以是在电气系统中的另一IED(例如，第三IED)的上行线(或上游)，而在电气系统中的又一IED(例如，第一IED)的下行线(或下游)。
如本文所使用的，术语“上行线”和“下行线”(有时也分别称为“上游”和“下游”)用于指电气系统内的电气位置。更具体地，电气位置“上行线”和“下行线”与收集数据并提供该信息的IED的电气位置有关。例如，在包括多个IED的电气系统中，一个或多个IED可以定位(或安装)在相对于电气系统中的一个或多个其它IED是上行线的电气位置处，并且该一个或多个IED可以定位(或安装)在相对于电气系统中的一个或多个另外的IED是下行线的电气位置处。定位在第二IED或负载的电路上行线上的第一IED或负载可以，例如，比第二IED或负载在电气上更靠近电气系统的输入或来源(例如，发电机或公用馈电)地定位。相反，定位在第二IED或负载的电路下行线上的第一IED或负载可以比其它IED更靠近电气系统的末端或终端地定位。
在实施例中，与第二IED或负载并联电连接(例如，在电路上)的第一IED或负载可以被认为是在所述第二IED或负载的“电气”上行线，反之亦然。在实施例中，用于确定电力质量事件的方向(即，上行线或下行线)的算法位于(或存储)在IED、云、现场软件、网关等中。作为一个示例，IED可以记录电气事件的电压和电流相位信息(例如，通过对各个信号进行采样)并且将这些信息通信地传输到基于云的系统。基于云的系统然后可以分析电压和电流相位信息(例如，瞬时、均方根(rms)、波形和/或其它电气特性)以确定电力质量事件的来源是在IED电气耦合到电气系统(或网络)的电气上行线还是其电气下行线。
应当理解，存在多种类型的电力质量事件并且这些类型的电力质量事件具有某些特征。例如，电力质量事件可以包括电压凹陷(sag)、电压暂升(swell)和电压瞬变中的至少一种。根据IEEE标准1159-2019，例如，电压凹陷是持续时间为0.5个周期到1分钟的电气频率时rms电压或电流的在0.1至0.9每单位(pu)之间的下降。典型值为0.1至0.9pu。此外，根据IEEE标准1159-2019，电压暂升是持续时间为0.5个周期到1分钟的电气频率时的rms电压或电流的增加。下面是来自IEEE标准1159-2019(已知技术)的表格，其定义了电力系统电磁现象的各种种类和特性。
Figure BDA0003441745250000071
Figure BDA0003441745250000081
a参量pu是指每单元(per unit)，其是无量纲的。参量1.0pu对应于100％。标称条件通常考虑为1.0pu。在本表中，标称峰值被用作瞬变的基数，并且标称rms值被用作rms变动的基数。
b闪变严重度指数Pst如在IEC 61000-4-15：2010[B17]和IEEE标准1453TM[B31]中定义的。
应当理解，上面的表格是一个标准主体(在这种情况下为IEEE)定义/表征电力质量事件的方式。应当理解，也有定义电力质量种类/事件的其它标准，诸如国际电工委员会(IEC)、美国国家标准协会(ANSI)等，它们可能有不同的描述或者电力质量事件类型、特征和术语。还应理解，电力质量事件的类型和描述可以随时间改变，并且本文公开的系统和方法旨在适用于电力质量事件的当前和未来的类型和描述。根据本公开的实施例，电力质量事件可以附加地或替代地是订制的电力质量事件(例如，由用户定义)。
在由IEEE 1159-2019定义的七种公认的电力质量种类中，短持续时间均方根(rms)变动通常是最具破坏性的且具有对能源消费者最大的普遍经济影响。短持续时间rms变动包括电压凹陷/下落(dip)、暂升、暂时中断和短暂中断。电力研究协会(EPRI)的一项示例研究估计，工业客户每年平均会经历约66次电压凹陷。随着各产业变得更加依赖凹陷敏感装置的趋势的增长，这些事件的影响也越来越大。
电压凹陷的最常见原因是电气系统中的短路(也称为电气系统故障)，无论是在监控位置的上行线(也就是说，朝向电力源)或在监控位置的下行线(也就是说，远离来源)。电压凹陷还可能是由于电力变压器的通电或大型负载的启动。当电压凹陷的来源是在监控位置的下行线时，基于电压凹陷的原因是否是由于故障、由于与变压器和/或电机的通电相关联的大涌浪电流，或由于大型负载的启动而引起，将测量到不同的电压和电流波形标志。
本文公开的系统和方法自动将电压凹陷测量(和其它类型的测量)区分/归类为多个种类。例如，关于电压凹陷测量，本文公开的系统和方法可以将电压凹陷测量归类为由于上行线扰动引起的电压凹陷、由于下行线故障引起的电压凹陷、由于下行线变压器和/或电机的通电涌浪引起的电压凹陷，和由于不具有故障或涌浪特性的其它下行线扰动引起的电压凹陷，作为几个示例。
能够区分下行线故障事件和下行线涌浪事件是重要的，这是因为它允许电气系统或电气设施的操作员在其它电力装置由于电压凹陷而跳闸脱机时或者在由于大电流涌浪而操作保护性设备时采取适当的动作。如果利用本发明的计量器固件或服务器软件应用提供了存在故障的通知，则受影响的装置(和/或其上实施了所公开的方法的系统)的操作员可以选择不重启该装置，直到故障位置已经被识别并可能地修复。然而，如果检测到涌浪测量或大负载启动，则受影响的装置可以在不用完成耗时的对于不存在的故障的搜索的情况下被重启。
应当理解，与所公开的系统和方法相关联的许多其它优点将可以从下面的讨论中了解到。
附图说明
本公开的前述特征以及本公开本身可以从以下附图的详细描述中得到更充分的理解，其中：
图1示出了根据本公开的实施例的示例电气系统；
图2示出了根据本公开的实施例的可以在电气系统中使用的示例智能电子设备(IED)；
图3是根据本公开的实施例的示出用于对电气系统中的扰动进行自动归类的示例方法的流程图；
图4-图4C是根据本公开的实施例的示出用于对电气系统中的扰动进行自动归类的另一示例方法的流程图；
图5示出了在变压器涌浪期间记录的示例电压和电流波形；
图6示出了在电机涌浪期间记录的示例电流波形；
图7示出了在单相故障事件期间记录的示例电压和电流波形；
图8示出了在变压器涌浪后跟单相故障的期间记录的示例电压和电流波形；
图9示出了在上行线电压凹陷期间记录的示例电压和电流波形；
图10示出了在负载启动期间记录的示例电压和电流波形；和
图11示出了在负载启动期间记录的示例电压和电流均方根(rms)样本。
具体实施方式
现在将更具体地描述在本文寻求保护的构思、系统和技术的特征和其它细节。应当理解，本文描述的任何具体实施例是通过说明的方式示出的，而不是作为对本公开及本文描述的构思的限制。在不脱离寻求保护的构思的范围的情况下，可以在各种实施例中采用本文描述的主题的特征。
为方便起见，这里收集了本说明书中使用的(以及采用自或来源于IEEE标准1159-2019中的)某些介绍性概念和术语。
如本文所使用的，术语“非周期性事件”用于描述非循环性地、任意地或没有特定时间规律性地发生的电气事件。就本文而言，短持续时间均方根(rms)变动和瞬变两者均被视为非周期性事件(即，陷波被视为谐波现象)。
如本文所使用的，术语“暂时中断(momentary interruption)”用于描述持续时间为1/2个周期至3秒、对标称值的0-10％的偏离。
