[发明专利]一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法

说明书

本发明涉及电力系统维护技术领域，具体涉及一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，包括以下步骤：A）获取历史检测数据；B）人为设置故障源，使高压断路器进行工作直到出现故障，周期性进行检测，获得检测数据；C）获得样本数据，训练故障研判神经网络模型；D）提取前兆参考数据；E）若检测数据与前兆参考数据差距小于设定阈值，发出故障预警；F）检测数据输入故障预警神经网络模型，若存在故障，发出故障报警。本发明的实质性效果是：能够快速通过检测数据对高压断路器进行故障研判；对高压断路器的故障进行预警，提示维保人员进行针对性的维护，使高压断路器的维保更可靠。

技术领域

本发明涉及电力系统维护技术领域，具体涉及一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法。

背景技术

高压断路器在电力系统中担负着控制和保护的双重任务，其性能的优劣直接关系到电力系统的安全运行。其中，机械特性参数是判断断路器性能的重要参数之一。然而高压断路器的检测项目繁多，检测过程耗时费力，效率低下。严重影响了高压断路器的运维工作。虽然目前出现一些技术，加快了高压断路器的检测效率，降低了检测时间。但是，对于检测出的数据研判，仍然依靠人工判断。人工进行数据研判的准确性依赖人工本身的经验素质，可靠性差。且人工研判数据，仅能发现明显出现异常的数据。对于不够明显的异常数据，人工研判十分困难。不能实现对高压断路器的故障进行预警。

如中国专利CN203707635U，公开日2014年7月9日，一种高压断路器预警信号回路，这种高压断路器预警信号回路由信号屏母线XPM、断路器跳闸位置继电器常闭接点TWJ2、断路器合闸位置继电器常闭接点HWJ2、交流接触器3KA常开接点3KA、电阻R1、预报警母线YBM1串联组成，其中信号屏母线XPM、断路器跳闸位置继电器常闭接点TWJ2、断路器合闸位置继电器常闭接点HWJ2还和交流接触器3KA线圈、一对并联的限位常开接点、开关QF1串联后，连接到直流负电源-KM1上，所述的一对并联的限位常开接点由限位常开接点SW和限位常开接点YW并联构成。但其不能解决高压断路器的故障无法进行准确评估和预警的技术问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：目前缺乏高压断路器的故障评估和预警的方法的技术问题。提出了一种快速评估故障并进行故障预警的基于电力物联网的高压断路器故障预警系统。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案为：一种基于电力物联网的高压断路器故障预警方法，包括以下步骤：A)获取高压断路器的全部历史检测数据；B)获取同型号的高压断路器，在实验室条件下人为设置故障源，使高压断路器在故障源存在的情况下进行工作直到出现故障，同时周期性进行检测，获得检测数据；C)将出现故障前N次的检测数据，与对应的故障类型关联，构成样本数据，使用样本数据训练故障研判神经网络模型；D)提取出现故障前M至N次之间的检测数据，MN，作为前兆参考数据；E)将高压断路器的检测数据与前兆参考数据对比，若检测数据与前兆参考数据的差距小于设定阈值，则发出故障预警；F)将高压断路器的检测数据输入步骤D)获得的故障预警神经网络模型，若故障预警神经网络模型输出故障类型，则发出故障报警。通过人为设置故障源，使检测数据与故障类型的关联度更高，使得故障研判神经网络模型以及故障预警神经网络模型的准确度更高。故障研判神经网络模型能够快速通过检测数据对高压断路器进行故障研判。故障预警神经网络模型能够对高压断路器的故障进行预警，提示维保人员进行针对性的维护，使高压断路器的维保更可靠作为优选，所述检测数据包括合闸时间、分闸时间、刚合速度、刚分速度、三相不同期度、同相不同期度、金短时间、无流时间、动触头最大速度、动触头平均速度、动触头动作时间、弹跳时间、弹跳次数、弹跳最大幅度、分合闸行程、分合闸过程电流波形曲线、动触头分合闸行程内的时间速度行程动态曲线、开距以及接触电阻。通过获得高压断路器的各项数据，使高压断路器的状态数据更为全面，有助于提高故障研判的准确度，同时为发现不明显的异常数据提供条件。