[发明专利]远程评估电能质量在线监测装置可靠性的方法及系统有效

专利信息
申请号: 201510824327.5 申请日: 2015-11-24
公开(公告)号: CN105277910B 公开(公告)日: 2018-06-26
发明(设计)人: 陈子辉;王昕;刘宁;麦伟辉;胡中;汤振鹏;王硕君;何兴华;陈劲;吴智影;刘勇浩;麦荣焕;林伟雄;万志强;麦锦财;廖雯;耿介雯;杨昊睿;黄俊 申请(专利权)人: 广东电网有限责任公司江门供电局;深圳市中电电力技术股份有限公司
主分类号: G01R35/00 分类号: G01R35/00
代理公司: 深圳市科吉华烽知识产权事务所(普通合伙) 44248 代理人: 于标
地址: 529000 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 监测装置 远程评估 电能质量在线监测装置 电能质量监测装置 正确率 电能质量数据 计算处理步骤 质量在线监测 可靠性评估 系统数据库 定时记录 管理手段 计算步骤 计算数据 历史数据 区域综合 数据完整 通信软件 应用软件 运行监视 自动实现 综合评估 低成本 高效率 单台 存储 查询 网络
【说明书】:

发明提供了一种远程评估电能质量在线监测装置可靠性的方法及系统,该方法包括查询计算步骤:基于电能质量在线监测系统数据库中存储的电能质量定时记录历史数据,分别计算数据完整率K1和数据正确率K2;计算处理步骤:基于数据完整率K1和数据正确率K2计算监测装置可靠率K。本发明的有益效果是:本发明提出了一种基于对电能质量数据质量、监测装置及其网络、通信软件等进行运行监视,从而远程评估电能质量监测装置可靠性的方法,该方法可由应用软件自动实现,除可实现单台电能质量监测装置可靠性评估之外,还可以实现区域综合可靠率、特定型号监测装置综合可靠率等综合评估,是一种高效率、低成本的管理手段。

技术领域

本发明涉及电能质量监测与管理技术领域,尤其涉及远程评估电能质量在线监测装置可靠性的方法及系统。

背景技术

电能质量监测装置的运行管理是电能质量技术监督的工作内容之一。设备可靠性管理是设备运行管理的重要内容之一。所谓电能质量监测装置的可靠性下降,一方面指装置硬件故障导致的装置无法正常运行,一方面也包括装置虽然还能维持正常运行,但测量准确度下降、产生无效异常数据等。现场经验表明,电能质量在线监测装置长期运行后难免由于元器件老化、失效、受到变电站恶劣运行环境的干扰,从而导致装置故障率上升、测量准确度下降、或产生无效异常数据,即装置整体可靠性降低。

目前常用的设备可靠性评估主要针对装置硬件类可靠性故障,评估方法主要有:

1、基于设备元器件的可靠性计算设备整体的可靠性。这种方法是对设备可靠性的理论评估,不考虑设备运行环境的影响,因此误差较大,通常只用于对设备可靠性的预评估。

2、基于对设备进行定期检测评估设备可靠性。这种方法成本高,且需要停止设备运行,通常用于电力一次设备如变压器、电容器组,以及部分特别重要的二次设备如关口表等。设备定期检测又可分为现场检测和实验室检测两种。

3、基于对设备进行人工巡视评估设备可靠性。这种方法人工成本高,无法做到可靠性预测,并且不能适用于无人值守变电站。

就电能质量在线监测装置而言,《DL/T1228-2013电能质量监测装置运行规程》也提出要对投运后的电能质量在线监测装置每三年开展定期检测,评估装置可靠性。但是,电能质量在线监测装置主要依据《GB/T19862-2005电能质量监测设备通用要求》研制,而该标准中没有要求电能质量在线监测装置提供现场校验功能和校验口,导致目前电能质量在线监测装置无法进行现场校验,只能拆卸回实验室进行检测。另外,电能质量监测装置数量众多、安装分散,如果每三年拆卸回实验室检测一次,将需要极大的人力物力成本投入,可实现性较差。因此实践中往往是电能质量在线监测装置投运后即不再进行检测,监测装置可靠性,尤其是数据准确性、正确性方面的可靠性隐患极大。

综上所述,目前缺乏有效的技术和管理手段对电能质量在线监测装置可靠性进行评估。电能质量在线监测装置可靠性降低的最直接后果之一是影响到电能质量数据的完整性和正确性,而数量不够、质量低下的电能质量数据将导致其他电能质量高级应用如电能质量扰动源定位、区域电能质量基准水平评价、电网可靠性分析等等无法开展、或应用结果可信度下降。因此,有必要研究电能质量在线监测装置的快捷、方便、低成本的可靠性评估方法。

发明内容

本发明提供了一种远程评估电能质量在线监测装置可靠性的方法,包括如下步骤:

查询计算步骤:基于电能质量在线监测系统数据库中存储的电能质量定时记录历史数据,分别计算数据完整率K1和数据正确率K2;

计算处理步骤:基于数据完整率K1和数据正确率K2计算监测装置可靠率K,K=K1*λ1+K2*λ2,其中λ1和λ2是权重,λ1和λ2分别表示由于监测装置原因导致的数据完整率下降和数据可靠率下降,λ1+λ2=1;

数据完整率K1=(1-缺失数据个数/期望的数据个数)*100%,其中,期望的数据个数根据电能质量定时记录历史数据的时间间隔计算得到;

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