如本文所使用的，术语“凹陷”(“电压凹陷”是其中的一个示例)用于描述，例如，持续时间为1/2个周期至1分钟、对标称值的10-90％的偏离。
如本文所使用的，术语“短持续时间rms变动”用于描述持续时间为1/2个周期至1分钟、与标称值的偏离。短持续时间rms变动事件的子种类包括暂时中断、短暂中断、凹陷和暂升。
如本文所使用的，术语“暂升”用于描述，例如，持续时间为1/2个周期至1分钟、大于标称值的110％的偏离。
如本文所使用的，术语“短暂中断”用于描述持续时间为3秒至1分钟、对标称值的0-10％的偏离。
如本文所使用的，术语“瞬变”用于描述持续时间小于1个周期、与标称值的偏离。瞬变的子种类包括脉冲(单向极性)和振荡(双向极性)瞬变。
如本文所使用的，术语“由于上行线电气系统扰动引起的电压凹陷”用于描述由在电气监控位置的上行线(朝向电气来源)的电气短路或大负载启动引起的电压的暂时降低。例如，如下面进一步讨论的，图9示出了由于上行线电气系统扰动而引起的示例电压凹陷。
如本文所使用的，术语“由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷”用于描述由因电气系统故障造成的电流增加而引起的暂时电压降低，这是由闪电、绝缘体故障、装置故障、树木或汽车的干扰、故意破坏、火灾等造成的电路意外接地所引起的。故障期间的较大电流致使供应负载的导体的阻抗上较大的压降，导致低于预期电压。例如，如下面进一步讨论的，图7和8示出了由于下行线电气系统故障引起的示例电压凹陷。
如本文所使用的，术语“由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷”用于描述由因对电力变压器的正常通电或对AC感应电机的正常磁化造成的电流增加而引起的暂时电压降低。在通电或启动期间，这些负载会引起大量富含谐波的电流波形。通电期间的较大电流致使供应负载的导体的阻抗上较大的压降，导致低于预期电压。例如，如下面进一步讨论的，图5和6示出了由于下行线变压器和/或电机磁化引起的示例电压凹陷。
如本文所使用的，术语“由于其它下行线扰动引起的电压凹陷”用于描述，例如，由于照明、加热、其它电机、器具、电源等的启动而引起的暂时电压降低。例如，如下面进一步讨论的，图10和图11示出了由于其它下行线扰动引起的示例电压凹陷。应当理解，该类别可以附加地或替代地包括与正常操作相关联的电压凹陷。此外，应当理解，本文所述的该类别以及其它类别适用于单相和/或多相电气系统。
在实施例中，短持续时间rms变动对能源消费者的设施的影响程度，例如，主要取决于四个因素：
1.事件的性质和来源，
2.负载对事件的易受影响性，
3.事件对过程或活动的影响，以及
4.对该事件的费用敏感性。
因此，每个客户系统、操作或负载可以对给定的电气摄动做出不同的响应。例如，一电压凹陷事件可能显著影响一个客户的操作，然而相同的电压凹陷可能对另一位客户的操作影响很小或没有明显影响。电压凹陷还有可能对客户电气系统的一个部分的影响与对同一电气系统的另一部分的影响不同。
参照图1，根据本公开的实施例的示例电气系统包括一个或多个负载(这里，负载111、112、113、114、115)以及能够采样、感测或监控与负载相关联的一个或多个参数(例如，电力监控参数)的一个或多个智能电子设备(IED)(这里，IED 121、122、123、124)。在实施例中，负载111、112、113、114、115以及IED 121、122、123、124可以安装在一个或多个建筑或其它物理位置中，或者它们可以安装在建筑内的一个或多个过程和/或负载上。建筑可以对应于，例如，商业、工业或公共设施建筑。
如图1所示，IED 121、122、123、124各自耦合到负载111、112、113、114、115(在一些实施例中，其可以位于在IED的“上行线”或“下行线”)中的一个或多个。负载111、112、113、114、115可以包括，例如，与特定应用(例如，工业应用)、多个应用和/或过程相关联的机器或装备。例如，机器可以包括电气或电子装置。机器还可以包括与装置相关联的控制器和/或辅助装置。
在实施例中，IED 121、122、123、124可以监控并且，在一些实施例中，分析与它们所耦合到的负载111、112、113、114、115相关联的参数(例如，能量相关参数)。在一些实施例中，IED 121、122、123、124还可以嵌入在负载111、112、113、114、115内。根据各个方面，IED121、122、123、124中的一个或多个可以被配置为监控公用馈电，包括浪涌(surge)保护设备(SPD)跳闸单元、有源滤波器、照明、IT装置、电机和/或变压器，这些是负载111、112、113、114、115的一些示例，并且IED 121、122、123、124可以检测接地故障、电压凹陷、电压暂升、暂时中断和振荡瞬变以及风扇故障、温度、电弧故障、相间故障、绕组短路、熔丝和谐波失真，这些是可能与负载111、112、113、114、115相关联的一些示例参数。IED 111、112、113、114、115还可以监控设备，诸如发电机，包括输入/输出(I/O)、保护继电器、电池充电器和传感器(例如，水、空气、气体、蒸汽、液位、加速度计、流量、压力等)。
根据另一方面，IED 121、122、123、124可以检测过电压和欠电压状况，以及其它参数，诸如包括环境温度的温度。根据另一方面，IED 121、122、123、124可以提供可用于控制电气系统中的负载111、112、113、114、115和其它装置的监控参数和检测条件的指示，其该电气系统中安装了负载111、112、113、114和IED 121、122、123、124。可以由IED 121、122、123、124执行各种其它监控和/或控制功能，并且本文公开的方面和实施例不限于根据上述示例操作的IED 121、122、123、124。
应当理解，IED 121、122、123、124可以采用各种形式并且可以每个具有相关联的复杂性(或功能性的能力和/或特征的集合)。例如，IED 121可以对应于“基础”IED，IED 122可以对应于“中级”IED，而IED 123可以对应于“高级”IED。在这样的实施例中，中间IED 122可以具有比基础IED 121更多的功能(例如，能量测量特征和/或能力)，而高级IED 123可以具有比中间IED 122更多的功能和/或特征。例如，在实施例中，IED 121(例如，具有基础能力和/或特征的IED)可以能够监控瞬时电压、电流能量、需求、功率因子、平均值、最大值、瞬时功率和/或长持续时间rms变动，而IED 123(例如，具有高级能力的IED)可以能够在更高的采样率下监控附加参数，诸如电压瞬变、电压波动、频率回转(slew)率、谐波功率流和离散谐波分量等。应当理解，该示例仅用于说明目的，同样地在一些实施例中，具有基础能力的IED可以能够监控被指示为与具有高级能力的IED相关联的上述能量测量参数中的一个或多个。还应理解，在一些实施例中，IED 121、122、123、124各具有独立的功能。
