微电网设备全生命周期管理系统及故障预警方法与流程

文档序号:12064662阅读:428来源:国知局
微电网设备全生命周期管理系统及故障预警方法与流程

本发明涉及一种微电网设备全生命周期管理系统及其故障预警方法。



背景技术:

目前,国内外微电网技术发展迅速,中国微电网市场巨大,“十二五”期间,智能电网的重点任务是发展大规模间歇式新能源并网技术,微电网是智能电网的有机组成部分,随着国家加大对智能电网的投资力度,微电网也面临良好的发展机遇。根据十二五规划,中国在2015年要建成30个新能源微电网示范工程。随着微电网应用的不断扩展,其管理问题越显重要,微电网设备众多,要想管理好每一个设备,不能仅从单独的方面去管理,这样容易造成信息缺失,管理混乱。因此,实现对微电网设备的有效管理,提高微电网可靠性,是微电网领域亟待解决的一大问题。



技术实现要素:

本发明的目的是提供一种微电网设备全生命周期管理系统及故障预警方法,以实现对微电网各设备进行有效监控以及预警,提高了微电网的可靠性。

为了解决上述技术问题,本发明提供了一种微电网设备全生命周期管理系统,包括:

数据采集模块,采集微电网相应设备的实时状态属性数据;

数据分析处理模块,建立设备管理数据库,并将实时状态属性数据计入设备管理数据库;

所述故障预警模块建立设备故障预警模型,以对设备故障进行预警判定。

进一步,微电网相应设备包括:发电设备、储能设备和负载设备;

所述属性数据包括:

发电设备对应的电压、电流、辐照度和发电功率数据;

储能设备对应的电压、电流数据;

负载设备对应的电压、电流和负载功率数据。

进一步,所述设备故障预警模型适于通过加权计算得出各设备的实时状态加权值,以及还适于计算各个属性预警值和加权预警值;

对于一设备,若实时状态属性数据大于属性预警值,则判定该设备出现故障,进行预警;

若属性预警值大于实时状态属性数据,则将实时状态加权值与加权预警值进行比较,若实时状态加权值大于加权预警值,则判定该设备出现故障,进行预警。

进一步,所述设备故障预警模型中加权算法,即其中

为实时状态加权值,i为设备编号;Aik为相应设备的状态属性数据,k为状态属性编号;Wik为各设备对应的状态属性的权重;以及

属性预警值的公式,即Mik=A0ik×ηik

加权预警值的公式,即

其中Mik为各设备的属性预警值,A0ik为各设备出厂各状态属性数据;ηik为各设备的各状态属性的预警比例,预警比例为该属性的安全限定百分比;以及

为各设备加权预警值,为各设备出厂加权值,为各设备加权预警比例。

又一方面,本发明还提供了一种故障预警方法。

所述故障预警方法包括如下步骤:

步骤S1,建立微电网相应设备的设备管理数据库;

步骤S2,将采集的各设备的实时状态属性数据,并计入设备管理数据库;

步骤S3,建立设备故障预警模型,以对各设备故障进行预警判定。

进一步,微电网相应设备包括:发电设备、储能设备和负载设备;

所述属性数据包括:发电设备对应的电压、电流、辐照度和发电功率数据;储能设备对应的电压、电流数据;负载设备对应的电压、电流和负载功率数据。

进一步,所述设备故障预警模型适于通过加权计算得出各设备的实时状态加权值,以及还适于计算各个属性预警值和加权预警值;对于一设备,若实时状态属性数据大于属性预警值,则判定该设备出现故障,进行预警;若属性预警值大于实时状态属性数据,则将实时状态加权值与加权预警值进行比较,若实时状态加权值大于加权预警值,则判定该设备出现故障,进行预警。

进一步,所述设备故障预警模型中加权算法,即其中

为实时状态加权值,i为设备编号;Aik为相应设备的状态属性数据,k为状态属性编号;Wik为各设备对应的状态属性的权重;以及

属性预警值的公式,即Mik=A0ik×ηik

加权预警值的公式,即

其中Mik为各设备的属性预警值,A0ik为各设备出厂各状态属性数据;ηik为各设备的各状态属性的预警比例,预警比例为该属性的安全限定百分比;以及

为各设备加权预警值,为各设备出厂加权值,为各设备加权预警比例。

本发明的有益效果是,本发明的微电网设备全生命周期管理系统及故障预警方法对微电网设备的整个生命周期进行分析,实现对微电网设备的有效管理和运用,同时根据微电网设备的实时状态信息结合设备的历史状态信息进行分析,建立微电网设备的设备故障预警模型,提高了微电网设备运行的可靠性,同时,本发明不需要额外在微电网中增加专业装置,降低成本,具有较广泛的应用前景。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的微电网设备全生命周期管理系统的原理框图;

图2是本发明的故障预警方法的步骤流程图;

图3是本发明的故障预警及报废处理流程图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图,仅以示意方式说明本发明的基本结构,因此其仅显示与本发明有关的构成。

