CN118070985A - 一种预测配电自动化终端验收时间的方法 - Google Patents

一种预测配电自动化终端验收时间的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN118070985A
CN118070985A CN202410497194.4A CN202410497194A CN118070985A CN 118070985 A CN118070985 A CN 118070985A CN 202410497194 A CN202410497194 A CN 202410497194A CN 118070985 A CN118070985 A CN 118070985A
Authority
CN
China
Prior art keywords
time
acquisition
data
acceptance
module
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.)
Granted
Application number
CN202410497194.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN118070985B (zh
Inventor
杨燕
王云
蔡方明
金欣晨
付理祥
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanchang Power Supply Branch State Grid Jiangxi Province Electric Power Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Original Assignee
Nanchang Power Supply Branch State Grid Jiangxi Province Electric Power Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanchang Power Supply Branch State Grid Jiangxi Province Electric Power Co ltd, State Grid Corp of China SGCC filed Critical Nanchang Power Supply Branch State Grid Jiangxi Province Electric Power Co ltd
Priority to CN202410497194.4A priority Critical patent/CN118070985B/zh
Publication of CN118070985A publication Critical patent/CN118070985A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN118070985B publication Critical patent/CN118070985B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • 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
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • 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
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/103—Workflow collaboration or project management
    • 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
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G06Q10/109—Time management, e.g. calendars, reminders, meetings or time accounting

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种预测配电自动化终端验收时间的方法，解决在配电自动化终端验收中，由于验收时间不合理而导致的验收时间长、验收效率低下和服务器负载加重的问题。该方法包括数据采集、数据比较、验收时间预测、采样频率自适应调整。通过将符合条件的数据根据验收时间计算策略计算验收时间，实现对验收时间的有效预测，避免了以往通过人工经验确定验收时间造成的验收时间不合理、管理成本增加的问题，降低了服务器负载；通过分阶段利用灰色预测模型对未来采集数据进行预测，并根据预测结果和真实采集值，自适应调整数据的采集频率，在采集点出现异常时进行高频采集，实现信息的高效采集与有效验收。

