[发明专利]自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法在审

专利信息
申请号: 202110011568.3 申请日: 2021-01-06
公开(公告)号: CN112865303A 公开(公告)日: 2021-05-28
发明(设计)人: 洪远远;施伟锋;毕宗;宋铁维 申请(专利权)人: 上海海事大学
主分类号: H02J13/00 分类号: H02J13/00;H02H3/06
代理公司: 上海元好知识产权代理有限公司 31323 代理人: 张静洁;曹媛
地址: 201306 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 自我 感知 诊断 船舶 区域 配电 电力系统 智能 自愈 方法
【权利要求书】:

1.一种自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,采用上位机结合直接数字控制系统的策略对船舶区域配电电力系统进行监督控制,包括:

智能自愈组织单元作为监督控制系统中的上位机,根据船舶运行信息参数和故障信息参数,按照描述船舶运行过程的数学模型进行复杂数据计算,并通过智能自愈任务分配单元进行任务分配;

智能自愈任务分配单元作为监督控制系统中的直接数字控制系统,对于上位机的指令进行选择性分配给用于实施智能监督控制算法的单元,控制自我感知单元、自我诊断单元、自我决策单元和自我恢复单元的闭环运行过程;

自我感知单元对船舶区域配电电力系统进行在线检测、实时评估,对船舶区域配电电力系统中控制对象进行数据采集与分析,并把获取的船舶运行电气参数反馈到智能自愈任务分配单元以便对自我诊断单元作出任务工作指令;

自我诊断单元运用上位机的监督控制识别进行故障诊断,根据自我感知单元输入的电气运行参数对船舶电网进行脆弱点评估,发现船舶有可能发生故障的被控区域后,按照智能自愈任务分配单元的指令对该区域进行故障风险评估,划分出该区域下一步可能的运行状态,并提取该区域的运行状态特征,反馈到智能自愈任务分配单元以便对自我决策单元作出任务工作指令;

自我决策单元根据自我诊断单元传送的船舶运行状态选择处理模式,若船舶运行状态为故障已经发生的状态,则寻找船舶区域配电电力系统的最优自愈方案,反馈到智能自愈任务分配单元以便对自我恢复单元作出任务工作指令;

自我恢复单元根据自我决策单元的最优自愈方案中故障处理信息,对故障进行恢复,优先保证恢复重要推进负荷的供电。

2.如权利要求1所述的自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,若船舶运行状态为正常的状态,所述自我决策单元对船舶电网的运行状态有选择性、有目的地进行优化控制,改善船舶电网运行性能。

3.如权利要求1所述的自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,若船舶运行状态出现不良时,所述自我决策单元进入警戒状态,做到以预防控制为主的故障发现、诊断与消除,对可能的故障进行预警以避免事故发生,提高船舶电网稳定裕度和抵御扰动的能力,变被动的事后处理为主动抑制事故发生。

4.如权利要求1所述的自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,所述自我恢复单元确定对故障下一步采用系统重构、降级运行、故障补偿、故障切换方式中的一种或多种,优先保证恢复重要推进负荷的供电,在避免发生船舶失去动力的严重事故的情况下,迅速按照指令安排各种操作及其执行顺序,包括重新设置各种保护器件的整定值,开关的跳闸、合闸,从而实现网络的重构,以及重构后启动针对新网络的保护,通过自愈修复功能从故障中恢复到正常运行状态。

5.如权利要求1所述的自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,所述船舶区域配电电力系统中的控制对象包括发电单元、电力推进单元及其他负荷单元。

6.如权利要求5所述的自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,所述船舶区域配电电力系统按负荷的用电量大小和对船舶的重要程度进行统一分配划分,将全船划分为多个供电区域。

7.如权利要求6所述的自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,在区域配电网络结构中,重要负载与区域配电板以直连的方式进行连接,而一般负载则由各区域内的分电箱进行供电,实现了负载的分级处理。

8.如权利要求1所述的自我感知与诊断的船舶区域配电电力系统智能自愈方法,其特征在于,自我决策单元采用模拟退火多种群遗传算法生成船舶区域配电电力系统的最优自愈方案,具体步骤如下:

(1)基因编码,对大群体的船舶失电区域可能恢复供电的路径进行二进制编码形成基因染色体;

(2)种群初始化,随机生成N个初始个体;

(3)系统计算,将个体的基因取值映射成系统的网络拓扑结构,计算个体的适应值;

(4)依据适应度函数优先保证重要负荷供电进行个体选择与淘汰;

(5)选择优良个体进行交叉反之,产生新群体;

(6)终止条件判断,若进化代数已达到最大设定值,则输出最优个体,终止计算;否则,转入下面的步骤开始迭代;

(7)群体调整,若最佳适应值在进化一定代数中保持不变,只保留最佳个体,其他个体随机生成;

(8)退火选择,将最优个体在下一代中以概率p生成此类最优个体;

(9)对个体进行交叉、变异操作。

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