CN116613006B - 基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统，包括：储能断路器主体，包括母线、软联结、动触头、静触头、触头弹簧、连杆、主轴和触头支撑；智能分析机构，用于采用人工智能模型基于触头弹簧的各项性能参数以及储能断路器主体在触头弹簧被压缩进行储能过程中的储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测触头弹簧完成储能需要消耗的时长；时长显示机构，用于接收并显示预测的触头弹簧完成储能需要消耗的时长。本发明的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统逻辑紧凑、应用广泛。由于能够对储能断路器构建定制的储能时长预测机制以预测触头弹簧完成储能需要消耗的时长，从而提升了储能断路器储能管理的智能化水准。

Description

基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统
技术领域
本发明涉及储能断路器领域，尤其涉及一种基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统。
背景技术
储能断路器的储能主要是指拉伸合闸或分闸弹簧使其具有相应的势能。就像给枪扣扳机一样，储能弹簧连接到关闭或打开机构。合闸或分闸时，合闸或分闸电磁铁动作，拉动扳机，合闸或分闸弹簧迅速闭合或分离断路器的动触头，其主要目的是减少接通或关断电弧的持续时间，达到快速灭弧的目的。储能断路器的储能可以手动或电动进行。
然而，在储能断路器的具体使用过程中，因为储能断路器所在电路的复杂性以及储能断路器内部结构元件众多，导致应用到具体电路的储能断路器其执行储能的弹簧器件具体完成储能时长难以预测，只能根据经验获取一个大概的数值，例如10秒钟左右，对于一些时间要求精细以及控制要求精细的电路应用环境中，电路缺乏精细的安全界线，10秒钟内的电路是存在安全隐患的，导致10秒钟内电路可能需要附加防范措施避免出现大电流对电路的正常工作造成的干扰，另外，10秒钟以外的电路控制也缺乏有效的安全参考数据。
现有技术中相近的研究有，申请公布号为CN115133502A的发明提供的一种储能电站交流母线故障切除方法，包括：当交流母线发生故障时，母线保护装置控制所有非储能断路器跳闸，同时将保护动作信号传输给协调控制器PMS；当协调控制器PMS收到保护动作信号时，控制所有储能变流器PCS进行功率调节以将功率调节为0；控制储能断路器跳闸，完成交流母线故障的切除；该发明通过母线保护装置和协调控制器PMS配合，先控制所有非储能断路器跳闸，并将保护动作信号传输给协调控制器PMS以控制储能变流器PCS进行功率调节使功率调节为0，再将储能断路器进行跳闸，有效避免传统母线故障切除时，因储能电站正向电网提供无功，导致储能真空断路器切除容性无功产生重燃过电压，损坏设备绝缘，引发严重故障。
发明内容
为了解决背景技术中提到的相关领域的技术问题，本发明提供了一种基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统，优点是能够对储能断路器构建针对性的储能时长预测机制，基于触头弹簧的各项性能参数以及储能断路器在触头弹簧被压缩进行储能过程中的储能断路器所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长，从而为储能断路器所在电路的安全控制提供准确的安全界线。
概括来说，所述系统包括：
储能断路器主体，包括母线、软联结、动触头、静触头、触头弹簧、连杆、主轴和触头支撑，所述软联结分别与所述母线以及所述动触头联结，所述静触头设置在所述动触头的左侧，所述触头弹簧设置在所述动触头的右侧且安装在所述触头支撑上，所述连杆设置在所述主轴和所述触头支撑之间，所述储能断路器主体用于执行其所在电路的闭合和断开，且在其所在电路通过超过设定电流阈值的大电流时，基于大电流产生的磁场结束所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑进行的逆时针旋转，所述触头弹簧弹出以使得所述动触头和所述静触头脱离，实现所述储能断路器主体所在电路的断开；
信息录入器件，用于获取所述触头弹簧的各项性能参数，所述触头弹簧的各项性能参数包括所述触头弹簧的弹簧丝直径、弹簧外径、弹簧内径、弹簧中径以及节距；
电路测量器件，与所述储能断路器主体所在电路连接，用于获取所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据，所述各项电路数据包括电流数值、电压数值、电路阻抗数值以及负载数量；
智能分析机构，分别与所述储能断路器主体、所述信息录入器件以及所述电路测量器件连接，用于采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长；
时长显示机构，与所述智能分析机构连接，用于接收预测的所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长；
其中，所述储能断路器主体在执行电路闭合动作时，所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑逆时针旋转，在所述动触头和所述静触头完成接触动作后压缩所述触头弹簧进行储能并产生触头压力，实现储能断路器主体所在电路的闭合；
其中，采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长包括：所述触头弹簧完成的储能为所述触头弹簧弹出使得所述动触头和所述静触头脱离的储能。
因此，本发明的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统逻辑紧凑、应用广泛。并且由于能够对储能断路器构建定制的储能时长预测机制以预测触头弹簧完成储能需要消耗的时长，从而提升了储能断路器储能管理的智能化水准。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述。
图1为根据本发明各个实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的储能断路器的整体示意图。
图2为根据本发明各个实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的储能断路器主体的内部结构示意图。
图3为根据本发明第一实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的内部结构示意图。
图4为根据本发明第二实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的内部结构示意图。
图5为根据本发明第三实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的内部结构示意图。
附图标记：1、母线；2、软联结；3、动触头；4、静触头；5、触头弹簧；6、连杆；7、主轴；8、触头支撑。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的实施方案进行详细说明。
图2为根据本发明各个实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的储能断路器主体的内部结构示意图。
如图2所示，本发明各个实施方案使用的储能断路器主体包括母线、软联结、动触头、静触头、触头弹簧、连杆、主轴和触头支撑。
第一实施方案
图3为根据本发明第一实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的内部结构示意图，所述系统包括：
