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智能電能表故障遠(yuǎn)程判斷方法及其系統(tǒng)

字體: 放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2016-11-07  瀏覽次數(shù):320
     創(chuàng)意無極限,儀表大發(fā)明。今天為大家介紹一項(xiàng)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(qǐng),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(shí)現(xiàn)對(duì)于電能表數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集以及遠(yuǎn)程分析等,例如,通過遠(yuǎn)程通信方式電能計(jì)量裝置進(jìn)行校驗(yàn)檢測或者公開號(hào)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(duì)電能表進(jìn)行檢測校驗(yàn)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(shí)的發(fā)現(xiàn)電能表的故障,對(duì)于故障期間內(nèi)的電力用量難以統(tǒng)計(jì),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(duì)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(bào)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(bào)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(duì);若電壓或電流參數(shù)值超過預(yù)設(shè)閾值時(shí),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(duì)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(shí),采用分區(qū)分塊的方法,對(duì)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(diǎn)分類采集。
  圖為本發(fā)明具體實(shí)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(gè)節(jié)點(diǎn)k中包含有i個(gè)串聯(lián)件和j個(gè)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(duì),獲得相對(duì)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(shí),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(duì)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(duì)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(duì),獲得相對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì);若電壓或電流參數(shù)值超過預(yù)設(shè)閾值時(shí),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(duì)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(duì),獲得相對(duì)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(shí),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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì),繼續(xù)通過與數(shù)據(jù)庫的比對(duì),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)
 
 
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