CN115954865A - 一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法及系统，包括数据采集模块、信号转换模块、拓扑可视化模块、故障监测模块，报警模块以及故障追忆模块。本发明通过在配电网变压器处设置配电变压器检测终端，在低压配电网中设置智能低压故障传感器实现拓扑可视化，能够及时地获取到拓扑的变动，配电站依托终端传感器采集的数据文件，能够实现快速更新监视拓扑图，减少了配电网中的维护环节，保证拓扑可视化的准确性；同时，对故障进行识别分类并编码，将故障发生的类别以及坐标进行报告，并将电网故障前后出现的数据进行呈现，方便相关工作人员对电网故障进行检索分析，为电网的故障处理提供了保障。
Description
技术领域
本发明涉及配电网拓扑分析技术领域，更具体地说，本发明涉及一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法及系统。
背景技术
随着社会经济的不断发展社会和人民对电的依赖性也越来越高，对电能质量和供电可靠性提出了更高的要求，但配电网处于整个电力信息网络的最终端，直接给用户供电，配电网的供电质量和供电能力成为电网企业经济效益的体现，当配电网发生故障时，必须能够及时地对故障发生位置进行锁定，快速的隔离故障区域并快速恢复供电，减少因配电网发生故障给社会经济以及群众的生命财产造成损失，要想保障电力系统安全稳定的运行，就要保证电力的分析工作顺利进行，因为配电网具有随机负荷多，线路分支多以及供电半径小的特点。
目前大多采用的是人工巡检的方式，来解决配电网发生故障的问题，达不到电力企业对配网信息化水平的要求。专利“一种低压配电网拓扑的识别方法、识别系统和识别装置”(CN202111616339.0)利用人工智能绘制拓扑关系图，虽然能加快配电网故障的识别速度，但未能将拓扑图与故障发生设备及故障类型等关联整理成报告，不方便工作人员检索查阅，不利于配电网故障的分析排查。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法及系统，解决电网低压故障分析智能化水平低，不利于配电网故障分析排查的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，包括下列步骤：
步骤S1、采集当前配电网中电压、电流的原始数据；
步骤S2、通过A/D转换器将电流、电压的电信号转换为数字量；
步骤S3、通过在配电网安装的传感器得到的描述数据，绘制标准坐标系的拓扑图；
步骤S4、根据拓扑图找到故障发生设备的编号以及坐标；
步骤S5、通过对电网中的故障进行识别分类，并进行编码，将故障发生的类别以及坐标系进行报告；
步骤S6、以表格的方式将电网故障前后出现的数据进行呈现，方便相关的工作人员做检索。
在一个优选地实施方式中，步骤S1中，通过霍尔电压传感器和采样器来采集当前电压、电流的原始数据。霍尔电压传感器检测电网中的电压以及电流，霍尔电压随磁场强度的变化而变化，磁场越强电压越高，磁场越弱，电压越低，霍尔电压值只有几个毫伏，经传感器集成电路中的放大器放大，能使该电压放大输出较强的信号，通过电网中的交流电压以及电压值流经采样器时，采样器对电压、电流信号进行采样。下一个步骤将采集到的电压电流信号送入A/D转换器中，使A/D转换器开始转换工作，通过A/D转换器对电压、电流信号进行数字转换，A/D转换器通过内置的无线通信单元与总控制端进行通信，将转换后的电流、电压信号传输至总控制端。
在一个优选地实施方式中，步骤S2中，所述电信号转换为数字量包括如下步骤：所述A/D转换器将开关接通后，待转换的电流、电压的电信号输入到A/D转换器中的积分器单元中，积分器单元从零开始进行固定时间的正向积分后，开关再接通待转换的电信号极性相反的基准电压，将基准电压输入到积分器，进行反向积分，直到输出为0时停止积分，待转换的电信号越大，积分器单元输出的电压越大，反向计分的时间越长，计数器在反向积分时间内所计的数值，就是输入的电压所对应的数字量，通过数字量能够实现对异常数据的识别。