在示出的示例实施例中，IED 121、122、123、124经由“云”150通信地耦合到中央处理单元140。在一些实施例中，IED 121、122、123、124可以直接通信地耦合到云150，如所示实施例中的IED 121。在其它实施例中，IED 121、122、123、124可以，例如，通过诸如连接云的集线器130(或网关)的中间设备间接通信地耦合到云150，如所示实施例中的IED 122、123、124。连接云的集线器130(或网关)可以，例如，为IED 122、123、124提供对云150和中央处理单元140的访问。
如本文所使用的，术语“云”和“云计算”旨在指经由通信网络(其可以是有线或无线网络，或两者的组合)连接到互联网的或者以其它方式对于IED 121、122、123、124可访问的计算资源。包括云150的计算资源可以集中在单个位置、分布在多个位置、或者两者的组合。云计算系统可以根据特定的云系统架构或编程在多个机架、刀片、处理器、核、控制器、节点或其它计算单元之间划分计算任务。类似地，云计算系统可以将指令和计算信息存储在集中式存储器或存储装置中，或者可以在多个存储装置或存储器组件之间分布这样的信息。云系统可以将指令和计算信息的多个副本存储在冗余的存储装置单元中，诸如RAID阵列。
中央处理单元140可以是云计算系统或连接云的计算系统的示例。在实施例中，中央处理单元140可以是位于其中安装了负载111、112、113、114、115和IED 121、122、123、124的建筑内的服务器，或者可以是位于远程的基于云的服务。在一些实施例中，中央处理单元140可以包括与IED 121、122、123、124的计算功能组件类似的计算功能组件，但通常可以具备更多数量和/或更强大版本的组件，诸如处理器、存储器、存储装置、互连构件等，这些组件在数据处理中所涉及。中央处理单元140可以被配置为实施各种分析技术以识别从IED121、122、123、124接收的测量数据中的模式，如下面进一步讨论的。本文讨论的各种分析技术还涉及执行一个或多个软件功能、算法、指令、应用和参数，这些被存储在通信地耦合到中央处理单元140的一个或多个存储器源上。在某些实施例中，术语“功能”、“算法”、“指令”、“应用”或“参数”还可以分别指并联和/或串联操作的功能、算法、指令、应用或参数的层次结构。层次结构可以包括基于树的层次结构，诸如二叉树、具有从每个父节点或节点下延的一个或多个子节点的树，或者其组合，其中每个节点表示特定的功能、算法、指令、应用或参数。
在实施例中，由于中央处理单元140连接到云150，它可以经由云150访问附加的连接云的设备或数据库160。例如，中央处理单元140可以访问互联网并接收信息，诸如天气数据、公用定价数据或者在分析从IED 121、122、123、124接收的测量数据中可能有用地其它数据。在实施例中，连接云的设备或数据库160可以对应于与一个或多个外部数据来源相关联的设备或数据库。此外，在实施例中，连接云的设备或数据库160可以对应于用户可以从其提供用户输入数据的用户设备。用户可以使用用户设备来查看关于IED 121、122、123、124的信息(例如，IED构造、型号、类型等)和由IED 121、122、123、124收集的数据(例如，能源使用统计)。此外，在实施例中，用户可以使用用户设备来配置IED 121、122、123、124。
在实施例中，通过利用中央处理单元140相对于IED 121、122、123、124的云连接性和增强的计算资源，在适当的时候，可以对从一个或多个IED 121、122、123、124中检索的数据以及对上述附加的数据来源执行复杂的分析。该分析可以用于动态控制与电气系统相关联的一个或多个参数、过程、条件或装置(例如，负载)。
在实施例中，参数、过程、条件或装置由与电气系统相关联的控制系统动态控制。在实施例中，控制系统可以对应于或包括以下中的一个：电气系统中的IED 121、122、123、124中的一个或多个、中央处理单元140和/或电气系统内或外部的其它设备。
参照图2，可适用于图1所示的电气系统的示例IED 200，例如，包括控制器210、存储器设备215、存储装置225和接口230。IED 200还包括输入-输出(I/O)端口235、传感器240、通信模块245和用于通信地耦合两个或更多个IED组件210-245的互连构件220。
例如，存储器设备215可以包括易失性存储器，诸如DRAM或SRAM。存储器设备215可以存储在IED 200的操作期间收集的程序和数据。例如，在实施例中，其中IED 200被配置为监控或测量与电气系统中的一个或多个负载(例如，图1中所示的111)相关联的一个或多个电气参数，存储器设备215可以存储监控的电气参数。
存储装置系统225可以包括计算机可读和可写的非易失性记录介质，诸如盘或闪速存储器，其中存储了定义要由控制器210执行的程序或要由程序处理的信息的信号。控制器210可以根据已知的计算和数据传送机制来控制存储装置系统225和存储器设备215之间的数据传送。在实施例中，由IED 200监控或测量的电气参数可以存储在存储装置系统225中。
I/O端口235可以用于将负载(例如，图1中所示的111)耦合到IED 200，并且传感器240可以用于监控或测量与负载相关联的电气参数。I/O端口235还可以用于将外部设备，诸如传感器设备(例如，温度和/或运动传感器设备)和/或用户输入设备(例如，本地或远程计算设备)(未示出)耦合到IED 200。外部设备可以是本地或远程设备，例如，网关(或多个网关)。I/O端口235可以进一步耦合到一个或多个用户输入/输出构件，诸如按钮、显示器、声学设备等，以提供警报(例如，用于显示视觉警报，诸如文本和/或稳定或闪烁的光，或者用于提供音频警报，诸如哔或长鸣的声音)和/或以允许用户与IED 200交互。
通信模块245可以被配置为将IED 200耦合到一个或多个外部通信网络或设备。这些网络可以是安装IED 200的建筑内的专用网络，或者是公共网络，诸如互联网。在实施例中，通信模块245还可以被配置为将IED 200耦合到与包括IED 200的电气系统相关联的连接云的集线器(例如，图1中所示的130)或者连接云的中央处理单元(例如，图1中所示的140)。
IED控制器210可以包括一个或多个处理器，这些处理器被配置为执行IED 200的指定功能。处理器可以是商业可用的处理器，诸如众所周知的由因特尔公司提供的PentiumTM、CoreTM或AtomTM级处理器。许多其它处理器也是可用的，包括可编程逻辑控制器。IED控制器210可以执行操作系统以定义与IED 200相关联的应用可以在其上运行的计算平台。
在实施例中，由IED 200监控或测量的电气参数可以在控制器210的输入处接收作为IED输入数据，并且控制器210可以处理测量到的电气参数以在其输出处生成IED输出数据或信号。在实施例中，IED输出数据或信号可以对应于IED 200的输出。例如，可以在I/O端口235处提供IED输出数据或信号。在实施例中，IED输出数据或信号可以由连接云的中央处理单元接收，例如，用于进一步处理(例如，以识别电力质量事件，如上文简要讨论的那样)，和/或可以由IED耦合到的装置(例如，负载)接收(例如，用于控制与装置相关联的一个或多个参数，如下面将进一步讨论的)。在一个示例中，IED 200可以包括用于显示指示IED输出数据或信号的可视化的接口230。在实施例中，接口230可以对应于图形用户界面(GUI)。