Description

一种预测配电自动化终端验收时间的方法
技术领域
本发明涉及适用于预测目的的数据处理系统或方法领域，具体为一种预测配电自动化终端验收时间的方法。
背景技术
随着电网的快速发展，新建变电站与日俱增，监控信息验收过程也日益繁杂。目前，新建变电站存在由于验收时间固定且不灵活导致的验收质量下降、变电站验收信息不规范、验收工作安排不合理等一系列问题。
由于在建设电力自动化时，会增加许多新的设备和功能，而新的设备的点位的采集需要进行采集标准评估，只有当建设的自动化终端设备的采集点位都达到相应的标准，才能对该厂站进行验收。现有技术在厂站的数据源头上实现数据校核，这样不仅可以及时发现异常状态运行的测控设备，还能够提供预警信息给主站，从而有效减少主站处理数据的工作量，保证数据可靠、准确。但为保证数据源能够持续一段不确定的时间保持常态运行，比如现场加量信号触发自动化终端产生报文，到达主站系统并解析成为值的时长难以评估，因此在确保数据源能够长时间常态运行的情况下，预测每个信号乃至整个配电自动化终端所有信号的验收时间，才能使得到的验收具有效率。目前仍然缺少有效地预测配电自动化终端验收时间的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种预测配电自动化终端验收时间的方法，以解决上述背景技术中提出的在配电自动化终端验收中，由于验收时间不合理而导致的验收时间长、验收效率低下和服务器负载加重的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种预测配电自动化终端验收时间的方法，包括以下步骤：
S1：设置验收时间计算策略、预测条件、比较策略、变电站基础信息数据、采集频率自适应调整策略；
S2：采集装置对变电站在采集点的数据进行采集，得到采集数据，采集装置将采集数据传输至比较模块和数据库；
S3：比较模块根据采集装置传输的采集数据和比较策略进行判断，判断是否满足预测条件，如果不满足预测条件，则生成比较结果，并将比较结果传输至采集装置，如果满足预测条件，比较模块生成预测请求信号并将预测请求信号传输至预测模块；
S4：数据库将采集数据传输至数据处理模块，数据处理模块对采集数据进行处理，生成处理后数据，并将处理后数据传输至预测模块；
S5：预测模块接收到比较模块传输的预测请求信号后，根据数据处理模块传输的处理后数据和验收时间计算策略计算出验收时间，并根据变电站基础信息数据和验收时间生成验收申请文件，并将验收申请文件发送至主站；
S6：主站对验收申请文件进行审核，如果审核通过，主站将验收时间传输至从站数据通信模块和采集管理模块，执行步骤S7；如果审核不通过，分为以下情况：
S6a：如果是因验收时间不匹配而导致的审核不通过，主站对验收时间进行更改，并将更改后的验收时间传输至数据通信模块，执行步骤S7；
S6b：如果是因数据类型不匹配而导致的审核不通过，主站将数据类型要求传输至采集管理模块和数据处理模块，采集管理模块和数据处理模块根据数据类型要求调整采集数据的数据类型，同时主站将验收时间传输至数据通信模块，执行步骤S7；
S7：数据库将原始采集矩阵传输至采集管理模块，采集管理模块根据数据库传输的原始采集矩阵和预测模块传输的验收时间，通过采集频率自适应调整策略，对采集频率自适应调整，并形成采集命令，传输至采集装置；
S8：数据通信模块根据主站传输的验收时间，生成数据请求，并将生成数据请求发送至数据处理模块，数据处理模块根据数据请求和数据库传输的采集数据生成验收数据，并将验收数据传输至数据通信模块，当达到验收时间，数据通信模块将验收数据传输给主站。
本发明的进一步改进在于，该方法通过变电站的从站系统实现，所述从站系统包括采集管理模块、采集装置、比较模块、数据库、数据处理模块、预测模块、数据通信模块：其中，
采集管理模块：用于向采集装置发送采集命令，实现对采集装置的采集频率、采集周期、采集数据类型进行管理；
采集装置：用于根据采集管理模块发送的采集命令对变电站采集点的数据进行采集，并将采集数据发送至数据库与比较模块；
比较模块：用于判别采集装置发送的采集数据是否满足预测条件：通过将发送过来的采集数据进行方差计算，并生成判别矩阵，并根据判别矩阵生成比较结果或预测请求信号，并将比较结果传输至采集装置，将预测请求信号发送至预测模块；
数据库：用于对采集装置传输的采集数据进行存储，并将采集数据传输至数据处理模块，并将采集数据形成原始采集矩阵传输至采集管理模块；
数据处理模块：用于对数据库传输的采集数据进行处理，并将处理后的数据传输至预测模块；根据数据通信模块的数据请求，将数据库传输的采集数据进行处理，并将处理后的数据作为验收数据传输至数据通信模块；
预测模块：用于根据比较模块传输的预测请求信号，通过数据处理模块传输的处理后数据和验收时间计算策略，计算出验收时间，并根据变电站基础信息数据和验收时间生成验收申请文件，将验收申请文件发送至主站，将产生的验收时间传输至采集管理模块；
