CN205620497U - 矿井漏电故障选线装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种矿井漏电故障选线装置，包括有CPU模块、数据采集模块、存储模块、开关量输出模块、通信模块、人机交互模块和提供工作电源的电源模块，CPU模块包括有进行高速数据交换和信息传输的DSP和ARM，数据采集模块的信号输出端分别与DSP的信号输入端相连接，存储模块包括有分别与DSP和ARM相连接的二个存储器SRAM，开关量输出模块的信号输入端与DSP的信号输出端相连接，ARM通过通信模块与外部设备进行信息传递，人机交互模块与ARM进行信息传递。

Description

矿井漏电故障选线装置

技术领域

本实用新型涉及电力系统检测技术领域，具体是一种矿井漏电故障选线装置。

背景技术

在煤矿井下供电系统中，单相接地漏电故障是煤矿井下低压电网的主要故障形式之一，约占其总故障的80％左右。发生接地故障后系统虽允许带故障运行1～2小时，但是由于非故障相对地电压升高，若不及时处理可能会发展为非故障相绝缘破坏继发相间短路的威胁，进而引发瓦斯和煤尘爆炸，严重影响煤矿生产。在电网结构日益复杂、工业生产和社会活动正常运行对供电可靠性要求越来越高的背景下，煤矿井下漏电故障的快速判定和及时排除变得尤为重要。

井下采用的选择性漏电保护技术通过只切除漏电故障线路和设备，非故障部分继续工作，从而减小故障停电范围并且便于寻找漏电故障，缩短漏电停电时间，大大提高了井下供电系统的安全性和可靠性。但是发生接地故障时，故障电流比较微弱、故障特征不明显，且在复杂电网条件以及恶劣的现场工况下存在各种各样的干扰，加上选线方法的局限性给故障检测造成了很大的困难，经常会出现“漏选”或“错选”的情况。早期出现的选线装置存在采样精度低、抗干扰能力弱、数据处理能力差等缺点，使装置可靠性低、误选率高，因而寻找一种选线速度快、选线结果准确并有较强现场适应能力的智能选线装置，对于煤矿井下供电保护系统具有重要的学术价值和实际意义。

实用新型内容

本实用新型的目的是提供一种矿井漏电故障选线装置，适用于煤矿井下低压电网漏电故障选线，能够在发生漏电故障时，快速准确选出故障线路。

本实用新型的技术方案如下：

一种矿井漏电故障选线装置，其特征在于：包括有CPU模块、数据采集模块、存储模块、开关量输出模块、通信模块、人机交互模块和提供工作电源的电源模块，所述的CPU模块包括有进行高速数据交换和信息传输的DSP和ARM，所述数据采集模块的信号输出端分别与所述DSP的信号输入端相连接，所述的存储模块包括有分别与所述DSP和ARM相连接的二个存储器SRAM，所述开关量输出模块的信号输入端与所述DSP的信号输出端相连接，所述的ARM通过所述通信模块与外部设备进行信息传递，所述的人机交互模块与所述ARM进行信息传递。

所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的DSP采用TMS320F2812芯片。

所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的ARM采用32位S3C2440芯片。

所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的数据采集模块包括有模拟量采集模块和开关量采集模块，所述的模拟量采集模块包括有对煤矿井下的供电电缆零序电压、零序电流进行检测的电压、电流互感器，所述的电压、电流互感器的输出端依次通过信号调理电路、滤波放大电路和模数转换芯片AD8022分别与所述DSP的信号输入端相连接；所述的开关量采集模块包括有断路器、隔离开关、跳合闸位置继电器、RC滤波电路和光耦隔离模块，所述断路器、隔离开关的辅助触点和所述跳合闸位置继电器的输入接点采集的开关量经过所述RC滤波电路滤波和所述光耦隔离模块光电隔离后输入所述DSP的信号输入端。

所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的开关量输出模块包括有信号放大电路和光耦隔离模块，所述DSP输出的控制信号经信号放大电路功率放大和光耦隔离模块光电隔离后驱动电网中的断路器动作。

所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的通信模块包括有UART通信、CAN总线通信和以太网通信接口。

所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的人机交互模块包括有液晶触摸屏、SD卡、矩阵键盘、USB接口和微型打印机。

本实用新型中，CPU模块由DSP+ARM的双处理器组成。DSP采用高性能的TMS320F2812芯片对采集到的电压、电流数据进行快速分析和完成保护逻辑判断功能，并将故障数据存储以供分析，ARM采用32位S3C2440芯片，主要运行嵌入式操作系统、液晶显示、键盘控制以及与外界进行各种实时通信。DSP与ARM之间进行高速数据交换和信息传输。为了确保ARM能够实时显示各种信息和及时将通过键盘设置的信息传给DSP，用做计算和判断，ARM通过DSP内的并行接口HPI直接访问DSP的内部存储器，不需要硬件和软件开销，而是由DSP自身的硬件来协调冲突，提高了系统的实时性。