IED 200的组件可以由互连构件220耦合在一起，互连构件220可以包括一个或多个总线、布线或其它电气连接装置。互连构件220可以使通信(例如，数据、指令等)能够在IED 200的系统组件之间交换。
应当理解，根据本公开的各个方面，IED 200只是IED的许多潜在配置中的一个。例如，根据本公开的实施例的IED可以包括比IED 200更多(或更少)的组件。另外，在实施例中，可以组合IED 200的一个或多个组件。例如，在实施例中，可以组合存储器215和存储装置225。
现在回到图1，为了准确地描述非周期性事件，诸如电气系统(诸如图1中所示的电气系统)中的电压凹陷，测量与事件相关联的能量相关波形是重要的。通常用于表征电压凹陷和瞬变的两个属性为事件的幅度(与标准的偏离)和持续时间(时间长度)。这两个参数都有助于定义并因此识别和减轻这些类型的电力质量问题。
本文公开的系统和方法将与能量相关波形有关的测量分类成多个种类，例如:(1)由于上行线电气系统扰动引起的电压凹陷，(2)由于下行线电气系统故障(即电气系统短路)引起的电压凹陷，(3)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(4)由于不包括故障或涌浪特性的其它下行线负载扰动引起的电压凹陷。更具体地，在一些实施方式中，所公开的系统和方法将波形的每个样本归类到多个种类中，并将完整的波形测量归类到多个种类中的一个或多个中。如上在本公开的发明内容部分中所指出的，能量相关波形可以包括以下中的至少一个：电压波形；电流波形；功率波形；电压、电流和/或功率波形的导数；电压、电流和/或功率波形的积分；以及从电压和/或电流标志中导出的任何(或基本上任何)其它能量相关波形。
例如，所公开的系统和方法可以嵌入(或以其它方式实现)在施耐德电气的ION计量器和施耐德电气的微处理器继电器中。这将允许监控设备输出与故障、涌浪或其它下行线负载扰动的检测有关的信号或警报。这将补充与电压凹陷有关的其它分析特征，包括施耐德电气的与由于电压凹陷引起的电气负载的损失有关的算法，其在同样未决的美国专利申请号16/233,231、标题为“用于管理电气系统中的电压事件警报的系统和方法”的美国专利申请(该申请受让给与本公开相同的受让人)中描述。应当理解，所公开的系统和方法还可以适用于许多其它计量器、微处理器继电器和类似设备。
所公开的系统和方法还可以被合并到边缘软件中以将电压凹陷划分/归类到多个种类(诸如上面提到的那些)中。这些类别可能导致新的电子邮件通知或警报在当前的监控仪器或软件中不可用。包括能量相关波形的测量可以根据电压凹陷原因类型自动过滤或分组。
所公开的系统和方法可以进一步嵌入在基于云的软件(诸如施耐德电气提供的EcoStruxureTM电气顾问)中。一个示例应用是让电力顾问跟踪重复的暂时故障，并且当在短时间段内不止一次检测到相同的暂时故障而没有后续永久性故障时提供警告。
根据本公开的实施例，所公开的系统和方法在由上述设备或仪器(例如，电力计量器或微处理器继电器)中的任一记录的能量相关波形上(至少部分地)操作。在一些实施例中，使用电压凹陷检测算法来触发能量相关波形，例如，电压凹陷检测算法可以是在设备或仪器内已经可用(或可以变得可用)。
在一些实施例中，测量至少包括预凹陷能量相关样本的一个完整周期，这允许系统和方法在电压凹陷发生之前建立初始条件。所公开的系统和方法可以处理波形的瞬时电压和电流量，但也可以计算rms量、基本相位量以及用于至少一个谐波和/或间谐波频率的量。这些测量的量和导出的量可以一起用于将电压凹陷的每个波形样本分类为多个种类中的一个，例如：上行线电压凹陷、下行线故障、下行线涌浪或其它下行线扰动。由于电气系统扰动可以通过这些种类演变，所公开的系统和方法可以允许完整的测量具有不止一个类别。例如，电压凹陷测量可以开始为变压器或电机涌浪，但可能结束为故障事件。
本发明的算法的输出将是推断扰动来源的电压凹陷种类(并且，在一些情况下，是其它种类)，例如，上行线电压凹陷、下行线故障、下行线涌浪或其它下行线负载扰动。例如，这些种类可以用于计量器通知、边缘软件警报和电压凹陷事件列表过滤或分组，以及用于电压凹陷来源中的趋势的云软件分析。
参照图3-图4C，示出了几个流程图(或流程示意图)以说明本公开的用于自动归类电气系统中的扰动的各种方法(这里，方法300、400)。矩形元素(以图4中的元素405为代表)，如在本文中可称为“处理框”，可以表示计算机软件和/或IED算法指令或指令组。菱形元素(以图4中的元素455为代表)，如在本文中可称为“判定框”，表示计算机软件和/或IED算法指令或指令组，其影响由处理框表示的计算机软件和/或IED算法指令的执行。处理框和判定框(以及示出的其它框)可以表示由功能等效电路(诸如数字信号处理器电路或专用集成电路(ASIC))执行的步骤。
流程图没有描述任何特定编程语言的句法。相反，流程图示出本领域普通技术人员在制造电路或生成计算机软件以执行特定装置所需的处理时需要的功能信息。应该注意的是，未示出许多例行程序元素，诸如循环和变量的初始化以及短暂变量的使用。本领域普通技术人员将理解，除非本文另有说明，否则所描述的框的特定序列仅是说明性的并且可以变化。因此，除非另有说明，否则下面描述的框是无序的；这意味着，当可能时，框可以以任何方便或期望的顺序执行，包括按顺序的框可以同时执行，反之亦然。还将理解，在一些实施例中，来自下面描述的流程图中的各种特征可以组合。因此，除非另有说明，来自下面描述的流程图中的一个的特征可以与下面描述的流程图中的其它流程图的特征组合，例如，以捕获寻求被本公开保护的与对电气系统中的扰动进行自动归类相关联的系统和方法的各种优点和方面。还应当理解，在一些实施例中，来自下面描述的流程图中的各种特征可以分开。例如，尽管图4-图4C所示的流程图示出为具有许多框，但在一些实施例中，由这些流程图示出的所示方法可以包括更少的框或步骤。
参照图3，流程图示出了用于对电气系统中的扰动进行自动归类的示例方法300。方法300可以，例如，在至少一个IED(例如，图1中所示的121)的处理器上实施和/或远离至少一个IED实施，例如，在以下中的至少一个中实施：基于云的系统、现场软件、网关和其它前端系统。
如图3所示，方法300开始于框305，其中能量相关波形由电气系统中的至少一个IED捕获。至少一个IED可以安装或定位在，例如，电气系统中的多个计量点中的相应计量点处。能量相关波形可以包括以下中的至少一个：电压波形；电流波形；功率波形；电压、电流和/或功率波形的导数；电压、电流和/或功率波形的积分；以及从电压和/或电流标志中导出的任何(或基本上任何)其它能量相关波形。电压和/或电流波形可以是，例如，单相或三相电压和电流波形。这些波形可以以各种速率进行采样，例如，100Hz或更高的速率。
