一种融合网关功能的配电网智能传感器及故障检测算法的制作方法

本发明涉及配电网技术领域，特别涉及一种融合网关功能的融合网关功能的配电网智能传感器及故障检测算法。

背景技术：

现有的中压配网架空线路安装的线路传感器，由于结构简单、采样精度低等原因，无法保证电网监测的准确性。

此外，采集到的数据上传也需要额外依靠通信终端进行转发，导致工作稳定性低，无法保证长期工作的可靠性。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提供一种融合网关功能的配电网智能传感器及故障检测算法，以实现电网监测中电压、电流等参数的精确感知，并融合网关功能，无需依赖通信终端，即可实现线路监测信息的远传及共享。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种融合网关功能的配电网智能传感器，包括分别安装在三根相线上的第一采集单元、第二采集单元和采汇一体单元，所述第一采集单元和所述第二采集单元用于采集所在相线的故障录波数据，所述采汇一体单元用于采集所在相线的故障录波数据、收集其他两根相线的故障录波数据，并对采集到的三根相线的故障录波数据进行汇总处理以进行故障检测，所述采汇一体单元还用于将采集到的三根相线的故障录波数据发送给监控主站以供所述监控主站进行故障检测。

优选地，所述采汇一体单元包括433双向无线射频模块，所述433双向无线射频模块用于收集其他两根相线的故障录波数据。

优选地，所述采汇一体单元包括数据处理模块，所述数据处理模块用于将三根相线的故障录波数据中的电流和电压数据合成暂态零序电流波形和暂态零序电压波形进行分析。

优选地，所述采汇一体单元包括通信模块，所述通信模块用于通过4g网络或无线公网与所述监控主站进行数据交互。

本发明的实施例还提供一种适用于融合网关功能的配电网智能传感器的故障检测算法，包括以下步骤：

第一采集单元、第二采集单元和采汇一体单元分别采集三根相线上的故障录波数据；

所述采汇一体单元收集其他两根相线的故障录波数据，并对采集到的三根相线的故障录波数据进行汇总处理以进行故障检测；

所述采汇一体单元将采集到的三根相线的故障录波数据发送给监控主站以供所述监控主站进行故障检测。

优选地，所述采集三根相线上的故障录波数据的步骤包括：

对接地故障进行触发判断；

当判断为触发时，捕获电流或电压波形，形成故障录波数据；

其中，对接地故障进行触发判断的步骤包括：

对于会导致保护电路跳闸的故障，通过任一项线的电流变化作为触发条件，将不断采集的电流数据与触发条件比较，当突变电流超过设定的突变阈值时，判断为触发；

对于高阻故障和不会导致保护电路跳闸的故障：

在不接地系统或者有补偿的中性点接地系统中，通过任一相线的电压变化作为触发条件，将不断采集的电压数据与触发条件比较，当突变电压超过设定的突变阈值时，判断为触发；

在中性点直接接地系统或者小电阻接地系统中，通过任一项线的电流变化作为触发条件，包括电流的绝对值和百分比的变化作为触发条件。

优选地，所述对采集到的三根相线的故障录波数据进行汇总处理以进行故障检测的步骤包括：

利用暂态特征法、稳态特征法、机器学习算法中的一种或多种对故障录波数据进行分析，判断出故障位置及状态。

优选地，所述暂态特征法包括：

根据故障线路暂态零序电压的导数与暂态零序电流的导数相反，取t为暂态谐振周期，定义相线k的暂态零序电流ik0(t)和暂态零序电压u0(t)的方向系数dk为：

如果dk>0，判断为健全线路，如果dk<0，判断为故障线路。

优选地，所述稳态特征法包括：

在不接地系统中，如果发生单相线接地故障，故障相线的零序电流的相位与正常相线相反，并且滞后零序电压90度；

在消弧线圈接地系统中，如果发生单相线接地故障，在过补的情况下，故障相线的零序电流的相位与正常相线相同，并且都超前零序电压90度。

优选地，所述机器学习算法包括：

对预设数量的波形数据进行人工标注，并将标注后的波形数据输入算法模型中进行训练和优化，直到算法模型对测试波形数据给出的判断结果准确，此时得到的算法模型及其参数作为预测模型；

