CN114790549A - 周期性动态直流干扰分析方法 - Google Patents

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Abstract

一种周期性动态直流干扰分析方法，步骤包括：时段设定、设定参考数据、数据采集、数据处理、相关性计算和相关性判定。本发明实施例将各个时间分段中通电电位的时段通电电位标准差与参考数据的数据集进行相关系数计算，确定两者之间的相关度，并根据相关度确定是否存在干扰，从而能够根据干扰的存在与否确定恒电位仪的工作模式，避免恒电位仪没有采取合适的工作模式而频繁输出振荡或失控，提高恒电位仪的使用寿命，并且保证管道阴极保护效果良好。

Description

周期性动态直流干扰分析方法
技术领域
本发明属于阴极保护环境评估技术领域，尤其涉及一种周期性动态直流干扰分析方法。
背景技术
管道采用强制电流阴极保护的方式进行防腐时，常受到直流杂散电流的干扰。按照相关国家及行业标准，当受保护管道确定存在直流干扰时，阴极保护电位准则与未受干扰时存在差异。地铁杂散电流干扰是动态直流杂散电流干扰中的一种类型，其干扰特征在于受干扰管道通电电位在地铁时段内呈现偏离平均值的不规律波动。现有强制电流阴极保护恒电位仪一般采用恒通电电位的控制模式，当受保护管道存在电位波动时，会造成恒电位仪频繁调节，产生输出振荡或失控现象，进而容易造成恒电位仪的损坏。而当恒电位仪采用恒电流的控制模式时，虽然抑制了恒电位仪输出振荡，但无法根据管道保护情况实时调整恒电位仪输出。因此，当受保护管道存在动态直流干扰时，当前恒电位仪的控制模式无法满足实际控制需求，导致管道保护状态欠佳。
发明内容
针对相关技术中存在的不足之处，本发明提供了一种周期性动态直流干扰分析方法，通过分析目标时间段内杂散电流干扰的存在与否以及其影响程度，实现恒电位仪工作模式及输出参数的实时按需调整，解决当前动态直流干扰下恒电位仪运行出现的输出振荡或失控进而导致管道阴极保护效果欠佳的问题。
本发明提供一种周期性动态直流干扰分析方法，包括如下步骤：
时段设定：将设定的目标时间段平均分成N个时间分段；
设定参考数据：将每个时间分段的参考数据设定为该时间分段中干扰发生的时间长度与该时间分段总时间长度的比值；
数据采集：采集并记录目标时间段中管道上的通电电位；
数据处理：计算每个时间分段中通电电位的时段通电电位标准差；
相关性计算：根据全部时间分段的参考数据以及通电电位的时段通电电位标准差计算皮尔逊相关系数r；
相关性判定：当r＞R时，则判定干扰存在；当r≤R时，则判定干扰不存在；其中，R为相关性系数。
本技术方案通过将各个时间分段中的时段通电电位标准差与参考数据的数据集进行相关系数计算，确定两者之间的相关度，并根据相关度确定是否存在动态直流干扰，从而能够根据干扰的存在与否确定恒电位仪的工作模式，保证管道阴极保护效果良好。
在其中一些实施例中，数据处理步骤中，时间分段Ti的时段通电电位标准差为σi，i为1到N的自然数；
Figure BDA0003596406870000021
其中，m为时间分段Ti中测得通电电位的数量，xj为时间分段Ti中第j个通电电位；j为1到m的自然数，
Figure BDA0003596406870000022
为时间分段Ti中所有通电电位的平均值。
本技术方案通过均方根公式实现时段通电电位标准差的计算。
在其中一些实施例中，数据采集步骤中，等时间间隔采集每个时间分段中管道上的通电电位。本技术方案通过等间隔测量，使获得的时段通电电位标准差能够更加充分表示该时间分段中通电电位的变化状况。
在其中一些实施例中，数据采集步骤中，每个时间分段中至少采集3个通电电位。本技术方案保证每个时间分段中所采集通电电位能够体现该时间分段中通电电位的变化情况。
在其中一些实施例中，相关性计算步骤中，
Figure BDA0003596406870000023
其中，
Figure BDA0003596406870000024
为所有时段通电电位标准差的平均值，βi为时间分段Ti的参考数据，
Figure BDA0003596406870000025
为全部参考数据的平均值。
本技术方案通过皮尔逊相关系数计算公式实现皮尔逊相关系数r的计算。
在其中一些实施例中，数据采集步骤中，采集并记录目标时间段中管道上的通电电位；
相关性判定步骤中，当r＞R时，并且全部断电电位均位于达标范围内，则判定干扰为可忽略的干扰；当r＞R时，并且至少一个断电电位位于达标范围之外，则判定干扰为需要治理的干扰。
