CN117292515A - 一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统 - Google Patents
一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117292515A CN117292515A CN202311222795.6A CN202311222795A CN117292515A CN 117292515 A CN117292515 A CN 117292515A CN 202311222795 A CN202311222795 A CN 202311222795A CN 117292515 A CN117292515 A CN 117292515A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- circuit breaker
- intelligent circuit
- power
- data transmission
- hidden danger
- 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
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 173
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims description 28
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 125
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 64
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 53
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 71
- 238000007667 floating Methods 0.000 claims description 23
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 3
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 13
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 7
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 abstract description 5
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 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
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000013021 overheating Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000003090 exacerbative effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003012 network analysis Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
- G08B21/185—Electrical failure alarms
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
- G08B29/18—Prevention or correction of operating errors
- G08B29/185—Signal analysis techniques for reducing or preventing false alarms or for enhancing the reliability of the system
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/10—Detection; Monitoring
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/20—Analytics; Diagnosis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,涉及电力通信设备管理技术领域,包括信息采集模块、中央处理器、比对模块、综合分析模块以及预警模块;信息采集模块,采集电力通信设备中智能断路器的运行状态信息,包括通信传输信息和智能保护性能信息。本发明通过对智能断路器的运行状态进行监测,实现对智能断路器的异常运行状态进行智能化感知,在智能断路器出现异常隐患时通知电力维护管理人员提前对智能断路器进行维护管理,有效地防止智能断路器出现异常隐患时没有被及时发现,从而有效地防止电力系统中的故障扩散影响其他部分的电力设备和系统,避免出现更大范围的电力故障。
Description
技术领域
本发明涉及电力通信设备管理技术领域,具体涉及一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统。
背景技术
基于电力物联网的电力通信设备是指在电力系统中采用物联网(IoT)技术,通过无线或有线通信手段实现电力设备之间的数据交换、监测、控制和管理的设备,这些设备可以在电力生产、传输、配送和消费环节中发挥关键作用,提高电力系统的效率、稳定性和智能化水平。