当新故障发生时，将波形数据送入所述预测模型，得到判断结果。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

本发明提供一种具有高精度多参量测量技术的融合网关功能的配电网智能传感器，可实现电压、电流等参数的精确感知，具备自取能及低功耗的优点，并且融合网关功能，无需依赖通信终端，即可自主实现线路监测信息的远传及共享，提高工作稳定性和可靠性。

附图说明

图1是本发明实施例提供的配电网智能传感器的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的配电网智能传感器的故障检测算法的流程图；

图3是本发明实施例中接地故障暂态过程示意图；

图4是本发明实施例中故障上下游的识别示意图；

图5是本发明实施例在不接地系统中稳态特征法的判别示意图；

图6是本发明实施例在消弧线圈接地系统中稳态特征法的判别示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明的实施例首先提供了一种融合网关功能的配电网智能传感器，如图1所示，所述配电网智能传感器包括分别安装在三根相线上的第一采集单元101、第二采集单元102和采汇一体单元103，第一采集单元101和第二采集单元102用于采集所在相线的故障录波数据，采汇一体单元103用于采集所在相线的故障录波数据、收集其他两根相线的故障录波数据，并对采集到的三根相线的故障录波数据进行汇总处理以进行故障检测，采汇一体单元103还用于将采集到的三根相线的故障录波数据发送给监控主站以供监控主站进行故障检测。

通过在架空线路上沿线安装配电网智能传感器，当线路上发生接地故障时，同一母线的所有馈线上安装的智能传感器检测到线路上的电压或电流的扰动，并触发故障录波，采汇一体单元103实现三相数据收集并进行汇总处理，可实现故障的就地检测，向监控主站发送报警信号并进行故障显示。如果就地无法判别故障，也可由采汇一体单元103将故障录波数据(波形文件)上传到监控主站，监控主站收集故障线路所属母线所有智能传感器的故障录波数据并结合线路拓扑进行综合研判。

优选地，采汇一体单元103包括433双向无线射频模块，433双向无线射频模块用于收集其他两根相线的故障录波数据。

优选地，采汇一体单元103包括数据处理模块，数据处理模块用于将三根相线的故障录波数据中的电流和电压数据合成暂态零序电流波形和暂态零序电压波形进行分析。

优选地，采汇一体单元103包括通信模块，通信模块用于通过4g网络或无线公网与监控主站进行数据交互。

本发明提供的配电网智能传感器能够实现电压、电流等参数的精确感知，可就地进行故障分析检测，并且融合网关功能，无需依赖通信终端，即可自主实现线路监测信息的远传及共享，提高工作稳定性和可靠性。

相应地，本发明的实施例还提供了一种适用于融合网关功能的配电网智能传感器的故障检测算法，如图2所示，所述故障检测算法包括以下步骤：

第一采集单元、第二采集单元和采汇一体单元分别采集三根相线上的故障录波数据；

采汇一体单元收集其他两根相线的故障录波数据，并对采集到的三根相线的故障录波数据进行汇总处理以进行故障检测；

采汇一体单元将采集到的三根相线的故障录波数据发送给监控主站以供监控主站进行故障检测。

进一步地，采集三根相线上的故障录波数据的步骤包括：

对接地故障进行触发判断；

当判断为触发时，捕获电流或电压波形，形成故障录波数据。

其中，对接地故障进行触发判断的步骤包括：

对于会导致保护电路跳闸的故障，通过任一项线的电流变化作为触发条件，将不断采集的电流数据与触发条件比较，当突变电流(δi)超过设定的突变阈值(典型值150a)时，判断为触发；这种情况下，假如电流增加后紧跟着线路掉电，是由于保护系统跳闸导致的，当电流下降或者电流和电压都下降，则被认定为线路掉电。