实施例1

如图1所示,本实施例1提供了一种微电网设备全生命周期管理系统,包括:数据采集模块,采集微电网相应设备的实时状态属性数据;数据分析处理模块,建立设备管理数据库,并将实时状态属性数据计入设备管理数据库;所述故障预警模块建立设备故障预警模型,以对设备故障进行预警判定。

其中,所述设备管理数据库中的数据包括:各设备的实时状态属性数据、预先输入的各设备的出厂数据,例如但不限于设备编号处理,并记录各设备生产厂商、产品名称、规格型号、使用年限。

本微电网设备全生命周期管理系统还适于根据设备管理数据库中的相应数据判断设备的使用寿命,还能通过实时状态属性数据对各设备的工作状态进行监控,并且根据运行情况以及使用年限对设备进行维护保养。

具体的,微电网相应设备包括:发电设备、储能设备和负载设备;所述属性数据例如但不限于包括:发电设备对应的电压、电流、辐照度和发电功率数据;储能设备对应的电压、电流数据;负载设备对应的电压、电流和负载功率数据。

所述设备故障预警模型适于通过加权计算得出各设备的实时状态加权值,以及还适于计算各个属性预警值和加权预警值;对于一设备,若实时状态属性数据大于属性预警值,则判定该设备出现故障,进行预警;若属性预警值大于实时状态属性数据,则将实时状态加权值与加权预警值进行比较,若实时状态加权值大于加权预警值,则判定该设备出现故障,进行预警。

所述设备故障预警模型中加权算法,即其中

为实时状态加权值,i为设备编号;Aik为相应设备的状态属性数据,k为状态属性编号;Wik为各设备对应的状态属性的权重;以及

属性预警值的公式,即Mik=A0ik×ηik

加权预警值的公式,即

其中Mik为各设备的属性预警值,A0ik为各设备出厂各状态属性数据;ηik为各设备的各状态属性的预警比例,预警比例为该属性的安全限定百分比;以及为各设备加权预警值,为各设备出厂加权值,为各设备加权预警比例。

其中预警比例可以通过人工设定。

实施例2

如图2和图3所示,在实施例1基础上,本实施例2提供了一种故障预警方法,包括如下步骤:

步骤S1,建立微电网相应设备的设备管理数据库;步骤S2,将采集的各设备的实时状态属性数据,并计入设备管理数据库;以及步骤S3,建立设备故障预警模型,以对各设备故障进行预警判定。

其中,本实施例2中设备管理数据库、设备故障预警模型均与实施例1相同。

微电网相应设备包括:发电设备、储能设备和负载设备;

所述属性数据例如但不限于包括:发电设备对应的电压、电流、辐照度和发电功率数据;储能设备对应的电压、电流数据;负载设备对应的电压、电流和负载功率数据。

所述设备故障预警模型适于通过加权计算得出各设备的实时状态加权值,以及还适于计算各个属性预警值和加权预警值;对于一设备,若实时状态属性数据大于属性预警值,则判定该设备出现故障,进行预警;若属性预警值大于实时状态属性数据,则将实时状态加权值与加权预警值进行比较,若实时状态加权值大于加权预警值,则判定该设备出现故障,进行预警。

所述设备故障预警模型中加权算法,即其中

为实时状态加权值,i为设备编号;Aik为相应设备的状态属性数据,k为状态属性编号;Wik为各设备对应的状态属性的权重;以及

属性预警值的公式,即Mik=A0ik×ηik

加权预警值的公式,即

其中Mik为各设备的属性预警值,A0ik为各设备出厂各状态属性数据;ηik为各设备的各状态属性的预警比例,预警比例为该属性的安全限定百分比;以及

为各设备加权预警值,为各设备出厂加权值,为各设备加权预警比例。

下面以光伏发电设备为实例,做具体说明:

光伏发电设备的主要参数包括电压,电流,发电效率。

在设备初期管理中,采集输入设备电压,电流,发电效率,使用年限等参数进入设备管理数据库。

设定各参数的安全限定百分比及预警比例,计算得出电压,电流,发电效率的预警值,并求出光伏发电设备的加权预警值。

在设备中期管理中,根据使用年限比较已使用工时判定设备是否达到使用年限,如果达到,则进行报废或处置管理,并进行数据记录。

如若正常,则采集光伏发电设备的实时电压,电流,辐照度等数据进行分析处理,计算出实时发电效率。

光伏发电设备的实时电压、电流、发电效率与其电压,电流,发电效率的预警值进行比较,判定是否故障。如果故障,进行预警,并对维修和维护的设备进行数据记录。

如若正常,则运用设备管理数据库中光伏发电设备的实时电压,电流,发电效率计算光伏发电设备的实时状态加权值。

比较光伏发电设备加权预警值与实时状态加权值,判定设备是否故障。如果故障,进行预警,并对维修和维护的设备进行数据记录。

可选的,本微电网设备全生命周期管理系统可以实现对设备的使用工时进行监控,当设备超过使用年限后进行报废处理,并进行数据记录。

通过设备故障预警模型的预警信息可以得知设备是否需要维修,并且也可以将维修记录输入至设备管理数据库中。

以上述依据本发明的理想实施例为启示,通过上述的说明内容,相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内,进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容,必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

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