CN117074844A - 高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统 - Google Patents
高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117074844A CN117074844A CN202311346441.2A CN202311346441A CN117074844A CN 117074844 A CN117074844 A CN 117074844A CN 202311346441 A CN202311346441 A CN 202311346441A CN 117074844 A CN117074844 A CN 117074844A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- line
- state evaluation
- risk
- module
- voltage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims abstract description 41
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 124
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 43
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000007667 floating Methods 0.000 claims description 17
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 13
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 6
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 8
- 238000013461 design Methods 0.000 description 6
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 6
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 4
- 239000011810 insulating material Substances 0.000 description 4
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 239000012212 insulator Substances 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 239000004020 conductor Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 2
- 230000008646 thermal stress Effects 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000005355 Hall effect Effects 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N aluminium Chemical compound [Al] XAGFODPZIPBFFR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052782 aluminium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 230000005674 electromagnetic induction Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000003365 glass fiber Substances 0.000 description 1
- 230000020169 heat generation Effects 0.000 description 1
- 239000000696 magnetic material Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00002—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by monitoring
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，涉及高压电网输电线路安全监测技术领域，包括数据采集模块、分析模型建立模块、异常感知模块、电力监测终端以及风险范围评估模块；数据采集模块，采集高压线运行时的信息，包括电力参数信息和环境干扰信息。本发明通过对高压线的异常运行状态进行智能化感知，当高压输电线路存在故障或异常情况时，通过系统及时反馈，有效地防止事故发生或最小化事故造成的影响，提高高压线的实用性，在发现高压输电线路存在故障或异常时，对故障的风险等级进行评估，确定电力故障或异常时的风险范围，有效地防止在进行电力维护时出现一定的安全隐患。
