[发明专利]一种高压断路器生命周期评估及故障预警方法

说明书

本发明涉及电力设备维护技术领域，具体涉及一种高压断路器生命周期评估及故障预警方法，包括以下步骤：A）获取检测数据；B设置故障源，使高压断路器不断分合闸，直到出现故障，分合闸动作次数为N，同时周期性进行检测；C）获得生命周期评估结果；D）训练故障预警神经网络模型；E）将待评估及预警的高压断路器的检测数据输入故障预警神经网络模型，若故障预警神经网络模型输出故障类型，则发出故障预警，对应故障为故障预警神经网络模型输出的故障类型。本发明的实质性效果是：获得高压断路器的生命周期的表征，使高压断路器的检修更有针对性，提高高压断路器工作的稳定性和可靠性。

技术领域

本发明涉及电力设备维护技术领域，具体涉及一种高压断路器生命周期评估及故障预警方法。

背景技术

高压断路器不仅可以切断或闭合高压电路中的空载电流和负荷电流，而且当系统发生故障时通过继电器保护装置的作用，切断过负荷电流和短路电流，具有相当完善的灭弧结构和足够的断流能力。高压断路器在电力系统中担负着控制和保护的双重任务，其性能的优劣直接关系到电力系统的安全运行。因而在电网的维护中，高压断路器的检测维护是一项重要的内容。电网中的高压断路器数量众多，而且检测项目繁多。对高压断路器的检测和维护包括二次回路检测、机械特性检测、接触电阻检测等多个项目，检测完成后，还需要对检测数据进行分析判断，从而确定被检测的高压断路器是否存在安全隐患，对高压断路器的状态进行评估。其中，机械特性参数是判断断路器性能的重要参数之一。根据CIGRE与中国电科院的调研结果，机械故障占开关设备故障的近37％，因此对开关设备进行机械故障检测显得极为必要。目前采用的“到期检修”的检修方式存在严重的不足。如临时性维修不足、维修过剩、盲目维修或因检修不当而引发检修事故。建立在设备运行状态基础上的状态检修是当前最为先进的设备检修方法。因此，对高压断路器进行生命周期评估及故障预警研究，具有重要的经济意义和技术意义。

如中国专利CN105467309A，公开日20156年4月6日，一种高压断路器触头状态评价方法及检修策略，其主要技术特点是：将动态电阻测试仪、大容量蓄电池、速度传感器和电流传感器与高压断路器触头连接成测试回路并对高压断路器触头分闸过程的动态电阻进行测量；动态电阻测试仪对测量的速度、电流与电压信号进行计算分析，得到分闸过程的触头动态电阻-行程曲线，并通过触头动态电阻-行程曲线获取触头电阻值与长度值；将获取的触头电阻值与长度值与标准值作比较，对触头状态进行评价，并制定有效的检修策略。其技术方案使用触头电阻值与长度值直观地表现触头状态，为评价断路器触头状态和制定检修策略提供了重要的参考依据。但其不能为二次回路以及机械特性的检测提供技术指导，不能解决缺乏高压断路器进行生命周期评估技术的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：目前高压断路器的检测无法提供高压断路器生命周期评估的技术问题。提出了一种基于大数据技术的高压断路器生命周期评估及故障预警方法。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：一种高压断路器生命周期评估及故障预警方法，包括以下步骤：A)获取同型号高压断路器历史维保时的检测数据；B)获取同型号的高压断路器，在实验室条件下人为设置故障源，使高压断路器在故障源存在的情况下不断进行带电分合闸动作，直到出现故障，故障前高压断路器进行带电分合闸动作次数为N，同时周期性进行检测，将检测数据作为参考数据，并与测试对应带电分合闸动作次数n关联；C)将高压断路器的检测数据与参考数据对比，获得与检测数据最接近的参考数据对应的次数n，将n/N作为高压断路器的生命周期评估结果；D)将参考数据与所出现的故障类型关联，构成样本数据，使用样本数据训练故障预警神经网络模型；E)将待评估及预警的高压断路器的检测数据输入到步骤D)获得的故障预警神经网络模型，若故障预警神经网络模型输出故障类型，则发出故障预警，对应故障为故障预警神经网络模型输出的故障类型。通过分合闸次数与检测数据关联，输入检测数据能够获得等效的分合闸次数，从而获得高压断路器的生命周期的表征，使高压断路器的检修更有针对性；通过故障预警神经网络模型提供高压断路器的故障预警信息，使维护人员能够针对性的维护高压断路器，提高高压断路器工作的稳定性和可靠性。