[发明专利]基于GPRS技术的用电信息采集异常精确定位系统有效
申请号: | 201310476960.0 | 申请日: | 2013-10-14 |
公开(公告)号: | CN103532233A | 公开(公告)日: | 2014-01-22 |
发明(设计)人: | 赵莉;慕福林;何容;左庆邻;蒲荣亮;任海军;邱小平;孔维禅;吴良俊;刘虓豪;龙澜 | 申请(专利权)人: | 国网重庆市电力公司客户服务中心;重庆小目科技有限责任公司 |
主分类号: | H02J13/00 | 分类号: | H02J13/00 |
代理公司: | 重庆大学专利中心 50201 | 代理人: | 王翔 |
地址: | 401122 重庆*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 gprs 技术 用电 信息 采集 异常 精确 定位 系统 | ||
技术领域
本发明涉及电网中的用电信息采集领域,具体是一种基于GPRS技术的用电信息采集异常精确定位系统。
背景技术
在当今经济的发展趋势下,传统电网已经不能够满足电力行业的需求,智能电网成为发展方向。而就目前来说,电网已成为工业化、信息化社会发展的基础和重要组成部分。随着市场化改革的不断推进,智能电网已成为现代电网技术发展的必由之路。其中,随着电子技术的发展,用电信息采集系统为实现电量采集、数据统计分析及电量考核提供了切实可行的技术手段,从根本上克服了传统人工抄表模式的弊端,同时通过系统的深化应用,为电力管理提供现代化的手段,逐渐改变了人们的社会活动方式,成为部分地区人们生活中不可缺少的一部分。
然而与之相对应的用电信息采集异常精确定位一直没有良好的解决方案。例如集抄系统,它包括按一定周期进行的前端采集和后台系统集中采集。这样虽然可以满足负荷分析和低电压监测的要求,但难以满足配网状态检修的需要。该系统也不具备主动上报故障信息的功能,也无法满足故障抢修的要求。当电能表发生故障时,只能靠用户电话反馈才能确定电能表发生故障,并确定故障的位置。这远远达不到智能电网所要求的“自愈性”、“互动性”。因此找到一种合理有效的用电信息采集异常精确定位解决方法,是我国发展“电网2.0”的必然要求。
低压载波集抄系统的历史可追溯到上世纪90年代末,由于相关技术领域的长足进步,最主要是GPRS的大规模使用,集抄系统中的数据传输通道得到极大的改善,低压载波集抄技术开始走向成熟。时至今日,通信科技发展迅猛,编码和信息压缩技术的发展,3G网络的推广,都使得集抄系统取得了长足的发展。这时集抄系统的核心设备-采集器由于制造技术的提高,性能趋于稳定;与此同时,集中器发展也非常迅速,单片机处理器性能的飞速提升,存储空间的增大,都使集抄系统进一步趋于成熟。
而且,随着计算机科学的高速发展,处于管理层的营销MIS系统也从传统的C/S模式演化为更具开放性的B/S系统,不仅提供了更加丰富的数据库接口及与上级机关和外界交换信息的接口,而且还对传统MIS系统概念上进行了扩展----提倡最大限度的利用现有的数据接口为电力行业现代化服务。
现在国内用电信息采集异常定位主要采用以下方法:
1.加强配电自动化DA功能的延伸和扩展应用,把配电自动化技术延伸到低压台区,故障定位在0.4千伏配变;
2.使用基于SCADA的地理信息仿真电网GIS系统延伸到集表箱,在故障定位、生产MIS和营销MIS的接口、调度SCADA的连接和图形标准格式的互相导入等,并使用GPS定位故障抢修车或定位仪进行故障定位,明确故障地点和停电范围。
3.在低压台区安装配变智能终端,监测A、B、C、N三线电流、零序电流和三相电压,根据电流的突变和过流、速段信号、电压的波动等判断出用电异常和台区故障,该信息上传到主站进行故障定位显示在GIS地理信息系统上。
以上方法已经在部分地区使用,取得了一定的效果。但是,它们所使用的技术复杂、维护难度大,并不能有效地进行低压台区故障定位。
对电网企业而言,信息流不只是电力流和业务流的辅助工具,而是电网企业的控制中枢和神经系统,是电力企业最有价值的资源。
发明内容
本发明需要解决的问题是配电网所覆盖区域内复杂的、分布的、异构的信息资源的交换、转换、集成与共享。从采集的数据中获取故障集中器、关口表或电能表的地址信息,确定故障出现的具体位置。
因而需要对采集到的数据进行数据挖掘,数据挖掘就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘其实是一类深层次的数据分析方法,分析组织原有的数据,做出归纳推理,从中挖掘出潜在的模式,为管理人员决策提供支持。通过数据挖掘技术来挖掘潜在模式,预测未来趋势,为电力生产决策提供高级支持。对于数据信息的集成与共享,基于配电网系统特点以及目前的技术发展,有五种系统集成技术可用于数据信息集成及共享:(1)基于XML的集成技术;(2)基于规约的集成技术;(3)基于API的集成技术;(4)基于数据库的集成技术;(5)基于黑板决策模型的集成技术。
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