在框310处，处理能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别电气系统中的扰动(例如，电气扰动)。根据本公开的一些实施例，基于能量相关波形的一个或多个特征满足指示扰动的至少一个准则来识别扰动。例如，可以由于检测到的电气事件的持续时间满足扰动分类准则而识别出扰动。扰动分类准则可以，例如，通过IEEE标准1159-2019或者可以定义扰动分类准则的其它标准或方式来建立。
在框315处，分析与从框310中识别的扰动相关联的能量相关波形的每个样本并将其归类到多个扰动种类中的一个中。扰动种类可以包括，例如，(a)由于上行线电气系统扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷。扰动种类的这些示例类型的定义较早在本公开的具体实施方式部分已经讨论过。应当理解，所提供的定义是示例性定义，并且可以如本领域普通技术人员所理解的那样进行或多或少的展开。还应理解，这些扰动种类仅是能量相关波形的每个样本可被归类到其中的许多潜在扰动种类中的几个，也是如本领域技术人员或普通技术人员所理解的那样。
在框320处，基于框315处的能量相关波形的每个样本的类别，为与所识别的扰动相关联的能量相关波形(即，完整的能量相关波形)确定扰动类别。扰动类别可以是，例如，从上述扰动种类(和/或其它扰动种类)中的一个中选择的。如上所述，扰动可以演变，并且本文公开的系统和方法允许完整的测量具有多于一个类别。例如，如上所述，电压凹陷测量可以开始为变压器和/或电机涌浪，但可能结束为故障事件。
在框325处，其在一些实施例中是可选的，可以基于能量相关波形的扰动类别来采取/执行一个或多个动作。例如，在一个实施例中，动作可以包括响应于电气系统中的某些类型的扰动而触发一个或多个警报。在一些实施例中，响应于触发警报可以采取一个或多个动作。例如，扰动可以报告给，例如，系统用户或操作员。附加地或替代地，可以响应于扰动而操作或控制电气系统中的至少一个组件(例如，以阻止或减少对电气系统装置的损害)。作为一个示例，可以操作或控制至少一个组件(例如，电气系统中的负载)以改变功能或操作状态。
在框325之后，在一些实施例中，方法可以结束。在其它实施例中，方法可以回到框305并再次重复(例如，用于捕获附加的能量相关波形，以及对电气系统中的附加扰动进行识别和归类)。
应当理解，在一些实施例中，方法300可以包括一个或多个附加框。例如，在实施例中，其中在框325处采取的动作包括响应于电气系统中的某些类型的扰动而触发一个或多个警报，该方法还可以包括基于扰动源于的电气节点或位置的重要度/关键度对警报进行优先级化。扰动源于的电气节点或位置的确定可以，例如，至少部分地基于用于捕获与扰动相关联的能量相关波形的IED的位置。例如，可以从与在框305处捕获的能量相关波形相关联的元数据中获得或提取IED位置信息(即，在设施或结构内的哪里)。根据本公开的一些实施例，元数据还可以包括IED层次结构信息(例如，监控系统内的IED如何相互关联等)以及指示能量相关波形被捕获的上下文环境的其它数据。
方法300的附加方面和优点以及本文公开的本发明的其它方面可以从下面结合图4-图4C讨论的方法400中进一步理解。根据本公开的一些实施例，方法400与方法300的示例实现方式对应。例如，根据本公开的一些实施例，方法400的框420-框615中的一个或多个可以与在方法300的框315处执行的示例步骤对应。另外，方法400的框620-框680中的一个或多个可以与在方法300的框320处执行的示例步骤对应。例如，如上所述，在方法300的框320处，为能量相关波形(即，完整的能量相关波形)确定扰动类别，其中扰动类别是从多个可能扰动类别中选择的。如上所述，扰动类别可以包括，例如，(a)由于上行线电气系统扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷。根据本公开的一些实施例，如果在方法400的框680处作出的确定为真，则能量相关波形的扰动类别可以大体被确定为是由于上行线电气系统扰动(或多个扰动)引起的电压凹陷(或多个凹陷)。另外，根据本公开的一些实施例，如果在方法400的框620、630、640和650中的任何一个框中作出的确定为真，则能量相关波形的扰动类别可以大体被确定为是由于下行线电气系统故障(或多个故障)引起的电压凹陷(或多个凹陷)。此外，根据本公开的一些实施例，如果在方法400的框660处作出的确定为真，则能量相关波形的扰动类别可以大体被确定为是由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷(或多个凹陷)。另外，根据本公开的一些实施例，如果在方法400的框670处作出的确定为真，则能量相关波形的扰动类别可以大体被确定为是由于其它下行线扰动引起的电压凹陷(或多个凹陷)。
从下面的讨论中可以进一步理解上面和其它实施例的附加方面。
现在参照图4-图4C，几个流程图示出了用于对电气系统中的扰动进行自动归类的示例方法400。类似于方法300，方法400可以，例如，在至少一个IED(例如，图1中所示的121)的处理器上实施和/或远离至少一个IED实施，例如，在以下中的至少一个中实施：基于云的系统、现场软件、网关和其它前端系统。
在进一步讨论方法400之前，为了方便起见，这里收集了在该方法的描述中使用的并且在相应附图中示出的某些缩略词。
-“RMS”是指均方根；
-“CbC”是指逐周期(cycle-by-cycle)；
-“SLG”是指单线对地；
-“LL”是指线对线(line-to-line)；
-“LLG”是指线对线对地(line-to-line-to-ground)；和
-
Figure BDA0003441745250000211
是指三相。
如图4所示，方法400开始于框405，其中电气扰动发生在电气系统(本文有时也称为电气系统)中。
在框410，一个或多个IED记录电气系统中的能量测量。能量测量包括作为波形能量相关的测量(如框415所示)。为此，与能量相关的测量有时也称为能量相关波形测量、能量相关波形或者简称为波形测量。能量相关波形测量/能量相关波形/多个波形可以，例如，包括电压和/或电流测量(如框415所示)。能量相关波形测量/能量相关波形/多个波形可以附加地或替代地包括功率波形，电压、电流和/或功率波形的导数，电压、电流和/或功率波形的积分等。
在一些实施例中，在框410处，一个或多个IED使用内部算法，该内部算法被设计为使用比较波形点或均方根(rms)值的算法来检测电压凹陷和/或另一类型的扰动。触发算法将致使能量相关波形被记录，其持续时间通常在一个周期和120个周期之间。一个周期被定义为供应给电气节点的正弦电压波形的一个上升和下落的时间段。众所周知，北美的电力系统每秒振荡60次，或60Hz。
在框420处，结合本发明的软件模块将自动处理波形测量。处理可以，例如，在一个或多个IED中的至少一个IED上、在边缘服务器软件上或者在云服务器上运行。在一些实施例中，在被处理之前，测量可以从远程IED下载到本地服务器和/或上传到云服务器。