数据采集模块包括模拟量采集和开关量采集两部分。模拟量的采集是通过电压、电流互感器实现对煤矿井下的供电电缆零序电压、零序电流进行检测，检测信号通过信号调理、滤波放大，由高精度高速度模数转换芯片AD8022转换成数字量送DSP处理。开关量的采集是采集断路器、隔离开关的位置用于保护逻辑判断，采集到的数据存储到DSP的存储器SRAM中，以备选线算法启动之后查询故障前的电压、电流波形。

开关量输出模块主要用来执行保护各种命令、断路器跳闸、信号告警等。DSP的I/O输出是3.3V的低电压信号，为增强抗干扰能力，需要经光电隔离放大驱动断路器动作。

通信模块是与外部设备进行信息传递的通道。线路上实时信息、故障的判断及处理结果都需要发送到上位机和人机接口模块进行录波、显示，同时将保护各种信息传送到中心调度所，或接受中调的查询及远方修改定值。

人机交互模块主要完成运行结果、故障信息的显示，相关参数的设定以及故障数据的导入导出等，并通过以太网通信接口连接到远程上位机，可对该保护装置进行远程监控。

本实用新型是实现故障选线准确、快速、高效的基础，其中最重要的是CPU模块，采用嵌入式微处理器ARM+DSP双核结构，ARM外围集成了丰富的控制接口，主要负责复杂控制、人机交互和通讯管理，DSP主要完成数据采集、信号处理、保护计算、故障判断和产生保护信号。双核结构使得选线装置性能指标优化、通信高速稳定、交互界面友好直观、功能更加强大和升级更加方便。

本实用新型的有益效果：

1、本实用新型能够搭建稳定可靠的硬件平台，提高了故障选线的采样精度，增强了大量数据处理的效率，提高了抗干扰能力。

2、本实用新型利用先进的智能选线算法处理故障稳态和暂态信息，并将这些选线算法进行融合，形成综合决策判据，提高了故障选线准确率。

附图说明

图1为本实用新型结构原理框图。

图2为本实用新型的智能选线流程图。

图3为本实用新型的概率神经网络、D-S证据理论智能选线框图。

具体实施方式

参见图1，一种矿井漏电故障选线装置，包括有CPU模块、数据采集模块、存储模块、开关量输出模块、通信模块、人机交互模块和提供工作电源的电源模块，CPU模块包括有进行高速数据交换和信息传输的DSP和ARM，数据采集模块的信号输出端分别与DSP的信号输入端相连接，存储模块包括有分别与DSP和ARM相连接的二个存储器SRAM，开关量输出模块的信号输入端与DSP的信号输出端相连接，ARM通过通信模块与外部设备进行信息传递，人机交互模块与ARM进行信息传递。

本实用新型中，DSP采用TMS320F2812芯片。

ARM采用32位S3C2440芯片。

数据采集模块包括有模拟量采集模块和开关量采集模块，模拟量采集模块包括有对煤矿井下的供电电缆零序电压、零序电流进行检测的电压、电流互感器，电压、电流互感器的输出端依次通过信号调理电路、滤波放大电路和模数转换芯片AD8022分别与DSP的信号输入端相连接；开关量采集模块包括有断路器、隔离开关、跳合闸位置继电器、RC滤波电路和光耦隔离模块，断路器、隔离开关的辅助触点和跳合闸位置继电器的输入接点采集的开关量经过RC滤波电路滤波和光耦隔离模块光电隔离后输入DSP的信号输入端。

开关量输出模块包括有信号放大电路和光耦隔离模块，所述DSP输出的控制信号经信号放大电路功率放大和光耦隔离模块光电隔离后驱动电网中的断路器动作。

通信模块包括有UART通信、CAN总线通信和以太网通信接口。

人机交互模块包括有液晶触摸屏、SD卡、矩阵键盘、USB接口和微型打印机。

以下结合图2、3对本实用新型作进一步的说明：

根据选线装置硬件平台，将选线装置的软件分为上电自检、AD采集中断、故障启动、故障选线算法处理、跳闸信号输出、故障录波、人机显示等。

为了故障选线的提高准确率，采用基于概率神经网络、D-S证据理智能算法融合的选线方法。首先从零序电流信号中提取稳态信息和暂态信息的特征量，然后计算各个特征量的故障测度作为神经网络的输入，将神经网络融合处理后的数据输入到D-S证据理论中去，利用D-S证据理论的模型再进行决策级融合实现故障选线。

