Gis开关设备动作状态监测系统及其使用方法

文档序号:9923158阅读:746来源:国知局
Gis开关设备动作状态监测系统及其使用方法
【技术领域】
[0001] 本发明电气设备领域,更具体地,设及一种判断电气设备GIS开关设备动作状态监 测系统及其使用方法。
【背景技术】
[0002] 气体绝缘金属封闭开关设备(GIS,Gas Insulated Switchgear)作为高压配电装 置的一种形式,将变电站中除变压器W外的所有一次设备,经优化设计有机地组合成一个 整体,并封闭于金属壳内,充SF6气体作为灭弧和绝缘介质,构成一个封闭组合电器,最高配 电电压可达llOOkVnGIS克服了常规敞开式开关设备的许多限制,具有占地面积小,可靠性 高,安全性强,维护工作量很小等的优点,使得高压、超高压输变电直接进入市区成为可能, 近年来得到广泛使用。随着GIS的不断完善和电力系统发展的需要,高压开关设备选用GIS 已成为整个世界的发展趋势。GIS正在朝共筒化、复合化、小型化、智能化、超高压大容量化 方向发展。GIS主要部件有断路器、隔离开关、接地开关、电压互感器、电流互感器、避雷器、 套管、电缆终端、母线、外壳、SF6气体、SF6密度监视装置、GIS绝缘子等主要部件。其中断路 器、隔离开关、接地开关统称GIS的开关设备,是GIS的核屯、元件。
[0003] 高压GIS开关设备运行状态直接影响着电力系统的运行稳定性和供电可靠性。由 于GIS设备的全封闭设计,操作人员无法直接观察到设备的状态,仅依据辅助接点的返回信 号和操作人员的现场确认来判断设备是否分合到位。开关刀闽操作后,由于种种原因,可能 出现监控后台及现场显示分合成功,但实际触头分合不到位的情况,从而引起电网安全事 件,造成相当大的经济损失和严重的社会影响。
[0004] 开关类设备是瞬动式的设备,在正常运行中其机构处于静止状态,偶而进行的操 作或事故动作,其过程又极为短暂和高速,因而给监测带来很大困难。过去的经验是建立定 期的停运检修制度,运种预防性的检修制不能及时的发现故障,盲目性大,过度的检修操作 甚至还降低了开关的机械寿命。按照IEEE建议的断路器故障监测对象选择原则,对断路器 分合闽过程中各时间参数、金属短接时间、总行程、插入行程、超行程、动触头速率、分合闽 线圈电流、触头寿命及保护动作参数进行监测,对上述参数做了详细的分析,提出监测方 法及分析判断方法,提出数据越限后的处理方案。但目前的技术大部分是针对开关设备机 械特性的测量,且是基于间接量的测量,其有效性和可靠性还有待提高。
[0005] 另外,目前对电力设备包括高压断路器实施状态监测的装置(系统),大致可W分 为:集中式在线监测系统和便携式在线监测系统。和理论研究相一致,在高压断路器在线状 态监测装置(系统)方面,较多的情况是针对高压断路器的机械特性、机械振动、触头电寿 命、绝缘性能的某一个或几个方面进行监测,运种监测装置的工作可靠性和正确性,还有待 于实践的证实和不断的总结提高,需要考虑的问题包括:可靠性、可行性和经济性。W上因 素也是制约开关设备状态检修普及和发展的主要原因。

