[发明专利]一种电力用户重大故障风险指数预测装置及预测方法有效
申请号: | 201410302037.X | 申请日: | 2014-06-27 |
公开(公告)号: | CN105203153B | 公开(公告)日: | 2017-04-19 |
发明(设计)人: | 齐伟夫;王海波;潘泳超;丁木;孙佳琪;赵硕 | 申请(专利权)人: | 国家电网公司;国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 |
主分类号: | G01D21/02 | 分类号: | G01D21/02 |
代理公司: | 沈阳亚泰专利商标代理有限公司21107 | 代理人: | 史旭泰 |
地址: | 100031 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电力 用户 重大 故障 风险 指数 预测 装置 方法 | ||
技术领域
本发明属于电力故障预测技术领域,尤其涉及一种电力用户重大故障风险指数预测装置及预测方法。
背景技术
电力系统中的电力用户,发生重大故障时,会对电力系统带来大规模负荷损失以及较大的电网稳定性冲击,用户容量越大,其故障和停电对电网造成的冲击和损失就越大,因此,对电力用户关口的电气参数及气象环境参数进行实时监测,并根据监测参数对电力用户重大故障风险进行预测,根据预测结果对电网应急措施进行安排,能够有效避免电力用户重大故障对电网带来的冲击和影响,显著提高电力系统可靠性和经济性。
发明内容
本发明就是针对上述问题,提供一种精确度高、预测效率高的电力用户重大故障风险指数预测装置及预测方法。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案,本发明包括信号采集单元、A/D转换单元、中央处理单元、4G通信传输单元和人机交互信息显示单元,其结构要点信号采集单元的输出端口与A/D转换单元的输入端口相连,A/D转换单元的输出端口与中央处理单元的数据输入端口相连,中央处理单元的信息输出端口分别与4G通信传输单元的信息输入端口、人机交互信息显示单元的信息输入端口相连。
作为一种优选方案,本发明所述信号采集单元包括电压传感器、电流传感器、降雨量传感器、振动传感器、气压传感器,电压传感器信号输出端口、电流传感器信号输出端口、降雨量传感器信号输出端口、振动传感器信号输出端口、气压传感器信号输出端口分别与A/D转换单元的输入端口相连。
作为另一种优选方案,本发明所述电压传感器采用DH51D6V0.4B型号,电流传感器采用DHC03B型号,降雨量传感器采用BL~YW900型号雷达液位计,振动传感器采用STA9200A型号,气压传感器采用LC~QA1型号。
其次,本发明所述A/D转换单元采用TLC2543串行A/D转换器,中央处理单元采用型号为STC89C51的单片机,4G通信传输单元采用ME3760型号的LTE模块,人机交互信息显示单元采用HG1286402C型号的液晶显示模块;
电压传感器信号输出端口、电流传感器信号输出端口、降雨量传感器信号输出端口、振动传感器信号输出端口、气压传感器信号输出端口分别经过信号转换电路后对应连接到A/D转换器TLC2543的输入端AIN0~AIN4,A/D转换器TLC2543的输出端EOC、I/O、IN、OUT、CS分别对应连接到单片机STC89C51芯片的P0.0-P0.4引脚,单片机STC89C51芯片的P1.0~P1.7与液晶显示模块的D0~D7对应连接,单片机STC89C51芯片的P2.0~P1.4与液晶显示模块的RS、RW、CS1、CS2、EN相对应连接,STC89C51芯片的RXD、TXD引脚与4G通信模块ME3760的DATA、DATA1端对应相连,4G通信模块的ATN1端与天线相连。
另外,本发明所述信号转换电路采用TLC4501芯片。(设置信号转换电路,保证信号采集的频带宽度、转换速率和电压增益,同时降低输入失调电压和电流以及温度漂移)
一种电力用户重大故障风险指数预测方法,包括如下步骤:
步骤1:采集电力用户的电压、电流、降雨量、振动次数、环境大气压参数,将电力用户的电压、电流、降雨量、振动次数、环境大气压作为输入量;
步骤2:建立可靠性模型
可靠度Rs(x)模型为:
故障率λi为常数0.13,
步骤4:计算可靠度的上下限值
n=5,可靠度上限为:
其下限模型为:
步骤5:计算判断停止条件为:
式中,ε等于0.02。(ε为计算精度,经长期试验,取0.02达到很好的预测效果)
步骤6:计算配电力用户重大故障风险指数值:He=R(x)
步骤7:将配电力用户重大故障风险指数值:He=R(x)的预测结果通过液晶模块显示并通过4G传输模块发送至远方调度终端,以便维修人员及时进行检修。
本发明有益效果。
本发明利用直接测量电力用户的电压、电流、降雨量、振动次数、环境大气压作为输入量,并最终利用A/D转换单元、CPU中央处理单元、人机交互信息显示单元和4G传输模块实现电力用户重大风险指数的监测。这种方法避免传统方法建立模型和选取参数时造成的误差,并且具有输入量提取简单,精确度高,准确度好,预测效率高的特点。
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