在一个优选地实施方式中，所述步骤S3中包括坐标计算单元，步骤S3的具体操作步骤如下：通过配电变压器检测终端、智能低压故障传感器以及电网中的其他电气设备共同完成低压配电网中的拓扑识别，生成拓扑文件，将拓扑文件通过无线网络上传至配电网的总控制端，配电网的总控制端接收到由配电变压器检测终端以及智能低压故障传感器传输的拓扑文件，对拓扑文件进行解析，读取拓扑文件中的描述数据，对拓扑文件的变更记录进行定时处理，所述坐标计算单元通过分析拓扑数据计算节点坐标，节点坐标计算通过绘制的标准坐标系的模型图进行计算，依据父节点的坐标计算子节点的坐标，根据相邻节点的垂直距离和相邻节点的水平距离，可自动计算出各个子节点的位置，根据拓扑数据以及生成的节点坐标绘制智能低压配电网的拓扑图，实现拓扑可视化。
在一个优选地实施方式中，步骤S4的具体操作步骤如下：根据拓扑图找到未在运行的设备，确定设备的编号，分析出整条线路上的停电设备，确认停电设备的开合状态，根据停电设备的类型，结合拓扑图得到停电设备的坐标。
在一个优选地实施方式中，步骤S5的具体操作步骤如下：将电网中的故障类别进行分类，并输入自编码为故障类别的特征数据，通过对电流、电压的信号进行监测，使用人工智能算法对故障类别进行学习，对电能质量进行检测和分类，在获取电能质量数据以及分类结果后，当电能的某一节点出现故障时，通过无线网络报告故障出现的类别，并结合配电网的模型图，报告故障发生的节点位置。
在一个优选地实施方式中，步骤S6的具体操作步骤如下：当故障发生后，电网的相关工作人员能够及时了解故障发生前后存在的电网事件序列，及时了解电网故障前后的一段时间内出现的故障值，这些故障值通过表格的方式呈现出来，所有的数据都能够被保存在历史数据库中，对历史数据库设置历史数据检索功能，检索功能主要对数据库中的历史数据进行管理，针对事件数据的检索，能够按照事件和名称进行相应的检索。
本申请的另一种技术方案：一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析系统，包括：
数据采集模块，用于采集当前电压、电流的原始数据，将采集到的原始数据传输至信号转换模块；所述数据采集模块与信号转换模块及总控制端电连接；
信号转换模块，用于将电流、电压的电信号转换为数字量，通过数字量的大小实现异常数据的识别；所述信号转换模块与所述数据采集模块电连接；
拓扑可视化模块，用于通过在配电网变压器处设置配电变压器检测终端，在低压配电网中设置智能低压故障传感器，结合电网中的电气设备生成的拓扑文件绘制成标准坐标系的拓扑图；所述拓扑可视化模块与故障监测模块及总控制端电连接；
故障监测模块，用于通过所述拓扑可视化模块绘制的拓扑图确认电网中的停电设备；所述故障监测模块与所述报警模块电连接；
报警模块，当监测到所述故障监测模块的停电设备时，通过自编码对故障类别进行识别并报告故障发生的节点位置；所述报警模块与所述故障监测模块电连接；
故障追忆模块，用于通过表格将故障发生前后出现的故障值呈现出来，方便相关的工作人员能够按照事件和名称进行相应的检索。所述故障追忆模块与所述总控制端电连接；
总控制端，用于接收所述数据采集模块、拓扑可视化模块以及故障追忆模块所传输的数据，对这些模块进行指令的传输。
在一个优选地实施方式中，所述数据采集模块通过霍尔电压传感器和采样器来采集当前电压、电流的原始数据。
在一个优选地实施方式中，所述信号转换模块是利用A/D转换器将电流、电压的电信号转换为数字量。
本发明的技术效果和优点：
本发明通过在配电网变压器处设置配电变压器检测终端，在低压配电网中设置智能低压故障传感器实现拓扑可视化，能够及时的获取到拓扑的变动，配电站依托终端传感器采集的数据文件，能够实现快速更新监视拓扑图，减少了配电网中的维护环节，保证拓扑可视化的准确性，利用人工智能算法对电能数据进行分析处理，实现了对电能异常数据的识别，经过各种数据的分析整合，实现了智能故障定位，提高了排除设备故障的效率，提高了电气设备定位的精确度。通过对电网中的故障进行识别分类，并进行编码，将故障发生的类别以及坐标系进行报告；同时将电网故障前后出现的数据进行呈现，方便相关工作人员对电网故障进行检索分析，为电网的故障处理提供了保障。
附图说明
图1为本发明的系统结构框图。
图2为本发明的系统流程图。
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
本实施例提供了如图1所示一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析系统，包括数据采集模块、信号转换模块、拓扑可视化模块、故障监测模块，报警模块、故障追忆模块以及总控制端。
所述数据采集模块通过传感器采集当前电压、电流的原始数据，将采集到的原始数据传输至信号转换模块；所述数据采集模块与信号转换模块及总控制端电连接。