【发明内容】

[0006] 针对现有技术中的缺陷,本发明的目的是提供一种增加诊断的准确性、减少误报 的情况发生的GIS开关设备动作状态监测系统及其使用方法。
[0007] 为解决上述技术问题,本发明提供的一种GIS开关设备动作状态监测系统,包括: 多源信息采集单元,所述多源信息采集单元检测GIS开关系统的工作状态并形成检测信号, 所述多源信息采集单元再将所述检测信号调理成电模拟信号;信息融合单元,所述信息融 合单元设置在电脑终端内,所述信息融合单元接收所述电模拟信号,将所述电模拟信号与 预设值进行比较,判断GIS开关系统的工作状态;故障决策与预报单元,所述故障决策与预 报单元根据所述电模拟信号与所述预设值的比较结果进行报警或预报。
[0008] 优选地,在所述多源信息采集单元内设置相互连接的监测器及信号调理电路。
[0009] 优选地,所述监测器包括继电器控制回路状态检测模块、连接执行高压开关状态 检测模块、机械机构状态检测模块及漏气检测模块。
[0010] 优选地,所述信息融合单元包括相互连接的数据采集板卡,故障提取模块,信息融 合模块W及日常故障判断模块;所述数据采集板卡与所述号调理电路通信。
[0011] 优选地,所述故障决策与预报单元包括相互连接的故障状态模糊特征库、故障判 断模块及故障预报模块;所述故障状态模糊特征库与所述信息融合模块通信,所述故障判 断模块与所述故障状态模糊特征库通信,所述故障预报模块分别与所述日常故障判断模块 及所述故障判断模块通信,所述日常故障判断模块与所述日常故障判断模块通信。
[0012] -种GIS开关设备动作状态监测系统的使用方法,包括如下步骤:
[0013] 步骤1,利用监测器检测GIS开关系统的工作状态并形成检测信号;
[0014] 步骤2,信号调理电路将检测信号调理成电模拟信号;
[0015] 步骤3,数据采集板卡接收电模拟信号并将电模拟信号转换成数字信号;
[0016] 步骤4,将数字信号融合成故障状态向量;
[0017] 步骤5,利用主元分析方法将正常状态向量X利用奇异值分级的方法进行降维处 理,得到降维的正常状态向量
[0018] 步骤6,从数字信号中提取SF6气体的漏气信号及日常功率损耗信号形成日常故障 特征库,进行日常故障权值计算;
[0019] 步骤7,故障状态模糊特征库接收故障状态向量并计算得到故障状态的权值;
[0020] 步骤8,根据故障状态的权值进行故障判断或故障预报。
[0021] 优选地,步骤5包括如下步骤:
[0022] 步骤5.1,数据标准化处理:
[0023] 将GIS开关系统的n个周期的工作状态Xm写成状态矩阵形式:
[0024] Xm= (Xl,拉...Xn)
[0025] 其中,Xi,X2,...,Xn分别表示GIS开关系统的第1个至第n个周期的工作状态;GIS开 关系统的每一个周期的工作状态均由监测器采集到的n维检测数据构成;
[00%]将Xm进行归一化处理得到X:
[002引其中,义表示Xm的均值,O表示Xm的标准差;
[0029]步骤5.2,利用协方差矩阵进行奇异值分解:
[0032] 其中,S表示数据元素之间的协方差矩阵,〇1,1 = 1,2,...,11,分别表示矩阵5的第1 个至第n个奇异值,A表示奇异值构成的矩阵,U和UT是奇异值分解的表示形式;
[0033] 步骤5.3,取主元元素:
[0034] 取矩阵八的前k个主元作为分析元素;并取对应的P= (ui,U2. . .Uk);其中,Ui, i = 1,2, ...,k,分别表示矩阵U的对应分析元素的前第1个至前第k个向量,P表示矩阵U的前k个 向量构成的向量;
[0035] 步骤5.4,得到X的降维形式衣
[0036] V ^
[0037] 其中,T=XPd
[0038] 优选地,步骤7中,故障状态模糊特征库的建立是基于TS模糊模型,包括如下步骤:
[0039] 步骤7.1,建立模糊规则:
[0040] 第i条模糊规则Ri对TS模糊模型输出的在第化+1)时刻的贡献分量yi化+1)为: R' : !1'' x,(k)is A!i and x-,[k .)is (jnd …und X (l<)is A'
[0041] ' . .. " ' 77"," v'(/^+1)=姑 + 片.'、-| +... + : / = 1,2...(:
[0042] 其中,C为模糊规则数目,n为TS模糊模型的输入变量数目,Xi化),X2化),…,Xn化) 分别为第k个时刻的TS模糊模型n维输入输出数据的回归变量,X化)=[XI化),X2化),…,Xn 化)]为第k时刻TS模糊模型的输入向量;_<,4,…,4表示对应第i条模糊规则的n个模糊子 空间的具有线性隶属度函数的模糊集,托,片',…,X为第i条模糊规则的n维后件参数;
[0043] 步骤7.2,输出计算:
[0045] 其中,|31为第1条模糊规则的适应度,定义 0(A')=你。:,…,A ]/' =[巧。,代i,/',]I,…,A l,…,A." f;
[0046] i T A)[k)二{P、,…
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