智能断路器属于基于电力物联网的电力通信设备中的一种。智能断路器是一种具有智能控制和通信功能的电力开关设备,通过物联网技术连接到网络,实现远程监测、控制和故障诊断等功能,智能断路器的引入可以帮助电力系统更加智能化和自动化,提高电力设备的管理和控制水平,从而提升电力系统的效率和可靠性。
现有技术存在以下不足:然而,现有技术无法了解智能断路器的运行状态,无法在智能断路器出现异常隐患时提前对智能断路器进行维护管理,当智能断路器的运行状态出现比较严重的异常隐患没有被及时发现时,可能会导致电力系统中的故障扩散,影响其他部分的电力设备和系统,造成更大范围的电力故障。
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一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统,本发明通过对智能断路器的运行状态进行监测,实现对智能断路器的异常运行状态进行智能化感知,在智能断路器出现异常隐患时提前对智能断路器进行维护管理,有效地防止智能断路器出现异常隐患时没有被及时发现,从而有效地防止电力系统中的故障扩散影响其他部分的电力设备和系统,避免出现更大范围的电力故障,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:一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,包括信息采集模块、中央处理器、比对模块、综合分析模块以及预警模块;
信息采集模块,采集电力通信设备中智能断路器的运行状态信息,包括通信传输信息和智能保护性能信息,采集后,将通信传输信息和智能保护性能信息处理后传递至中央处理器;
中央处理器,将智能断路器运行时经过处理后的通信传输信息和智能保护性能信息进行综合分析,生成隐患评价指数,并将隐患评价指数传递至比对模块;
比对模块,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,生成分析信号或者不生成任何信号,生成分析信号,将传递至综合分析模块;
综合分析模块,接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数,通过风险指数对智能断路器运行时的异常隐患严重程度进行分析,生成风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出或者不发出预警提示。
优选的,电力通信设备中智能断路器的通信传输信息包括通信数据传输速率异常浮动系数,采集后,信息采集模块将通信数据传输速率异常浮动系数标定为ααCS,电力通信设备中智能断路器的智能保护性能信息包括电力故障隐匿系数,采集后,信息采集模块将电力故障隐匿系数标定为ββCS。
优选的,通信数据传输速率异常浮动系数获取的逻辑如下:
A101、对智能断路器进行通信数据传输时的速率设置通信数据传输速率参考值;
A102、获取智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段的实际平均通信数据传输速率,并将实际平均通信数据传输速率标定为SLx,x表示智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段的实际平均通信数据传输速率的编号,x=1、2、3、4、……、n,n为正整数;
A103、将智能断路器在T时间内获取的大于通信数据传输速率参考值的实际平均通信数据传输速率定义为处于最佳通信数据传输速率,将智能断路器在T时间内获取的小于等于通信数据传输速率参考值的实际平均通信数据传输速率定义为不处于最佳通信数据传输速率;
A104、将不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率标定为SLy,y表示不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率的编号,y=1、2、3、4、……、m,m为正整数;
A105、计算通信数据传输速率异常浮动系数,计算的表达式为: 式中,SL参考为通信数据传输速率参考值,m为不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率的总数量,n为智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段获取的实际平均通信数据传输速率的总数量。
优选的,电力故障隐匿系数获取的逻辑如下:
B101、获取用电设备正常运行时的最大电流值和电流额定容量值,并将最大电流值和电流额定容量值分别标定为Imax和I额定;
B102、获取用电设备在T时间内不同时刻的实际电流值,并将实际电流值标定为Ik,k表示用电设备在T时间内不同时刻的实际电流值的编号,k=1、2、3、4、……、j,j为正整数;
B103、将用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值标定为Iv,并将用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值标定为Ih,v表示用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值的编号,v=1、2、3、4、……、p,p为正整数,h表示用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值的编号,h=1、2、3、4、……、q,q为正整数;
B104、计算电力设备的电流异常系数,并将电流异常系数标定为I系数,则电流异常系数计算的表达式为: 式中,[t1,t2]为用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路的时段,[t3,t4]为用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路的时段,t1<t2,t3<t4;