所述信号转换模块利用A/D转换器将电流、电压的电信号转换为数字量，通过数字量的大小实现异常数据的识别；所述信号转换模块与所述数据采集模块电连接。
所述拓扑可视化模块通过在配电网变压器处设置配电变压器检测终端，在低压配电网中设置智能低压故障传感器结合电网中的电气设备生成的拓扑文件绘制成标准坐标系的拓扑图；所述拓扑可视化模块与故障监测模块及总控制端电连接。
所述故障监测模块通过所述拓扑可视化模块绘制的拓扑图确认电网中的停电设备；所述故障监测模块与所述报警模块电连接。
所述报警模块监测到所述故障监测模块的停电设备时，通过自编码对故障类别进行识别并报告故障发生的节点位置；所述报警模块与所述故障监测模块电连接。
所述故障追忆模块通过表格将故障发生前后出现的故障值呈现出来，方便相关的工作人员能够按照事件和名称进行相应的检索。所述故障追忆模块与所述总控制端电连接。
所述总控制端，用于接收所述数据采集模块、拓扑可视化模块以及故障追忆模块所传输的数据，对这些模块进行指令的传输。
如图2，本实施例提供一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，具体操作方法如下：
101、采集当前电网中电压、电流的原始数据；
本实施例中，具体需要说明的是数据采集模块，所述数据采集模块完成从电网中采集出当前电压电流的原始数据，数据采集主要由霍尔电压传感器、采样器以及A/D转换器来实现，数据采集模块中的霍尔电压传感器检测电网中的电压以及电流，霍尔电压随磁场强度的变化而变化，磁场越强电压越高，磁场越弱，电压越低，霍尔电压值只有几个毫伏，经集成电路中的放大器放大，能使该电压放大输出较强的信号，通过电网中的交流电压以及电压值流经采样器时，采样器对电压、电流信号进行采样，将采集到的电压电流信号送入A/D转换器中，使A/D转换器开始转换工作，通过A/D转换器对电压、电流信号进行数字转换，A/D转换器通过内置的无线通信单元与总控制端进行通信，将转换后的电流、电压信号传输至总控制端。
102、通过A/D转换器将电流、电压的电信号转换为数字量；
本实施例中，具体需要说明的是信号转换模块，所述信号转换模块，利用A/D转换器将电流、电压的电信号转换为数字量，A/D转换器将开关接通后，待转换的电流、电压的电信号输入到转换器中的积分器单元中，积分器单元从零开始进行固定时间的正向积分后，开关再接通待转换的电信号极性相反的基准电压，将基准电压输入到积分器，进行反向积分，直到输出为0时停止积分，待转换的电信号越大，积分器单元输出的电压越大，反向计分的时间越长，计数器在反向计分时间内所计的数值，就是输入的电压所对应的数字量，通过数字量能够实现对异常数据的识别。
103、通过安装的传感器得到的描述数据，绘制标准坐标系的拓扑图；
本实施例中，具体需要说明的是拓扑可视化模块，所述拓扑可视化模块包括坐标计算单元，所述拓扑可视化模块在配电网变压器处设置配电变压器检测终端，在低压配电网中设置智能低压故障传感器，通过配电变压器检测终端、智能低压故障传感器以及电网中的其他电气设备共同完成低压配电网中的拓扑识别，生成拓扑文件，将拓扑文件通过无线网络上传至配电网的总控制端，配电网的总控制端接收到由配电变压器检测终端以及智能低压故障传感器传输的拓扑文件，对拓扑文件进行解析，读取拓扑文件中的描述数据，对拓扑文件的变更记录进行定时处理，所述坐标计算单元通过分析拓扑数据计算节点坐标，节点坐标计算通过绘制的标准坐标系的模型图进行计算，依据父节点的坐标计算子节点的坐标，根据相邻节点的垂直距离和相邻节点的水平距离，可自动计算出各个子节点的位置，根据拓扑数据以及生成的节点坐标绘制智能低压配电网的模型图，实现拓扑可视化。
104、根据拓扑图找到故障发生设备的编号以及坐标；
本实施例中，具体需要说明的是故障监测模块，所述故障监测模块根据拓扑图找到未在运行的设备，确定设备的编号，分析出整条线路上的停电设备，确认停电设备的开合状态，根据停电设备的类型，结合拓扑图得到停电设备的坐标。
105、通过对电网中的故障进行识别分类，并进行编码，将故障发生的类别以及坐标系进行报告；
本实施例中，具体需要说明的是报警模块，所述报警模块将电网中的故障类别进行分类，并输入自编码为故障类别的特征数据，通过对电流、电压的信号进行监测，使用人工智能算法对故障类别进行学习，对电能质量进行检测和分类，在获取电能质量数据以及分类结果后，当电能的某一节点出现故障时，通过无线网络报告故障出现的类别，并结合配电网的模型图，报告故障发生的节点位置。
