一种继电保护设备风险评估系统及方法与流程

本发明涉及电气设备保护技术领域，尤其涉及一种继电保护设备风险评估系统及方法。

背景技术：

随着我国经济和工业的发展，电力系统逐渐发展成为以“高电压、远距离、大容量、大机组、远距离”为特征的智能化网络，在提高了传输效率的同时，也增大了运行故障所带来的风险，其中，继电保护设备的可靠运行对电力系统的安全稳定非常重要，因此对继电保护设备的运行状态及可靠性的监测对保证电力系统有着十分重要的意义。

目前大多数继电保护设备检测装置都主要是在设备故障后的检测设备，还没有能够较准确的对继电保护设备故障做出提前预测的监测设备。能够对继电保护设备的故障或不正常运行做出有效的预测和评估，可以最大限度的提高电力系统的运行可靠性，减少设备故障所造成的经济损失和能运浪费。电气设备运行状态与其运行温度有着十分密切的联系，因此可以通过监测设备运行温度对继电保护设备运行状态进行检测，同时对设备故障作出预测。

技术实现要素：

本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种继电保护设备风险评估系统及方法。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种继电保护设备风险评估系统，包括有电气设备箱，继电保护设备安装在所述的电气设备箱内部，在电气设备箱内部还设有测温传感器探头，所述的测温传感器探头是由4个MLX90614红外测温传感器组成2*2的点阵温度测量探头，测温传感器探头通过传输光纤连接有数据处理PC机，测温传感器探头采集继电保护设备的设备温度，分析处理出运行设备的温度数据，将温度数据传输给数据处理PC机，数据处理PC机通过距离判别分析算法与标准状态温度数据进行比较，确定运行设备的状态，并显示运行设备的温度数据变化趋势。

所述的数据处理PC机内配置有多个继电保护设备运行状态已知的标准状态温度数据。

所述的数据处理PC机内装有SQLserver数据库、MATLAB算法软件和组态王软件。

一种继电保护设备风险评估方法，包括以下步骤：(1)利用4个MLX90614红外测温传感器组成2*2的测温传感器探头，将测温传感器探头置于设备箱内，实现全方位扫描测温；

(2)利用测温传感器探头扫描，监测范围能够完全覆盖被检测区域，并不间断的24小时扫描，获得检测区域的温度场数据，并将温度场数据通过以太网传送至数据处理PC机，在数据处理PC机生成设备温度数据；

(3)根据温度场数据，利用基于Markov模型各状态不同温度状态对设备状态数据进行识别，来预测运行设备是否有发生故障的可能。

所述的设备状态数据包括区域内所有变电在运行设备的历史运行数据和在运行状态数据，如存储n组状态温度数据：(X₁,X₂,...,X_n)各自的均值向量和协方差阵分别为μ_i和∑_i，其中i＝1,2,…k，待测设备的4元温度数据为X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T,则所述将采集的温度数据通过距离判别分析算法与温度状态进行比较，确定在运行设备的当前状态，包括步骤：

计算待测设备的4元温度数据X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T与任一标准状态温度数据G_i的马氏距离d²(X,G_i)：

选择马氏距离最小的标准状态温度数据对应的设备运行状态为检测设备的运行状态。

所述的将采集的温度数据是采用MATLAB算法软件将采集的温度数据通过距离判别分析算法与标准状态温度进行比较，确定运行设备的当前状态，通过组态王软件显示运行设备温度数据变化趋势，MATLAB算法软件和组态王软件利用OPC协议进行通信。

所述的Markov模型对所测设备运行状态进行标准化分析，对温度数据的设备非正常运行是否存在进行识别，以电气设备箱内的温度作为样本输入，来预测该运行设备是否非正常运行趋势，进而来预测是否有发生故障的可能，从而达到实现所检测设备故障的检测和预防。

本发明根据不同运行状态的继电保护设备，建立了不同运行状态温度数据库，以供数据处理比较分析，为避免只采集一部分区域的温度，选用4个红外温度检测传感器构成2*2温度的温度检测探头，由红外温度检测传感器接受运行设备的温度信息，送入PC机进行处理存储。然后送入上位机组态王软件显示在设备运行温度数据变化趋势。并利用已建立的MATLAB软件的距离判别分析算法模型，经过演算分析可以知道该运行设备当前状态是否正常，一旦温度数据与标准故障数据相似，即可确定该运行设备又发生故障的风险。

本发明的优点是：本发明能根据环境温度的变化实现动态实时、高分辨率的测量，在设备没有发生故障前，及时进行预测，为继电保护设备的检修及更换提供决策依据，且设计简单，电路方便可靠，设备灵敏度较高，可以实时调整标准状态温度数据，另外利用组态王作为数据的实时在线显示平台，直观的显示数据的变化情况。