对于高阻故障和不会导致保护电路跳闸的故障：

在不接地系统或者有补偿的中性点接地系统中，通过任一相线的电压变化作为触发条件，将不断采集的电压数据与触发条件比较，当突变电压(δu)超过设定的突变阈值时，判断为触发；

在中性点直接接地系统或者小电阻接地系统中，通过任一项线的电流变化作为触发条件，包括电流的绝对值和百分比的变化作为触发条件。

在本实施例中，配电网智能传感器会不断的采集线路的电压和电流，并且与触发条件比较，一旦被触发后配电网智能传感器会采集捕获的波形，由采汇一体单元去分析现场故障状态。

进一步地，对采集到的三根相线的故障录波数据进行汇总处理以进行故障检测的步骤包括：

利用暂态特征法、稳态特征法、机器学习算法中的一种或多种对故障录波数据进行分析，判断出故障位置及状态。

如图3所示，接地时，故障相电压突然降低引起电容放电，健全相电压突然升高引起电容充电，产生暂态过程。暂态电流远大于稳态电容电流，可达到几倍到十几倍，且暂态电流值不受消弧线圈的影响。

经过大量仿真研究得知，非故障线路暂态零序电压的导数与暂态零序电流的导数相同，故障线路暂态零序电压的导数与暂态零序电流的导数相反，取t为暂态谐振周期，定义相线k的暂态零序电流ik0(t)和暂态零序电压u0(t)的方向系数dk为：

如果dk>0，判断为健全线路，如果dk<0，判断为故障线路。

故障点上下游的识别与故障选线相同，如图4所示，故障点上下游非故障区段两侧的暂态零序电流初始极性相同，波形相似。故障点两侧的暂态零序电流初始极性相反，波形有着明显的差异。

在不接地系统和消弧线圈接地系统中，配电网智能传感器除了利用暂态特征法之外，还利用稳态特征法进行综合分析，主要是零序功率方向法。

稳态特征法包括：

在不接地系统中，如果发生单相线接地故障，故障相线的零序电流的相位与正常相线相反，并且滞后零序电压90度；而正常线路的零序电流的相位超前零序电压90度，如图5所示。

在消弧线圈接地系统中，如果发生单相线接地故障，在过补的情况下，故障相线的零序电流的相位与正常相线相同，并且都超前零序电压90度，如图6所示。

配电网智能传感器可根据稳定的电压测量实现这一判据，并且结合零序电流幅值法等方法综合判断。

进一步地，机器学习算法包括：

对预设数量的波形数据进行人工标注，并将标注后的波形数据输入算法模型中进行训练和优化，直到算法模型对测试波形数据给出的判断结果准确，此时得到的算法模型及其参数作为预测模型；

当新故障发生时，将波形数据送入预测模型，得到判断结果。

以上三种算法轮流使用，直到判出接地故障为止。

此外，对于故障状态的分析还包括以下几个阶段：

故障后的条件分析：故障之后，依据电流信号和电压信号之间的关系去分析，分析包括零序电流和零序电压和信号的附加特征信息部分。

最初暂态响应分析：在出现故障瞬间，线路的寄生电容放电非常快，这会产生电压和电流的波动，算法对这些波动进行分析，以确定故障及其位置。

长期的瞬态响应分析：在故障后的第一次放电之后，需要花费的额外时间一直到网络稳定，在这期间，算法会一直分析三相电压和电流之间的关系，以确保增加检测的可靠性。

综上所述，本发明提供的配电网智能传感器利用一些国内外的比较具有代表性的故障波形，综合暂态特征法和稳态特征法等判断方法，并且结合相电压电流的变化特征，能够就地判断出故障点上下游以及故障相，向监控主站上传故障报警信息并支持上传录波波形，监控主站可根据报警信息实现故障定位。不依赖通信设备，不给监控主站接入增加额外负担，同时也支持将故障录波波形上传至监控主站，供监控主站进行线路故障分析、反演及溯源。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。