創(chuàng)意無極限，儀表大發(fā)明。今天為大家介紹一項國家發(fā)明授權(quán)專利——一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)。該專利由國家電網(wǎng)公司申請，并于2016年10月26日獲得授權(quán)公告。
內(nèi)容說明
本發(fā)明涉及電能表技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)。
發(fā)明背景
目前，隨著智能電網(wǎng)的構(gòu)建，智能電表的推廣和技術(shù)的不斷發(fā)展，可以實現(xiàn)對于電能表數(shù)據(jù)的實時采集以及遠(yuǎn)程分析等，例如，通過遠(yuǎn)程通信方式電能計量裝置進(jìn)行校驗檢測或者公開號為CN1368777A的發(fā)明專利文獻(xiàn)提及的電能表遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集方案。
但是，在現(xiàn)有電力用戶現(xiàn)場的電能表故障判斷方法中，依然是采用傳統(tǒng)的人工到達(dá)現(xiàn)場對電能表進(jìn)行檢測校驗來進(jìn)行判斷的方式。這種方式需要耗費(fèi)電力公司大量的人力資源，而且無法及時的發(fā)現(xiàn)電能表的故障，對于故障期間內(nèi)的電力用量難以統(tǒng)計，造成用戶以及電力公司的不便。
另外，現(xiàn)有還有一些直接利用電能表數(shù)據(jù)，在遠(yuǎn)程對電能表進(jìn)行故障判斷的方法。但是，這種方法通常使用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判斷，較為簡單，無法很好的篩查具體的故障情況，存在較大的片面性，很容易出現(xiàn)誤報的情形，導(dǎo)致工作人員需要頻繁的外出檢測，應(yīng)用效果不佳。因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待發(fā)展。
發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中智能電能表故障排查不便，容易誤報的問題。
為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取了以下技術(shù)方案：一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，所述故障遠(yuǎn)程判斷方法包括：通過遠(yuǎn)程通信接口獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值；將獲取的電壓及電流參數(shù)值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比對；若電壓或電流參數(shù)值超過預(yù)設(shè)閾值時，判斷智能電能表處于故障狀態(tài)；獲取處于故障狀態(tài)的智能電能表的位置并采集相對應(yīng)位置的與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素情況；在采集與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素時，采用分區(qū)分塊的方法，對饋線段采取行向量法分析，并基于故障擴(kuò)散的搜索，附加額外的分區(qū)條件從而形成若干節(jié)點分類采集。
基于正常參數(shù)值，通過預(yù)設(shè)的故障判定準(zhǔn)則，判斷智能電能表的故障類型。所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述方法還包括：在遠(yuǎn)程通信接口無法獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值時，判斷智能電能表為通信故障。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述歷史數(shù)據(jù)庫具體通過如下方法構(gòu)建：對正常運(yùn)行的智能電能表，在特定影響因素下，測量其電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線；改變影響因素，重復(fù)測量相對應(yīng)的電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線，獲得若干正常參數(shù)值，形成所述歷史數(shù)據(jù)庫。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述“依據(jù)所述影響因素情況，與預(yù)設(shè)的歷史數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值”的步驟具體包括：為每一影響因素設(shè)置權(quán)重值；依據(jù)權(quán)重值大小，對每一影響因素進(jìn)行排序后，通過廣度優(yōu)先搜索，在所述歷史數(shù)據(jù)庫中搜索獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述智能電能表故障類型包括：超差故障、電源單元故障、失流故障、失壓故障。一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括：采集模塊，用于通過遠(yuǎn)程通信接口獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值；比對模塊，用于將獲取的電壓及電流參數(shù)值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比對；若電壓或電流參數(shù)值超過預(yù)設(shè)閾值時，判斷智能電能表處于故障狀態(tài)；信息獲取模塊，用于獲取處于故障狀態(tài)的智能電能表的位置并采集相對應(yīng)位置的與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素情況；搜索模塊，用于依據(jù)所述與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素情況，與預(yù)設(shè)的歷史數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值；結(jié)果輸出模塊，用于基于正常參數(shù)值，通過預(yù)設(shè)的故障判定準(zhǔn)則，判斷智能電能表的故障類型。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述結(jié)果輸出模塊還用于在遠(yuǎn)程通信接口無法獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值時，判斷智能電能表為通信故障。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)還包括歷史數(shù)據(jù)庫構(gòu)建模塊，用于對正常運(yùn)行的智能電能表，在特定影響因素下，測量其電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線；以及改變影響因素，重復(fù)測量相對應(yīng)的電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線，獲得若干正常參數(shù)值，形成所述歷史數(shù)據(jù)庫。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述搜索模塊還用于：為每一影響因素設(shè)置權(quán)重值；以及依據(jù)權(quán)重值大小，對每一影響因素進(jìn)行排序后，通過廣度優(yōu)先搜索，在所述歷史數(shù)據(jù)庫中搜索獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值。
本發(fā)明有益效果在于，本發(fā)明提供的一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)，首先將電能表判斷為故障，然后通過數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行比對，繼續(xù)通過與數(shù)據(jù)庫的比對，進(jìn)一步判斷電能表的故障類型。由于采用了比較式的方法，能夠更為可靠的判斷電能表的故障，而且由于提供了更為詳盡的判斷依據(jù)及判斷結(jié)果，避免數(shù)據(jù)的片面性，能夠很好的減輕電力工作人員在電能表排查過程中的工作負(fù)擔(dān)，具有良好的應(yīng)用前景。 來源：中國儀表網(wǎng)
內(nèi)容說明