附图说明

图1为本发明继电保护设备风险评估系统结构框图。

图2为本发明继电保护设备风险评估方法流程图。

具体实施方式

如图1所示，一种继电保护设备风险评估系统，包括有电气设备箱1，继电保护设备2安装在所述的电气设备箱1内部，在电气设备箱1内部还设有测温传感器探头3，所述的测温传感器探头3是由4个MLX90614红外测温传感器组成2*2的点阵温度测量探头，测温传感器探头3通过传输光纤4连接有数据处理PC机5，测温传感器探头3采集继电保护设备2的设备温度，分析处理出运行设备的温度数据，将温度数据传输给数据处理PC机5，数据处理PC机5通过距离判别分析算法与标准状态温度数据进行比较，确定运行设备的状态，并显示运行设备的温度数据变化趋势。

所述的数据处理PC机5内配置有多个继电保护设备运行状态已知的标准状态温度数据。

所述的数据处理PC机5内装有SQLserver数据库、MATLAB算法软件和组态王软件。

如图2所示，一种继电保护设备风险评估方法，包括以下步骤：(1)利用4个MLX90614红外测温传感器组成2*2的测温传感器探头3，将测温传感器探头3置于设备箱1内，实现全方位扫描测温；

(2)利用测温传感器探头3扫描，监测范围能够完全覆盖被检测区域，并不间断的24小时扫描，获得检测区域的温度场数据，并将温度场数据通过以太网传送至数据处理PC机5，在数据处理PC机5生成设备温度数据；

(3)根据温度场数据，利用基于Markov模型各状态不同温度状态对设备状态数据进行识别，来预测运行设备是否有发生故障的可能。

所述的设备状态数据包括区域内所有变电在运行设备的历史运行数据和在运行状态数据，如存储n组状态温度数据：(X₁,X₂,...,X_n)各自的均值向量和协方差阵分别为μ_i和∑_i，其中i＝1,2,…k，待测设备的4元温度数据为X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T,则所述将采集的温度数据通过距离判别分析算法与温度状态进行比较，确定在运行设备的当前状态，包括步骤：

计算待测设备的4元温度数据X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T与任一标准状态温度数据G_i的马氏距离d²(X,G_i)：

选择马氏距离最小的标准状态温度数据对应的设备运行状态为检测设备的运行状态。

所述的将采集的温度数据是采用MATLAB算法软件将采集的温度数据通过距离判别分析算法与标准状态温度进行比较，确定运行设备的当前状态，通过组态王软件显示运行设备温度数据变化趋势，MATLAB算法软件和组态王软件利用OPC协议进行通信。

所述的Markov模型对所测设备运行状态进行标准化分析，对温度数据的设备非正常运行是否存在进行识别，以电气设备箱内的温度作为样本输入，来预测该运行设备是否非正常运行趋势，进而来预测是否有发生故障的可能，从而达到实现所检测设备故障的检测和预防。

如图1所示，4个红外温度检测传感器MLX90614，构成2*2温度的温度检测探头安装在继电保护设备安装箱内。分别对在运行的继电保护设备的四个位置温度数据进行获取，送入数据处理PC机内利用距离判别分析算法，对所测设备的运行状态进行归类。

本发明采用先进的距离判别分析算法，将继电保护设备在多个运行状态下的温度数据作为距离判别分析模型总体进行训练，将在运行设备作为测试样本，建立距离判别分析模型。然后直接将测得的设备温度数据传输到PC机中，送入距离判别分析模型，对采集的样本数据进行分析，构建距离分析函数，利用距离分析函数计算该样本在不同类别上的分值，然后根据最大分值判断其属于哪一个总体。

如图2所示，本发明继电保护设备风险评估方法包括步骤：

步骤S1、将四相测温探头采集运行设备的温度数据。

本实施温度传感器采用红外温度检测传感器MLX90614，由四个温度传感器构成四相温度探头，避免只监测一个位置的设备温度，对运行设备做到全方位的温度检测。温度传感器组将所测得的实时温度数据，送入PC机进行处理显示。

步骤S2、将采集的温度数据通过距离判别分析算法与标准状态温度进行比较，确定运行设备状态，并显示运行设备的温度数据变化趋势。

在数据处理的PC机上，装有SQLserver数据库、MATLAB和组态王软件，它们利用OPC协议进行通信。数据库存储了多个继电保护设备运行状态的状态温度的温度数据，MATLAB用来对采集的温度数据通过距离判别分析算法进行运算并与数据库中标准状态温度数据比较，确定其属于哪种运行状态，组态王可实时显示不同运行状态下的设备的温度数据变化趋势。

距离判别分析算法过程如下：

设总体G＝(X₁,X₂,…,X_m)^T是4元总体(考察4个指标)，其中样本X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T。令μ_i＝E(X_i),(i＝1,2,…,q)，则总体均值向量为μ＝(μ₁,μ₂,…,μ_q)^T.总体G＝X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T的协方差矩阵为

∑＝Cov(G)＝E[(G-μ)(G-μ)^T]

则样本X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T与总体G的马式距离定义为

d²(X,G)＝(X-μ)^T∑^-1(X-μ)

设有k个4元总体：G₁,G₂,…G_k,(k≥2),各自的均值向量和协方差阵分别为μ_i,∑_i(i＝1,2,…k)，对任意给定的q元样品X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T,判断它属于哪个总体，可以按马式距离最近准则对X进行辨别分类，可得出样品X到k个总体的马氏距离，比较数值，样品X即距离最小的那类。

设i＝l时，若：

则X∈G_i。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。