一种供电系统电能隐患监测终端

技术领域

本发明涉及电能隐患监测技术领域，尤其涉及一种供电系统电能隐患监测终端。

背景技术

现代配电网已成为发电、用电和配电的复杂网络，配电网中不仅有大量分布式电源的接入和电力电子装置的广泛使用，以半导体、电子、航空为代表的精密制造业快速发展。配电网中的间歇性、波动性和非线性与开断特性因素大幅增多，使得在结构复杂的新型配电网中，电力扰动频繁、电力隐患更加难以检测或检测误报率高。

频繁出现的振荡、过电压以及电能质量稳态、暂态等电力扰动问题，不仅预示着故障电弧、谐振等电力隐患，严重影响电网运行的安全和稳定，而且会造成新型制造业的经济损失，甚至人身伤害。

光伏并网系统中谐振、接地故障等是引起故障电弧故障的主要原因，且这类故障很难被发现，由于故障电弧电流通常小于线路的负载电流，达不到热继电器、熔断器、开关综合保护器等保护电器的动作阈值，不能及时触发保护系统对线路进行保护，因此没有办法进行切实有效的进行电弧故障识别和保护供电系统，在电缆线路的日常维护过程中容易忽略这种故障，长时间运行后发生事故的后果概率极大；因此，提出一种供电系统电能隐患监测终端。

发明内容

本发明提出的一种供电系统电能隐患监测终端，解决了现有的供电系统电能隐患的监测问题，实现了设备故障前隐患的监测预警。

本发明提出的一种供电系统电能隐患监测终端，终端包括上位机和下位机，所述上位机基于LabVIEW和MATLAB，且上位机包括数据分析模块、显示模块、电网供电系统综合数据库、网络传输模块和预警模块，上位机具有谐波计算、定值越限、数据存储、事件记录等功能；下位机工业级微处理器为核心，包括电流信号采集模块和网络传输模块；所述电流信号采集模块负责供电线路三相电压、三相电流数据的实时采集，将数据通过网络传输模块传送至上位机以供上位机处理分析；所述电网供电系统综合数据库汇总前端采集的各种现网数据，提供全面的理论分析基础数据；所述数据分析模块基于电网供电系统综合数据库内的基础数据对电流信号采集模块采集信号的异常情况进行判别；所述预警模块针对数据分析模块的判别情况做出响应。

作为上述方案的进一步改进，所述电网供电系统综合数据库基于光伏谐振隐患模型，提取模型信号时/频域特征，采用小波包变换对信号进行预处理，提取信号的时频特征，再利用BP神经网络对预处理后的信号进行分类识别，形成电能质量异常判据的基础数据。

作为上述方案的进一步改进，所述光伏谐振隐患模型包括：采用小波变换对电能质量数据进行处理，提取功率谱密度、频率响应、谱峰、谱宽等时/频域特征，反映信号在不同频率上的分布情况和频率成分的强度；建立小波包-BP神经网络模型，将提取的时/频域特征输入到小波包-BP神经网络中，进行特征分类和识别，以形成电能质量异常判据；隐患预警算法针对不同异常状态下的电能质量异常特征，建立相应的预警模型，对异常源进行识别、分类和预警。

作为上述方案的进一步改进，所述上位机采用C/S（Client/Server）与B/S（Browser/Server）模式相结合。

作为上述方案的进一步改进，所述网络传输模块包括4G、以太网、lora、wifi、485。

本发明的有益效果：

通过终端实时监测供配网线路电参数变化,捕捉、识别线路故障的早期微弱信号及不明显的特征信号，实时上传数据给预警平台，发现潜在的隐患；实时监测系统运行过程中的过电压、过电流，评估过电压、过电流对线路绝缘造成的影响；同时实时监测线路的局部放电，评估线路中的薄弱点，配合管理人员开展精准检修,强化隐患预控,将电网运行风险将至最低。

附图说明

图1为一种供电系统电能隐患监测终端的上位机模块示意图；

图2为一种供电系统电能隐患监测终端的下位机模块示意图；

图3为光伏发电站现场并网端口处的电流波形图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

参照图1-图2，一种供电系统电能隐患监测终端，包括基于Labview与Matlab的上位机，上位机具有谐波计算、定值越限、数据存储、事件记录等功能，以及基于STM32F407工业级微处理器的下位机，下位机包括电流信号采集模块和网络传输模块，下位机通过电流信号采集模块负责供电线路三相电压、三相电流数据的实时采集，并且将数据通过网络传输模块上送至上位机以供上位机处理分析，网络传输模块采用以太网或4G、lora、wifi、485方式；上位机中数据分析模块对下位机上送的数据进行电能质量分析与展示，以及对电站内的异常情况进行判别与预警的作用；数据分析模块基于电网供电系统综合数据库内的基础数据对电流信号采集模块采集信号的异常情况进行判别，预警模块则基于数据分析模块的结果进行预警和提醒；通过上位机的显示模块可以；

电网供电系统综合数据库基于光伏谐振隐患模型，提取模型信号时/频域特征，采用小波包变换对信号进行预处理，提取信号的时频特征，再利用BP神经网络对预处理后的信号进行分类识别，形成电能质量异常判据的基础数据；

光伏谐振隐患模型包括：采用小波变换对电能质量数据进行处理，提取功率谱密度、频率响应、谱峰、谱宽等时/频域特征，反映信号在不同频率上的分布情况和频率成分的强度；建立小波包-BP神经网络模型，将提取的时/频域特征输入到小波包-BP神经网络中，进行特征分类和识别，以形成电能质量异常判据；隐患预警算法针对不同异常状态下的电能质量异常特征，建立相应的预警模型，对异常源进行识别、分类和预警。

上位机配合下位机，实时监测供配网线路电参数变化,捕捉、识别线路故障的早期微弱信号及不明显的特征信号，实时上传数据给预警平台，发现潜在的隐患。

上位机采用C/S与B/S模式相结合，汇总前端采集的各种现网数据，实时监测系统运行过程中的过电压、过电流，评估过电压、过电流对线路绝缘造成的影响；同时实时监测线路的局部放电，评估线路中的薄弱点，配合管理人员开展精准检修,强化隐患预控,将电网运行风险将至最低。

以一个实际电站为例，利用MATLAB/Simulink平台研究实际的光伏电站多台逆变器并联的环境下，在３类异常状态下输出电流的波形特征，以及对电能质量的影响，对３类异常状态进行异常分类，再通过小波包对每种故障进行特征提取，为了能够分析高低频的电流特征，对常用的小波包进行高层分解，归一化后进行能量重构处理，从而在可以分别高低频能量的同时具备较小的特征维数。

如图3光伏发电站并网端口处的电流波形如图所示，当出现A相单相接地故障时，经过仿真分析可知,由于升压变的转换作用，A相、C相电流在故障发生后升高，但幅值升高的倍数均被限制在电压外环的饱和设定值内；由于配电网是不接地系统，单相故障后，线电压保持不变，dq变换仍然可靠，电压外环的饱和限定将起到限制作用，光伏电站提供的稳态短路电流约为系统正常时的1.5倍左右，通过观察A相故障相波形出现了明显的扰动信号，推理出在线路出现非永久性接地前，如出现高阻或低阻接地，可分析提取得出故障暂态电流特征向量，通过预警模块和网络传输模块将终端监测到的异常情况及时发送到相关人员的手机、电子邮箱或微信等通知方式，以便及时处理。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。