[發明專利]一種具有遠程自診斷功能的GIS系統和方法在審
| 申請號: | 201710844179.2 | 申請日: | 2017-09-15 |
| 公開(公告)號: | CN107742922A | 公開(公告)日: | 2018-02-27 |
| 發明(設計)人: | 于媛菲;于林 | 申請(專利權)人: | 江蘇京電電氣股份有限公司 |
| 主分類號: | H02J13/00 | 分類號: | H02J13/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 225500 江蘇省*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 具有 遠程 診斷 功能 gis 系統 方法 | ||
1.一種具有遠程自診斷功能的GIS系統,其特征在于:該具有遠程自診斷功能的GIS系統包括過程層、間隔層和站控層,過程層、間隔層和站控層分別信號連接,所述基于GIS設計中置入的傳感器裝置,所述傳感器裝置包括電流傳感器、行程傳感器、SF6傳感器、局放傳感器、ECVT、視頻傳感器、振動傳感器和避雷器傳感器,所述電流傳感器的輸出端雙向信號連接智能終端,行程傳感器、振動傳感器、視頻傳感器、避雷器傳感器和SF6傳感器的輸出端均信號連接在線監測IED的輸入端,所述ECVT的輸出端信號連接有合并單元,局放傳感器的輸出端信號連接MMS局放IED,所述過程層包括測控的模塊、與智能終端信號連接的保護的模塊,還包括與在線監測IED、MMS局放IED信號連接的光交換機,光交換機的輸出端雙向信號連接IEC61850通信的輸入端,IEC61850通信的輸出端電連接網關,網關上信號連接監控網絡(IP通信),監控網絡(IP通信)信號連接專家辦公室遠程診斷中心的移動終端,所述專家辦公室遠程診斷中心的移動終端屬于站控層,站控層內還包括相互信號連接的隔離裝置和調度中心。
2.根據權利要求1所述的具有遠程自診斷功能的GIS系統,其特征在于:所述專家辦公室遠程診斷中心的移動終端為智能手機,智能手機上下載安裝遠程自診斷移動APP,遠程自診斷移動APP內包括配置信息、歷史數據、實時檢測、基本信息和交互方式5個模塊,所述配置信息、歷史數據、實時檢測、基本信息和交互方式5個模塊分別負責發布/訂閱/短信/Email、查詢搜索、實時數據剩余壽命故障概率、變電站列表/二維碼/用戶注冊/最新版本/產品信息、圖片/視頻/語音。
3.一種如權利要求1或2所述的具有遠程自診斷功能的GIS方法,其特征在于包括以下步驟:
S1:利用物聯網對智能化GIS設備進行信息采集和獲取,對簡單的數據進行了實時就地分析并對異常數據進行了告警提醒;
S2:通過互聯網將變電站運行的數據遠程傳送回數據診斷中心;
S3:數據診斷中心基于多傳感器信息融合的D-S證據理論狀態監測決策模型;
S4:建立GIS的評估壽命模型和方法。
4.根據權利要求3所述的具有遠程自診斷功能的GIS方法,其特征在于:所述物聯網包括感知層、網絡層和應用層,感知層即利用RFID應用管理系統、電流傳感器、SF6傳感器、局放傳感器、ECVT、視頻傳感器和振動傳感器感知、捕獲、測量,RFID應用管理系統、電流傳感器、SF6傳感器、局放傳感器、ECVT、視頻傳感器和振動傳感器通過開關實現電路通斷,對智能化GIS設備進行信息采集和獲取;網絡層即通過無線連接的監控節點進行可靠數據傳送融合,將GIS設備感知到的數字信號接入IEC 61850信息網絡實時進行可靠的信息交互和共享;應用層內通過利用電纜或者光纖將智能終端、合并單元、在線監測IED與物聯網感知層的模塊連接,應用層內還包括監控中心,監控中心通過光纖網絡或者4G網絡與感知層、網絡層信號連接,對海量的跨地域、跨行業、跨部門的數據和信息進行分析處理,提升對GIS設備運行數據分析和預測,實現智能化的決策和故障自動識別。
5.根據權利要求4所述的具有遠程自診斷功能的GIS方法,其特征在于:所述IEC 61850信息網絡的基本邏輯節點為LLNO和LPHD,邏輯節點為XCBR、SIMG、GGIO和CALH。
6.根據權利要求3所述的具有遠程自診斷功能的GIS方法,其特征在于:所述D-S證據理論狀態監測決策模型的數據融合包括以下步驟:
S1:對同類型傳感器獲得的原始信號進行數據級融合,主要包括機械特性傳感器、電流傳感器、SF6傳感器、避雷器傳感器、泄漏電流傳感器、微水傳感器、機械振動傳感器和視頻傳感器,融合出同類型數據的最優值;
S2:對數據級融合的信號進一步進行預處理,盡最大可能地去除噪聲和干擾信號,各種傳感器處于高電壓大電流的強電磁干擾環境中,特別是在開關操作過程中產生的VFTO和其他過電壓的影響;
S3:提出特征值,對來自傳感器的原始信息進行特征值提取,特征值是被測對象的物理量,根據同類型傳感器在不同位置監測數據特征值初步判斷單一故障及其發展趨勢;
S4:將各個特征值送入模糊神經網絡等進行進一步的故障判斷;
S5:將各個模糊神經網絡等輸出的隸屬度值分別輸入D-S證據理論診斷系統,進行最后的決策級融合,輸出故障診斷結果。
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