[发明专利]一种输配电网设备缺陷预警系统在审

专利信息
申请号: 201610811663.0 申请日: 2016-09-08
公开(公告)号: CN106649915A 公开(公告)日: 2017-05-10
发明(设计)人: 戴永东;毛锋;何菲 申请(专利权)人: 国家电网公司;国网江苏省电力公司泰州供电公司
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/10;G06N5/02;G06N5/04;G06N7/06;G06K9/62
代理公司: 北京风雅颂专利代理有限公司11403 代理人: 李阳,于洁
地址: 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 配电网 设备 缺陷 预警系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及输配电领域,特别地,涉及一种输配电网设备缺陷预警系统。

背景技术

电力电气设备缺陷不仅影响电网和设备的正常运行,而且有可能引发设备甚至系统事故。加强对设备缺陷的管理是避免系统事故,提高电网安全运行水平的重要保证。设备缺陷管理的目的是为了及时、准确、有效地发现和消除设备缺陷,提高电网的运行安全及用户的供电可靠性。设备缺陷管理应坚持预防为主的原则,以科学的检测技术为手段,严密的管理为保证。电力生产管理的核心是设备管理,而设备管理又是围绕资产管理和运行管理而展开的。因此,电力设备缺陷管理是整个生产管理的重要工作内容。

传统的输变电设备缺陷管理是指对电力系统中运行的设备发生了异常而影响安全稳定运行的状况进行跟踪分析、处理及验收等过程。然而,由于我国技术手段限制,许多缺陷不能够被及时发现,延误了上报,从而造成事故发生。我国主要使用人工巡检的方式的发现缺陷并手动上传,考虑到工作人员责任心少、技术素质低、工作效率差、对部分缺陷的存在缺乏判断能力等等原因,检修质量不高、设备材料质量不过关、缺陷检修处理时间长,尤其是一部分较严重的缺陷不能得到及时处理,从而导致了严重事故发生。另外,设备缺陷的预警措施不到位,而且存在设备选型、安装及验收等的问题,不能够在设备投运之前发现问题。设备缺陷的预警得不到控制。

针对现有技术中人工方式的缺陷上传及处理流程太过缓慢的问题,目前尚缺乏有效的应对策略。

发明内容

有鉴于此,本发明的目的在于提出一种输配电网设备缺陷预警系统,能够自动监控与分析设备缺陷并预警,提高工作效率与质量,缩短响应时间。

基于上述目的,本发明提供的技术方案如下:

根据本发明的一个方面,提供了一种输配电网设备缺陷预警系统,包括:

监控端,设置于输配电网处,用于监控并采集输配电网设备的运行情况;

交互式数据框架,连接至监控端,用于传输监控端采集的输配电网设备的运行情况、根据预警系统后台服务器反馈的仿真结果执行故障容错控制,并与使用者交互;

预警系统后台服务器,连接至交互式数据框架,用于接收监控端采集的输配电网设备的运行情况,使用网络动态仿真技术对输配电网设备进行仿真,获得并输出仿真结果。

其中,监控端包括:

直接信息设备,其监控并采的集输配电网设备的运行情况信息以文字形式表示;

间接信息设备,其监控并采的集输配电网设备的运行情况信息以图片或视频形式表示。

其中,交互式数据框架包括:

中间件平台,用于存放预警系统后台服务器需要调用的功能性模块,并将预警系统后台服务器与交互式数据框架建立连接;

客户端,连接至中间件平台,用于将输配电网设备的运行情况与预警系统后台服务器反馈的仿真结果显示给操作者。

并且,中间件平台存放的功能性模块包括:

仿真引擎,用于根据输入的进程标识与动作,使用环境仿真算法计算并输出其影响、影响范围与持续时间;

评估引擎,连接至监控端,用于根据输入的进程标识与动作,使用集输配电网设备的运行情况进行评估并输出其影响、影响范围与持续时间;

客户端接口,连接至客户端,用于将输配电网设备的运行情况与预警系统后台服务器反馈的仿真结果转化为可视化格式并发送给客户端。

并且,预警系统后台服务器包括:

适配器,连接至仿真引擎、评估引擎与客户端接口,用于将仿真引擎、评估引擎与客户端接口的与预警系统后台服务器相转接;

仿真会话池,通过适配器连接至仿真引擎,用于向仿真引擎发送进程标识与动作,并接收其影响、影响范围与持续时间;

消息与数据寄存器,通过适配器连接至评估引擎,用于向评估引擎发送进程标识与动作,并接收其影响、影响范围与持续时间;

客户端解释器,通过适配器连接至客户端接口,用于将输配电网设备的运行情况与预警系统后台服务器反馈的仿真结果发送到客户端并接收来自客户端的控制命令;

会话管理器,连接至仿真会话池、消息与数据寄存器与客户端解释器,用于根据仿真引擎与评估引擎的输出使用智能诊断方法识别输配电网设备的缺陷,并控制仿真会话池、消息与数据寄存器与客户端解释器的工作行为。

并且,会话管理器使用的智能诊断方法包括以下至少之一:模糊缺陷诊断法、灰色关联度缺陷诊断法、神经网络缺陷诊断法、信息融合缺陷诊断法。

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