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[發明專利]在電氣保護系統中使用數據分析的滋擾跳閘決策管理有效

專利信息
申請號: 202111287200.6 申請日: 2021-11-02
公開(公告)號: CN114447892B 公開(公告)日: 2023-10-24
發明(設計)人: 馬尤卡·帕爾;阿羅克·庫瑪·巴拉蒂;薩蒂什·沙穆桑達·貝爾霍德 申請(專利權)人: ABB瑞士股份有限公司
主分類號: H02H7/26 分類號: H02H7/26;G06N20/00;G06Q50/06
代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256 代理人: 李輝
地址: 瑞士*** 國省代碼: 暫無信息
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 電氣 保護 系統 使用 數據 分析 滋擾 跳閘 決策 管理
【權利要求書】:

1.一種用于在電力系統中使用數據分析進行滋擾跳閘決策管理的系統(200),包括保護系統PS(202)和至少一個電氣保護電路EPC(204);

其中所述PS(202)包括:

多個傳感器(206),被配置為測量來自多個非電參數和電參數傳感器的數據;其中測量數據包括多個非電參數和電參數,所述多個非電參數和電參數包括環境溫度、振動、電磁干擾EMI信號、電壓和電流波形;

存儲器(208),被配置為存儲在一段時間內在所述電力系統上檢測到或生成的多個保護功能的滋擾跳閘事件和多個滋擾跳閘參數的已更新數據;

處理器(210),被配置為針對滋擾跳閘情況基于來自多個傳感器(206)的所述測量數據執行混合機器學習(HML),并且經由通信接口1(224a)借助LAN、中央服務器/云(118)與相鄰保護系統(220a,220b,220c)通信;

保護微控制器(212),被配置為使用來自多個電參數傳感器的所述測量數據來標識電氣故障,并且通過經由通信接口2(224b)借助所述LAN(216)或所述中央服務器(118)與所述至少一個EPC(204)、所述處理器(210)以及所述相鄰保護系統(220a,220b,220c)通信來允許或避免使被設置在至少一個電子保護電路中的至少一個電子跳閘電路(214)跳閘;

其中所述處理器(210)還被配置為:

從所述多個傳感器(206)收集所述測量數據;

使用加權輸出參數、基于所述測量數據在被設置在所述處理器(210)中的混合機器學習模型(HMLM)(222)處針對所述多個保護功能生成滋擾跳閘參數,從而標識與被存儲在所述存儲器(208)中的訓練數據的預定義列表相映射的滋擾跳閘情況;

其中所述訓練數據被更新以供物理感知強化機器學習使用以進行現場校準;其中所述多個保護功能包括接地故障、過流、電壓、頻率、電弧故障、區域選擇性互鎖(ZSI)、降低能量通過(RELT)和功率反向;以及

將所生成的滋擾跳閘參數經由所述通信接口1(224a)傳送到所述保護微控制器(212),以用于智能滋擾跳閘決策制定;

其中所述保護微控制器(212)還被配置為:

從所述處理器(210)接收所生成的滋擾跳閘參數;

將接收到的滋擾跳閘參數與所述多個保護功能的存儲的滋擾跳閘參數進行比較,以標識所述滋擾跳閘情況,并且決定(312):

如果標識出所述至少一個EPC(204)的至少一個電子跳閘電路(ETC)(214)的有效跳閘情況,則允許使所述ETC(214)跳閘;

如果標識出所述至少一個EPC(204)的所述ETC(214)的已確認滋擾跳閘情況,則避免使所述ETC(214)跳閘;以及

如果標識出所述至少一個EPC(204)的所述ETC(214)的未確認滋擾跳閘情況,則允許使所述ETC(214)跳閘,并且同時通過以下方式向用戶請求反饋以驗證所述未確認滋擾跳閘情況:

從所述用戶接收用于允許或避免使所述ETC(214)跳閘的確認;以及

基于來自所述用戶的所述確認,通過強化機器學習來更新所述HMLM(222)的所述加權輸出參數,以在未來實現跳閘決策。

2.根據權利要求1所述的系統(200),其中所述保護微控制器(212)還被配置為:

借助所述LAN(216)或任何通信接口或所述中央服務器(118),從所述相鄰保護系統(220a,220b,220c)請求針對所生成的滋擾跳閘參數的所述加權輸出參數;以及

利用已更新和部署的決策制定固件或所述加權輸出參數來校準所述處理器(210)的所述HMLM(222),從而在所述PS(202)中制定未來跳閘決策。

3.根據權利要求1所述的系統(200),其中所述保護微控制器(212)還被配置為:

通過將所接收到的滋擾跳閘參數與熱數據相關聯,將所接收到的滋擾跳閘參數與所存儲的與過流保護功能相關的滋擾跳閘參數進行比較,以標識所述滋擾跳閘情況;其中所述過流保護功能包括長期過流和短期過流;

基于所接收到的滋擾跳閘參數的所述比較,決定允許(416b)或避免(416a)使所述電子跳閘電路(214)跳閘;以及

相應地通過強化機器學習來更新所述HMLM(222)的所述加權輸出參數以在未來實現所述跳閘決策。

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