CN117572110A - 一种二次设备运行状态智能检测系统和检测方法 - Google Patents

Abstract

一种二次设备运行状态智能检测系统和检测方法，智能感知装置根据采集得到的电力系统二次设备的运行状态信息，通过边缘计算得到二次设备故障状态，智能感知装置同时将电力系统二次设备的运行状态信息发送给运维云平台，运维云平台通过大数据模型和边缘计算实现二次设备故障预判。本发明监测的数据更准确，发现故障更及时，故障定位更精确，不仅提高了故障处理效率，而且降低了维修成本，有效提升了管理水平。

Description

一种二次设备运行状态智能检测系统和检测方法

技术领域

本发明涉及一种二次设备运行状态智能检测系统和检测方法。

背景技术

目前电力系统中运行的设备工作状态，主要是设备本身自带的上电自检和运行自检。目前还没有专门对电力系统二次设备统一运行状态的专门检测装置或系统。通常需要人工巡检。设备自带的上电自检和运行自检，只能检修人员到现场巡检才能发现或者通过网络发送装置故障信号，这种方式只能在二次设备已经不工作了才检测到信号，无法实现提前预判，无法查询二次设备故障前的状态。

这里的陈述仅提供与本发明有关的背景技术，而并不必然地构成现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种二次设备运行状态智能检测系统和检测方法，监测的数据更准确，发现故障更及时，故障定位更精确，不仅提高了故障处理效率，而且降低了维修成本，有效提升了管理水平。

为了达到上述目的，本发明提供一种二次设备运行状态智能检测系统，包含设置在电力系统二次设备端的智能感知装置和与所述智能感知装置通信的运维云平台，所述智能感知装置用于通过边缘计算快速获得二次设备的故障状态，所述运维云平台通过大数据模型和边缘计算实现二次设备故障预判；

所述智能感知装置包含：

模拟量采集模块，用于采集电力系统二次设备的运行状态信息；

开关量输出模块，用于根据电力系统二次设备的运行状态信息进行边缘计算，得到二次设备故障状态；

主控制器，其连接所述模拟量采集模块和所述开关量输出模块，用于控制所述智能感知装置的工作，并与所述运维云平台进行数据交互。

所述智能感知装置还包含：看门狗电路模块，其连接所述主控制器，用于检测所述智能检测装置的自身状态。

所述运行状态信息至少包含：电压、电流、漏电流、温度。

所述模拟量采集模块包含：

电流采集模块，用于采集电流信号；

电压采样模块，用于采集电压信号；

漏电流检测模块，用于采集漏电流信号。

所述智能感知装置通信接口为RS485通信方式，以数据总线方式连接。

本发明还提供一种二次设备运行状态智能检测方法，智能感知装置根据采集得到的电力系统二次设备的运行状态信息，通过边缘计算得到二次设备故障状态，智能感知装置同时将电力系统二次设备的运行状态信息发送给运维云平台，运维云平台通过大数据模型和边缘计算实现二次设备故障预判。

所述边缘计算包含：

I_zd＝P_zd/U_zd (3)

其中，P_zd是异常功率整定值，dI_zd是电流变化率整定值，I_zd是电流异常整定值，I_max是最大电流整定值，U_zd是异常电压整定值，△I是电流动态值，k为二次设备电流系数；

上述公式中的电流异常整定值I_zd、电流动态值△I、最大电流整定值I_max都为故障电流，表示二次设备运行在故障状态。

智能感知装置判断电流大于最大电流整定值I_max，则发出装置故障告警；智能感知装置判断电流大于电流异常整定值I_zd，则发出装置电流异常告警；智能感知装置判断电压大于异常电压整定值U_zd，则发出过压告警；智能感知装置判断功率大于异常功率整定值P_zd，则发出功率异常告警。

所述运维云平台针对不同型号的二次设备，建立对应的故障数据模型，各种故障数据模型形成故障状态模型数据库，将故障状态模型数据库保存到云平台数据库中，作为二次设备故障判别的依据。