储能断路器主体，包括母线、软联结、动触头、静触头、触头弹簧、连杆、主轴和触头支撑，所述软联结分别与所述母线以及所述动触头联结，所述静触头设置在所述动触头的左侧，所述触头弹簧设置在所述动触头的右侧且安装在所述触头支撑上，所述连杆设置在所述主轴和所述触头支撑之间，所述储能断路器主体用于执行其所在电路的闭合和断开，且在其所在电路通过超过设定电流阈值的大电流时，基于大电流产生的磁场结束所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑进行的逆时针旋转，所述触头弹簧弹出以使得所述动触头和所述静触头脱离，实现所述储能断路器主体所在电路的断开；
信息录入器件，用于获取所述触头弹簧的各项性能参数，所述触头弹簧的各项性能参数包括所述触头弹簧的弹簧丝直径、弹簧外径、弹簧内径、弹簧中径以及节距；
示例地，所述信息录入器件包括多个录入单元，用于分别录入所述触头弹簧的弹簧丝直径、弹簧外径、弹簧内径、弹簧中径以及节距；
电路测量器件，与所述储能断路器主体所在电路连接，用于获取所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据，所述各项电路数据包括电流数值、电压数值、电路阻抗数值以及负载数量；
智能分析机构，分别与所述储能断路器主体、所述信息录入器件以及所述电路测量器件连接，用于采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长；
示例地，采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长包括：可以采用数值仿真模式来完成所述人工智能模型的建模和测试；
时长显示机构，与所述智能分析机构连接，用于接收并显示预测的所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长；
其中，所述储能断路器主体在执行电路闭合动作时，所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑逆时针旋转，在所述动触头和所述静触头完成接触动作后压缩所述触头弹簧进行储能并产生触头压力，实现储能断路器主体所在电路的闭合；
其中，采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长包括：所述触头弹簧完成的储能为所述触头弹簧弹出使得所述动触头和所述静触头脱离的储能。
第二实施方案
图4为根据本发明第二实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的内部结构示意图。
在图4中，本发明第二实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统与图3示出的第一实施方案比较，还可以包括：
内容存储机构，分别与所述信息录入器件以及所述电路测量器件连接，用于暂存所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据；
示例地，所述内容存储机构可以选型为动态存储芯片或者静态存储芯片。
第三实施方案
图5为根据本发明第三实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的内部结构示意图。
在图5中，本发明第三实施方案示出的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统与图3示出的第一实施方案比较，还可以包括：
模型搭建机构，与所述智能分析机构连接，用于对前馈神经网络执行设定数目的各次训练，并将完成设定数目的各次训练后的前馈神经网络作为所述人工智能模型发送给所述智能分析机构使用；
其中，对前馈神经网络执行设定数目的各次训练，并将完成设定数目的各次训练后的前馈神经网络作为所述人工智能模型发送给所述智能分析机构使用包括：每一次训练中，将历史单次所述触头弹簧完成储能需要消耗的实际时长作为所述前馈神经网络的输出数据，将所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在历史该次所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据作为所述前馈神经网络的各项输入数据，以完成本次训练；
其中，采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长包括：所述人工智能模型为完成设定数目的各次训练后的前馈神经网络；
其中，所述人工智能模型为完成设定数目的各次训练后的前馈神经网络包括：所述设定数目的取值与所述触头弹簧的节距反向关联；
其中，所述设定数目的取值与所述触头弹簧的节距反向关联包括：所述触头弹簧的节距越小，所述设定数目的取值越大。
接着，继续对本发明的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统的具体结构进行进一步的说明。
在根据本发明的各个实施方案的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统中：
采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长包括：将所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据作为所述人工智能模型的各项输入数据；
其中，采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长包括：运行所述人工智能模型以获得所述人工智能模型输出的预测的所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长。
以及在根据本发明的各个实施方案的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统中：
所述储能断路器主体用于执行其所在电路的闭合和断开，且在其所在电路通过超过设定电流阈值的大电流时，基于大电流产生的磁场结束所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑进行的逆时针旋转，所述触头弹簧弹出以使得所述动触头和所述静触头脱离，实现所述储能断路器主体所在电路的断开包括：所述大电流的数值为所述储能断路器主体所在电路的额定工作电流的10倍到12倍之间，以产生磁场结束所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑进行的逆时针旋转。
另外，在所述基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统中，所述触头弹簧的各项性能参数包括所述触头弹簧的弹簧丝直径、弹簧外径、弹簧内径、弹簧中径以及节距包括：所述触头弹簧的节距为所述触头弹簧的相邻两圈对应点在中径上的轴向距离。
因此，本发明至少具备以下几处有益的技术优势：
第一处：针对定制结构的储能断路器，采用人工智能模型基于触头弹簧的各项性能参数以及储能断路器在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的储能断路器所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长，从而为不同储能断路器的储能动态管理提供可靠的基础信息；
第二处：为保证预测数据的有效性，对前馈神经网络执行设定数目的各次训练，并将完成设定数目的各次训练后的前馈神经网络作为所述人工智能模型投入储能时长的预测，其中，训练的次数与触头弹簧的节距反向关联；
第三处：具体的每一次训练中，将历史单次触头弹簧完成储能需要消耗的实际时长作为前馈神经网络的输出数据，将触头弹簧的各项性能参数以及储能断路器在历史该次所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的储能断路器所在电路的各项电路数据作为所述前馈神经网络的各项输入数据，以完成本次训练。
尽管已针对有限数量的实施方案对本发明进行了描述，得益于该公开内容的本领域技术人员会理解可设计没有偏离此处所公开的本发明范围的其它实施方案。因此，本发明的范围只应该被所附权利要求限制。