B105、将通过智能断路器控制的所有电力设备在T时间内运行时生成的电流异常系数标定为i表示通过智能断路器控制的电力设备的编号,i=1、2、3、4、……、f,f为正整数,计算电力故障隐匿系数,计算的表达式为:/>
优选的,中央处理器获取到通信数据传输速率异常浮动系数ααCS和电力故障隐匿系数ββCS后,建立数据分析模型,生成隐患评价指数μ,依据的公式为:
,式中,k1、k2分别为通信数据传输速率异常浮动系数ααCS和电力故障隐匿系数ββCS的预设比例系数,且k1、k2均大于0。
优选的,比对模块,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,若隐患评价指数大于等于隐患评价指数参考阈值,则生成分析信号,并将传递至综合分析模块,若隐患评价指数小于隐患评价指数参考阈值,则不生成任何信号。
优选的,综合分析模块,接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数FX,依据的公式为:FX=FXε1-FXε2,式中,FXε1表示智能断路器运行时生成的大于等于隐患评价指数参考阈值的隐患评价指数,FXε2表示隐患评价指数参考阈值。
优选的,将智能断路器运行时生成的风险指数FX与预先设定的梯度参考阈值YZτ1和YZτ2进行比对,其中,YZτ1<YZτ2,将风险指数FX梯度参考阈值YZτ1和YZτ2进行比对,生成以下情况:
若FX<YZτ1,则通过综合分析模块生成低风险信号,并将信号传递至预警模块,不通过预警模块发出预警提示;
若YZτ1≤FX<YZτ2,则通过综合分析模块生成中风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出中风险预警提示;
若FX≥YZτ2,则通过综合分析模块生成高风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出高风险预警提示。
一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法,包括以下步骤:
采集电力通信设备中智能断路器的运行状态信息,包括通信传输信息和智能保护性能信息,采集后,将通信传输信息和智能保护性能信息进行处理;
将智能断路器运行时经过处理后的通信传输信息和智能保护性能信息进行综合分析,生成隐患评价指数;
将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,生成分析信号或者不生成任何信号;
接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数,通过风险指数对智能断路器运行时的异常隐患严重程度进行分析,生成风险信号,并对信号发出或者不发出预警提示。
在上述技术方案中,本发明提供的技术效果和优点:
本发明通过对智能断路器的运行状态进行监测,实现对智能断路器的异常运行状态进行智能化感知,在智能断路器出现异常隐患时通知电力维护管理人员提前对智能断路器进行维护管理,有效地防止智能断路器出现异常隐患时没有被及时发现,从而有效地防止电力系统中的故障扩散影响其他部分的电力设备和系统,避免出现更大范围的电力故障;
本发明通过对智能断路器的异常隐患严重程度进行分析,当智能断路器发生偶然性微小的异常隐患时,不发出预警提示,提高对智能断路器监测的准确性,进而提高电力监测人员对预警的信任度;
本发明通过对智能断路器发生的异常隐患严重程度进行分析,判断异常隐患的严重程度,便于电力维护管理人员知晓隐患的严重程度情况,为智能断路器的维护管理安排合理时长并提前做好隐患的合理预测。
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为本发明一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统的模块示意图。
图2为本发明一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统的方法流程图。
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所示的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,包括信息采集模块、中央处理器、比对模块、综合分析模块以及预警模块;
信息采集模块,采集电力通信设备中智能断路器的运行状态信息,包括通信传输信息和智能保护性能信息,采集后,将通信传输信息和智能保护性能信息处理后传递至中央处理器;
电力通信设备中智能断路器的通信传输信息包括通信数据传输速率异常浮动系数,采集后,信息采集模块将通信数据传输速率异常浮动系数标定为ααCS;
智能断路器的通信数据传输速率受到影响变慢时,可能会对整个电力系统造成严重的影响,这些影响可能涉及电力系统的稳定性、安全性和可靠性,以下是一些可能的严重影响:
未能及时检测故障:智能断路器通常用于监测电力系统中的故障情况,如过载、短路等,如果通信数据传输速率变慢,智能断路器可能无法及时获得来自其他部件或传感器的故障信息,导致电力系统未能准确地检测到发生的故障;
延迟断开电流:在电力系统发生故障时,断路器需要迅速断开电流,以防止故障扩大并保护系统的安全,如果通信数据传输速率减慢,智能断路器可能无法及时接收到断开电流的命令,从而导致断开电流的操作延迟,增加了电力系统故障蔓延和损害的风险;
误判和误动作:如果通信速率降低,智能断路器可能会因为无法获得足够的数据或信息,而误判故障状况或误动作,这可能导致不必要的断电,影响电力供应的连续性,或者错误地保持通电状态,增加了电力系统发生故障的风险;