所述故障数据模型至少包含：常态电流特征曲线模型、操作电流特征曲线模型、告警电流特征曲线模型、动作电流特征曲线模型和通信电流特征曲线模型。

本发明有利于将线下定期人员维护的二次设备的直流系统转变到线上，实现二次设备的直流电源系统自动化在线监测，减少了人力资源，且自动化在线监测比之前的检修运维人员现场监测的数据更准确，发现故障更及时，故障定位更精确，确定故障类型和故障点之后再安排维修人员到现场维修，不仅提高了效率，而且降低了成本。本发明通过故障模型的对比和故障类型数据的分析，能将潜在的直流系统故障提前发现和采取相应的技术措施，避免二次设备的故障发生，有效提升了管理水平，减少了人员查找故障的时间，提高了故障处理效率。

附图说明

图1是本发明实施例中提供的一种二次设备运行状态智能检测装置的结构示意图。

图2是本发明实施例中边缘计算的判断告警流程图。

具体实施方式

以下根据图1和图2，具体说明本发明的较佳实施例。

通过多年的运维实践和反复研究，找到了二次设备运行的一个共同特点：据统计，几乎所有二次设备的运行都需要独立的工作电源，而且绝大多数工作电源都是采用直流电源。二次设备的工作电源都是单独的直流屏提供，电源比较可靠，运行状态相对稳定，不受环境和电网波动的影响，在此前提下，通过智能感知设备实时检测二次设备的工作电源的变化情况来感知二次设备的运行状态成为可能。类似给二次设备配置了一个24小时的“心电监护仪”，检测二次设备运行的电流和电压波动情况，以及设备运行温度变化情况，来判别二次设备“健康”状况，再通过智能感知设备的边缘计算、网络管理、运维云平台的监控和故障状态模型数据库分析，形成一套完整的二次设备检测体系。

通过对二次设备工作电源系统状态预判，就可以判别二次设备的运行状态。经过对二次控制回路直流电源系统故障现象和故障原因的大量分析得出，往往在故障发生前，设备电流变化都会有细微变化。无论是二次设备老化、劣化、还是设备故障，从二次设备直流回路的运行数据中都会有细小差异，通过对这些细微变化进行分析，都能找到一定的规律。通过对这些规律的比对和分析，就可以预判出二次设备潜在故障。在此要解决的问题就是通过智能感知装置和大数据等手段，查找出这些细微的变化原因，判断出二次设备的潜在故障，对潜在故障实施人为干预，避免二次设备的故障发生。

本发明提供一种二次设备运行状态智能检测系统，包含设置在电力系统二次设备端的智能感知装置和与所述智能感知装置通信的运维云平台。

如图1所示，所述智能感知装置包含：主控制器1和连接所述主控制器1的模拟量采集模块2、开关量输出模块3和看门狗电路模块4，所述主控制器1用于控制所述智能感知装置的工作，并与所述运维云平台进行数据交互，所述模拟量采集模块2用于采集电力系统二次设备的运行状态信息，所述开关量输出模块3用于根据电力系统二次设备的运行状态信息进行边缘计算，得到二次设备故障状态，所述看门狗电路模块4用于检测所述智能检测装置的自身状态。

在本实施例中，所述主控制器1为ARM片上系统，由32位单片机集成了丰富的外设资源，包括多种通信接口。所述模拟量采集模块2主要采集二次设备的工作状态，包含工作电压、工作电流和二次设备的温度变化数据。所述开关量输出模块3主要是针对边缘计算功能设定，就地输出二次设备故障信号，便于现场巡检时，就地查询故障状态。所述看门狗电路模块4作为二次设备运行状态智能感知装置自检部分，主要检测自身的工作状态。