Description
技术领域
本发明涉及高压电网输电线路安全监测技术领域，具体涉及高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统。
背景技术
高压线是指用于输送高电压电力的电力输电线路。它通常用于将发电厂产生的电力从发电厂传输到消费者或其他用电单位。高压线的电压等级通常在110千伏（kV）以上，包括220kV、500kV、750kV等等。
高压线通常由以下组成部分构成：
输电塔：输电塔是支撑高压线的重要结构，通常采用钢铁材料制成。输电塔的高度和结构设计根据线路的电压等级和距离等因素进行确定。
导线：导线是高压线路的主要部分，用于传输电力。通常使用铝或铜等导电材料制成，以确保电流的传输效率和安全性。导线经过绝缘处理以减少与周围环境的接触。
绝缘子：绝缘子用于支撑导线并将导线与输电塔隔离，以防止电流从导线流入输电塔。绝缘子通常由陶瓷、玻璃纤维等材料制成，具有良好的绝缘性能。
地线：地线用于将高压线路与地面接地，以确保线路的安全运行。地线通常是一条与导线并行的导线，通过连接到地面形成电气接地。
现有技术存在以下不足：
1、当高压输电线路存在故障或异常情况时，现有技术无法及时发现，无法有效地防止事故发生或最小化事故造成的影响，导致高压线的实用性变得较差；
2、当高压输电线路存在故障或异常时，现有技术无法对故障的风险等级进行评估，无法评估电力故障或异常时的风险范围，在进行电力维护时容易造成一定的安全隐患。
在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本发明的目的是提供高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，本发明通过对高压线的异常运行状态进行智能化感知，当高压输电线路存在故障或异常情况时，通过系统及时反馈，有效地防止事故发生或最小化事故造成的影响，提高高压线的实用性，在发现高压输电线路存在故障或异常时，对故障的风险等级进行评估，确定电力故障或异常时的风险范围，有效地防止在进行电力维护时出现一定的安全隐患，以解决上述背景技术中的问题。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，包括数据采集模块、分析模型建立模块、异常感知模块、电力监测终端以及风险范围评估模块；
数据采集模块，采集高压线运行时的信息，包括电力参数信息和环境干扰信息，采集后，将电力参数信息和环境干扰信息传递至分析模型建立模块；
分析模型建立模块，将高压线运行时的电力参数信息和环境干扰信息建立数据分析模型，生成状态评价指数，并将状态评价指数传递至异常感知模块；
异常感知模块，将高压线运行时生成的状态评价指数和第一状态评价指数参考阈值进行比对，生成异常风险感知信号，异常风险感知信号包括高异常风险感知信号和低异常风险感知信号，并将生成的高异常风险感知信号传递至电力监测终端和风险范围评估模块；
风险范围评估模块，收到高压线运行时生成的高异常风险感知信号后，获取高压线后续运行时生成的若干个状态评价指数，根据获取的状态评价指数对风险范围进行评估，并将风险范围评估的结果传递至显示模块，通过显示模块进行显示。
优选的，电力参数信息包括线路频率波动系数、线路电流过载时长以及线路最大过载电流，环境干扰信息包括线路内部温度浮动值，采集后，数据采集模块将线路频率波动系数、线路电流过载时长以及线路最大过载电流分别标定为以及/>，将线路内部温度浮动值标定为/>。
优选的，线路频率波动系数获取的逻辑如下：
S101、获取T时间内高压线路生成的若干个线路频率，将线路频率标定为PINGi，i表示线路频率的编号，i=1、2、3、4、……、N，N为正整数，线路频率的计算表达式为：线路频率= 1/周期；
S102、求出T时间内若干个线路频率的标准差，将标准差标定为Xy，标准差Xy的计算公式为：，其中，/>为若干个线路频率的平均值，；
S103、通过T时间内若干个线路频率的标准差Xy获取线路频率波动系数。
优选的，线路电流过载时长和线路最大过载电流获取的逻辑如下：
对线路电流设置最大载荷电流值，将最大载荷电流值标定为Ia，获取T时间内不同时刻的线路电流值，将不同时刻的线路电流值标定为Ib，将Ib大于Ia时刻的Ib值进行统计，建立数据集合，将数据集合内的Ib值按照大小的顺序进行排序，获取数据集合内的最大Ib值，将最大Ib值标定为Ibmax，则线路最大过载电流获取的表达式为：/>；
获取T时间内Ib大于Ia的次数和Ib大于Ia对应的时长，将Ib大于Ia对应的时长标定为Fx，则T时间内线路电流过载时长计算的表达式为：/>，式中，x表示T时间内线路中的电流值出现Ib大于Ia的次数编号，x=1、2、3、4、……、N，N为正整数。
优选的，线路内部温度浮动值获取的逻辑如下：
S201、获取T时间内不同时刻的线路内部温度值，将线路内部温度值标定为；
S202、将获取的线路内部温度值建立数据集合B，则，r表示T时间内不同时刻的线路内部温度值的编号，r=1、2、3、4、……、M，M为正整数；