本技术方案通过采集断电电位为干扰的程度做具体判定，使后续恒电位仪工作模式的选择更加精确。
在其中一些实施例中，目标时间段的总时长大于等于动态直流干扰一个周期的时长。本技术方案使数据的采集和分析能够覆盖动态直流干扰的一个周期，从而确定管道电位变化与动态直流干扰一个周期运行情况的相关性，更加准确的确定是否存在干扰。
在其中一些实施例中，N大于等于24。本技术方案避免时间分段的分段时长过长，使数据计算和分析更加准确。
在其中一些实施例中，0.5<R≤1。本技术方案在相关性大于0.5则认定存在干扰，使干扰判定准确。
基于上述技术方案，本发明实施例将各个时间分段中通电电位的时段通电电位标准差与参考数据的数据集进行相关系数计算，确定两者之间的相关度，并根据相关度确定是否存在干扰，从而能够根据干扰的存在与否确定恒电位仪的工作模式，避免恒电位仪没有采取合适的工作模式而频繁输出振荡或失控，提高恒电位仪的使用寿命，并且保证管道阴极保护效果良好，解决了当前恒电位仪调节频繁易出现输出振荡或失控、管道阴极保护效果欠佳的问题。
具体实施方式
下面将对实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明的实施例，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。
在本发明周期性动态直流干扰分析方法的一个示意性实施例中，该周期性动态直流干扰分析方法包括时段设定、设定参比数据、数据采集、数据处理、相关性计算和相关性判定。
进行时段设定，将设定的目标时间段分为N个时间分段。进行设定参考数据，将每个时间分段的参考数据设定为该时间分段中干扰发生的时间长度与该时间分段总时间长度的比值，即将干扰发生的时长在时间分段中的占比作为参考数据，将参考数据按照时间分段的顺序排序，形成参考数据集。进行数据采集，恒电位仪通过参比电极采集并记录目标时间段中管道上的通电电位，假若目标时间段为第一天的5:00至第二天的5：00，进行数据采集时，恒电位仪则采集第一天的5:00至第二天的5：00管道上的通电电位。进行数据处理，计算每个时间分段中全部所测得通电电位的时段通电电位标准差，将算出的时段通电电位标准差按照时间分段的顺序排序，形成时段通电电位标准差数据集。进行相关性计算，根据参考数据集和时段通电电位标准差数据集计算皮尔逊相关系数r，以确定两个数据集的相关程度。进行相关性判断，当r大于设定的相关性系数R时，则判定干扰存在；当r小于等于设定的相关性系数R时，则判定干扰不存在。
周期性动态直流干扰分析方法可应用于地铁、矿山轨道运输系统、城市有轨电车等直流轨道交通干扰，也可应用于直流电解厂、电镀厂等直流用电生产企业干扰。由于地铁、轨道交通有固定的运行时刻表，矿山和工厂有固定的工作时间，这些动态直流干扰具有周期性的规律，目标时间段中何时存在干扰根据运行时刻表或工作时间是可以获知的，目标时间段为人工设定的一段连续的时间。
以地铁干扰为例，目标时间段部分或完全覆盖地铁的运行时间，根据运行时刻表，获知每个时间分段地铁是否处于运行状态，以及地铁在该时间分段中的运行时长。进行相关性判断后，判定地铁干扰存在时，管道相连恒电位仪则采用恒电流工作模式，按照存在地铁干扰情况下所相应的阴极保护标准，保持设定的输出电流运行；判定地铁干扰不存在时，管道相连恒电位仪则采用恒通电电位工作模式，根据管道当前通电电位实时调节恒电位仪的输出，保持管道上保护电位处于阴极保护标准的达标范围内。可通过恒电位仪电连接或通讯连接的上位机进行时段的设定、参考数据的设定、所采集数据的记录和处理、相关性系数的计算以及相关性的判定。
在上述示意性实施例中，周期性动态直流干扰分析方法将各个时间分段中通电电位的时段通电电位标准差与参考数据的数据集进行相关系数计算，确定两者之间的相关度，并根据相关度确定是否存在干扰，从而能够根据干扰的存在与否确定恒电位仪的工作模式，判定干扰存在时恒电位仪采用恒电流工作模式或恒断电电位工作模式，并采用干扰情况下所相应的阴极保护标准，不仅避免恒电位仪频繁调节输出而产生的输出振荡或失控问题，延长了其使用寿命，并且使管道在干扰下保持保护电位达标，管道阴极保护效果良好；判定干扰不存在时恒电位仪可采用恒通电电位工作模式，根据管道当前通电电位实时调节恒电位仪的输出，保持管道当前保护电位处于达标范围内，地铁运行不会造成管道上通电电位发生大幅度高频率的变化，恒电位仪不会频繁过度调节而产生输出振荡或失控问题，延长了其使用寿命，而且管道保持保护电位达标，管道阴极保护效果良好，最终解决了当前恒电位仪调节频繁易出现输出振荡或失控、管道阴极保护效果欠佳的问题。