本發(fā)明涉及電能表技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)。
發(fā)明背景
目前，隨著智能電網(wǎng)的構(gòu)建，智能電表的推廣和技術(shù)的不斷發(fā)展，可以實現(xiàn)對于電能表數(shù)據(jù)的實時采集以及遠(yuǎn)程分析等，例如，通過遠(yuǎn)程通信方式電能計量裝置進(jìn)行校驗檢測或者公開號為CN1368777A的發(fā)明專利文獻(xiàn)提及的電能表遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集方案。
但是，在現(xiàn)有電力用戶現(xiàn)場的電能表故障判斷方法中，依然是采用傳統(tǒng)的人工到達(dá)現(xiàn)場對電能表進(jìn)行檢測校驗來進(jìn)行判斷的方式。這種方式需要耗費(fèi)電力公司大量的人力資源，而且無法及時的發(fā)現(xiàn)電能表的故障，對于故障期間內(nèi)的電力用量難以統(tǒng)計，造成用戶以及電力公司的不便。
另外，現(xiàn)有還有一些直接利用電能表數(shù)據(jù)，在遠(yuǎn)程對電能表進(jìn)行故障判斷的方法。但是，這種方法通常使用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判斷，較為簡單，無法很好的篩查具體的故障情況，存在較大的片面性，很容易出現(xiàn)誤報的情形，導(dǎo)致工作人員需要頻繁的外出檢測，應(yīng)用效果不佳。因此，現(xiàn)有技術(shù)還有待發(fā)展。
發(fā)明內(nèi)容
鑒于上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明的目的在于提供一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中智能電能表故障排查不便，容易誤報的問題。
為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取了以下技術(shù)方案：一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，所述故障遠(yuǎn)程判斷方法包括：通過遠(yuǎn)程通信接口獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值；將獲取的電壓及電流參數(shù)值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比對；若電壓或電流參數(shù)值超過預(yù)設(shè)閾值時，判斷智能電能表處于故障狀態(tài)；獲取處于故障狀態(tài)的智能電能表的位置并采集相對應(yīng)位置的與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素情況；在采集與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素時，采用分區(qū)分塊的方法，對饋線段采取行向量法分析，并基于故障擴(kuò)散的搜索，附加額外的分區(qū)條件從而形成若干節(jié)點分類采集。
圖為本發(fā)明具體實施例的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法的方法流程圖
其中，假設(shè)每個節(jié)點k中包含有i個串聯(lián)件和j個負(fù)荷，區(qū)域功率負(fù)荷P，依據(jù)所述與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素情況，與預(yù)設(shè)的歷史數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值。 基于正常參數(shù)值，通過預(yù)設(shè)的故障判定準(zhǔn)則，判斷智能電能表的故障類型。所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述方法還包括：在遠(yuǎn)程通信接口無法獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值時，判斷智能電能表為通信故障。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述歷史數(shù)據(jù)庫具體通過如下方法構(gòu)建：對正常運(yùn)行的智能電能表，在特定影響因素下，測量其電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線；改變影響因素，重復(fù)測量相對應(yīng)的電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線，獲得若干正常參數(shù)值，形成所述歷史數(shù)據(jù)庫。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述“依據(jù)所述影響因素情況，與預(yù)設(shè)的歷史數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值”的步驟具體包括：為每一影響因素設(shè)置權(quán)重值；依據(jù)權(quán)重值大小，對每一影響因素進(jìn)行排序后，通過廣度優(yōu)先搜索，在所述歷史數(shù)據(jù)庫中搜索獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法，其中，所述智能電能表故障類型包括：超差故障、電源單元故障、失流故障、失壓故障。一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)包括：采集模塊，用于通過遠(yuǎn)程通信接口獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值；比對模塊，用于將獲取的電壓及電流參數(shù)值與預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比對；若電壓或電流參數(shù)值超過預(yù)設(shè)閾值時，判斷智能電能表處于故障狀態(tài)；信息獲取模塊，用于獲取處于故障狀態(tài)的智能電能表的位置并采集相對應(yīng)位置的與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素情況；搜索模塊，用于依據(jù)所述與電網(wǎng)運(yùn)行相關(guān)的影響因素情況，與預(yù)設(shè)的歷史數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值；結(jié)果輸出模塊，用于基于正常參數(shù)值，通過預(yù)設(shè)的故障判定準(zhǔn)則，判斷智能電能表的故障類型。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述結(jié)果輸出模塊還用于在遠(yuǎn)程通信接口無法獲取智能電能表采集的電壓及電流參數(shù)值時，判斷智能電能表為通信故障。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)還包括歷史數(shù)據(jù)庫構(gòu)建模塊，用于對正常運(yùn)行的智能電能表，在特定影響因素下，測量其電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線；以及改變影響因素，重復(fù)測量相對應(yīng)的電壓及電流參數(shù)值及其變化曲線，獲得若干正常參數(shù)值，形成所述歷史數(shù)據(jù)庫。
所述的智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷系統(tǒng)，其中，所述搜索模塊還用于：為每一影響因素設(shè)置權(quán)重值；以及依據(jù)權(quán)重值大小，對每一影響因素進(jìn)行排序后，通過廣度優(yōu)先搜索，在所述歷史數(shù)據(jù)庫中搜索獲得相對應(yīng)的智能電能表的正常參數(shù)值。
本發(fā)明有益效果在于，本發(fā)明提供的一種智能電能表的故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)，首先將電能表判斷為故障，然后通過數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行比對，繼續(xù)通過與數(shù)據(jù)庫的比對，進(jìn)一步判斷電能表的故障類型。由于采用了比較式的方法，能夠更為可靠的判斷電能表的故障，而且由于提供了更為詳盡的判斷依據(jù)及判斷結(jié)果，避免數(shù)據(jù)的片面性，能夠很好的減輕電力工作人員在電能表排查過程中的工作負(fù)擔(dān)，具有良好的應(yīng)用前景。 來源：中國儀表網(wǎng)