Claims (4)

1.一种基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统，其特征在于，所述系统包括：
储能断路器主体，包括母线、软联结、动触头、静触头、触头弹簧、连杆、主轴和触头支撑，所述软联结分别与所述母线以及所述动触头联结，所述静触头设置在所述动触头的左侧，所述触头弹簧设置在所述动触头的右侧且安装在所述触头支撑上，所述连杆设置在所述主轴和所述触头支撑之间，所述储能断路器主体用于执行其所在电路的闭合和断开，且在其所在电路通过超过设定电流阈值的大电流时，基于大电流产生的磁场结束所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑进行的逆时针旋转，所述触头弹簧弹出以使得所述动触头和所述静触头脱离，实现所述储能断路器主体所在电路的断开；
信息录入器件，用于获取所述触头弹簧的各项性能参数，所述触头弹簧的各项性能参数包括所述触头弹簧的弹簧丝直径、弹簧外径、弹簧内径、弹簧中径以及节距；
电路测量器件，与所述储能断路器主体所在电路连接，用于获取所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据，所述各项电路数据包括电流数值、电压数值、电路阻抗数值以及负载数量；
智能分析机构，分别与所述储能断路器主体、所述信息录入器件以及所述电路测量器件连接，用于采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长；
时长显示机构，与所述智能分析机构连接，用于接收并显示预测的所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长；
其中，所述储能断路器主体在执行电路闭合动作时，所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑逆时针旋转，在所述动触头和所述静触头完成接触动作后压缩所述触头弹簧进行储能并产生触头压力，实现储能断路器主体所在电路的闭合；
其中，采用人工智能模型基于所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据预测所述触头弹簧完成储能需要消耗的时长包括：所述触头弹簧完成的储能为所述触头弹簧弹出使得所述动触头和所述静触头脱离的储能；
内容存储机构，分别与所述信息录入器件以及所述电路测量器件连接，用于暂存所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据；
模型搭建机构，与所述智能分析机构连接，用于对前馈神经网络执行设定数目的各次训练，并将完成设定数目的各次训练后的前馈神经网络作为所述人工智能模型发送给所述智能分析机构使用；
对前馈神经网络执行设定数目的各次训练，并将完成设定数目的各次训练后的前馈神经网络作为所述人工智能模型发送给所述智能分析机构使用包括：每一次训练中，将历史单次所述触头弹簧完成储能需要消耗的实际时长作为所述前馈神经网络的输出数据，将所述触头弹簧的各项性能参数以及所述储能断路器主体在历史该次所述触头弹簧被压缩进行储能过程中的所述储能断路器主体所在电路的各项电路数据作为所述前馈神经网络的各项输入数据，以完成本次训练。
2.如权利要求1所述的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统，其特征在于：
对前馈神经网络执行设定数目的各次训练时，所述设定数目的取值与所述触头弹簧的节距反向关联。
3.如权利要求2所述的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统，其特征在于：
所述设定数目的取值与所述触头弹簧的节距反向关联包括：所述触头弹簧的节距越小，所述设定数目的取值越大。
4.如权利要求1-3任一所述的基于储能数据分析的储能断路器动态管理系统，其特征在于：
所述储能断路器主体用于执行其所在电路的闭合和断开，且在其所在电路通过超过设定电流阈值的大电流时，基于大电流产生的磁场结束所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑进行的逆时针旋转，所述触头弹簧弹出以使得所述动触头和所述静触头脱离，实现所述储能断路器主体所在电路的断开包括：所述大电流的数值为所述储能断路器主体所在电路的额定工作电流的10倍到12倍之间，以产生磁场结束所述主轴带动所述连杆使得所述触头支撑进行的逆时针旋转。
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Citations (13)

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