106、以表格的方式将电网故障前后出现的数据进行呈现，方便相关的工作人员做检索；
本实施例中，具体需要说明的是故障追忆模块，所述故障追忆模块就是当故障发生后，电网的相关工作人员能够及时了解故障发生前后存在的电网事件序列，及时了解电网故障前后的一段时间内出现的故障值，这些故障值通过表格的方式呈现出来，所有的数据都能够被保存在历史数据库中，故障追忆模块设置历史数据检索功能，检索功能主要对数据库中的历史数据进行管理，针对事件数据的检索，能够按照事件和名称进行相应的检索。
综上所述，本发明通过在配电网变压器处设置配电变压器检测终端，在低压配电网中设置智能低压故障传感器实现拓扑可视化，能够及时地获取到拓扑的变动，配电站依托终端传感器采集的数据文件，能够实现快速更新监视拓扑图，减少了配电网中的维护环节，保证拓扑可视化的准确性；同时，对故障进行识别分类并编码，将故障发生的类别以及坐标进行报告，并将电网故障前后出现的数据进行呈现，方便相关工作人员对电网故障进行检索分析，为电网的故障处理提供了保障。
最后：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，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)
1.一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，其特征在于：包括下列步骤：
步骤S1、采集当前配电网中电压、电流的原始数据；
步骤S2、通过A/D转换器将电流、电压的电信号转换为数字量；
步骤S3、通过在配电网安装的传感器得到的描述数据，绘制标准坐标系的拓扑图；
步骤S4、根据拓扑图找到故障发生设备的编号以及坐标；
步骤S5、通过对电网中的故障进行识别分类，并进行编码，将故障发生的类别以及坐标系进行报告；
步骤S6、以表格的方式将电网故障前后出现的数据进行呈现，方便相关的工作人员做检索。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，其特征在于：步骤S1中，通过霍尔电压传感器和采样器来采集当前电压、电流的原始数据。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，其特征在于：步骤S2中，所述电信号转换为数字量包括如下步骤：所述A/D转换器将开关接通后，待转换的电流、电压的电信号输入到A/D转换器中的积分器单元中，积分器单元从零开始进行固定时间的正向积分后，开关再接通待转换的电信号极性相反的基准电压，将基准电压输入到积分器，进行反向积分，直到输出为0时停止积分，待转换的电信号越大，积分器单元输出的电压越大，反向计分的时间越长，计数器在反向积分时间内所计的数值，就是输入的电压所对应的数字量，通过数字量能够实现对异常数据的识别。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，其特征在于：所述步骤S3中包括坐标计算单元，步骤S3的具体操作步骤如下：通过配电变压器检测终端、智能低压故障传感器以及电网中的其他电气设备共同完成低压配电网中的拓扑识别，生成拓扑文件，将拓扑文件通过无线网络上传至配电网的总控制端，配电网的总控制端接收到由配电变压器检测终端以及智能低压故障传感器传输的拓扑文件，对拓扑文件进行解析，读取拓扑文件中的描述数据，对拓扑文件的变更记录进行定时处理，所述坐标计算单元通过分析拓扑数据计算节点坐标，节点坐标计算通过绘制的标准坐标系的模型图进行计算，依据父节点的坐标计算子节点的坐标，根据相邻节点的垂直距离和相邻节点的水平距离，自动计算出各个子节点的位置，根据拓扑数据以及生成的节点坐标绘制智能低压配电网的拓扑图，实现拓扑可视化。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，其特征在于：步骤S4的具体操作步骤如下：根据拓扑图找到未在运行的设备，确定设备的编号，分析出整条线路上的停电设备，确认停电设备的开合状态，根据停电设备的类型，结合拓扑图得到停电设备的坐标。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，其特征在于：步骤S5的具体操作步骤如下：将电网中的故障类别进行分类，并输入自编码为故障类别的特征数据，通过对电流、电压的信号进行监测，使用人工智能算法对故障类别进行学习，对电能质量进行检测和分类，在获取电能质量数据以及分类结果后，当电能的某一节点出现故障时，通过无线网络报告故障出现的类别，并结合配电网的模型图，报告故障发生的节点位置。