进一步，所述模拟量采集模块2采集的二次设备的运行状态信息至少包含：电压、电流、漏电流、温度等。二次设备运行状态智能感知装置内部有温度测量功能，当故障出现时再结合温度变化的数据，与环境温度比较，计算温升，来印证故障类型，通常二次设备劣化都会伴随设备温度升高，通过温度变化作为故障判别的补充条件。

具体地，所述模拟量采集模块2采集四路电流。确定模拟量数据回路数和输入信号类型，根据使用情况可以选择电流输入还是电压输入、一路温度采集等数据。通过高性能AD采样技术模拟量采样方式，模拟量转变成数据量的技术，实现模拟量每20毫秒1024点高速采样和数据处理。另外，还同时提供两路光耦隔离的状态量输入和可选的两路继电器输出装置的硬件配置，状态量输入、开关量输出采用光隔技术。开关量信号作为设备远程复位功能预留。

所述模拟量采集模块2包含以下三种采集方式：

电流采集模块：为了避免直流回路增加断开点，采用霍尔元件穿心测量法：一种采集直流电流的元件，采集直流电流的方法。这个方法是现成的成熟方法，测量值一般能精确到10mA(如果二次设备直流小于10mA可以采用多匝数穿线方式，电流值倍增，运算结果除以对应的系数，使测量数据更精确)，测量额定值根据实际要求可以设置量程或者选配不同的霍尔元件。

电压采样模块：为了不产生寄生回路，在总电源端找一个备用回路，备用回路是在装置供电系统中单独使用的一个直流供电回路，作为本装置的工作电源。单独电源回路作为电压测量和装置工作电源，不和二次设备直流电源混淆。在实际使用中，考虑到电压值波动幅度比较小，而且一般情况一个变电站内只有一个直流系统，二次控制回路直流电源为同一个电源系统，所以无论出线回路多少，电压都相同，所以只要采集一个值，作为功率计算和电压量判别。

漏电流检测模块：为了快速判别回路漏电流，配置一套漏电流检测回路。漏电流检测同样采用霍尔元件穿心接线法检测一种判别流入电流和流出电流差值的方式，如果相等无漏电流，不相等有漏电流。再根据测量到漏电流大小来判别漏电流是否告警。由于正常运行时漏电流接近于零，对霍尔元件测量精度和测量范围要求比较高，因此对霍尔元件选型很重要，本发明选择的霍尔元件测量回路电流为5mA，测量范围为：5～100mA。

所述开关量输出模块3用于根据电力系统二次设备的运行状态信息进行边缘计算，得到二次设备故障状态。二次设备运行电流分为常态电流、操作电流、告警电流、动作电流和通信电流。所述常态电流是指二次设备运行时没有任何异常，而且屏幕非点亮状态时的电流。所述操作电流是指在常态电流的基础上增加屏幕点亮时的电流，但停止操作时屏幕熄灭，电流值回到常态电流。所述告警电流是指二次设备运行时发出告警信号，常态电流的基础上增加屏幕点亮时的电流和告警回路部分电流，当告警复归后返回到常态电流。所述动作电流是指和告警电流类似，只是告警回路部分电流改为动作回路部分电流。所述通信电流是指和常态电流非常接近，通过高精度检测回路可以看到周期性的小幅度的脉冲，则这种状态的电流曲线为通信电流曲线。以上的电流状态都为正常电流状态。

所述边缘计算包含：

I_zd＝P_zd/U_zd (3)

其中，P_zd是异常功率整定值，dI_zd是电流变化率整定值，I_zd是电流异常整定值，I_max是最大电流整定值，U_zd是异常电压整定值，△I是电流动态值(20毫秒1024点计算值)，k为二次设备电流系数，一般取值1.2～1.5。

上述公式中的电流异常值(Izd)、电流动态值(△I)、最大电流值(Imax)都为故障电流，表示二次设备运行在故障状态。上述4个公式是本发明的核心部分，主要用于判别二次设备的四种故障类型：装置电流异常、装置故障报警、过电压告警和功率异常告警。通过分析这几种故障出现的概率和持续时间，进一步判别二次设备的故障类型。

