[发明专利]用于智能电气保护系统的数据分析

说明书

本发明公开了一种用于保护与混合机器学习模型(HMLM)集成的配电系统的系统(100)和方法。该系统包括云/通信网络(103)、多个场保护系统(102a，102b，102c)、多个电气开关电路(101a，101b，101c)以及局域网LAN(104)。来自多个场保护系统中的每个场保护系统的实时数据被传输到云，多个场保护系统被连接到被配置为用于保护配电系统的多个电气开关电路。处理所接收的数据以标识图案中的改变，并且与经处理的数据相比，计算与HMLM有关的误差。在多个FPS中实现的HMLM被校准以使误差最小并且发送更新以开发新的决策制定固件，从而控制多个电气开关电路的致动。

技术领域

本文中的实施例总体涉及智能电气保护系统。具体地，本发明提供了一种用于保护与混合机器学习模型(HMLM)集成的配电系统的系统和方法。

背景技术

通常，为了客户财产的安全，诸如断路器或开关设备之类的保护设备正在运转。这些保护设备用于使故障检测和故障设备与电路的隔离的延迟最小。对故障的早期检测和定位以及对故障设备的迅速停止使用是为了保护整个系统，从而确保供应的连续性并且使损坏和修理成本最小。

在一些实例中，由于如EMI条件或其他操作负载条件之类的场噪声，所以噪声被注入到电路中。保护设备拾取这些噪声，并且由于有害跳闸和对应电路或元件可能被隔离，所以导致某些跳闸条件，如GF、RELT等。在操作面板上的开关之前，一些噪声通过引入潜在电弧闪光由于人为误差而被注入，并且这导致使断路器(CB)跳闸。在许多情况下，这些有害跳闸可能对客户造成不便或损害关键的真实安全事件。按照惯例，使用滤波器来检查所注入的噪声，以对电路跳闸制定相应决策。但是，这些滤波器基于实验室测试结果而被设计，并且不能适应环境改变。

尤其是，对于诸如电磁干扰(EMI)之类的噪声，滤波器根据环境改变不足以表征EMI的源。在一些基于物联网(IOT)的跳闸电路中，通过考虑用于隔离的电路的负载来制定决策。电路的这种基于IOT的跳闸不会表征负载，并且在制定跳闸决策之前需要云或中央服务器以在家庭或建筑物内的断路器编队之间通信。在大多数情况下，在隔离电路之前，在制定决策时不对诸如跳闸数据、事件签名、传感器数据、历史事件、非电气参数数据(诸如温度、振动、湿度等)之类的数据进行分析。

因此，需要一种用于保护与混合机器学习模型(HMLM)集成的配电系统以基于实时数据并且还通过学习有害跳闸事件及其环境条件来制定决策以隔离噪声参数并适于忽略它们的系统和方法。

发明内容

本发明的目的是减轻、缓解或消除现有技术中的上述缺陷和缺点中的一个或多个缺陷和缺点并且至少解决上文所提及的问题。

鉴于上述内容，本文中的实施例提供了用于一种保护与混合机器学习模型(HMLM)集成的配电系统的系统的第一方面和一种用于保护与HMLM集成的配电系统的方法的第二方面。进一步地，鉴于前述，本文中的另一实施例提供了一种与混合机器学习模型(HMLM)集成的场保护系统(FPS)的第三方面和一种在与HMLM集成的场保护系统(FPS)中实现的方法的第四方面。更进一步地，鉴于前述，本文中的又一实施例提供了一种与混合机器学习模型(HMLM)集成的场保护系统(FPS)的第五方面和一种在与HMLM集成的场保护系统(FPS)中实现的方法的第六方面。

根据实施例的第一方面，用于保护与混合机器学习模型(HMLM)集成的配电系统的系统包括云或中央服务器，该云或中央服务器包括一个或多个服务器，该一个或多个服务器通过通信网络连接到多个场保护系统(FPS)。多个场保护系统连接到多个电气开关电路，该多个电气开关电路被配置为用于保护配电系统。多个FPS被配置为将数据从多个场保护系统中的每个场保护系统连续地或周期性地传输到连接在同一局域网中的多个FPS或中央服务器的一个或多个服务器。数据包括加时间戳的经处理的电气参数和信号以及非电气参数和信号。该一个或多个服务器包括处理器和存储器。