S203、将数据集合内的线路内部温度值按照顺序排序，获取线路内部温度值的最大值和最小值，并将线路内部温度值的最大值和最小值分别标定为和/>；
S204、获取线路内部温度浮动值，获取的表达式为：。
优选的，分析模型建立模块获取到线路频率波动系数、线路电流过载时长、线路最大过载电流/>以及线路内部温度浮动值/>后，建立数据分析模型，生成状态评价指数/>，依据的公式为：，式中，/>分别为线路频率波动系数/>、线路电流过载时长/>、线路最大过载电流/>以及线路内部温度浮动值/>的预设比例系数，且/>均大于0。
优选的，异常感知模块将高压线运行时生成的状态评价指数和第一状态评价指数参考阈值进行比对，若状态评价指数大于等于第一状态评价指数参考阈值，通过异常感知模块生成高异常风险感知信号，并将信号传递至电力监测终端和风险范围评估模块，通过电力监测终端提示工作人员及时对对应的高压线路进行检修；
若状态评价指数小于第一状态评价指数参考阈值，通过异常感知模块生成低异常风险感知信号，并将信号传递至电力监测终端，不发出预警提示。
优选的，当风险范围评估模块收到高压线运行时生成的高异常风险感知信号后，获取高压线后续运行时生成的若干个状态评价指数建立数据集合，并将数据集合标定为E，则，v为数据集合中状态评价指数的编号，v=1、2、3、4、……、j，j为正整数，对数据集合内的状态评价指数进行顺序排序，并将状态评价指数的最大值标定为/>。
优选的，还包括显示模块；
将获取的状态评价指数的最大值与第二状态评价指数参考阈值和第三状态评价指数参考阈值进行比对，其中，第三状态评价指数参考阈大于第二状态评价指数参考阈值大于第一状态评价指数参考阈值，若状态评价指数的最大值/>大于等于第一状态评价指数参考阈值且小于第二状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第一风险等级，确定第一风险范围，并通过显示模块对第一风险范围进行显示，若状态评价指数的最大值/>大于等于第二状态评价指数参考阈值且小于第三状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第二风险等级，确定第二风险范围，并通过显示模块对第二风险范围进行显示，若状态评价指数的最大值/>大于等于第三状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第三风险范围，生成第三风险等级，确定第三风险范围，并通过显示模块对第三风险范围进行显示。
优选的，第三风险范围的面积大于第二风险范围的面积大于第一风险范围的面积。
在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
本发明通过对高压线运行时的状态进行监测，对高压线的异常运行状态进行智能化感知，当高压输电线路存在故障或异常情况时，通过系统及时反馈，有效地防止事故发生或最小化事故造成的影响，提高高压线的实用性；
本发明在发现高压输电线路存在故障或异常时，对故障的风险等级进行评估，确定电力故障或异常时的风险范围，有效地防止在进行电力维护时出现一定的安全隐患。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统的模块示意图。
图2为本发明高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统的风险范围的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些示例实施方式使得本公开的描述将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
本发明提供了如图1与图2所示的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，包括数据采集模块、分析模型建立模块、异常感知模块、电力监测终端以及风险范围评估模块；
数据采集模块，采集高压线运行时的信息，包括电力参数信息和环境干扰信息，采集后，将电力参数信息和环境干扰信息传递至分析模型建立模块；
电力参数信息包括线路频率波动系数、线路电流过载时长以及线路最大过载电流，采集后，数据采集模块将线路频率波动系数、线路电流过载时长以及线路最大过载电流分别标定为以及/>；
高压线频率的大幅变动可能对高压线的运行产生以下影响：
电力设备的稳定性：频率变动较大可能导致电力设备的运行不稳定，许多电力设备（如电动机、发电机等）的设计和性能是基于特定频率下的运行条件进行的，当频率变动超出设备的额定范围时，设备可能出现工作不正常、效率降低、产生噪声或振动等问题；
电力系统的失配：电力系统中的各个设备和元件都需要在相同的频率下运行，以确保电力的传输和配送，如果频率变动较大，设备之间的协调可能受到影响，导致系统失配，影响电力的可靠供应；
调节和控制困难：频率变动较大可能使电力系统的调节和控制变得更加困难，频率是电力系统的重要参数之一，用于保持系统的平衡和稳定，当频率变动较大时，需要采取额外的控制措施来调整和稳定系统的运行，这可能增加系统的复杂性和成本；
绝缘和安全问题：频率变动较大可能对高压线路的绝缘性能产生负面影响，导致绝缘击穿的风险增加，从而增加漏电的风险，此外，频率变动也可能对系统的安全性产生影响，例如影响保护装置的准确性和响应速度；