系统不稳定:当通信数据传输速率受到影响时,智能断路器可能无法及时调整电力系统的运行状态,导致电力系统不稳定,进一步影响系统的可靠性和安全性;
因此,对电力通信设备中智能断路器的通信数据传输速率进行监测,可及时了解智能断路器的通信数据传输速率异常的问题;
通信数据传输速率异常浮动系数获取的逻辑如下:
A101、对智能断路器进行通信数据传输时的速率设置通信数据传输速率参考值;
A102、获取智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段(时段内的时间可以取全部相等,也可取各不相等,也可为两者的交叉形式,时段内的时间在此不做具体的限定)的实际平均通信数据传输速率,并将实际平均通信数据传输速率标定为SLx,x表示智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段的实际平均通信数据传输速率的编号,x=1、2、3、4、……、n,n为正整数;
需要说明的是,使用网络监控工具可以实时监测通信数据传输速率,这些工具可以追踪数据流量,捕获传输的数据包,并计算实际的传输速率;
Wireshark是一个开源的网络分析工具,可以捕获和分析网络数据包,包括通信数据的传输速率,提供了丰富的过滤和分析功能,可以用于获取智能断路器的通信数据传输情况;
A103、将智能断路器在T时间内获取的大于通信数据传输速率参考值的实际平均通信数据传输速率定义为处于最佳通信数据传输速率,将智能断路器在T时间内获取的小于等于通信数据传输速率参考值的实际平均通信数据传输速率定义为不处于最佳通信数据传输速率;
A104、将不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率标定为SLy,y表示不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率的编号,y=1、2、3、4、……、m,m为正整数;
A105、计算通信数据传输速率异常浮动系数,计算的表达式为: 式中,SL参考为通信数据传输速率参考值,m为不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率的总数量,n为智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段获取的实际平均通信数据传输速率的总数量;
由通信数据传输速率异常浮动系数的计算表达式可知,智能断路器在T时间内运行时生成的通信数据传输速率异常浮动系数的表现值越大,表明智能断路器出现的异常隐患的概率越大,反之则表明智能断路器出现的异常隐患的概率越小;
电力通信设备中智能断路器的智能保护性能信息包括电力故障隐匿系数,采集后,信息采集模块将电力故障隐匿系数标定为ββCS;
a、智能断路器未能正确检测过流情况可能会对整个电力系统造成严重的影响,过流问题可能导致电力设备受损、电力系统不稳定甚至火灾等安全隐患,以下是一些可能的严重影响:
设备受损和损坏:过流情况可能导致电流超过设备的额定容量,导致电力设备受损、过热、电气元件烧毁等,如果智能断路器未能正确检测过流,可能无法及时切断电流,导致设备损坏;
电力质量问题:过流可能导致电力质量问题,如电压波动、频率偏差等,影响电力系统的稳定性和用电设备的正常工作,如果断路器未能准确检测过流,可能无法及时采取措施维护电力质量;
停电和系统不稳定:过流情况可能导致电力设备过载,引发断电,此外,过流还可能导致电力系统不稳定,影响电压和频率的稳定性,从而影响用电设备的正常工作;
火灾风险:过流问题可能引发电力设备过热,甚至引发火灾风险,如果智能断路器未能正确检测和处理过流情况,可能无法防止这些安全隐患;
电力系统崩溃:如果过流问题未能得到及时检测和隔离,可能会导致电力系统的崩溃,影响整个电力网络的正常运行;
用电设备故障:过流问题可能导致用电设备受损或故障,影响生产和运营,如果智能断路器未能及时检测过流情况,可能无法保护用电设备免受损害;
因此,对电力通信设备中智能断路器的电流进行监测,可及时了解智能断路器未能正确检测过流情况的问题;
b、智能断路器未能正确检测过载情况可能会对整个电力系统造成严重的影响,影响可能涉及电力设备的稳定性、安全性和可靠性,以下是一些可能的严重影响:
设备受损和损坏:过载情况可能导致电力设备超负荷运行,设备内部元件过热,电气元件受损甚至烧毁,如果智能断路器未能检测到并及时切断电流,设备可能会持续在过载状态下运行,加剧设备损坏的风险;
火灾风险:过载情况可能引发电力设备过热,甚至引发火灾风险,如果智能断路器未能检测和处理过载,可能无法防止这些安全隐患;
停电和系统不稳定:过载情况可能导致电力设备过载,引发断电,此外,过载还可能影响电力系统的稳定性,如电压波动、频率变化等,从而影响用电设备的正常工作;
电力质量问题:过载可能导致电力质量问题,如电压下降、电压失真等,影响电力系统的稳定性和用电设备的正常工作,如果智能断路器未能准确检测这些问题,可能无法及时采取措施维护电力质量;
电力系统崩溃:如果过载问题未能得到及时检测和隔离,可能会导致电力系统的崩溃,影响整个电力网络的正常运行;
用电设备故障:过载问题可能导致用电设备受损、损坏或故障,影响生产和运营,如果智能断路器未能正确检测过载情况,可能无法保护用电设备免受损害;
因此,对电力通信设备中智能断路器的电流进行监测,可及时了解智能断路器未能正确检测过载情况的问题;
电力故障隐匿系数获取的逻辑如下:
B101、获取用电设备正常运行时的最大电流值和电流额定容量值,并将最大电流值和电流额定容量值分别标定为Imax和I额定;
需要说明的是,大多数用电设备上会贴有设备标识或规格表,其中包含了设备的技术参数,包括额定电流和额定容量,可以查阅设备的技术手册、规格表或标识来获取这些信息;
B102、获取用电设备在T时间内不同时刻的实际电流值,并将实际电流值标定为Ik,k表示用电设备在T时间内不同时刻的实际电流值的编号,k=1、2、3、4、……、j,j为正整数;