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法，其特征在于：步骤S6的具体操作步骤如下：当故障发生后，电网的相关工作人员能够及时了解故障发生前后存在的电网事件序列，及时了解电网故障前后的一段时间内出现的故障值，这些故障值通过表格的方式呈现出来，所有的数据都能够被保存在历史数据库中，对历史数据库设置历史数据检索功能，检索功能主要对数据库中的历史数据进行管理，针对事件数据的检索，能够按照事件和名称进行相应的检索。
8.一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析系统，包括：
数据采集模块，用于采集当前电压、电流的原始数据，将采集到的原始数据传输至信号转换模块；
信号转换模块，用于将电流、电压的电信号转换为数字量，通过数字量的大小实现异常数据的识别；
拓扑可视化模块，用于通过在配电网变压器处设置配电变压器检测终端，在低压配电网中设置智能低压故障传感器，结合电网中的电气设备生成的拓扑文件绘制成标准坐标系的拓扑图；
故障监测模块，用于通过所述拓扑可视化模块绘制的拓扑图确认电网中的停电设备；
报警模块，当监测到所述故障监测模块的停电设备时，通过自编码对故障类别进行识别并报告故障发生的节点位置；
故障追忆模块，用于通过表格将故障发生前后出现的故障值呈现出来，方便相关的工作人员能够按照事件和名称进行相应的检索；
总控制端，用于接收所述数据采集模块、拓扑可视化模块以及故障追忆模块所传输的数据，对这些模块进行指令的传输。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析系统，其特征在于：所述数据采集模块通过霍尔电压传感器和采样器来采集当前电压、电流的原始数据。
10.根据权利要求8所述的基于人工智能的配电网低压拓扑分析系统，其特征在于：所述信号转换模块是利用A/D转换器将电流、电压的电信号转换为数字量。
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| CN202211580608.7A CN115954865A (zh) | 2022-12-09 | 2022-12-09 | 一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法及系统 |
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| CN202211580608.7A CN115954865A (zh) | 2022-12-09 | 2022-12-09 | 一种基于人工智能的配电网低压拓扑分析方法及系统 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117454315A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-26 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 人机终端画面数据交互方法及系统 |
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2022
- 2022-12-09 CN CN202211580608.7A patent/CN115954865A/zh active Pending
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN117454315A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-26 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 人机终端画面数据交互方法及系统 |
| CN117454315B (zh) * | 2023-12-21 | 2024-05-28 | 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 | 人机终端画面数据交互方法及系统 |
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