在框425处，来自一个或多个测量中的波形可以由结合本发明的软件模块通过保留测量之间的时间差按时间顺序组合。例如，可以使用时态(temporal)聚集将在时间上接近发生的测量分组在一起。分组逻辑可以基于测量的开始时间在时间上接近(例如，小于一秒的差异)或者一个测量的结束与下一个测量的开始在时间上接近(例如，小于一毫秒的差异)。时态聚集的测量将被称为“时态聚集事件”。
在框430处，如果波形测量的不同通道以不同的速率被采样，则结合本发明的软件模块将下采样至最慢采样率。可选地，算法允许以相对较快的速率(例如，每个周期2048个样本)至较慢的速率(例如，每个周期64个点)记录波形测量，以减少计算时间。
在框435处，如果监控仪器伴随着对电压源阻抗的估计(如框440所指示的)，则可以由软件模块估计从测量中缺失的某些信道。
在框445处，结合本发明的软件模块将使用在测量的第一周期上计算的傅立叶变换来导出电压和电流相位。
在框450处，结合本发明的软件模块将针对测量的第一周期导出的相位电压与用户定义的标称电压(如框455所指示的)进行比较。标称电压也可以使用基于电压中的缓慢变化(也就是说，相位电压幅度的变化超过十分钟)估计“浮动(floating)”标称电压的算法自动导出。如果软件模块确定相位电压中的一个上的导出的标称电压在标称电压的大约90％和大约110％之间，则该周期将被标记为“标称”。如果时态聚集事件的第一周期被确定为是电压凹陷或电压暂升，则结合该算法的软件模块将停止处理测量(如框460所指示的)。在一些实施例中，90％和110％的标称电压阈值可以被用户提供的阈值覆写。此外，在一些实施例中，标称电压阈值可以由软件模块自动确定。
在框465处，结合本发明的软件模块将针对测量的第一周期导出的相位电流与用户定义的负载电流的最小水平，诸如50安培(如框470所指示的)进行比较。如果第一测量的任何相的相位电流低于负载电流的最小水平，则结合该算法的软件模块将停止处理测量(如框475所指示的)。
在框480处，通过匹配在第一周期之后的N个周期采样的采样点，从每个连续周期中减去(即，去除)每个相位的电流波形的第一周期。N是通过使用周期计数器来计算的，该周期计数器在按时间顺序的第一波形的第一周期被初始化为零且随着每个周期递增，同时处理时态聚集的测量的每个相的每个周期。
在框485处，使用单周期窗口的傅立叶变换、逐周期滑动通过时态聚集事件的波形样本来为每个相计算二次谐波电流。单周期导出窗口可以一次滑动一个周期或以与波形样本本身的采样率一样短的时间增量滑动。所有相位上的最大二次谐波电流幅度被记录。
在框490处，使用单周期窗口、逐周期滑动通过时态聚集事件的波形样本来处理电压和电流。单周期导出窗口可以一次滑动一个周期或以与波形样本本身的采样率一样短的时间增量滑动。示例计算包括：电流波形的时间轴对称比、基频电压相位、基频电流相位、电流总谐波失真(THD)、正序对称分量以及二次谐波电流(如框495、500、505和510所指示的)。
在框515、520、525和530处，结合本发明的软件将关于每个分析的单周期窗口是否满足所有以下准则来确定真/假旗标(即，逐周期在涌浪上分派旗标)：电流波形不对称、电压相位幅度在标称电压的大约80％和标称电压的大约110％之间、正序电压在标称电压的大约80％和大约120％之间、以及二次谐波电流大于时态聚集波形事件的相的最大二次谐波电流值的用户定义的百分比(例如，在大约20％和大约35％之间)。对于在标称电压的大约80％和标称电压的大约110％之间的电压相位幅度，在该范围以外的基波电压将表明我们有故障事件而不是涌浪。此外，对于在标称电压的大约80％和大约120％之间的正序电压，在该范围以外的正序电压将表明我们有故障事件而不是涌浪。此外，对于大于时态聚集波形事件的相的最大二次谐波电流值的用户定义的百分比的二次谐波电流，随着涌浪电流信号呈指数衰减，将会有一些测量的残余二次谐波电流。一旦二次谐波电流降至(每相)所见最大值的用户定义百分比(例如，在大约20％和大约35％之间，如上所述)以下，则使用二次谐波作为存在涌浪的指示符是困难的。因此，一旦低于，例如，峰值的35％，该旗标就会被禁用。应当理解，根据本公开的实施例，上面和下面描述的任何“用户定义的阈值”(或截止阈值)中可以是自动阈值。
在框535处，通过对一个周期上的电压和电流的乘积求平均来计算实际功率。即，P＝1/T Integral[t＝0 to T](p(t)·dt。该等式是已知的。另外，在框540处，通过从开始时测量的实际功率中减去在时态聚集事件结束时测量的实际功率来计算负载的变化。如果确定实际功率的归一化差异为正且大于用户定义的阈值(例如，5％)，则将在框545处设置负载增加旗标。
在框550处，逐周期计算电压和电流对称分量。特别地，在一个实施例中，使用与对称分量变换4耦合的单周期窗口的傅立叶变换、逐周期滑动通过时态聚集事件的波形样本来为基频计算电压和电流对称分量。单周期导出窗口可以一次滑动一个周期或以与波形样本本身的采样率一样短的时间增量滑动。
Figure BDA0003441745250000241
在框555和560处，逐周期地分析电压和电流对称分量。在一个实施例中，如果正序电压小于第一周期电压的大约90％到大约95％(如框555所指示的，其中确定了正序电压是否小于第一周期电压的大约95％)，则将分析电流对称分量以确定电流周期是否显示单线对地(SLG)故障(如框570所指示的)、电流周期是否显示线对线对地(LLG)故障(如框590所指示的)、电流周期是否显示线对线(LL)故障(如框600所指示的)或者电流周期是否显示三相
Figure BDA0003441745250000242
故障(如框610所指示的)。该分析将得到具有真/假值的逐周期(CbC)故障旗标(如框575、595、605、615所指示的)。此外，如果电流周期未显示SLG故障(例如，在框570、580处)，则在框585处生成CbC涌浪旗标。如果正序电压小于第一周期的电压的大约95％，则可以生成CbC SLG电压凹陷旗标(例如，在框565处)。根据本公开的一些实施例，电流增加与电压减小之间的比率可以用于开发关于故障状况(即，扰动类别)的置信因子。例如，电流增加而没有对应的电压降低将指示不存在故障。根据本公开的一些实施例，置信因子是正确识别电气扰动(例如，故障状况)的置信度量。
在一个示例实现方式中，通过对与正涌浪表征所需的条件(即，在框515、520、525和530处检查的条件)相匹配的特性的输出进行加权来确定置信因子，使得某些条件对在框585处计算的逐周期涌浪检查有更大的影响。在该示例实现方式中，例如，在框585处的真/假旗标可以转换为范围从0到100的百分比分数。例如，如下面进一步讨论的，置信因子还可以在框660处确定，其中对于100％的指定数量的连续逐周期值显示正涌浪特性的要求可以修改为一定百分比的连续周期。
在一些实施例中，响应于扰动表征的置信因子满足阈值(例如，用户定义的阈值)，可以确定如在上面和下面的框中所确定的扰动类别(或电气扰动的识别)。根据本公开的一些实施例，电气系统的不同元件或部分可以具有不同的置信因子阈值水平，诸如基于元件的功能类型。附加地或替代地，还可以使用总体平均置信阈值。在一些实施例中，如果置信因子不满足阈值，则在其上实施方法的系统或多个系统可以指示没有发生电气扰动，或者确定需要进一步的信息来表征扰动。如果确定需要进一步的信息，则可以捕获附加信息(例如，能量相关波形、图像、视频或者用于确认从图像或视频中提取的信息的其它传感器信息或请求)并对其进行分析。