具体选线步骤如下：

1、首先利用快速傅里叶变换和小波包变换从零序电流信号中提取稳态基波分量、有功分量、五次谐波分量，小波包能量分量。然后计算各个特征量的故障测度，得到处理后的特征数据形成训练样本集和测试样本集。

故障测度为[－1，1]的实数变量，则其越趋于－1，没有故障的可能性越大；越趋于1，故障发生的可能性越大。定义线路的故障测度函数为：

X_p(k)＝X_rp(k)X_ap(k) (1)

其中X_rp(k)为相对故障测度函数，为可确定故障测度函数。

2、初始化概率神经网络的权值，进行神经网络的训练，最后得到神经网络的权值。利用测试样本集对概率神经网络进行测试，得到神经网络的输出结果。

3、将神经网络的输出作为D-S证据理论的独立证据，神经网络的输出值转换后得到对应证据下每种状态的基本概率分配。通过证据理论中证据组合规则得到每个状态对应的基本分配概率。

对供电电网中的线路进行编号，用line(k)表示(k＝0表示母线)，构成故障线路的识别框架：

Θ＝{line(k)|k＝1，2，...，N} (2)

若每一种选线判据都是一种证据体，每条线路可能是故障线路的信任程度称为信度函数，构造出故障选线的基本信度分配函数如下：

$m\left(A\right)=\left\{\begin{array}{cc}{m}_r\left(A\right)m_a& A=line\left(k\right)\\ 1-{\Σ}_{k=0}^{N}m\left(\right\{line\left(k\right)\left\}\right)& \mathrm{\Θ}\end{array}\right\}---\left(3\right)$

其中m_r是相对信度分配函数，m_a是可确定信度系数。

证据组合的选线判断准则为：假定为m_i(·)为基于零序电流法、有功分量法、五次谐波分量法、小波包能量分量分别对应的故障测度函数经过神经网络融合后得出的信度分配函数。

m_i＝m_i(l₀)，m_i(l₁)，m_i(l₂)…m_i(l_n)，m_i(Θ)i＝4 (4)

4个证据通过证据组合规则组合后基本信度分配为

$m=m_1\⊕m_2\⊕m_3\⊕m_4---\left(5\right)$

4、经过D-S证据理论组合处理后，得到各条线路的综合可信度分配值，设定相关阈值，利用决策级融合得出最终的选线结果。

设定故障线路和非故障线路的信任函数值之差大于阈值ε₁；不确定度m(Θ)不大于阈值ε₂；故障线路具有最大信任函数值ε₃。

Claims (7)

1.一种矿井漏电故障选线装置，其特征在于：包括有CPU模块、数据采集模块、存储模块、开关量输出模块、通信模块、人机交互模块和提供工作电源的电源模块，所述的CPU模块包括有进行高速数据交换和信息传输的DSP和ARM，所述数据采集模块的信号输出端分别与所述DSP的信号输入端相连接，所述的存储模块包括有分别与所述DSP和ARM相连接的二个存储器SRAM，所述开关量输出模块的信号输入端与所述DSP的信号输出端相连接，所述的ARM通过所述通信模块与外部设备进行信息传递，所述的人机交互模块与所述ARM进行信息传递。

2.根据权利要求1所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的DSP采用TMS320F2812芯片。

3.根据权利要求1所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的ARM采用32位S3C2440芯片。

4.根据权利要求1所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的数据采集模块包括有模拟量采集模块和开关量采集模块，所述的模拟量采集模块包括有对煤矿井下的供电电缆零序电压、零序电流进行检测的电压、电流互感器，所述的电压、电流互感器的输出端依次通过信号调理电路、滤波放大电路和模数转换芯片AD8022分别与所述DSP的信号输入端相连接；所述的开关量采集模块包括有断路器、隔离开关、跳合闸位置继电器、RC滤波电路和光耦隔离模块，所述断路器、隔离开关的辅助触点和所述跳合闸位置继电器的输入接点采集的开关量经过所述RC滤波电路滤波和所述光耦隔离模块光电隔离后输入所述DSP的信号输入端。

5.根据权利要求1所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的开关量输出模块包括有信号放大电路和光耦隔离模块，所述DSP输出的控制信号经信号放大电路功率放大和光耦隔离模块光电隔离后驱动电网中的断路器动作。

6.根据权利要求1所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的通信模块包括有UART通信、CAN总线通信和以太网通信接口。

7.根据权利要求1所述的矿井漏电故障选线装置，其特征在于：所述的人机交互模块包括有液晶触摸屏、SD卡、矩阵键盘、USB接口和微型打印机。