因此，获取高压线线路频率的情况，可及时发现线路频率波动较大带来的一系列影响；
线路频率波动系数获取的逻辑如下：
S101、获取T时间内高压线路生成的若干个线路频率，将线路频率标定为PINGi，i表示线路频率的编号，i=1、2、3、4、……、N，N为正整数，线路频率的计算表达式为：线路频率（Hz）= 1/周期（秒）；
需要说明的是，其中，周期是高压线路电压波形的一个完整周期所花费的时间，通常以秒为单位表示，要计算高压线路的频率，需要测量或获得高压线路电压波形的周期，使用的方法为：
使用示波器或电力系统监测设备来测量电压波形并确定其周期，通过测量波形的时间间隔或波形上相邻两个峰值（或谷值）之间的时间差，得到高压线路电压波形的周期，然后，通过将周期的倒数取倒数，就可以得到高压线路的频率；
S102、求出T时间内若干个线路频率的标准差，将标准差标定为Xy，标准差Xy的计算公式为：，其中，/>为若干个线路频率的平均值，；
S103、通过T时间内若干个线路频率的标准差Xy获取线路频率波动系数；
需要说明的是，线路频率的标准差Xy越小，表明线路频率的波动越小，线路频率的标准差Xy越大，表明线路频率的波动越大，示波器是一种用于测量电压波形的设备，通过连接到高压线路上，可以获取电压波形，并从中计算得出频率信息，示波器可以捕捉电压信号的周期和频率，从而确定高压线路的频率；
高压线路电流过载可能对高压线的运行产生以下影响：
导线和设备热量积累：电流过载会导致高压线路中的电流超过设计额定值，从而导致导线和设备产生过多的热量，长时间的电流过载可能使导线过热，导致线路损耗增加、绝缘老化和设备损坏；
电压降低：电流过载会引起高压线路中的电压降低，当电流超过线路设计容量时，电压降低可能导致供电系统中的负荷无法得到足够的电压支持，从而影响设备的正常运行；
系统不稳定：电流过载会导致高压线路的电压和电流波动增大，从而可能引起电力系统的不稳定，过载电流引发的电压和频率波动可能导致设备故障、电力质量下降，甚至引起系统崩溃；
绝缘击穿风险增加：电流过载可能导致高压线路绝缘材料的承载能力超过其设计限制，增加绝缘击穿的风险，绝缘击穿可能导致设备短路、线路漏电、火灾等严重后果；
电力损耗增加：电流过载会引起高压线路中的电力损耗增加，过大的电流会导致线路电阻损耗和磁性材料损耗的增加，进而降低线路的效率和能源利用率；
因此，获取高压线线路电流的情况，可及时发现线路电流异常带来的一系列影响；
线路电流过载时长和线路最大过载电流获取的逻辑如下：
对线路电流设置最大载荷电流值，将最大载荷电流值标定为Ia，获取T时间内不同时刻的线路电流值，将不同时刻的线路电流值标定为Ib，将Ib大于Ia时刻的Ib值进行统计，建立数据集合，将数据集合内的Ib值按照大小的顺序进行排序，获取数据集合内的最大Ib值，将最大Ib值标定为Ibmax，则线路最大过载电流获取的表达式为：/>；
获取T时间内Ib大于Ia的次数和Ib大于Ia对应的时长，将Ib大于Ia对应的时长标定为Fx，则T时间内线路电流过载时长计算的表达式为：/>，式中，x表示T时间内线路中的电流值出现Ib大于Ia的次数编号，x=1、2、3、4、……、N，N为正整数；
可以使用电流传感器（例如电流互感器或霍尔效应传感器）来测量高压线路中的电流大小，这些传感器通常安装在电流回路中，通过感知电流的磁场变化或电磁感应原理来测量电流的大小，并将其转换为电信号输出；
环境干扰信息包括线路内部温度浮动值，采集后，数据采集模块将线路内部温度浮动值标定为；
高压线温度的浮动值大可能对高压线的运行造成以下严重影响：
导线膨胀与收缩：高温会导致导线膨胀，而低温则会导致导线收缩，当温度的浮动值很大时，频繁的导线膨胀与收缩可能引起导线的变形和应力集中，增加导线的机械应力，这可能导致导线松弛、弯曲、折断甚至跳脱，危及高压线的正常运行和安全性；
绝缘老化：温度的大幅度浮动可能对高压线的绝缘材料造成严重的影响，持续的热胀冷缩过程会使绝缘材料的物理性质发生变化，加速绝缘材料的老化和破损，这可能导致绝缘性能下降，增加漏电和短路的风险，甚至导致绝缘击穿，引发电弧故障；
热应力与热疲劳：高温和低温的交替作用会导致高压线的导线、支架和附件等部件发生热应力和热疲劳，长期以来，这可能导致金属部件的变形、松动、开裂或破坏，进而影响高压线的结构稳定性和电气性能；
电阻变化：温度变化会导致高压线的电阻值发生变化，较大的温度浮动可能导致导线电阻的明显变化，这可能影响电流分配、线路负载均衡和电压稳定性，进而影响高压线的电气性能和运行稳定性；
因此，获取高压线线路内部温度变化的情况，可及时发现线路内部温度变化带来的一系列影响；
线路内部温度浮动值获取的逻辑如下：
S201、获取T时间内不同时刻的线路内部温度值，将线路内部温度值标定为；
需要说明的是，使用光纤光栅传感器测量高压线内部的温度，这些传感器通过光纤的光栅结构来测量温度，并能够在高压环境下工作，光纤光栅传感器需要在高压线内部布置，并进行相应的信号采集和处理；
S202、将获取的线路内部温度值建立数据集合B，则，r表示T时间内不同时刻的线路内部温度值的编号，r=1、2、3、4、……、M，M为正整数；
S203、将数据集合内的线路内部温度值按照顺序排序，获取线路内部温度值的最大值和最小值，并将线路内部温度值的最大值和最小值分别标定为和/>；
S204、获取线路内部温度浮动值，获取的表达式为：；