现在回到关于扰动表征的更详细讨论，在上述框之后，结合该算法的软件将对SLG故障、LLG故障、故障、LL故障、
Figure BDA0003441745250000251
故障的逐周期旗标全部一起进行分析，这对于每个相都是一致的。如果时态聚集事件具有设置为真的一个或多个逐周期
Figure BDA0003441745250000252
故障旗标(如在框620处确定的)，则时态聚集事件被标记为三相故障(如框625所指示的)。在一个示例实现方式中，在框625处将时态聚集事件标为三相故障之前，可以分析时态聚集事件的几个进一步特征以区分在一些实例下看起来几乎相同的三相故障和三相负载启动。例如，如果时态聚集事件的最后一个故障是三相故障，则可以进一步确定：(a)测量中的最后一个故障的最后一个周期是否是三相故障，(b)电压是否低于用户指定的电压(例如，1000伏)(或者如果负载被识别为主要是三相负载)，以及(c)是否没有与该事件相关联的其它故障(例如，在图4C中所示的随后框处确定的，如下面进一步描述)。根据本公开的一些实施例，响应于(a)、(b)和(c)为真，可以确定最终的三相故障实际上是负载启动事件，并且时态聚集事件可以被标记为负载启动事件。
否则，如果时态聚集事件具有设置为真的一个或多个逐周期LLG故障旗标(如在框630处确定的)，则时态聚集事件被标记为LLG故障(如框635所指示的)。否则，如果时态聚集事件具有设置为真的一个或多个逐周期LL故障旗标(如在框640处确定的)，则时态聚集事件被标记为LL故障(如框645所指示的)。否则，如果时态聚集事件具有设置为真的一个或多个逐周期SLG故障旗标(如在框650处确定的)，则时态聚集事件被标记为SLG故障(如框655所指示的)。三相故障、LLG故障、LL故障和SLG故障是示例类型的事件，其可能是由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷(或多个电压凹陷)，如上面定义的。例如，如下面进一步讨论的，图7和图8示出了由于下行线电气系统故障引起的示例电压凹陷。
如果上面的旗标(即，三相故障、LLG故障、LL故障和SLG故障)中没有一个为真，则方法前进到框660。在框660处，如果时态聚集事件具有设置为真的逐周期涌浪旗标，并且涌浪旗标为真达到至少四到六个周期内或另一用户定义的数量的周期(如在框660处确定的)，则时态聚集事件被标记为涌浪事件(如框665所指示的)。涌浪事件是一个示例类型的事件，其可能是由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷(或多个电压凹陷)，如上面定义的。例如，如下面进一步讨论的，图5和图6示出了由于下行线变压器和/或电机磁化引起的示例电压凹陷。
如果确定时态聚集事件不具有设置为真的逐周期涌浪旗标，并且涌浪旗标不为真达到至少四到六个周期或另一用户定义的数量的周期(即，在框660处作出的确定为假)，则方法前进到框670。在框670处，如果通过将时态聚集事件的最后一个周期与时态聚集事件的第一周期进行比较，如果事件显示实际功率中的增加大于用户定义的千瓦量(如在框670处确定的)，则时态聚集事件被标记为负载启动事件(如框675所指示的)。负载启动事件是一个示例类型的事件，其可能是由于其它下行线扰动引起的电压凹陷(或多个电压凹陷)而造成的，如上面定义的。例如，如下面进一步讨论的，图10和图11示出了由于其它下行线扰动引起的示例电压凹陷。
如果确定事件未显示实际功率的增加大于用户定义的量(即，在框670处作出的确定为假)，则方法前进到框680。在框680处，时态聚集事件被标记为由于上行线电气系统扰动引起的电压凹陷，或简单地标为上行线电压凹陷(如框680所指示的)。例如，如下面进一步讨论的，图9示出了由于上行线电气系统扰动引起的示例电压凹陷。
在框680之后，在一些实施例中，方法可以结束。在其它实施例中，方法可以回到框405(或另一个框)并再次重复(例如，用于捕获附加的能量相关波形，以及对电气系统中的附加扰动进行识别和归类)。
应当理解，在一些实施例中，方法400可以包括一个或多个附加框，例如，与上面结合方法300描述的那些框类似。
参照图5-图11，示出了几个示例波形(和样本)。例如，图5示出了在变压器涌浪期间记录的示例电压和电流波形。此外，图6示出了在电机涌浪期间记录的示例电流波形。如所示的，图6所示的电机涌浪电流展现出与图5所示的变压器涌浪类似的非对称特性。
图7示出了在单相故障事件期间记录的示例电压和电流波形。此外，图8示出了在变压器涌流后跟单相故障的期间记录的示例电压和电流波形。图9示出了在上行线电压凹陷期间记录的示例电压和电流波形。此外，图10示出了在负载启动期间记录的示例电压和电流波形。图11示出了在负载启动期间记录的示例电压和电流均方根(rms)样本。
根据本公开的一些实施例，图5-图11中示出的波形(和样本)可以指示使用本文公开的系统和方法可以捕获的波形(和样本)。
如上所述并且如本领域普通技术人员将理解的，本文公开的实施例可以被配置为系统、方法或其组合。因此，本公开的实施例可以包括各种手段，包括硬件、软件、固件或其任意组合。
应当理解，本文寻求保护的构思、系统、电路和技术不限于在本文描述的示例应用(例如，电力监控系统应用)中使用，而是在期望对电气系统中的扰动进行归类的基本任何应用中都可以是有用的。虽然已经说明和描述了本公开的特定实施例和应用，但是应当理解，本公开的实施例不限于本文公开的精确构造和组成，并且在不脱离所附权利要求中定义的本公开的精神和范围的情况下，各种修改、改变和变化可以从前述描述中显而易见。
已经描述了用于说明本专利主题的各种构思、结构和技术的优选实施例，对于本领域的普通技术人员来说现在将变得显而易见的是，可以使用结合这些构思、结构和技术的其它实施例。此外，可以组合本文描述的不同实施例的元件以形成上面未具体阐述的其它实施例。
因此，所主张的是，本专利的范围不应限于所描述的实施例，而只应由所附权利要求的精神和范围来限制。

Claims (24)

1.一种用于对电气系统中的扰动进行自动归类的方法，包括：
使用所述电气系统中的至少一个智能电子设备(IED)捕获至少一个能量相关波形；
处理所述至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别所述电气系统中的扰动；
响应于识别到所述电气系统中的扰动，分析与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的每个样本并将其归类到多个扰动种类中的一个中，所述扰动种类包括：(a)由于上行线电气扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷；
基于所述至少一个能量相关波形的每个样本的所述类别，确定与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的扰动类别，所述扰动类别是从所述扰动种类中的一个中选择的；以及
基于所述能量相关波形的所述扰动类别，采取至少一个动作。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个能量相关波形包括以下中的至少一个：电压波形、电流波形以及从所述电压波形和/或所述电流波形中导出的其它波形和/或数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述电压波形和所述电流波形是以下中的至少一个：单相和三相电压和电流波形。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别所述电气系统中的扰动包括：确定与所述扰动相关联的电气测量数据的电压和电流相位信息，以及分析所述电压和电流相位信息来确定所述扰动的来源是在所述电气系统中的所述至少一个IED电气耦合到的电气节点或位置的电气上游还是在其电气下游。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别所述电气系统中的扰动包括：基于所述电气系统中与所述至少一个能量相关波形相关联的电气节点和位置对所述电气测量数据进行分组，以及处理已分组的电气测量数据来识别在所述电气节点或位置处的扰动。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，使用时态聚集技术对所述电气测量数据进行分组，使得在时间上接近发生的测量被分组在一起。
7.根据权利要求6所述的方法，还包括：
确定捕获与所述电气测量数据相关联的至少一个能量相关波形时的采样率，以及将所述电气测量数据的采样率调整至期望采样率，以对所述电气测量数据进行校准和分组中的至少一者。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述电气测量数据的采样率是通过对所述电气测量数据进行上采样、下采样和/或重采样来调整的。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述期望采样率是捕获与所述电气测量数据相关联的至少一个能量相关波形时的所述采样率的最低采样率。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述至少一个能量相关波形的扰动类别包括：分析所述至少一个能量相关波形的每个样本的类别以制定所述至少一个能量相关波形的扰动类别的置信因子，以及响应于所述扰动类别的置信因子满足阈值，确定所述至少一个能量相关波形的扰动类别。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，分析所述能量相关波形的每个样本的类别包括：识别能量相关波形样本的类别模式。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，基于所述扰动类别采取一个或多个动作包括：基于所述扰动类别触发一个或多个警报。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，基于所述扰动源于的电气节点或位置的重要度/关键度对所述警报进行优先级化。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，基于在所述扰动源于的电气节点或位置处测量的负载的大小对所述警报进行优先级化。
15.根据权利要求12所述的方法，还包括：响应于触发所述警报，报告所述扰动和/或操作所述电气系统中的至少一个组件作为对所述扰动的响应以阻止或减少对电气系统装置的损害。
16.根据权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个动作由与所述电气系统相关联的控制系统自动执行，其中所述控制系统通信地耦合到所述至少一个IED和/或到基于云的系统、现场/边缘软件、网关和与所述电气系统相关联的其他前端系统。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，由所述至少一个IED捕获的所述至少一个能量相关波形中的或从中导出的所述电气测量数据在以下中的至少一个上进行处理：所述基于云的系统、所述现场软件、所述网关和与所述电气系统相关联的所述其它前端系统，其中所述至少一个IED通信地耦合到以下中的至少一个：在其上处理所述电气测量数据的所述基于云的系统、所述现场软件、所述网关和所述其它前端系统。
18.一种用于对电气系统中的扰动进行自动归类的系统，包括：
处理器；
存储器设备，耦合到所述处理器上，所述处理器和所述存储器设备被配置为：
处理由所述电气系统中的至少一个智能电子设备(IED)捕获的至少一个能量相关波形中的或从中导出的电气测量数据以识别所述电气系统中的扰动；
响应于识别到所述电气系统中的扰动，分析与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的每个样本并将其归类到多个扰动种类中的一个中，所述扰动种类包括：(a)由于上行线电气扰动引起的电压凹陷，(b)由于下行线电气系统故障引起的电压凹陷，(c)由于下行线变压器和/或电机磁化引起的电压凹陷，和(d)由于其它下行线扰动引起的电压凹陷；
基于所述至少一个能量相关波形的每个样本的类别，确定与所识别的扰动相关联的至少一个能量相关波形的扰动类别，所述扰动类别是从所述扰动种类中的一个中选择的；以及
基于所述能量相关波形的扰动类别，采取至少一个动作。
19.根据权利要求18所述的系统，其中，所述扰动的识别是通过：基于所述电气系统中与所述至少一个能量相关波形相关联的电气节点和位置对所述电气测量数据进行分组，以及处理已分组的电气测量数据以识别在所述电气节点和位置处的扰动。
20.根据权利要求18所述的系统，其中，所述至少一个能量相关波形的扰动类别的确定是通过：分析所述至少一个能量相关波形的每个样本的类别以制定所述至少一个能量相关波形的扰动类别的置信因子，以及响应于所述扰动类别的置信因子满足阈值，确定所述至少一个能量相关波形的扰动类别。
21.根据权利要求18所述的系统，其中，所述一个或多个动作包括：基于所述扰动类别触发一个或多个警报。
22.根据权利要求21所述的系统，其中，响应于触发所述警报，报告所述扰动和/或操作所述电气系统中的至少一个组件作为对所述扰动的响应以阻止或减少对电气系统装置的损害。
23.根据权利要求18所述的系统，其中，所述一个或多个动作包括：根据所述扰动类别生成输出信号，并且将所述输出信号提供给至少一个设备用于进一步处理。
24.根据权利要求18所述的系统，其中，所述至少一个设备包括以下中的至少一个：所述至少一个IED、与所述电气系统相关联的控制系统、基于云的系统、现场/边缘软件、网关和与所述电气系统相关联的其它前端系统。
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