在一些实施例中，数据处理步骤时，时间分段Ti的时段通电电位标准差为σi，i为1到N的自然数；
Figure BDA0003596406870000051
其中，m为时间分段Ti中测得通电电位的数量，xj为时间分段Ti中第j个通电电位；j为1到m的自然数，
Figure BDA0003596406870000052
为时间分段Ti中所有通电电位的平均值。通过均方根公式计算出每个时间分段通电电位时段通电电位标准差。
在一些实施例中，数据采集步骤时，等时间间隔采集每个时间分段中管道上的通电电位。每个时间分段内的全部通电电位，能够均匀覆盖该时间分段的各个时间位置，较为充分的反应该时间分段的通电电位状态，进而使计算出的该时间分段时段通电电位标准差更加准确。
在一些实施例中，数据采集步骤时，每个时间分段中至少采集3个通电电位，从而保证每个时间分段中所采集通电电位能够体现该时间分段中的通电电位状态，进而使计算出的该时间分段时段通电电位标准差更加准确。
在一些实施例中，相关性计算步骤中，
Figure BDA0003596406870000053
其中，
Figure BDA0003596406870000054
为所有时段通电电位标准差的平均值，βi为时间分段Ti的参考数据，
Figure BDA0003596406870000055
为全部参考数据的平均值。通过皮尔逊相关系数计算公式计算出参考数据集与时段通电电位标准差数据集的皮尔逊相关系数。
在一些实施例中，数据采集步骤时，恒电位仪通过极化探头采集并记录目标时间段中管道的断电电位。在进行相关性判定步骤时，同时对所测得全部断电电位数据与常规阴极保护的达标范围进行比对，当r＞R时，并且全部断电电位均位于达标范围内，则判定干扰为可忽略的干扰；当r＞R时，并且至少一个断电电位位于达标范围之外，则判定干扰为需要治理的干扰。
判定干扰为可忽略的干扰时，管道相连恒电位仪则采用恒通电电位工作模式，根据管道当前通电电位实时调节恒电位仪的输出，保持管道上保护电位处于阴极保护标准的达标范围内；判定干扰为需要治理的干扰时，管道相连恒电位仪则采用恒电流或恒断电电位工作模式，按照存在干扰情况下所相应的阴极保护标准，保持设定的输出电流运行或根据管道当前断电电位实时调节恒电位仪的输出。在相关性系数较高的同时，确定断电电位达标与否，提高恒电位仪工作模式选择的准确定，从而进一步保证管道电位达标，提高管道阴极保护的效果。
在一些实施例中，目标时间段的总时长大于等于动态直流干扰一个周期的时长。当动态直流干扰的一个周期时长为24小时时，目标时间段可设定为连续的24小时，进行数据采集时恒电位仪通过参比电极采集并记录相应目标时间段中管道上的通电电位。因此，若目标时间段为第一天的5:00至第二天的5：00，进行数据采集时，恒电位仪侧采集第一天的5:00至第二天的5：00管道上的通电电位。由于动态直流干扰具有周期性，目标时间段的总时长大于等于一个周期的时长，从而保证能够覆盖动态直流干扰的一个周期，进而使获得的相关性能够反映管道电位与动态直流干扰一个周期中变化的相关度，使干扰存在与否的判定更加准确。
在一些实施例中，N大于等于24，从而使每个时间分段的时常不超过一个小时，保证时间分段具有足够的密度，使数据处理和相关性分析更加准确。
在一些实施例中，0.5<R≤1，从而在参考数据集与时段通电电位标准差数据集的皮尔逊相关系数大于0.5时，判定干扰存在，干扰判定准确。
最后应当说明的是：本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (9)

1.一种周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
时段设定：将设定的目标时间段平均分成N个时间分段；
设定参考数据：将每个时间分段的参考数据设定为该时间分段中干扰发生的时间长度与该时间分段总时间长度的比值；
数据采集：采集并记录目标时间段中管道上的通电电位；
数据处理：计算每个时间分段中通电电位的时段通电电位标准差；
相关性计算：根据全部时间分段的参考数据以及通电电位的时段通电电位标准差计算皮尔逊相关系数r；
相关性判定：当r＞R时，则判定干扰存在；当r≤R时，则判定干扰不存在；其中，R为相关性系数。
2.根据权利要求1所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，数据处理步骤中，时间分段Ti的时段通电电位标准差为σi，i为1到N的自然数；
Figure FDA0003596406860000011