数据通信模块：用于根据主站传输的验收时间，向数据处理模块发送数据请求，并将数据处理模块传输的验收数据，传输至主站。
本发明的进一步改进在于，所述比较模块，包括采集值集合生成单元、方差计算单元、判别单元：其中，
采集值集合生成单元：用于根据采集装置传输的采集数据生成采集值集合，并将采集值集合发送至方差计算单元；
方差计算单元：用于根据采集值集合生成单元传输的采集值集合计算采集数据的方差，并将方差传输至判别单元；
判别单元：用于根据方差计算单元传输的方差计算判别向量，并根据判别向量生成判别结果。
本发明的进一步改进在于，所述预测模块，包括故障时间计算器、最大故障时间计算器、故障监测器、验收时间计算器、生成器：其中，
故障时间计算器：故障时间计算器根据数据处理模块传输的处理后数据，计算故障间隔时间，并将得到的故障间隔时间发送至最大故障时间计算器；
最大故障时间计算器：用于对所有采集点的故障间隔时间进行比较，得到故障间隔时间最大值，即为一级最大故障时间；将故障监测器发送的实时故障时间与一级最大故障时间进行比较，得到二级最大故障时间；接受到故障监测器的结束信号后，将二级最大故障时间发送至验收时间计算器；
故障监测器：用于对数据处理模块处理后数据进行监测，记录发生实时故障时间并将实时故障时间发送至最大故障时间计算器；如果在设定时间内数据处理模块处理后数据均没有故障数据，故障监测器向最大故障时间计算器发送结束信号；
验收时间计算器：用于根据最大故障时间计算器发送的二级最大故障时间计算验收时间，并将验收时间传输至生成器；
生成器：用于根据验收时间计算器传输的验收时间和变电站基础信息数据生成验收申请文件。
本发明的进一步改进在于，所述比较模块包括比较策略，所述比较策略包括以下具体步骤：
S301：采集值集合生成单元根据采集装置传输的采集数据，生成采集值集合，记作，并将采集值集合发送至方差计算单元；
S302：方差计算单元计算采集点在当前采集时间点的采集值方差，并将方 差传输至判别单元，具体计算公式如下：
；
其中，表示第个采集点的当前采集平均值，表示截止第采集时间点的采 集时间点累加总个数，表示第个采集点的第个采集时间点的采集值，表示第个采集点在个采集时间点中的采集值方差；
S303：判别单元根据方差计算单元传输的采集值方差计算判别向量，判别向量由各采集点的判别系数组成，具体计算方法如下：
；
其中，表示第个采集点的判别系数，表示第个采集点在 个采 集时间点中的采集值方差，当判别向量的判别系数全为1时，判别满足预测条件，否则执 行步骤S301。
本发明的进一步改进在于，所述预测模块包括验收时间计算策略，所述验收时间计算策略包括以下具体步骤：
S501:故障时间计算器根据数据处理模块传输的处理后数据计算故障间隔时间， 计算方法如下：计算在设定时间段内的变电站内的各个采集点的两次发生故障的时间间 隔，即故障间隔时间，记作，表示为第个采集点的第个故障间隔时间，故障时间计算 器将故障间隔时间传输至最大故障时间计算器；
S502:最大故障时间计算器根据故障间隔时间计算一级最大故障时间，记作，的具体计算公式如下：
；
其中，为采集点总数，表示为第个采集点的第个故障间隔时间，表 示为第个采集点的故障间隔时间个数；
S503:故障监测器开始对数据处理模块传输的处理后数据进行监测，得到实时故 障时间，如果数据处理模块传输的处理后数据中没有故障数据，则，故障监测器将 发生故障时间发送至最大故障时间计算器，最大故障时间计算器将实时故障时间与一级 最大故障时间进行比较，如果，则,,执行步骤S504，否则执行步骤S504；
S504:如果在的时间段内，所有数据处理模块传输的处理后数据均没有故障 数据，故障监测器向最大故障时间计算器发送结束信号，最大故障时间计算器接受到结束 信号后，将二级最大故障时间发送至验收时间计算器，执行步骤S505，否则执行步骤 S503；
S505:验收时间计算器根据最大故障时间计算器发送的二级最大故障时间计 算验收时间，具体计算公式如下：
。
本发明的进一步改进在于，所述采集管理模块包括采集频率自适应调整策略，所述采集频率自适应调整策略包括以下具体步骤：
S701：计算预计采集总间隔数,具体计算方法如下：
；
其中，为验收时间，为基础采集时间间隔，为管理员规定的定值；
S702：经过个时间间隔后，以为预测时间间隔数，，为采集点 总数，以表示第个采集点第个时间间隔的采集值，，，采集管理模块从数据库获取的原始采集矩阵如下：
；
S703：令，其中为1到其中的一个， 表示第个采集点第个累加值，，表示第个采集点第个时间间隔 的采集值，根据原始采集矩阵生成一次累加生成矩阵，如下：
；
S704：令中，表示第个采集 点第个紧邻均值，根据一次累加生成矩阵生成紧邻均值生成矩阵，如下：
；
S705：计算矩阵和向量，具体计算方法如下：
；
；
其中，为采集点序号；
S706：根据矩阵和向量，计算参数矩阵，具体计算方法如下：
；
其中，，分别为参数矩阵中的两组参数， T表示转置；
S707：计算第个时间间隔上的采集值预测值，具体计算方法如下：
；
