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變電運維中電力信息故障處理的方法研究

2021-03-07 18:17:37孟瑞龍吳金國徐天姜之棟李京芳侯東方
電子樂園·上旬刊 2021年4期
關鍵詞:處理方法

孟瑞龍 吳金國 徐天 姜之棟 李京芳 侯東方

摘要:本研究基于變電運維中的電力信息故障處理技術、通過貪婪匹配算法對壓縮感知算法進行改良,讓其更適用于電力信息的處理中,使用超聲信號網格定位算法對區域內的故障點進行定位。構建出新型的三層運維系統物理模型與三層軟件模型,進一步改進了傳統變電運維系統精度不高與時延過長等缺點,實現了簡單迅速且高準確率對區域內變電運維的安全運行與檢修,這使得變電運維電力信息故障處理領域提升了一個新的技術高度。

關鍵詞:變電運維;電力信息故障;處理方法

1、基于數據融合和定位的算法創新

壓縮感知算法在電力信息故障數據信息采樣過程中對數據進行壓縮,通過對稀疏可壓縮的故障信號進行迭代,可以使用較少的運算量對故障信息信號進行處理。

1.1壓縮感知算法在變電運維中的應用

變電運維過程中,主要考慮對故障地點的排查與故障形式的確定,以此能夠用最快的速度對故障的處理方式與處理過程進行規劃,這一點在運維處理過程中尤為重要。傳統運維定位系統算法由于數據的精細度不高,算法模糊值過多導致最終計算出的定位也有較大的差異。故障信息的特點,將壓縮感知算法應用于定位系統中去,通過權值的設置將故障信號定位進行精細化處理。

1.2貪婪匹配重構算法對壓縮感知算法的補充

貪婪算法主要面向于定位模糊和不確定定位的故障信號。將這些低權值甚至無權值的故障信號通過貪婪算法所擁有的篩選機制,對原信號庫進行選擇整理,利用迭代逐步逼近設定的閾值,從而達到原始信號在一個壓縮后的稀疏感知域的模糊表示。

本研究主要通過正交匹配和跟蹤采樣相結合的貪婪匹配重構算法,將計算的復雜度降低,減少對運算速度的要求,由于經過多次迭代,計算得出較為適合的系數,通過系數區域閾值的選擇漸漸縮小故障信號間的線性組合,從而產生高速的重建效率和非常優秀的重建效果,并且在對變電運維中的電力信息故障進行處理的過程中,能夠保證信息計算的穩定性。

1.3超聲信號網格定位算法對故障精細化定位的處理

超聲信號因傳播速度快,在測量精度方面能夠達到微秒級別的測量精度。因此,在變電運維中,通過使用超聲信號對不易定位的故障信號進行網格定位,網格大小的初始值選擇根據運維區域的大小進行選擇,每次篩選將網格平均分為4分,細化到其中的1份。

2、電力信息故障監測平臺的設計

變電運維的電力信息故障因素具有多樣性與不確定性,因此本研究通過搭建安全防護平臺對電力信息故障進行監測。

2.1平臺的功能設計

本研究平臺主要通過對傳統安全防護平臺進行創新,從而設計一款能夠面對變電運維過程中故障發現與處理的實用型平臺。該平臺將作為變電運維工作中的核心,通過對現場的安全管理作為切入點,突出安全管理的及時性與準確性。

2.2運維系統的軟件架構

運維系統的軟件架構也分為三層,這三層分別為應用層、核心層和傳感層。應用層主要提供運維過程中的應用服務和應用持久化服務;核心層通過前端通信及計算中心對信號進行處理,同時核心層作為中間層,向上面對應用層有服務作用,向下面對傳感層有調控作用,同時利用前端通信能夠將信息及時反饋,因此核心層需要支持多通道和持久化的服務;傳感層主要通過超聲波對故障進行定位傳感,將故障信息傳遞到核心層處理,是整個系統“五官”的代表。

變電運維過程中的電力故障信息經由傳感層網絡采集交由前端通信,核心層計算甄別,最后交由應用層對處理后的信息進行應用可視化,對故障信息進行報警,運維人員通過應用操作,能夠選擇不同的運維信息作為關注點,針對不同權值的信息也具有不同的報警方式。保證了大故障與小故障處理緩急程度的排序。

3、仿真結果與分析

3.1試驗環境

在試驗時,采用的硬件計算機操作系統為MicrosoftWindows2020,64位。運行環境硬件參數為CPU:Inter(R)Core(TM)i7;主頻為2.59GHz;內存128G。本研究通過模擬某國際企業港的變電運維配置來驗證本研究的技術優越性。

3.2試驗過程

給定一個含有變電運維中故障信息的信息集,分別輸入本研究系統(下文簡稱系統a)的傳感層與文獻系統(下文簡稱系統1)及文獻系統(下文簡稱系統2)中,通過對比3種系統對故障信息的檢測概率和信息反饋的延遲來對比傳統變電運維安全防護系統與本研究所設計的電力信息檢測系統方案的技術優越性。

本試驗實驗對象選擇一百組含有簡單故障原因的故障信息的數據建立數據群一號,再選擇一百組含有多種復雜故障信息的數據群信息建立數據群二號,每隔一定的時間對變電運維安全防護系統輸入一次故障信息數據,檢查數據輸入后系統的報警情況,通過系統的報警次數和報警的時間延遲來對比3種系統面對故障的反應情況及反應時間,建立對照組。最后將仿真結果列為表格。

3.3試驗結果

將故障數據集一號分別輸入系統a、系統1和系統2中,對3種系統的報警結果進行整理。本研究所設計的系統對單個元器件故障檢測識別率高達100%,并且平均延遲在14ms;而系統1對單個元器件的故障識別率僅為95%,在系統延遲上也達到了獎金32ms的延遲;系統2在判別率上比系統1高出3個百分點,達到98%,但是仍然比系統a判別率低,在延遲方面,系統2比系統1優化了15.6%,達到27ms的延遲,但是仍超系統啊大概一倍的時間。經過上述實驗結果的分析,明顯看出在面對簡單的系統故障,本研究在甄別準確率和甄別時間上都有很大的優勢。

4、結束語

綜上所述,變電運維主要內容為面對變電站等大型設施的維護與監督工作。電力信息故障在變電運維作業過程中對作業進度與用電安全等方面的影響巨大,因此,本研究針對變電運維過程中電力信息的故障處理進行研究與討論。

參考文獻

[1]王一茗.大數據背景下的電力計量裝置故障智能化診斷技術應用[J].中阿科技論壇(中英文),2021(05):118-120.

[2]鄭利嘉.電力用戶用電信息采集系統及故障處理對策[J].現代工業經濟和信息化,2021,11(03):34-35+39.

3273501908281

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