[实用新型]一种配电网电压暂降检测估计系统

说明书

本实用新型公开了一种配电网电压暂降检测估计系统，包括微处理器，以及分别与微处理器连接的数据采集模块、故障检测模块、故障报警传输模块和故障定位及电压估计模块，数据采集模块输出信号至故障检测模块以用于将配电网的三相电压信号进行基于信号自回归模型的电压暂降故障发生时刻的确定和电压暂降深度的确定；故障检测模块输出信号至故障报警传输模块。通过设置AR模型进行超前预测的方式，有效解决了有效值法产生的检测延时问题，并且由配电网故障定位及电压估计模块基于残留电压率的线性分布特征，计算电压暂降故障源与上游监测点间的线路阻抗，最终实现对电压暂降故障源的定位，并同时估计全网重要节点电压及电压暂降深度。

技术领域

本实用新型涉及配电自动化检测技术领域，具体为一种配电网电压暂降检测估计系统。

背景技术

电压暂降是指供电电压在系统频率下电压的有效值(RMS)瞬间减小到额定值90％～10％，而且其持续时间一般为半个周波到数秒钟。即使是短时的电压暂降也可能引起系统中敏感设备故障或停运情况，造成较大的经济损失。例如，某公司的涤纶生产线，在每年的夏季都会因雷雨造成电压暂降，由电压暂降导致的涤纶生产设备故障或产品不良率极高，全部生产线平均每年的损失高达500万元。因此，明确电能质量扰动的责任人，不仅需要精确的定位来解决相关的经济纠纷，更要准确地识别电压暂降源，才能有效地预防电压暂降情况的发生和改善电能质量。

此外，电压暂降检测的主要任务在于电压幅值、持续时间的检测。考虑到实际电网复杂的工况环境，以及电压暂降发生的随机性和暂态性，同时为保证电压暂降补偿控制装置具有良好、快速的补偿效果，电压暂降检测装置必须实现自适应性、快速准确。目前，针对电压暂降特征量的检测算法有很多，可以分为传统检测算法、基于变换域的检测算法、基于人工智能的检测算法等。常用的传统检测算法有：基波分量法、有效值法、缺损电压法、dq变换法及其改进算法等；基于变换域的检测算法有：短时傅里叶变换法、小波变换法、S变换法等；基于人工智能的检测算法在电压暂降检测中应用的较少，相应算法有：支持向量机算法、反馈神经网络算法等。但是，以上几类算法特点各异，均存在自身的局限性。因此，基于上述问题，本实用新型公开了一种能有效地定位与辨识电压暂降源的系统，在远方系统结合多个装置监测信息定位故障点估计全网重要节点电压状况，解决现有技术中存在的问题。

实用新型内容

本实用新型的目的在于提供一种配电网电压暂降检测估计系统，通过设置AR模型进行超前预测的方式，有效解决了有效值法产生的检测延时问题，并且由配电网故障定位及电压估计模块基于残留电压率的线性分布特征，计算电压暂降故障源与上游监测点间的线路阻抗，最终实现对电压暂降故障源的定位，并同时估计全网重要节点电压及电压暂降深度，解决了现有技术中的问题。为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：一种配电网电压暂降检测估计系统，包括：微处理器，以及分别与微处理器连接的数据采集模块、故障检测模块、故障报警传输模块和故障定位及电压估计模块，其中，

所述数据采集模块输出信号至故障检测模块以用于将配电网的三相电压信号进行基于信号自回归模型的电压暂降故障发生时刻的确定和电压暂降深度的确定；

所述故障检测模块输出信号至故障报警传输模块，用于将检测到已发生电压暂降后的配电网三相电压信号进行报警并传输至配电网外部PC机；

所述故障报警传输模块输出信号至故障定位及电压估计模块，用于在接收报警传输处理后对已发生电压暂降后的配电网三相电压信号进行故障源的定位以及配电网网络拓扑参数的检测分析。

作为对本实用新型一种配电网电压暂降检测估计系统的改进，所述数据采集模块包括分别与微处理器连接以用于将采集的配电网的三相电压信号转换为数字信号并进行传输的电压互感器输出单元、波形整形单元、锁相环单元、频率测量单元和A/D转换单元。

作为对本实用新型一种配电网电压暂降检测估计系统的改进，所述故障检测模块包括分别与微处理器连接以用于对配电网的三相电压信号进行电压暂降检测的控制单元、存储单元和输出显示单元。