分析模型建立模块，将高压线运行时的电力参数信息和环境干扰信息建立数据分析模型，生成状态评价指数，并将状态评价指数传递至异常感知模块；
分析模型建立模块获取到线路频率波动系数、线路电流过载时长/>、线路最大过载电流/>以及线路内部温度浮动值/>后，建立数据分析模型，生成状态评价指数/>，依据的公式为：/>，式中，/>分别为线路频率波动系数/>、线路电流过载时长/>、线路最大过载电流/>以及线路内部温度浮动值/>的预设比例系数，且/>均大于0；
由公式可知，线路频率波动系数越大、线路电流过载时长越长、线路最大过载电流越大、线路内部温度浮动值越大，即状态评价指数的表现值越大，表明线路的运行状态越差，线路频率波动系数越小、线路电流过载时长越短、线路最大过载电流越小、线路内部温度浮动值越小，即状态评价指数/>的表现值越小，表明线路的运行状态越好；
异常感知模块，将高压线运行时生成的状态评价指数和第一状态评价指数参考阈值进行比对，生成异常风险感知信号，异常风险感知信号包括高异常风险感知信号和低异常风险感知信号，并将生成的高异常风险感知信号传递至电力监测终端和风险范围评估模块；
异常感知模块将高压线运行时生成的状态评价指数和第一状态评价指数参考阈值进行比对，若状态评价指数大于等于第一状态评价指数参考阈值，表明线路的运行状态差，通过异常感知模块生成高异常风险感知信号，并将信号传递至电力监测终端和风险范围评估模块，通过电力监测终端提示工作人员及时对对应的高压线路进行检修，有效地防止事故发生或最小化事故造成的影响，提高高压线的实用性；
若状态评价指数小于第一状态评价指数参考阈值，表明线路的运行状态好，通过异常感知模块生成低异常风险感知信号，并将信号传递至电力监测终端，不发出预警提示；
本发明通过对高压线运行时的状态进行监测，对高压线的异常运行状态进行智能化感知，当高压输电线路存在故障或异常情况时，通过系统及时反馈，有效地防止事故发生或最小化事故造成的影响，提高高压线的实用性；
风险范围评估模块，收到高压线运行时生成的高异常风险感知信号后，获取高压线后续运行时生成的若干个状态评价指数，根据获取的状态评价指数对风险范围进行评估，并将风险范围评估的结果传递至显示模块，通过显示模块进行显示；
当风险范围评估模块收到高压线运行时生成的高异常风险感知信号后，获取高压线后续运行时生成的若干个状态评价指数建立数据集合，并将数据集合标定为E，则，v为数据集合中状态评价指数的编号，v=1、2、3、4、……、j，j为正整数，对数据集合内的状态评价指数进行顺序排序，并将状态评价指数的最大值标定为/>；
将获取的状态评价指数的最大值与第二状态评价指数参考阈值和第三状态评价指数参考阈值进行比对，其中，第三状态评价指数参考阈大于第二状态评价指数参考阈值大于第一状态评价指数参考阈值，若状态评价指数的最大值/>大于等于第一状态评价指数参考阈值且小于第二状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第一风险等级，确定第一风险范围，并通过显示模块对第一风险范围进行显示（如图2中的范围s1），若状态评价指数的最大值/>大于等于第二状态评价指数参考阈值且小于第三状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第二风险等级，确定第二风险范围，并通过显示模块对第二风险范围进行显示（如图2中的范围s1+s2），若状态评价指数的最大值大于等于第三状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第三风险范围，生成第三风险等级，确定第三风险范围，并通过显示模块对第三风险范围进行显示（如图2中的范围s1+s2+s3）；
需要说明的是，第三风险范围的面积大于第二风险范围的面积大于第一风险范围的面积，第一风险范围、第二风险范围、第三风险范围的设置根据需要进行设定，在此不做具体的限定，一切以有效地防止出现安全隐患为目的进行设定；
本发明在发现高压输电线路存在故障或异常时，对故障的风险等级进行评估，确定电力故障或异常时的风险范围，有效地防止在进行电力维护时出现一定的安全隐患。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本申请中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a，b，或c中的至少一项(个)，可以表示：a，b，c，a-b，a-c，b-c，或a-b-c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，既可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，包括数据采集模块、分析模型建立模块、异常感知模块、电力监测终端以及风险范围评估模块；
数据采集模块，采集高压线运行时的信息，包括电力参数信息和环境干扰信息，采集后，将电力参数信息和环境干扰信息传递至分析模型建立模块；
分析模型建立模块，将高压线运行时的电力参数信息和环境干扰信息建立数据分析模型，生成状态评价指数，并将状态评价指数传递至异常感知模块；
异常感知模块，将高压线运行时生成的状态评价指数和第一状态评价指数参考阈值进行比对，生成异常风险感知信号，异常风险感知信号包括高异常风险感知信号和低异常风险感知信号，并将生成的高异常风险感知信号传递至电力监测终端和风险范围评估模块；