需要说明的是,使用电流测量仪器(例如电流钳或电流表)可以直接测量用电设备在特定时刻的实际电流值,这些仪器可以夹在电流导线上,用于非侵入性的电流测量;
B103、将用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值标定为Iv,并将用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值标定为Ih,v表示用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值的编号,v=1、2、3、4、……、p,p为正整数,h表示用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值的编号,h=1、2、3、4、……、q,q为正整数;
B104、计算电力设备的电流异常系数,并将电流异常系数标定为I系数,则电流异常系数计算的表达式为: 式中,[t1,t2]为用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路的时段,[t3,t4]为用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路的时段,t1<t2,t3<t4;
B105、将通过智能断路器控制的所有电力设备在T时间内运行时生成的电流异常系数标定为i表示通过智能断路器控制的电力设备的编号,i=1、2、3、4、……、f,f为正整数,计算电力故障隐匿系数,计算的表达式为:/>
由电力故障隐匿系数的计算表达式可知,智能断路器在T时间内运行时生成的电力故障隐匿系数的表现值越大,表明智能断路器出现的异常隐患的概率越大,反之则表明智能断路器出现的异常隐患的概率越小;
中央处理器,将智能断路器运行时经过处理后的通信传输信息和智能保护性能信息进行综合分析,生成隐患评价指数,并将隐患评价指数传递至比对模块;
中央处理器获取到通信数据传输速率异常浮动系数ααCS和电力故障隐匿系数ββCS后,建立数据分析模型,生成隐患评价指数μ,依据的公式为:
,式中,k1、k2分别为通信数据传输速率异常浮动系数ααCS和电力故障隐匿系数ββCS的预设比例系数,且k1、k2均大于0;
由计算公式可知,智能断路器在T时间内运行时生成的通信数据传输速率异常浮动系数越大、电力故障隐匿系数越大,即智能断路器在T时间内运行时生成的隐患评价指数μ的表现值越大,表明智能断路器出现的异常隐患的概率越大,智能断路器在T时间内运行时生成的通信数据传输速率异常浮动系数越小、电力故障隐匿系数越小,即智能断路器在T时间内运行时生成的隐患评价指数μ的表现值越小,表明智能断路器出现的异常隐患的概率越小;
比对模块,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,生成分析信号或者不生成任何信号,若生成分析信号,则将传递至综合分析模块;
比对模块,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,若隐患评价指数大于等于隐患评价指数参考阈值,则生成分析信号,并将传递至综合分析模块,若隐患评价指数小于隐患评价指数参考阈值,则不生成任何信号;
综合分析模块,接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数,通过风险指数对智能断路器运行时的异常隐患严重程度进行分析,生成风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出或者不发出预警提示;
综合分析模块,接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数FX,依据的公式为:FX=FXε1-FXε2,式中,FXε1表示智能断路器运行时生成的大于等于隐患评价指数参考阈值的隐患评价指数,FXε2表示隐患评价指数参考阈值;
由风险指数的计算公式可知,智能断路器运行时生成的风险指数的表现值越大,表明智能断路器运行时出现的异常隐患程度越严重,反之则表明智能断路器运行时出现的异常隐患程度越不严重;
将智能断路器运行时生成的风险指数FX与预先设定的梯度参考阈值YZτ1和YZτ2进行比对,其中,YZτ1<YZτ2,将风险指数FX梯度参考阈值YZτ1和YZτ2进行比对,生成以下情况:
若FX<YZτ1,则通过综合分析模块生成低风险信号,并将信号传递至预警模块,不通过预警模块发出预警提示,当FX<YZτ1时,表明智能断路器运行时出现的异常隐患程度不严重,可能是偶然性微小的异常隐患,则不发出预警提示;
若YZτ1≤FX<YZτ2,则通过综合分析模块生成中风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出中风险预警提示,当YZτ1≤FX<YZτ2时,表明智能断路器运行时出现的异常隐患程度比较严重,需要对智能断路器进行提前维护管理;
若FX≥YZτ2,则通过综合分析模块生成高风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出高风险预警提示,当YZτ1≤FX<YZτ2时,表明智能断路器运行时出现的异常隐患程度很严重,需要对智能断路器进行提前维护管理;
本发明通过对智能断路器的运行状态进行监测,实现对智能断路器的异常运行状态进行智能化感知,在智能断路器出现异常隐患时通知电力维护管理人员提前对智能断路器进行维护管理,有效地防止智能断路器出现异常隐患时没有被及时发现,从而有效地防止电力系统中的故障扩散影响其他部分的电力设备和系统,避免出现更大范围的电力故障;
本发明通过对智能断路器的异常隐患严重程度进行分析,当智能断路器发生偶然性微小的异常隐患时,不发出预警提示,提高对智能断路器监测的准确性,进而提高电力监测人员对预警的信任度;
