[发明专利]一种输电线路故障校核诊断方法在审
申请号: | 201410396270.9 | 申请日: | 2014-08-13 |
公开(公告)号: | CN104122488A | 公开(公告)日: | 2014-10-29 |
发明(设计)人: | 阮羚;黄俊杰;朱昌成;熊宇 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司;国网湖北省电力公司电力科学研究院;武汉康普常青软件技术股份有限公司 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08;G06F17/50 |
代理公司: | 武汉楚天专利事务所 42113 | 代理人: | 孔敏 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 输电 线路 故障 校核 诊断 方法 | ||
1.一种输电线路故障校核诊断方法,其特征在于包括如下步骤:
(1)采用故障树分析法建立故障因子和故障类型的输电线路故障树模型,所述故障类型包括污闪故障、雷击故障、覆冰冰闪故障、舞动故障、鸟害故障;
(2)根据输电线路故障现象确定待诊断故障类型;
(3)计算所述待诊断故障类型的故障因子的发生概率:收集输电线路故障发生时相关的多维度数据,所述多维度数据包括气象、地理、台账、环境;根据多维度数据和故障因子的逻辑判别依据,得出故障因子是否成立,采用待诊断故障类型成立的故障因子总数除以待诊断故障类型的故障因子总数得到待诊断故障类型的故障因子的发生概率,再乘以故障类型权重W,得到待诊断故障类型的故障因子的发生概率;
(4)采用模糊隶属函数计算所述待诊断故障类型的故障案例匹配度:故障案例是指详细记录已发生故障的时间、地点、故障类型、故障因子的历史案例资料,故障案例匹配度隶属函数如下:
式中,x表示当前故障因子与历史故障案例库中故障因子的匹配个数,N表示历史故障案例库中各种故障类型所包含的故障因子集合,是由人工根据实际情况配置;
当x=0时,A(X)=0,表明x完全不属于A,即案例匹配度为0%;当x=N,A(x)=1,表明x完全属于A,即案例匹配度为100%;当0<x<N时,0<A(x)<1,且x越接近N,A(x)越接近1,x属于A的程度就越高,表明故障案例匹配程度越高;
(5)计算待诊断故障类型的故障综合概率:由步骤(3)得出的待诊断故障类型的故障因子的发生概率和步骤(4)得出的待诊断故障类型的故障案例匹配度进行加权平均得到待诊断故障类型的故障综合概率,将得到的待诊断故障类型与预先配置的对应类型故障的临界值进行比较,如果超过则判断有可能为该故障,反之,则判断为不可能为该故障;
(6)提交专家审核:得出可能为某类故障后,将结果提交专家审核是否与实际情况相符合,如果审核通过,则将故障存入案例库,反之,则退回重新分析。
2.如权利要求1所述的输电线路故障校核诊断方法,其特征在于所述步骤(1)具体为:
A、对输电线路故障类型和可能的故障因子进行归类细化、定性定量分析,总结归纳每种故障类型发生的故障因子;
污闪故障的故障因子为:湿度持续偏大、外绝缘配置不合理、盐密值报警、周边重污染源;雷击故障的故障因子为:附近有落雷、雷电流幅值超耐雷水平、雷害风险高发区、防雷措施不合理;覆冰冰闪故障的故障因子为:覆冰期、覆冰厚度超标、重覆冰区、覆冰防范措施不合理;舞动故障的故障因子为:处于覆冰期或台风期、舞动频率/幅值报警、舞动风险高发区、舞动防范措施不合理;鸟害故障的故障因子为:鸟害高发区、水域附近、山脉旁边;
B、依据各时间的先后次序建立逻辑关系,并用树形逻辑框图表示,将上述故障类型作为中间事件,由上而下逐层分析,并用一个逻辑门的形式将故障类型和故障因子连接起来,建立输变电线路的故障树模型;
C、建立多维度数据与故障因子的逻辑判断依据,具体如下:
a、污闪故障各故障因子判断标准:
湿度持续偏大:取故障发生时周围气象监测站前3天的湿度数据变化情况,如果湿度数据呈现持续增长情况,则认为该故障因子成立。
外绝缘配置不合理:取故障点杆塔所处最新污区分布图的污区等级,与杆塔的外绝缘配置进行比对是否合理,不合理,则认为该故障因子成立;
盐密值报警:取故障点发生故障时周围污秽在线监测设备前三天的盐密数据,看是否超出此区域的盐密报警值,如果超出,则认为该故障因子成立;
周边重污染:分析故障点周围3公里范围内是否有重污染源,如果存在,则认为该故障因子成立;
b、雷击故障各故障因子判断标准:
附近有落雷:查找故障点故障发生时间前5分钟附近2公里范围内是否有落雷,如过有,则认为该故障因子成立;
雷电流幅值超耐雷水平:查找故障点故障发生时间前5分钟附近2公里范围内的落雷数据的雷电流与杆塔的耐雷水平进行比较,如果大于杆塔的耐雷水平,则认为该故障因子成立;
雷害风险高发区:取故障点杆塔所处最新地闪密度图和雷害分布图的等级,如果处于2级及以上雷害风险区,或处于C1及落雷密度区,则认为该故障因子成立;
防雷措施不合理:台账和标准的对照,结合故障点雷区等级判断是否合理;
c、覆冰冰闪故障各故障因子判断标准:
覆冰期:取故障点故障发生时间当日附近气象在线监测数据,如果温度低于1℃,则认为该故障因子成立;
覆冰厚度超标:故障点附近覆冰在线监测设备监测的覆冰厚度值超过设计覆冰厚度;
重覆冰区:故障点所处的冰区等级处于中重冰区以上;
覆冰防范措施不合理:台账和标准的对照,结合故障点雷区冰区分布图等级判断是否合理;
d、舞动故障各故障因子判断标准:
处于覆冰期或台风期:取故障点故障发生时间当日附近的气象在线监测数据,如果温度低于1℃或者风速超过12m/s;
监测舞动频率/幅值报警:取故障点故障发生时间当日附近的舞动在线监测数据,对比监测舞动频率或者幅度值超过预设的报警值;
舞动风险高发区:故障点所处的舞动分布图等级处于2级以上;
舞动防范措施不合理:查询故障点线路杆塔的基础台帐,看是否有防舞动装置;
e、鸟害故障各故障因子的判断标准:
鸟害高发区:故障点处于鸟害分布图2级以上;
水域附近:故障点附近是否有池塘、水库、河流;
山脉旁边:故障点附近是否有山脉。
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