如图2所示，所述开关量输出模块3根据模拟量采集模块采集的电力系统二次设备的运行状态信息进行边缘计算后，进行如下操作：

步骤S1、判断电流是否大于最大电流整定值I_max，如果是，进行步骤S2，如果否，进行步骤S3；

步骤S2、发出装置故障告警，进行步骤S5；

步骤S3、判断电流是否大于电流异常整定值I_zd，如果是，进行步骤S4，如果否，进行步骤S5；

步骤S4、发出装置电流异常告警，进行步骤S5；

步骤S5、判断电压是否大于异常电压整定值U_zd，如果是，进行步骤S6，如果否，进行步骤S7；

步骤S6、发出过压告警，进行步骤S1；

步骤S7、判断电压是否大于异常功率整定值P_zd，如果是，进行步骤S8，如果否，进行步骤S1；

步骤S8、发出功率异常告警，进行步骤S1。

本发明为了减轻管理单元负担，快速识别二次控制回路直流电源系统工作状态，降低通信数据流，设计了边缘计算功能，在二次设备运行状态智能感知装置中嵌入边缘计算程序，快速判别二次设备故障。可就地完成常规的数据统计分析运算。软件支持边缘计算功能远程部署和管理。具有完善的状态计算功能，如电压偏移、电流快速波动监测等，提供二次控制设备运行状态统计计算，节省通信带宽，统计结果更精确，监测故障更高效。开关状态智能识别，无需开关辅助接点即能准确识别开关分合状态。本装置具有故障预警、故障录波等功能装置能根据采集数据，通过故障算法，预判故障，并且记录波形。

所述智能感知装置通过边缘计算将采集到的数据做简单的数据分析处理，以快速判别二次设备故障。提前预判电力系统二次设备运行状态，减少因二次设备故障而出现停电的情况。实现易判别的故障状态快速预判，避免云平台故障检测的网络延时和大数据计算延时，提高二次设备故障判别效率。后续所述智能感知装置将详细的数据发送给所述运维云平台，由其进行详细的数据处理。

本发明还提供一种二次设备运行状态智能检测方法，包含以下步骤：

步骤S1、智能感知装置采集电力系统二次设备的运行状态信息。

步骤S2、根据二次设备的型号和运行特征，在智能感知装置中事先整定好需要检测的二次设备的相关数据和故障基准值，智能感知装置通过边缘计算初步分析采集的数据，快速判断出二次设备运行状态；如果检测到故障信号，则通过网络管理单元的遥信检测系统，将故障信号上送到监控平台，为避免监控平台无人值守，还增加了短信告警和APP告警功能；边缘计算是二次设备运行状态智能感知装置实现的功能。

步骤S3、智能感知装置将采集到的电力系统二次设备的运行状态信息上送运维云平台，将通过运维云平台的进行边缘计算，并结合运维云平台上的故障状态模型数据库中的故障数据模型，曲线对比查找得到故障信号；通过大数据模型和故障算法判断出二次设备老化、劣化、还是设备故障等故障运行状态，实现电力系统二次设备运行状态在线实时监测，实现二次设备故障预判。

所述智能感知装置具有以下功能：

1、数据处理。

数据缓存和断点续传：当通信发生短时中断时，通信管理单元本地缓存采集数据，通信恢复后自动上送数据云平台采集到数据传送到的数据平台。

冻结数据：支持设备属性冻结值带时标上送。

统计报表：提供数据统计功能，可任意配置要统计的设备属性集合，实现就地统计计算后上送统计结果到云平台。

故障录波：通过服务方式和云平台交互，实现故障录波列表和故障录波数据上送。

定值管理：通过服务方式提供定值上送和设置功能。

对时：和管理单元或者云平台同步对时，同时和所连接的设备通过通信连接的设备，如上级设备通信管理机，同步对时。

2、数据解析。

故障报警管理：主要实现二次设备直流电源监视功能，实现即时告警，精确定位。通过故障管理功能，用户可对告警进行实时监控，系统提供了故障智能诊断功能，以提高故障发现和故障处理的效率，减小二次设备故障造成的影响，更加有效的保障了电力系统的安全运行。

遥测量告警规则：选择需配置的二次设备直流电源回路所需报警的设备种类和类型，可根据正常运行时的数据配置遥测量的实时告警规则，以及配置各报警类型的报警值，报警级别，报警信息。

遥信量报警规则：通过配置二次设备直流电源故障的报警规则，可以是分级报警，也可设置人为操作报警。根据不同型号的二次设备，设置不同告警数据，根据数据变化特性，设置不同的告警级别。

报警推送规则：告警可设定等级，可分组/分区。不同的告警可设定通知给不同的运维和管理人员。告警通知支持实时短信、APP通知等方式。当平台采集到告警信息后，根据所设置的告警通知规则，将告警信息发送给相关运维人员，从而使得运维管理人员在第一时间内了解运行状态、获知故障信息，并及时地处理故障。

智能感知装置除了数据采集还具有通信管理的功能。智能感知装置通信接口为RS485通信方式。数据总线方式连接，每个智能感知装置通过地址编码设别，每条总线最多连接32个装置。

智能感知装置的通信模块功能特点：实时数据传输、系统对时、SOE查询、故障告警等。

通信管理技术分为三种：

(1)实时数据顺序发送原则、告警数据采用分级管理，高级别优先发送原则。

(2)边缘计算有数据续接功能，如果通信短时间中断，可以缓存丢失数据，等通信恢复时续传，确保后台数据的连续性。

(3)通信故障告警功能，当某一个节点通信出现故障时，能及时发出告警信息，提醒维护人员快速处理，如果通信故障恢复正常也能发出提示信息，确认通信恢复正常。

所述运维云平台针对不同型号的二次设备，建立对应的故障数据模型，各种故障数据模型形成故障状态模型数据库，将故障状态模型数据库保存到云平台数据库中，作为二次设备故障判别的依据。

通过大量故障统计，针对每个型号的二次设备建立了一个故障数据库模型，根据二次设备型号和工作方式等建立故障数据模型。例如南瑞继保PCS-9621，当直流电源电压为110V时，待机运行时工作电流30mA；有告警发送液晶屏背光点亮，通信发送时工作电流为34mA；有人员整定或查看装置时测到的电流为38mA；当有出口动作跳闸时电流为42mA；当有告警信号发送，但不跳闸出口电流为39mA。这些数据差异微小，但通过测试每次同样的状态数据都相同，因此通过对工作电流的检测，能区分保护装置不同的工作状态，这也是判别故障的主要入手点。

运维云平台将实时测量数据与故障状态模型数据库进行比对：通过多年对二次控制回路直流电源系统的故障分析和故障状态数据统计，得出了故障状态模型数据库，此故障状态模型数据库数据采用地图导航最便捷路径算法的方法，根据最新发生的故障状态数据自动和人工干预相结合，生成新的更优的故障数据模型，更新和调整故障状态模型数据库，使二次控制回路直流电源系统的故障分析自动化能力越来越高，数据库类型越来越丰富，最终实现专家数据库和软件自主学习的功能，减少人为干预，提高工作效率。

实际运行中经常会遇到人员查看和操作被测装置，遇到这种情况本装置有时会误判，为了解决这个问题，本发明采取三种措施：一种是事先告知管理人员，通过管理人员设置软件关闭对应回路告警功能，等操作完成后再恢复；另一种现场操作人员在操作二次设备前将设别装置设置为操作模式，等操作完成后再恢复；再一种通过故障数据模型比对区分判断出操作模式，这种方式避免了人为干预，但对软件设计要求较高采集的数据和装置设定好的故障数据模型比较，判别出操作类型。

本发明有利于将线下定期人员维护的二次设备的直流系统转变到线上，实现二次设备的直流电源系统自动化在线监测，减少了人力资源，且自动化在线监测比之前的检修运维人员现场监测的数据更准确，发现故障更及时，故障定位更精确，确定故障类型和故障点之后再安排维修人员到现场维修，不仅提高了效率，而且降低了成本。自动化监测通过故障模型的对比和故障类型数据的分析，能将潜在的直流系统故障提前发现和采取相应的技术措施，避免二次设备的故障发生，有效提升了管理水平，减少了人员查找故障的时间，提高了故障处理效率。

需要说明的是，在本发明的实施例中，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述实施例，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种二次设备运行状态智能检测系统，其特征在于，包含设置在电力系统二次设备端的智能感知装置和与所述智能感知装置通信的运维云平台，所述智能感知装置用于通过边缘计算快速获得二次设备的故障状态，所述运维云平台通过大数据模型和边缘计算实现二次设备故障预判；

所述智能感知装置包含：

模拟量采集模块，用于采集电力系统二次设备的运行状态信息；

开关量输出模块，用于根据电力系统二次设备的运行状态信息进行边缘计算，得到二次设备故障状态；

主控制器，其连接所述模拟量采集模块和所述开关量输出模块，用于控制所述智能感知装置的工作，并与所述运维云平台进行数据交互。

2.如权利要求1所述的二次设备运行状态智能检测系统，其特征在于，所述智能感知装置还包含：看门狗电路模块，其连接所述主控制器，用于检测所述智能检测装置的自身状态。

3.如权利要求1所述的二次设备运行状态智能检测系统，其特征在于，所述运行状态信息至少包含：电压、电流、漏电流、温度。

4.如权利要求3所述的二次设备运行状态智能检测系统，其特征在于，所述模拟量采集模块包含：

电流采集模块，用于采集电流信号；

电压采样模块，用于采集电压信号；

漏电流检测模块，用于采集漏电流信号。

5.如权利要求1所述的二次设备运行状态智能检测系统，其特征在于，所述智能感知装置通信接口为RS485通信方式，以数据总线方式连接。

6.利用如权利要求1-5中任意一项所述的二次设备运行状态智能检测系统进行的二次设备运行状态智能检测方法，其特征在于，智能感知装置根据采集得到的电力系统二次设备的运行状态信息，通过边缘计算得到二次设备故障状态，智能感知装置同时将电力系统二次设备的运行状态信息发送给运维云平台，运维云平台通过大数据模型和边缘计算实现二次设备故障预判。

7.如权利要求6所述的二次设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述边缘计算包含：

I_zd＝P_zd/U_zd (3)

其中，P_zd是异常功率整定值，dI_zd是电流变化率整定值，I_zd是电流异常整定值，I_max是最大电流整定值，U_zd是异常电压整定值，△I是电流动态值，k为二次设备电流系数；

上述公式中的电流异常整定值I_zd、电流动态值△I、最大电流整定值I_max都为故障电流，表示二次设备运行在故障状态。

8.如权利要求7所述的二次设备运行状态智能检测方法，其特征在于，智能感知装置判断电流大于最大电流整定值I_max，则发出装置故障告警；智能感知装置判断电流大于电流异常整定值I_zd，则发出装置电流异常告警；智能感知装置判断电压大于异常电压整定值U_zd，则发出过压告警；智能感知装置判断功率大于异常功率整定值P_zd，则发出功率异常告警。

9.如权利要求7所述的二次设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述运维云平台针对不同型号的二次设备，建立对应的故障数据模型，各种故障数据模型形成故障状态模型数据库，将故障状态模型数据库保存到云平台数据库中，作为二次设备故障判别的依据。

10.如权利要求9所述的二次设备运行状态智能检测方法，其特征在于，所述故障数据模型至少包含：常态电流特征曲线模型、操作电流特征曲线模型、告警电流特征曲线模型、动作电流特征曲线模型和通信电流特征曲线模型。