[發(fā)明專利]一種基于臺區(qū)智能融合終端的故障類型識別方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011272175.X | 申請日: | 2020-11-13 |
| 公開(公告)號: | CN112433127B | 公開(公告)日: | 2023-05-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王成偉;魏浩銘;李丹祥;梁少華;張麗晶 | 申請(專利權(quán))人: | 珠海許繼電氣有限公司 |
| 主分類號: | G01R31/08 | 分類號: | G01R31/08 |
| 代理公司: | 北京中創(chuàng)云知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11837 | 代理人: | 肖佳 |
| 地址: | 519060 廣東省*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 智能 融合 終端 故障 類型 識別 方法 裝置 | ||
1.一種基于臺區(qū)智能融合終端的故障類型識別方法,其特征在于,包括步驟:
采集各采集點的信號數(shù)據(jù),所述信號數(shù)據(jù)包括暫態(tài)量數(shù)據(jù)和常態(tài)量數(shù)據(jù);
基于采集的所述信號數(shù)據(jù),通過邊緣計算進行故障類型識別,包括:暫態(tài)量數(shù)據(jù)故障類型識別和常態(tài)量數(shù)據(jù)采集故障類型識別;其中,所述暫態(tài)量數(shù)據(jù)故障類型識別,包括短路類型識別、缺相分析識別、漏電分析識別、以及故障切除時長計算;所述漏電分析識別,包括步驟:當進線端泄漏電流大于50mA,且持續(xù)0.2s,識別為漏電故障;所述短路類型識別,包括步驟:當進線端任意一相電壓小于50V,并且故障相電流大于6倍額定值時,識別為單相接地故障;當進線端任意兩相電壓小于50V,并且故障相電流大于6倍額定值時,識別為相間短路或兩相接地故障;當進線端三相電壓均小于50V,并且故障相電流大于6倍額定值時,識別為三相短路或接地故障;當進線端任意一相或兩相電壓小于50V,并且三相電流均小于1.2倍額定值并持續(xù)0.2s,識別為配電變壓器高壓側(cè)缺相故障;所述故障切除時長計算,包括步驟:計算進線電氣量擾動起始至斷路器跳閘的時長,并結(jié)合延時定值,判斷斷路器動作的準確性;
將所述故障類型識別的結(jié)果上傳至配電管理后臺。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的識別方法,其特征在于,所述常態(tài)量數(shù)據(jù)采集故障類型識別,包括電壓質(zhì)量監(jiān)測、負載率監(jiān)測、三相負載監(jiān)測、功率因數(shù)監(jiān)測、缺相監(jiān)測、溫濕度監(jiān)測、桿塔傾斜度監(jiān)測、以及低壓零線斷線監(jiān)測。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的識別方法,其特征在于,所述采集各采集點的信號數(shù)據(jù),
當采集暫態(tài)量數(shù)據(jù)時,采集頻率為20ms/次;
當采集常態(tài)量數(shù)據(jù)時,采集頻率為10min/次。
4.一種基于臺區(qū)智能融合終端的故障類型識別裝置,其特征在于,包括數(shù)據(jù)采集模塊、故障類型識別模塊、以及上傳模塊;其中,
所述數(shù)據(jù)采集模塊,采集各采集點的信號數(shù)據(jù),所述信號數(shù)據(jù)包括暫態(tài)量數(shù)據(jù)和常態(tài)量數(shù)據(jù);
所述故障類型識別模塊,基于采集的所述信號數(shù)據(jù),采用如權(quán)利要求1-3中任意一項所述的識別方法,通過邊緣計算進行故障類型識別;
所述上傳模塊,將所述故障類型識別的結(jié)果上傳至配電管理后臺。
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