风险范围评估模块，收到高压线运行时生成的高异常风险感知信号后，获取高压线后续运行时生成的若干个状态评价指数，根据获取的状态评价指数对风险范围进行评估，并将风险范围评估的结果进行显示。
2.根据权利要求1所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，电力参数信息包括线路频率波动系数、线路电流过载时长以及线路最大过载电流，环境干扰信息包括线路内部温度浮动值，采集后，数据采集模块将线路频率波动系数、线路电流过载时长以及线路最大过载电流分别标定为、/>以及/>，将线路内部温度浮动值标定为/>。
3.根据权利要求2所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，线路频率波动系数获取的逻辑如下：
S101、获取T时间内高压线路生成的若干个线路频率，将线路频率标定为PINGi，i表示线路频率的编号，i=1、2、3、4、……、N，N为正整数，线路频率的计算表达式为：线路频率= 1/周期；
S102、求出T时间内若干个线路频率的标准差，将标准差标定为Xy，标准差Xy的计算公式为：
其中，/>为若干个线路频率的平均值，；
S103、通过T时间内若干个线路频率的标准差Xy获取线路频率波动系数。
4.根据权利要求3所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，线路电流过载时长和线路最大过载电流获取的逻辑如下：
对线路电流设置最大载荷电流值，将最大载荷电流值标定为Ia，获取T时间内不同时刻的线路电流值，将不同时刻的线路电流值标定为Ib，将Ib大于Ia时刻的Ib值进行统计，建立数据集合，将数据集合内的Ib值按照大小的顺序进行排序，获取数据集合内的最大Ib值，将最大Ib值标定为Ibmax，则线路最大过载电流获取的表达式为：/>；
获取T时间内Ib大于Ia的次数和Ib大于Ia对应的时长，将Ib大于Ia对应的时长标定为Fx，则T时间内线路电流过载时长计算的表达式为：/>，式中，x表示T时间内线路中的电流值出现Ib大于Ia的次数编号，x=1、2、3、4、……、N，N为正整数。
5.根据权利要求4所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，线路内部温度浮动值获取的逻辑如下：
S201、获取T时间内不同时刻的线路内部温度值，将线路内部温度值标定为；
S202、将获取的线路内部温度值建立数据集合B，则，r表示T时间内不同时刻的线路内部温度值的编号，r=1、2、3、4、……、M，M为正整数；
S203、将数据集合内的线路内部温度值按照顺序排序，获取线路内部温度值的最大值和最小值，并将线路内部温度值的最大值和最小值分别标定为和/>；
S204、获取线路内部温度浮动值，获取的表达式为：。
6.根据权利要求5所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，分析模型建立模块获取到线路频率波动系数、线路电流过载时长/>、线路最大过载电流/>以及线路内部温度浮动值/>后，建立数据分析模型，生成状态评价指数/>，依据的公式为：/>式中，分别为线路频率波动系数/>、线路电流过载时长/>、线路最大过载电流/>以及线路内部温度浮动值/>的预设比例系数，且/>均大于0。
7.根据权利要求6所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，异常感知模块将高压线运行时生成的状态评价指数和第一状态评价指数参考阈值进行比对，若状态评价指数大于等于第一状态评价指数参考阈值，通过异常感知模块生成高异常风险感知信号，并将信号传递至电力监测终端和风险范围评估模块，通过电力监测终端提示工作人员及时对对应的高压线路进行检修；
若状态评价指数小于第一状态评价指数参考阈值，通过异常感知模块生成低异常风险感知信号，并将信号传递至电力监测终端，不发出预警提示。
8.根据权利要求7所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，当风险范围评估模块收到高压线运行时生成的高异常风险感知信号后，获取高压线后续运行时生成的若干个状态评价指数建立数据集合，并将数据集合标定为E，则，v为数据集合中状态评价指数的编号，v=1、2、3、4、……、j，j为正整数，对数据集合内的状态评价指数进行顺序排序，并将状态评价指数的最大值标定为/>。
9.根据权利要求8所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，还包括显示模块；
将获取的状态评价指数的最大值与第二状态评价指数参考阈值和第三状态评价指数参考阈值进行比对，其中，第三状态评价指数参考阈大于第二状态评价指数参考阈值大于第一状态评价指数参考阈值，若状态评价指数的最大值/>大于等于第一状态评价指数参考阈值且小于第二状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第一风险等级，确定第一风险范围，并通过显示模块对第一风险范围进行显示，若状态评价指数的最大值/>大于等于第二状态评价指数参考阈值且小于第三状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第二风险等级，确定第二风险范围，并通过显示模块对第二风险范围进行显示，若状态评价指数的最大值/>大于等于第三状态评价指数参考阈值，通过风险范围评估模块生成第三风险范围，生成第三风险等级，确定第三风险范围，并通过显示模块对第三风险范围进行显示。