其中，m为时间分段Ti中测得通电电位的数量，xj为时间分段Ti中第j个通电电位；j为1到m的自然数，
Figure FDA0003596406860000012
为时间分段Ti中所有通电电位的平均值。
3.根据权利要求1或2所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，数据采集步骤中，等时间间隔采集每个时间分段中管道上的通电电位。
4.根据权利要求1或2所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，数据采集步骤中，每个时间分段中至少采集3个通电电位。
5.根据权利要求1所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，相关性计算步骤中，
Figure FDA0003596406860000013
其中，
Figure FDA0003596406860000014
为所有时段通电电位标准差的平均值，βi为时间分段Ti的参考数据，
Figure FDA0003596406860000015
为全部参考数据的平均值。
6.根据权利要求1所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，数据采集步骤中，采集并记录目标时间段中管道上的断电电位；
相关性判定步骤中，当r＞R时，并且全部断电电位均位于达标范围内，则判定干扰为可忽略的干扰；当r＞R时，并且至少一个断电电位位于达标范围之外，则判定干扰为需要治理的干扰。
7.根据权利要求1所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，所述目标时间段的总时长大于等于动态直流干扰一个周期的时长。
8.根据权利要求7所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，N大于等于24。
9.根据权利要求1所述的周期性动态直流干扰分析方法，其特征在于，0.5<R≤1。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101281115A (zh) * 2008-04-15 2008-10-08 天津市嘉信技术工程公司 密间隔腐蚀检测中检测信号的相关分析识别方法
CN107077135A (zh) * 2014-11-21 2017-08-18 西门子公司 用于识别设备中的干扰的方法和辅助系统
CN107805816A (zh) * 2017-10-25 2018-03-16 中国石油工程建设有限公司 一种用于抑制地铁直流干扰的自动变频阴极保护站控方法
CN111512511A (zh) * 2017-12-29 2020-08-07 华为技术有限公司 一种直流电弧的处理方法及装置
CN111537836A (zh) * 2020-05-15 2020-08-14 国网山东省电力公司济宁供电公司 基于录波数据的配电网故障自动诊断方法及系统
CN111796205A (zh) * 2020-07-08 2020-10-20 安徽先兆科技有限公司 Ac220v回路电气安全管控方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101281115A (zh) * 2008-04-15 2008-10-08 天津市嘉信技术工程公司 密间隔腐蚀检测中检测信号的相关分析识别方法
CN107077135A (zh) * 2014-11-21 2017-08-18 西门子公司 用于识别设备中的干扰的方法和辅助系统
CN107805816A (zh) * 2017-10-25 2018-03-16 中国石油工程建设有限公司 一种用于抑制地铁直流干扰的自动变频阴极保护站控方法
CN111512511A (zh) * 2017-12-29 2020-08-07 华为技术有限公司 一种直流电弧的处理方法及装置
CN111537836A (zh) * 2020-05-15 2020-08-14 国网山东省电力公司济宁供电公司 基于录波数据的配电网故障自动诊断方法及系统
CN111796205A (zh) * 2020-07-08 2020-10-20 安徽先兆科技有限公司 Ac220v回路电气安全管控方法及系统

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