本发明通过对智能断路器发生的异常隐患严重程度进行分析,判断异常隐患的严重程度,便于电力维护管理人员知晓隐患的严重程度情况,为智能断路器的维护管理安排合理时长并提前做好隐患的合理预测。
本发明提供了如图2所示的一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法,包括以下步骤:
采集电力通信设备中智能断路器的运行状态信息,包括通信传输信息和智能保护性能信息,采集后,将通信传输信息和智能保护性能信息进行处理;
将智能断路器运行时经过处理后的通信传输信息和智能保护性能信息进行综合分析,生成隐患评价指数;
将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,生成分析信号或者不生成任何信号;
接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数,通过风险指数对智能断路器运行时的异常隐患严重程度进行分析,生成风险信号,并对信号发出或者不发出预警提示;
本发明实施例提供的一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法,通过上述一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统来实现,一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法的具体方法和流程详见上述一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统的实施例,此处不再赘述。
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。
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,即可以位于一个地方,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。
以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例,毋庸置疑,对于本领域的普通技术人员,在不偏离本发明的精神和范围的情况下,可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此,上述附图和描述在本质上是说明性的,不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。
Claims (9)
1.一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,包括信息采集模块、中央处理器、比对模块、综合分析模块以及预警模块;
信息采集模块,采集电力通信设备中智能断路器的运行状态信息,包括通信传输信息和智能保护性能信息,采集后,将通信传输信息和智能保护性能信息处理后传递至中央处理器;
中央处理器,将智能断路器运行时经过处理后的通信传输信息和智能保护性能信息进行综合分析,生成隐患评价指数,并将隐患评价指数传递至比对模块;
比对模块,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,生成分析信号或者不生成任何信号,生成分析信号,将传递至综合分析模块;
综合分析模块,接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数,通过风险指数对智能断路器运行时的异常隐患严重程度进行分析,生成风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出或者不发出预警提示。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,电力通信设备中智能断路器的通信传输信息包括通信数据传输速率异常浮动系数,采集后,信息采集模块将通信数据传输速率异常浮动系数标定为ααCS,电力通信设备中智能断路器的智能保护性能信息包括电力故障隐匿系数,采集后,信息采集模块将电力故障隐匿系数标定为ββCS。
3.根据权利要求2所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,通信数据传输速率异常浮动系数获取的逻辑如下:
A101、对智能断路器进行通信数据传输时的速率设置通信数据传输速率参考值;
A102、获取智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段的实际平均通信数据传输速率,并将实际平均通信数据传输速率标定为SLx,x表示智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段的实际平均通信数据传输速率的编号,x=1、2、3、4、……、n,n为正整数;
A103、将智能断路器在T时间内获取的大于通信数据传输速率参考值的实际平均通信数据传输速率定义为处于最佳通信数据传输速率,将智能断路器在T时间内获取的小于等于通信数据传输速率参考值的实际平均通信数据传输速率定义为不处于最佳通信数据传输速率;
A104、将不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率标定为SLy,y表示不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率的编号,y=1、2、3、4、……、m,m为正整数;
A105、计算通信数据传输速率异常浮动系数,计算的表达式为: 式中,SL参考为通信数据传输速率参考值,m为不处于最佳通信数据传输速率的实际平均通信数据传输速率的总数量,n为智能断路器进行通信数据传输过程中在T时间内不同时段获取的实际平均通信数据传输速率的总数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,电力故障隐匿系数获取的逻辑如下:
B101、获取用电设备正常运行时的最大电流值和电流额定容量值,并将最大电流值和电流额定容量值分别标定为Imax和I额定;
B102、获取用电设备在T时间内不同时刻的实际电流值,并将实际电流值标定为Ik,k表示用电设备在T时间内不同时刻的实际电流值的编号,k=1、2、3、4、……、j,j为正整数;
B103、将用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值标定为Iv,并将用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值标定为Ih,v表示用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值的编号,v=1、2、3、4、……、p,p为正整数,h表示用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路时的实际电流值的编号,h=1、2、3、4、……、q,q为正整数;
B104、计算电力设备的电流异常系数,并将电流异常系数标定为I系数,则电流异常系数计算的表达式为: 式中,[t1,t2]为用电设备在T时间内获取的大于最大电流值但是智能断路器未切断电路的时段,[t3,t4]为用电设备在T时间内获取的大于电流额定容量值但是智能断路器未切断电路的时段,t1<t2,t3<t4;
B105、将通过智能断路器控制的所有电力设备在T时间内运行时生成的电流异常系数标定为i表示通过智能断路器控制的电力设备的编号,i=1、2、3、4、……、f,f为正整数,计算电力故障隐匿系数,计算的表达式为:/>
5.根据权利要求4所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,中央处理器获取到通信数据传输速率异常浮动系数ααCS和电力故障隐匿系数ββCS后,建立数据分析模型,生成隐患评价指数μ,依据的公式为:
式中,k1、k2分别为通信数据传输速率异常浮动系数ααCS和电力故障隐匿系数ββCS的预设比例系数,且k1、k2均大于0。
6.根据权利要求5所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,比对模块,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,若隐患评价指数大于等于隐患评价指数参考阈值,则生成分析信号,并将传递至综合分析模块,若隐患评价指数小于隐患评价指数参考阈值,则不生成任何信号。
7.根据权利要求6所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,综合分析模块,接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数FX,依据的公式为:FX=FXε1-FXε2,式中,FXε1表示智能断路器运行时生成的大于等于隐患评价指数参考阈值的隐患评价指数,FXε2表示隐患评价指数参考阈值。
8.根据权利要求7所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统,其特征在于,将智能断路器运行时生成的风险指数FX与预先设定的梯度参考阈值YZτ1和YZτ2进行比对,其中,YZτ1<YZτ2,将风险指数FX梯度参考阈值YZτ1和YZτ2进行比对,生成以下情况:
若FX<YZτ1,则通过综合分析模块生成低风险信号,并将信号传递至预警模块,不通过预警模块发出预警提示;
若YZτ1≤FX<YZτ2,则通过综合分析模块生成中风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出中风险预警提示;
若FX≥YZτ2,则通过综合分析模块生成高风险信号,并将信号传递至预警模块,通过预警模块发出高风险预警提示。
9.一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法,通过权利要求1-8中任意一项所述的一种基于电力物联网的电力通信设备管理系统来实现,其特征在于,包括以下步骤:
采集电力通信设备中智能断路器的运行状态信息,包括通信传输信息和智能保护性能信息,采集后,将通信传输信息和智能保护性能信息进行处理;
将智能断路器运行时经过处理后的通信传输信息和智能保护性能信息进行综合分析,生成隐患评价指数;
将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与预先设定的隐患评价指数参考阈值进行比对,生成分析信号或者不生成任何信号;
接收到分析信号后,将智能断路器运行时生成的隐患评价指数与隐患评价指数参考阈值进行综合分析,生成风险指数,通过风险指数对智能断路器运行时的异常隐患严重程度进行分析,生成风险信号,并对信号发出或者不发出预警提示。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311222795.6A CN117292515A (zh) | 2023-09-21 | 2023-09-21 | 一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311222795.6A CN117292515A (zh) | 2023-09-21 | 2023-09-21 | 一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117292515A true CN117292515A (zh) | 2023-12-26 |
Family
ID=89251151
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311222795.6A Pending CN117292515A (zh) | 2023-09-21 | 2023-09-21 | 一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117292515A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117634748A (zh) * | 2024-01-25 | 2024-03-01 | 中国环境科学研究院 | 基于减污降碳的能源系统多目标优化方法 |
CN117872296A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-04-12 | 中华人民共和国连云港海事局后勤管理中心 | 基于水上无线信号检测处理器的雷达监测方法 |
CN118399612A (zh) * | 2024-06-27 | 2024-07-26 | 合肥优晟电力科技有限公司 | 基于电气客观规律及管理规则的智能防误逻辑分析方法 |
CN118433232A (zh) * | 2024-07-03 | 2024-08-02 | 中电装备山东电子有限公司 | 一种基于物联网的户外电表箱远程运行控制系统 |
CN118503544A (zh) * | 2024-07-17 | 2024-08-16 | 威海市奥讯软件有限公司 | 互联网线上销售数据智能筛选管理系统 |
-
2023
- 2023-09-21 CN CN202311222795.6A patent/CN117292515A/zh active Pending
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117872296A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-04-12 | 中华人民共和国连云港海事局后勤管理中心 | 基于水上无线信号检测处理器的雷达监测方法 |
CN117634748A (zh) * | 2024-01-25 | 2024-03-01 | 中国环境科学研究院 | 基于减污降碳的能源系统多目标优化方法 |
CN117634748B (zh) * | 2024-01-25 | 2024-04-30 | 中国环境科学研究院 | 基于减污降碳的能源系统多目标优化方法 |
CN118399612A (zh) * | 2024-06-27 | 2024-07-26 | 合肥优晟电力科技有限公司 | 基于电气客观规律及管理规则的智能防误逻辑分析方法 |
CN118433232A (zh) * | 2024-07-03 | 2024-08-02 | 中电装备山东电子有限公司 | 一种基于物联网的户外电表箱远程运行控制系统 |
CN118503544A (zh) * | 2024-07-17 | 2024-08-16 | 威海市奥讯软件有限公司 | 互联网线上销售数据智能筛选管理系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN117292515A (zh) | 一种基于电力物联网的电力通信设备管理方法及系统 | |
KR100755955B1 (ko) | 수배전 설비 고장 진단 시스템 | |
CN117118807B (zh) | 一种基于人工智能的数据分析方法及系统 | |
CN116389304B (zh) | 基于sg-tms的网络运行状态趋势分析系统 | |
KR100719138B1 (ko) | 수배전 설비 고장 진단 방법 | |
KR101613100B1 (ko) | 통신 이상 검출 장치, 통신 이상 검출 방법 및 기록매체 | |
CN117486029B (zh) | 基于传感器网络的电梯能耗实时监控方法及系统 | |
CN116416768B (zh) | 一种光缆切割机中央处理器用预警系统 | |
CN117155703B (zh) | 一种网络安全测试评估系统及方法 | |
CN118138153B (zh) | 一种射频电缆在线故障监测装置及其监测方法 | |
CN117155757A (zh) | 一种基于大数据技术的电力信息通信故障预警分析方法 | |
CN115600879A (zh) | 一种断路器异常预警方法、系统及相关装置 | |
CN111289812A (zh) | 一种输变电设备状态监测管理方法及其系统 | |
CN116660750A (zh) | 一种电池系统ntc异常故障诊断方法及系统 | |
CN115270982A (zh) | 一种基于多元数据神经网络的开关柜故障预测方法 | |
CN113172764A (zh) | 搅拌站监控方法及系统 | |
CN114997804A (zh) | 复杂配电网信息物理系统运行状态协同感知方法和系统 | |
CN111103487A (zh) | 一种非侵入式的基于功耗分析的pst异常监测方法 | |
CN116436950B (zh) | 电池管理系统及其校验方法 | |
CN117578464B (zh) | 一种高速公路多源供电系统及方法 | |
US20220308097A1 (en) | Control method of an electrotechnical device | |
CN114235053B (zh) | 一种提升变压设备异常检测准确性的方法 | |
CN116010999B (zh) | 基于人工智能算法的互联网数据安全保护方法及系统 | |
CN115714359A (zh) | 一种基于自检因子的继电保护状态告知方法 | |
CN118759431A (zh) | 基于数据分析的跌落式熔断器实时在线监测系统 |
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 |