其中，为采集点序号，表述为第个时间间隔；
S708：记录第个采集点的第个时间间隔上的实际采集值，记作，如果，则将采样频率提升为当前采样频率的两倍，持续后恢复为当前采样 频率，具体计算方法如下：
；
其中，为验收时间。
本发明的进一步改进在于，所述数据通信模块将验收数据传输到主站，传输通信链路采用TCP/IP。
本发明的进一步改进在于，所述故障的种类包括：装置故障、装置异常、对时异常检修状态投入、SV 总告警、SV 采样链路中断、SV 采样数据异常GOOSE 总告警、GOOSE 链路中断。
本发明还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：通过将采集数据进行处理和比较，将符合条件的数据根据验收时间计算策略计算验收时间，使得计算的验收时间更具有参考性；根据验收时间分阶段通过采集数据和预测模块对未来采集数据进行预测；通过比较预测值与实际值之间的差异，根据差异自适应调整数据的采集频率，在采集点出现异常的时间段进行高频采集，实现信息的高效采集与有效验收，降低服务器的负载；通过对验收时间的有效预测，避免了以往通过人工经验确定验收时间造成的验收时间不合理、管理成本增加的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1是本发明的方法主流程图。
图2是本发明的架构示意图。
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，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
请参阅图1和图2，本发明提供的一种实施例，一种预测配电自动化终端验收时间的方法，包括以下具体步骤：
S1、设置验收时间计算策略、预测条件、比较策略、变电站基础信息数据、采集频率自适应调整策略；
S2、采集装置对变电站在采集点的数据进行采集，得到采集数据，采集装置将采集数据传输至比较模块和数据库；
S3、比较模块根据采集装置传输的采集数据和比较策略进行判断，判断是否满足预测条件，如果不满足预测条件，则生成比较结果，并将比较结果传输至采集装置，如果满足预测条件，比较模块生成预测请求信号并将预测请求信号传输至预测模块，比较策略包括以下具体步骤：
S301：采集值集合生成单元根据采集装置传输的采集数据，生成采集值集合，记作，并将采集值集合发送至方差计算单元；
S302：方差计算单元计算采集点在当前采集时间点的采集值方差，并将方 差传输至判别单元，具体计算公式如下：
；
其中，表示第个采集点的当前采集平均值，表示截止第采集时间点的采 集时间点累加总个数，表示第个采集点的第个采集时间点的采集值，表示第个采集点在个采集时间点中的采集值方差；
S303：判别单元根据方差计算单元传输的采集值方差计算判别向量，判别向量由各采集点的判别系数组成，具体计算方法如下：
；
其中，表示第个采集点的判别系数，表示第个采集点在 个采 集时间点中的采集值方差，当判别向量的判别系数全为1时，判别满足预测条件，否则执 行步骤S301；
S4、数据库将采集数据传输至数据处理模块，数据处理模块对采集数据进行处理，生成处理后数据，并将处理后数据传输至预测模块；
S5、预测模块接收到比较模块传输的预测请求信号后，根据数据处理模块传输的处理后数据和验收时间计算策略计算出验收时间，并根据变电站基础信息数据和验收时间生成验收申请文件，并将验收申请文件发送至主站，验收时间计算策略包括以下具体步骤：
S501：故障时间计算器根据数据处理模块传输的处理后数据计算故障间隔时间， 计算方法如下：计算在设定时间段内的变电站内的各个采集点的两次发生故障的时间间 隔，即故障间隔时间，记作，表示为第个采集点的第个故障间隔时间，故障时间计算 器将故障间隔时间传输至最大故障时间计算器；
S502：最大故障时间计算器根据故障间隔时间计算一级最大故障时间，记作，的具体计算公式如下：
；
其中，为采集点总数，表示为第个采集点的第个故障间隔时间，表 示为第个采集点的故障间隔时间个数；
S503:故障监测器开始对数据处理模块传输的处理后数据进行监测，得到实时故 障时间，如果数据处理模块传输的处理后数据中没有故障数据，则，故障监测器将 发生故障时间发送至最大故障时间计算器，最大故障时间计算器将实时故障时间与一级 最大故障时间进行比较，如果，则,,执行步骤S504，否则执行步骤S504；
S504:如果在的时间段内，所有数据处理模块传输的处理后数据均没有故障 数据，故障监测器向最大故障时间计算器发送结束信号，最大故障时间计算器接受到结束 信号后，将二级最大故障时间发送至验收时间计算器，执行步骤S505，否则执行步骤 S503；
S505：验收时间计算器根据最大故障时间计算器发送的二级最大故障时间计 算验收时间，具体计算公式如下：
；
S6、主站对验收申请文件进行审核，如果审核通过，主站将验收时间传输至从站数据通信模块和采集管理模块，执行步骤S7；如果审核不通过，分为以下情况：
S6a：如果是因验收时间不匹配而导致的审核不通过，主站对验收时间进行更改，并将更改后的验收时间传输至数据通信模块，执行步骤S7；