10.根据权利要求9所述的高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统，其特征在于，第三风险范围的面积大于第二风险范围的面积大于第一风险范围的面积。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311346441.2A CN117074844A (zh) | 2023-10-18 | 2023-10-18 | 高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311346441.2A CN117074844A (zh) | 2023-10-18 | 2023-10-18 | 高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117074844A true CN117074844A (zh) | 2023-11-17 |
Family
ID=88713867
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311346441.2A Pending CN117074844A (zh) | 2023-10-18 | 2023-10-18 | 高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117074844A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117593848A (zh) * | 2024-01-19 | 2024-02-23 | 安徽水安建设集团股份有限公司 | 一种高压线下预警防护系统 |
| CN117610591A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 深圳市友恺通信技术有限公司 | 一种适用于智能扫码终端的运行监测方法 |
| CN117875708A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-04-12 | 南京耕硕电子科技有限公司 | 基于风险识别的输电线路监测方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115102290A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-09-23 | 南京国电南思科技发展股份有限公司 | 一种智能电网实时安全预警系统 |
| CN115936448A (zh) * | 2023-02-13 | 2023-04-07 | 南京深科博业电气股份有限公司 | 一种基于大数据的城市配电网电力评估系统及方法 |
| CN116700192A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-09-05 | 福建友谊胶粘带集团有限公司 | 一种胶粘带生产线的智能监控系统 |
| CN116735804A (zh) * | 2023-07-04 | 2023-09-12 | 深圳市鼎山科技有限公司 | 基于物联网的智能传感器精度监测系统 |
| CN116758656A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-09-15 | 常州海图信息科技股份有限公司 | 用于车辆监管的车载终端、系统及方法 |
| CN116757367A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-09-15 | 国网信通亿力科技有限责任公司 | 一种三维可视化电网运行数据分析系统 |
-
2023
- 2023-10-18 CN CN202311346441.2A patent/CN117074844A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115102290A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-09-23 | 南京国电南思科技发展股份有限公司 | 一种智能电网实时安全预警系统 |
| CN115936448A (zh) * | 2023-02-13 | 2023-04-07 | 南京深科博业电气股份有限公司 | 一种基于大数据的城市配电网电力评估系统及方法 |
| CN116735804A (zh) * | 2023-07-04 | 2023-09-12 | 深圳市鼎山科技有限公司 | 基于物联网的智能传感器精度监测系统 |
| CN116700192A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-09-05 | 福建友谊胶粘带集团有限公司 | 一种胶粘带生产线的智能监控系统 |
| CN116757367A (zh) * | 2023-08-17 | 2023-09-15 | 国网信通亿力科技有限责任公司 | 一种三维可视化电网运行数据分析系统 |
| CN116758656A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-09-15 | 常州海图信息科技股份有限公司 | 用于车辆监管的车载终端、系统及方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117875708A (zh) * | 2024-01-05 | 2024-04-12 | 南京耕硕电子科技有限公司 | 基于风险识别的输电线路监测方法 |
| CN117593848A (zh) * | 2024-01-19 | 2024-02-23 | 安徽水安建设集团股份有限公司 | 一种高压线下预警防护系统 |
| CN117593848B (zh) * | 2024-01-19 | 2024-04-30 | 安徽水安建设集团股份有限公司 | 一种高压线下警示防护系统 |
| CN117610591A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 深圳市友恺通信技术有限公司 | 一种适用于智能扫码终端的运行监测方法 |
| CN117610591B (zh) * | 2024-01-22 | 2024-04-26 | 深圳市友恺通信技术有限公司 | 一种适用于智能扫码终端的运行监测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN117074844A (zh) | 高压电网输电线路的智能化实时在线监测系统 | |
| Zhang et al. | Estimation of the lifetime of the electrical components in distribution networks | |
| CN110794253A (zh) | 一种开关柜健康状态评价方法及装置 | |
| CN106526383B (zh) | 避雷器状态监测系统及监测方法 | |
| Davis | Analysis of faults in overhead transmission lines | |
| CN112505510B (zh) | 基于电介质累积效应的电力设备绝缘状态评估预警方法 | |
| CN109827679B (zh) | 配电变压器绕组温升在线监测系统以及在线监测方法 | |
| CN107884645A (zh) | 基于电压比较的电力电容器运行状态监测方法 | |
| CN114563670A (zh) | 发电机出口断路器内冲击电容器绝缘在线监测装置及方法 | |
| CN110487844A (zh) | 一种电力电缆绝缘层温度及绝缘失效的评估方法 | |
| Mladenovic et al. | Artificial aging and diagnostic measurements on medium-voltage, paper-insulated, lead-covered cables | |
| CN106483360A (zh) | 利用220v供电电源在线监测避雷器阻性电流的方法 | |
| CN111458611A (zh) | 防谐振过电压gis耐压试验电路及防谐振过电压方法 | |
| WO2021029104A1 (ja) | 回転電機の診断システム及び診断方法 | |
| CN212255553U (zh) | 防谐振过电压gis耐压试验电路 | |
| Soloot et al. | The assessment of overvoltage protection within energization of offshore wind farms | |
| CN114935705A (zh) | 基于电流与温度综合特征的直流线路潜隐故障判别方法 | |
| Bunn et al. | A smart supervisory system for distribution transformers | |
| CN113013829B (zh) | 一种避雷器的安全管控方法及装置 | |
| CN113296041B (zh) | 一种监测电压传感器异常的方法及装置 | |
| CN220357850U (zh) | 一种风力发电用状态可实时监控中压耐扭型电缆 | |
| CN114325270B (zh) | 一种开关柜局部放电监测方法及装置 | |
| CN202548278U (zh) | 局部放电的电晕放电装置 | |
| CN203799779U (zh) | 一种用于变压器的中性点与外壳双接地系统 | |
| Shevchenko et al. | Overview of selection methods for surge arresters 6-750 kV |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |