CN114184950A - 基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件，具体涉及组件工作状态识别算法研究技术领域，通过识别终端采样组件上送的电压及电流数据识别组件是否异常，通过配电网中终端拓扑关系排除电网本身问题导致的数据采样异常，同时通过288点采样数据特征，判断组件是否损坏或者松动，为电力系统运行检修人员提供准确的维修信息，考虑到配电自动化终端在现场安装环境和运行年限等情况对采样组件等准确性和可靠性等影响，通过对配电自动化一二次融合开关的电流及电压采样组件的异常识别，及时消缺，实现配电网的有效感知，为配电网运行可靠运行提供有效的基础数据支撑。
Description
技术领域
本发明涉及组件工作状态识别算法研究技术领域，更具体地说，本发明涉及基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件。
背景技术
国网四川省电力公司在配电自动化建设过程中安装了大量的一二次融合开关，终端接入量达到数万台，配网自动化厂家提供的一二次融合开关情况参差不齐，种类各异，设备运行时间跨度较大，设备软硬件存在差异。
在配电自动化建设初期安装终端未进行全检，同时随着安装运行时间越来越长，一二次融合开关的电流及电压采样组件可能出现松动或者损坏等显现，当前已有系统只判断采样量是否存在问题，而不区别采样量异常相关的环境因素，从而导致误判，为一线运行检修人员提供了错误的运检信息，浪费人力和时间。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件，本发明所要解决的技术问题是：一二次融合开关的电流及电压采样组件可能出现松动或者损坏等显现，当前已有系统只判断采样量是否存在问题，而不区别采样量异常相关的环境因素，从而导致误判，为一线运行检修人员提供了错误的运检信息，浪费人力和时间的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件，包括电流采样组件异常识别算法和电压采样组件异常识别算法，其特征在于：所述电压采样组件异常识别算法如下；
电压采样组件异常识别算法：
S10、判断D2三相电压采样是否异常；
Ua>6.5kV或者Ua<5.5kV或者Ua＝0，a相电压采样组件异常；
Ub>6.5kV或者Ub<5..5kV或者Ub＝0，b相电压采样组件异常；
Uc>6.5kV或者Uc<5.5kV或者Uc＝0，c相电压采样组件异常；
S11、依据D2所在配网线路终端采集信息，排除次线路三相不平衡导致的采样数据异常；
D1(Ua，Ub，Uc),D2(Ua，Ub，Uc),D1(Ua，Ub，Uc)测量值均在6.6kV 到5.5kV之间；
X＝D1(Ua,Ub,Uc)/3，
Y＝D2(Ua,Ub,Uc)/3,
Z＝D3(Ua,Ub,Uc)/3,
与此同时
|Y-X|<400|Y-Z<400(证明线路三相电压基本平衡)
与此同时
D2|Ua-Ub|>600V，a相电压采样组件异常；
D2|Ua-Uc|>600V，b相电压采样组件异常；
D2|Ub-Uc|>600V，c相电压采样组件异常；
S12、确认采样组件事否松动；
终端连续3天288次采样数据表现一致，则为采样组件损坏；
连续天288次采样数据表现不一致，则为采样组件松动。
作为本发明的进一步方案：所述电流采样组件异常识别算法如下：
S20、判断D2三相电流采样组件是否异常；
(D2MAX相电流–D2三相平均电流)/三相平均电流x 100％>10％；
(D2MIN相电流–D2三相平均电流)/三相平均电流x 100％>10％；
则判断MAX相电流采样组件异常,MIN相电流采样组件异常；
D2Ia、D2Ib、D2Ic其中任意一相电流小于0.6A，则此相电流采样组件异常；
S21、依据D2所在配网线路终端采集信息，排除此采样数据异常；
首先依据S10中判断D1、D3、Z1三个开关三相电流采样组件采样数据正常；
与此同时：
D1i＝D1(Ia，Ib，ic)/3，
D2i＝D2(Ia，Ib，ic)/3,
D3i＝D3(Ia，Ib，ic)/3,
Z1i＝Z1(Ia，Ib，ic)/3,
与此同时
D2i大于D1i
D2i小于D3i
D2i小于Z1i
D2三相电流采样组件异常；
S22、确认采样组件事否松动；
终端连续3天288次采样数据表现一致，则为采样组件损坏；
终端连续3天288次采样数据表现不一致，则为采样组件松动。
本发明的有益效果在于：
本发明通过识别终端采样组件上送的电压及电流数据识别组件是否异常，通过配电网中终端拓扑关系排除电网本身问题导致的数据采样异常，同时通过288点采样数据特征，判断组件是否损坏或者松动，为电力系统运行检修人员提供准确的维修信息；
本发明通过配电自动化一二次融合开关的电流及电压采样组件状态识别软件以现场实际生产与应用为主，充分考虑到配电自动化终端在现场安装环境和运行年限等情况对采样组件等准确性和可靠性等影响，采样的准确性和可靠性直接关乎配电自动化系统的实用化以及配网运行状态监控是否有效，关乎配电网对日常生产生活的影响，通过对配电自动化一二次融合开关的电流及电压采样组件的异常识别，及时消缺，实现配电网的有效感知，为配电网运行可靠运行提供有效的基础数据支撑。
附图说明
图1为本发明电压采样组件及电流采样组件示意图。
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。
如图所示，本发明提供了基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件，包括电流采样组件异常识别算法和电压采样组件异常识别算法，其特征在于：电压采样组件异常识别算法如下；
电压采样组件异常识别算法：
S10、判断D2三相电压采样是否异常；
Ua>6.5kV或者Ua<5.5kV或者Ua＝0，a相电压采样组件异常。
Ub>6.5kV或者Ub<5..5kV或者Ub＝0，b相电压采样组件异常。
Uc>6.5kV或者Uc<5.5kV或者Uc＝0，c相电压采样组件异常。
S11、依据D2所在配网线路终端采集信息，排除次线路三相不平衡导致的采样数据异常。
D1(Ua，Ub，Uc),D2(Ua，Ub，Uc),D1(Ua，Ub，Uc)测量值均在6.6kV 到5.5kV之间。
X＝D1(Ua,Ub,Uc)/3，
Y＝D2(Ua,Ub,Uc)/3,
Z＝D3(Ua,Ub,Uc)/3,
与此同时
|Y-X|<400|Y-Z<400(证明线路三相电压基本平衡)
与此同时
D2|Ua-Ub|>600V，a相电压采样组件异常。
D2|Ua-Uc|>600V，b相电压采样组件异常。
D2|Ub-Uc|>600V，c相电压采样组件异常。
S12、确认采样组件事否松动。
终端连续3天288次采样数据表现一致，则为采样组件损坏。
连续天288次采样数据表现不一致，则为采样组件松动。
电流采样组件异常识别算法如下：
S20、判断D2三相电流采样组件是否异常。
(D2MAX相电流–D2三相平均电流)/三相平均电流x 100％>10％；
(D2MIN相电流–D2三相平均电流)/三相平均电流x 100％>10％；
则判断MAX相电流采样组件异常,MIN相电流采样组件异常。
D2Ia、D2Ib、D2Ic其中任意一相电流小于0.6A，则此相电流采样组件异常。
S21、依据D2所在配网线路终端采集信息，排除此采样数据异常。
首先依据S10中判断D1、D3、Z1三个开关三相电流采样组件采样数据正常。
与此同时：
D1i＝D1(Ia，Ib，ic)/3，
D2i＝D2(Ia，Ib，ic)/3,
D3i＝D3(Ia，Ib，ic)/3,
Z1i＝Z1(Ia，Ib，ic)/3,
与此同时
D2i大于D1i
D2i小于D3i
D2i小于Z1i
D2三相电流采样组件异常。
S22、确认采样组件事否松动。
终端连续3天288次采样数据表现一致，则为采样组件损坏。
终端连续3天288次采样数据表现不一致，则为采样组件松动。
综上可知，本发明：
通过识别终端采样组件上送的电压及电流数据识别组件是否异常，通过配电网中终端拓扑关系排除电网本身问题导致的数据采样异常，同时通过288 点采样数据特征，判断组件是否损坏或者松动，为电力系统运行检修人员提供准确的维修信息。
通过配电自动化一二次融合开关的电流及电压采样组件状态识别软件以现场实际生产与应用为主，充分考虑到配电自动化终端在现场安装环境和运行年限等情况对采样组件等准确性和可靠性等影响，采样的准确性和可靠性直接关乎配电自动化系统的实用化以及配网运行状态监控是否有效，关乎配电网对日常生产生活的影响，通过对配电自动化一二次融合开关的电流及电压采样组件的异常识别，及时消缺，实现配电网的有效感知，为配电网运行可靠运行提供有效的基础数据支撑。
依据电力系统配网线路拓扑节点采样特征进行配电自动化一二次融合开关的电流和电压采样组件异常识别，其一：通过单终端采集量判断采集组件工况异常，其二：并通过配网线路多终端确认异常原因是否环境因素导致，其三：判断组件是否损坏。
最后应说明的几点是：虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明的基础上，以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (2)
1.基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件，包括电流采样组件异常识别算法和电压采样组件异常识别算法，其特征在于：所述电压采样组件异常识别算法如下；
电压采样组件异常识别算法：
S10、判断D2三相电压采样是否异常；
Ua>6.5kV或者Ua<5.5kV或者Ua＝0，a相电压采样组件异常；
Ub>6.5kV或者Ub<5..5kV或者Ub＝0，b相电压采样组件异常；
Uc>6.5kV或者Uc<5.5kV或者Uc＝0，c相电压采样组件异常；
S11、依据D2所在配网线路终端采集信息，排除次线路三相不平衡导致的采样数据异常；
D1(Ua，Ub，Uc),D2(Ua，Ub，Uc),D1(Ua，Ub，Uc)测量值均在6.6kV到5.5kV之间；
X＝D1(Ua,Ub,Uc)/3，
Y＝D2(Ua,Ub,Uc)/3,
Z＝D3(Ua,Ub,Uc)/3,
与此同时
|Y-X|<400|Y-Z<400(证明线路三相电压基本平衡)
与此同时
D2|Ua-Ub|>600V，a相电压采样组件异常；
D2|Ua-Uc|>600V，b相电压采样组件异常；
D2|Ub-Uc|>600V，c相电压采样组件异常；
S12、确认采样组件事否松动；
终端连续3天288次采样数据表现一致，则为采样组件损坏；
连续天288次采样数据表现不一致，则为采样组件松动。
2.根据权利要求1所述的基于配电自动化融合开关的电压电流采集组件，其特征在于：所述电流采样组件异常识别算法如下：
S20、判断D2三相电流采样组件是否异常；
(D2MAX相电流–D2三相平均电流)/三相平均电流x 100％>10％；
(D2MIN相电流–D2三相平均电流)/三相平均电流x 100％>10％；
则判断MAX相电流采样组件异常,MIN相电流采样组件异常；
D2Ia、D2Ib、D2Ic其中任意一相电流小于0.6A，则此相电流采样组件异常；
S21、依据D2所在配网线路终端采集信息，排除此采样数据异常；
首先依据S10中判断D1、D3、Z1三个开关三相电流采样组件采样数据正常；
与此同时：
D1i＝D1(Ia，Ib，ic)/3，
D2i＝D2(Ia，Ib，ic)/3,
D3i＝D3(Ia，Ib，ic)/3,
Z1i＝Z1(Ia，Ib，ic)/3,
与此同时
D2i大于D1i
D2i小于D3i
D2i小于Z1i
D2三相电流采样组件异常；
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终端连续3天288次采样数据表现不一致，则为采样组件松动。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20220315 |
|
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