S6b：如果是因数据类型不匹配而导致的审核不通过，主站将数据类型要求传输至采集管理模块和数据处理模块，采集管理模块和数据处理模块根据数据类型要求调整采集数据的数据类型，同时主站将验收时间传输至数据通信模块，执行步骤S7；
S7、数据库将原始采集矩阵传输至采集管理模块，采集管理模块根据数据库传输的原始采集矩阵和预测模块传输的验收时间，通过采集频率自适应调整策略，对采集频率自适应调整，并形成采集命令，传输至采集装置，其中，采集频率自适应调整策略包括：
S701：计算预计采集总间隔数,具体计算方法如下：
；
其中，为验收时间，为基础采集时间间隔，为管理员规定的定值；
S702：经过个时间间隔后，以为预测时间间隔数，，为采集点 总数，以表示第个采集点第个时间间隔的采集值，，，采集管理模块从数据库获取的原始采集矩阵如下：
；
S703：令，其中为1到其中的一个， 表示第个采集点第个累加值，，表示第个采集点第个时间间隔 的采集值，根据原始采集矩阵生成一次累加生成矩阵，如下：
；
S704：令中，表示第个采集 点第个紧邻均值，根据一次累加生成矩阵生成紧邻均值生成矩阵，如下：
；
S705：计算矩阵和向量，具体计算方法如下：
；
；
其中，为采集点序号；
S706：根据矩阵和向量，计算参数矩阵，具体计算方法如下：
；
其中，，分别为参数矩阵中的两组参数， T表示转置；
S707：计算第个时间间隔上的采集值预测值，具体计算方法如下：
；
其中，为采集点序号，表述为第个时间间隔；
S708：记录第个采集点的第个时间间隔上的实际采集值，记作，如果，则将采样频率提升为当前采样频率的两倍，持续后恢复为当前采样 频率，具体计算方法如下：
；
其中，为验收时间；
S8、数据通信模块根据主站传输的验收时间，生成数据请求，并将生成数据请求发送至数据处理模块，数据处理模块根据数据请求和数据库传输的采集数据生成验收数据，并将验收数据传输至数据通信模块，当达到验收时间，数据通信模块将验收数据传输给主站。
本实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：设置验收时间计算策略、预测条件、比较策略、变电站基础信息数据、采集频率自适应调整策略；
S2：采集装置对变电站在采集点的数据进行采集，得到采集数据，采集装置将采集数据传输至比较模块和数据库；
S3：比较模块根据采集装置传输的采集数据和比较策略进行判断，判断是否满足预测条件，如果不满足预测条件，则生成比较结果，并将比较结果传输至采集装置，如果满足预测条件，比较模块生成预测请求信号并将预测请求信号传输至预测模块；
S4：数据库将采集数据传输至数据处理模块，数据处理模块对采集数据进行处理，生成处理后数据，并将处理后数据传输至预测模块；
S5：预测模块接收到比较模块传输的预测请求信号后，根据数据处理模块传输的处理后数据和验收时间计算策略计算出验收时间，并根据变电站基础信息数据和验收时间生成验收申请文件，并将验收申请文件发送至主站；
S6：主站对验收申请文件进行审核，如果审核通过，主站将验收时间传输至从站数据通信模块和采集管理模块，执行步骤S7；如果审核不通过，分为以下情况：
S6a：如果是因验收时间不匹配而导致的审核不通过，主站对验收时间进行更改，并将更改后的验收时间传输至数据通信模块，执行步骤S7；
S6b：如果是因数据类型不匹配而导致的审核不通过，主站将数据类型要求传输至采集管理模块和数据处理模块，采集管理模块和数据处理模块根据数据类型要求调整采集数据的数据类型，同时主站将验收时间传输至数据通信模块，执行步骤S7；
S7：数据库将原始采集矩阵传输至采集管理模块，采集管理模块根据数据库传输的原始采集矩阵和预测模块传输的验收时间，通过采集频率自适应调整策略，对采集频率自适应调整，并形成采集命令，传输至采集装置；
S8：数据通信模块根据主站传输的验收时间，生成数据请求，并将生成数据请求发送至数据处理模块，数据处理模块根据数据请求和数据库传输的采集数据生成验收数据，并将验收数据传输至数据通信模块，当达到验收时间，数据通信模块将验收数据传输给主站。
2.根据权利要求1所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：该方法通过变电站的从站系统实现，所述从站系统包括采集管理模块、采集装置、比较模块、数据库、数据处理模块、预测模块、数据通信模块：其中，
采集管理模块：用于向采集装置发送采集命令，实现对采集装置的采集频率、采集周期、采集数据类型进行管理；
采集装置：用于根据采集管理模块发送的采集命令对变电站采集点的数据进行采集，并将采集数据发送至数据库与比较模块；
比较模块：用于判别采集装置发送的采集数据是否满足预测条件：通过将发送过来的采集数据进行方差计算，并生成判别矩阵，并根据判别矩阵生成比较结果或预测请求信号，并将比较结果传输至采集装置，将预测请求信号发送至预测模块；
数据库：用于对采集装置传输的采集数据进行存储，并将采集数据传输至数据处理模块，并将采集数据形成原始采集矩阵传输至采集管理模块；
