[发明专利]一种低压配电网在线监测保护系统及方法

权利要求书

1.一种低压配电网在线监测保护方法，其特征在于，基于层、域对低压配电网内的多源量测数据进行划分，包括对多源量测数据依据电压等级和地理位置进行数据区分并归类；

所述多源量测数据为同位置不同类型的电气量测量装置测量而来的电气量数据；

所述电气量数据包括配电网中各测量点处的电压、电流、有功功率和无功功率；

所述多源量测数据基于层划分为通过电气量数据采集装置来源的不同电压等级划分为不同层，同一层内的多源量测数据在相同电压等级；

所述多源量测数据基于域划分为通过电气量数据采集装置来源的地理区域与连接关系划分为不同域；

同一层内，不同连接支路的多源量测数据划分为不同域；

划分所述层以发电机出线处电气量采集单元或变压器进出线处电气量采集单元为边界；

划分所述域以空间距离半径或就地计算单元的运算能力划分；

基于域的处理包括对多源量测数据的域内处理和域间处理；

基于层的处理包括对层间的变压器进线处、出线处的多源量测数据进行融合和计算；

以同一域内的多源量测数据进行故障识别，还包括以为域、层为单元进行域间、层间故障识别；

检测出故障并处理故障；

在同一域内通过域内数据融合单元汇总所有域内多源量测数据，在不同域间，通过域间数据融合单元调用不同域的域内数据融合单元汇总的数据；

所述域以配电线路为对象进行故障识别，当故障位于不同线路时，依据域内各测量点的电气量变化情况，构造BP神经网络，利用神经网络算法识别故障位置；

当域内发生短路故障后，域内电气量数据发生变化，利用BP神经网络算法，通过训练得到各测点电气量变化与故障位置之间的关系，依据域的结构选取匹配域结构层数的BP神经网络模型，结构层中的输入层为域内各测量点处的电压电流测量相量，同一域内所有测量数据全部传输至域内数据融合单元，BP神经网络模型接入域内的数据融合单元，并按相别进行故障判断；

所述域与域之间以联络线为对象进行故障识别，利用差动原理构建故障识别判据，识别故障所处的域间联络线，所述联络线为所述层在所述域间的电压等级输出输入终端；

域间联络线发生短路故障时，依据电流电压关系，判断域间联络线相连的电气量数据的电压测量值，计算并比对域间联络线相连的电气量数据的不平衡电流测量值与整定门槛的大小关系，诊断得出故障的发生位置和故障性质，并将相连域间联络线相连的电气量数据上传至域间数据融合单元，依据故障位置和故障性质进行判断，故障性质包括短路故障、断路故障；

所述层间故障识别是对层与层之间的变压器为对象进行层间故障识别，层间故障识别中基于变压器原副边变换关系，利用多源量测数据在层间的测量电流构建变压器保护判据，识别故障变压器；

所述处理故障的详细操作包括：切除故障并告警，不切除故障仅告警；

所述切除故障并告警为切除离故障位置最近的断路器，并发出包含故障位置信息的告警信号；

所述不切除故障仅告警仅发出包含故障位置信息的告警信号；

依据检测出故障的详细情况人工选择处理故障操作。

2.一种低压配电网在线监测保护系统，其特征在于，应用权利要求1所述的一种低压配电网在线监测保护方法，包括监测保护平台，所述故障处理操作在监测保护平台实施，还包括电气量采集单元，所述层包括多个电气量采集单元，所述系统包括域间数据融合单元和域内数据融合单元，所述域内数据融合单元通过联络线与域间数据融合单元进行数据互通。