数据处理模块：用于对数据库传输的采集数据进行处理，并将处理后的数据传输至预测模块；根据数据通信模块的数据请求，将数据库传输的采集数据进行处理，并将处理后的数据作为验收数据传输至数据通信模块；
预测模块：用于根据比较模块传输的预测请求信号，通过数据处理模块传输的处理后数据和验收时间计算策略，计算出验收时间，并根据变电站基础信息数据和验收时间生成验收申请文件，将验收申请文件发送至主站，将产生的验收时间传输至采集管理模块；
数据通信模块：用于根据主站传输的验收时间，向数据处理模块发送数据请求，并将数据处理模块传输的验收数据，传输至主站。
3.根据权利要求2所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：所述比较模块，包括采集值集合生成单元、方差计算单元、判别单元：其中，
采集值集合生成单元：用于根据采集装置传输的采集数据生成采集值集合，并将采集值集合发送至方差计算单元；
方差计算单元：用于根据采集值集合生成单元传输的采集值集合计算采集数据的方差，并将方差传输至判别单元；
判别单元：用于根据方差计算单元传输的方差计算判别向量，并根据判别向量生成判别结果。
4.根据权利要求3所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：所述预测模块，包括故障时间计算器、最大故障时间计算器、故障监测器、验收时间计算器、生成器：其中，
故障时间计算器：故障时间计算器根据数据处理模块传输的处理后数据，计算故障间隔时间，并将得到的故障间隔时间发送至最大故障时间计算器；
最大故障时间计算器：用于对所有采集点的故障间隔时间进行比较，得到故障间隔时间最大值，即为一级最大故障时间；将故障监测器发送的实时故障时间与一级最大故障时间进行比较，得到二级最大故障时间；接受到故障监测器的结束信号后，将二级最大故障时间发送至验收时间计算器；
故障监测器：用于对数据处理模块处理后数据进行监测，记录发生实时故障时间并将实时故障时间发送至最大故障时间计算器；如果在设定时间内数据处理模块处理后数据均没有故障数据，故障监测器向最大故障时间计算器发送结束信号；
验收时间计算器：用于根据最大故障时间计算器发送的二级最大故障时间计算验收时间，并将验收时间传输至生成器；
生成器：用于根据验收时间计算器传输的验收时间和变电站基础信息数据生成验收申请文件。
5.根据权利要求4所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：所述比较模块包括比较策略，所述比较策略包括以下具体步骤：
S301：采集值集合生成单元根据采集装置传输的采集数据，生成采集值集合，记作，并将采集值集合发送至方差计算单元；
S302：方差计算单元计算采集点在当前采集时间点的采集值方差，并将方差传输至判别单元，/>具体计算公式如下：
；
其中，表示第/>个采集点的当前采集平均值，/>表示截止第/>采集时间点的采集时间点累加总个数，/>表示第/>个采集点的第/>个采集时间点的采集值，/>表示第/>个采集点在/>个采集时间点中的采集值方差；
S303：判别单元根据方差计算单元传输的采集值方差计算判别向量，判别向量/>由各采集点的判别系数组成，具体计算方法如下：
；
其中，表示第/>个采集点的判别系数，/>表示第/>个采集点在 />个采集时间点中的采集值方差，当判别向量/>的判别系数全为1时，判别满足预测条件，否则执行步骤S301。
6.根据权利要求5所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：所述预测模块包括验收时间计算策略，所述验收时间计算策略包括以下具体步骤：
S501:故障时间计算器根据数据处理模块传输的处理后数据中计算故障间隔时间，计算方法如下：计算在设定时间段内的变电站内的各个采集点的两次发生故障的时间间隔，即故障间隔时间，记作/>，表示为第/>个采集点的第/>个故障间隔时间，故障时间计算器将故障间隔时间/>传输至最大故障时间计算器；
S502:最大故障时间计算器根据故障间隔时间计算一级最大故障时间，记作，/>的具体计算公式如下：
；
其中，为采集点总数，/>表示为第/>个采集点的第/>个故障间隔时间，/>表示为第/>个采集点的故障间隔时间个数；
S503:故障监测器开始对数据处理模块传输的处理后数据进行监测，得到实时故障时间，如果数据处理模块传输的处理后数据中没有故障数据，则/>，故障监测器将发生故障时间发送至最大故障时间计算器，最大故障时间计算器将实时故障时间/>与一级最大故障时间/>进行比较，如果/>，则/>,/>,执行步骤S504，否则执行步骤S504；
S504:如果在的时间段内，所有数据处理模块传输的处理后数据均没有故障数据，故障监测器向最大故障时间计算器发送结束信号，最大故障时间计算器接受到结束信号后，将二级最大故障时间/>发送至验收时间计算器，执行步骤S505，否则执行步骤S503；
S505:验收时间计算器根据最大故障时间计算器发送的二级最大故障时间计算验收时间/>，具体计算公式如下：
。
7.根据权利要求6所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：所述采集管理模块包括采集频率自适应调整策略，所述采集频率自适应调整策略包括以下具体步骤：
S701：计算预计采集总间隔数,具体计算方法如下：
；
其中，为验收时间，/>为基础采集时间间隔，为管理员规定的定值；
S702：经过个时间间隔后，以/>为预测时间间隔数，/>，/>为采集点总数，以/>表示第/>个采集点第/>个时间间隔的采集值，/>，，采集管理模块从数据库获取的原始采集矩阵如下：
；
S703：令，其中/>为1到/>其中的一个，/> 表示第/>个采集点第/>个累加值，/>，/>表示第/>个采集点第/>个时间间隔的采集值，根据原始采集矩阵生成一次累加生成矩阵，如下：
；
S704：令中，/>表示第/>个采集点第个紧邻均值，根据一次累加生成矩阵生成紧邻均值生成矩阵，如下：
；
S705：计算矩阵和向量/>，具体计算方法如下：
；
；
S706：根据矩阵和向量/>，计算参数矩阵/>，具体计算方法如下：
；
其中，，/>分别为参数矩阵中的两组参数， T表示转置；
S707：计算第个时间间隔上的采集值预测值/>，具体计算方法如下：
；
S708：记录第个采集点的第/>个时间间隔上的实际采集值，记作/>，如果，则将采样频率提升为当前采样频率的两倍，持续/>后恢复为当前采样频率，/>具体计算方法如下：
；
其中，为验收时间。
8.根据权利要求7所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：所述数据通信模块将验收数据传输到主站，传输通信链路采用TCP/IP。
9.根据权利要求8所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法，其特征在于：所述故障的种类包括：装置故障、装置异常、对时异常检修状态投入、SV 总告警、SV 采样链路中断、SV 采样数据异常GOOSE 总告警、GOOSE 链路中断。
10.一种电子设备，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，其特征在于，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-9任意一项所述的一种预测配电自动化终端验收时间的方法。
CN202410497194.4A 2024-04-24 2024-04-24 一种预测配电自动化终端验收时间的方法 Active CN118070985B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410497194.4A CN118070985B (zh) 2024-04-24 2024-04-24 一种预测配电自动化终端验收时间的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410497194.4A CN118070985B (zh) 2024-04-24 2024-04-24 一种预测配电自动化终端验收时间的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN118070985A true CN118070985A (zh) 2024-05-24
CN118070985B CN118070985B (zh) 2024-07-16

Family

ID=91107831

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410497194.4A Active CN118070985B (zh) 2024-04-24 2024-04-24 一种预测配电自动化终端验收时间的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118070985B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE0002608D0 (sv) * 2000-07-11 2000-07-11 Abb Ab Method and device of fault location for distribution networks
JP2003150671A (ja) * 2001-11-16 2003-05-23 Itochu Corp 工事検収システム及び工事検収方法
CN104680322A (zh) * 2015-02-13 2015-06-03 上海同筑信息科技有限公司 一种基于bim的工程验收系统及方法
CN107450445A (zh) * 2017-09-05 2017-12-08 国网山东省电力公司 一种电力系统监控信号多站统一校核与验收方法
CN110033190A (zh) * 2019-04-15 2019-07-19 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 一种电力设备监控信号断面数据比对分析系统及方法
CN113507164A (zh) * 2021-06-11 2021-10-15 广西电网有限责任公司贺州供电局 一种基于主站的联调自动验收方法
CN117098496A (zh) * 2021-03-11 2023-11-21 人类生物科学股份有限公司 用于协调包括生物标志物的成像数据集的系统、装置和方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SE0002608D0 (sv) * 2000-07-11 2000-07-11 Abb Ab Method and device of fault location for distribution networks
JP2003150671A (ja) * 2001-11-16 2003-05-23 Itochu Corp 工事検収システム及び工事検収方法
CN104680322A (zh) * 2015-02-13 2015-06-03 上海同筑信息科技有限公司 一种基于bim的工程验收系统及方法
CN107450445A (zh) * 2017-09-05 2017-12-08 国网山东省电力公司 一种电力系统监控信号多站统一校核与验收方法
CN110033190A (zh) * 2019-04-15 2019-07-19 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 一种电力设备监控信号断面数据比对分析系统及方法
CN117098496A (zh) * 2021-03-11 2023-11-21 人类生物科学股份有限公司 用于协调包括生物标志物的成像数据集的系统、装置和方法
CN113507164A (zh) * 2021-06-11 2021-10-15 广西电网有限责任公司贺州供电局 一种基于主站的联调自动验收方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN118070985B (zh) 2024-07-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111555716B (zh) 光伏阵列工作状态的确定方法、装置、设备及存储介质
RU2389117C2 (ru) Система и способ централизованного мониторинга и управления режимом работы силовых трансформаторов, установленных на разных подстанциях и в центрах мониторинга
CN116433009A (zh) 一种用于变电设备的异常监测方法、装置及存储介质
CN117078017A (zh) 一种用于电力电网设备监控智能化决策分析系统
CN117689214B (zh) 一种柔性直流牵引供电系统能量路由器动态安全评估方法
CN117332215B (zh) 一种高低压配电柜异常故障信息远程监测系统
CN117895661B (zh) 一种结合风险分析的配电网控制方法及系统
CN110730234A (zh) 一种电气火灾监控系统及其智能预警分析方法
CN115395643A (zh) 基于全数据采集和状态感知的低压配电网故障预警定位装置及系统
CN118226179B (zh) 一种配网自动化继电保护测试系统
CN118115296A (zh) 基于多源融合理赔申报的电力设备数据采集分析检测平台
CN118070985B (zh) 一种预测配电自动化终端验收时间的方法
CN117038048B (zh) 一种用于医疗器械的远程故障处理方法及系统
CN117791869A (zh) 基于智能配电柜的数据在线监测方法及系统
CN112712606A (zh) 一种基于运维服务的自动巡检管理的方法与系统
CN117057608A (zh) 企业安全生产风险预警系统
CN107478988A (zh) 基于非精确贝叶斯模型的断路器异常判别方法和系统
CN112636476A (zh) 一种变电站的遥测数据分析方法及装置
CN113438116B (zh) 一种电力通讯数据管理系统及方法
CN118445170B (zh) 一种基于物联网的智能防误系统
CN117978837B (zh) 一种电力数据采集传输方法及其系统
CN116165956B (zh) 一种基于物联网的智能楼宇网络控制系统及方法
CN117495357B (zh) 一种基于大数据的电力数据监管系统及方法
CN114414938B (zh) 一种配电网故障的动态响应方法及系统
CN115425734B (zh) 一种具有自动化节能运行程序运维箱

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant