CN105067960A - 一种基于大数据的配电网故障定位***及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的配电网故障定位***及其方法，包括三相电总线路和与其连接的多组三相电分支线路，三相电总线路每一相线与测试电容一端连接，多组三相电分支线路每一组的每一相线也与测试电容连接，测试电容另一端接地。如果出现某相从线路出线端到末端的电容电流逐渐减少到0，且该相对地场强下降；其他相从出线端到末端电容电流逐渐减少，且对地场强上升，则判该相为故障相，其他相为非故障相。然后，提取所有线路的故障相电容电流数据，如果该线路故障相电容电流均减少到0，则判为非故障线路；如果该线路故障相电容电流一段大增，之后另一段减少到0，则判为故障线路。本发明引入大数据技术，大大提高了接地故障的判定准确率。

Description

一种基于大数据的配电网故障定位***及其方法
技术领域
本发明涉及电力检测技术领域，尤其涉及一种基于大数据的配电网故障定位***及其方法。
背景技术
在配电网中，故障定位***可以对故障进行监测，并能在故障发生后进行快速定位，缩短故障隔离和恢复时间，大大减少停电损失。然而，在绝大部分情况为中性点非有效接地的国内配电网中，接地故障的判定对于故障定位***来说是一个难题。当前使用的故障定位***在接地故障判定方面，准确率还不尽如意。这主要是因为：
1、接地故障判定纯粹靠故障指示器，主站只是被动接收故障指示器的判定结果；
2、故障指示器对电容电流（包括稳态电容电流以及暂态电容电流）以及对地电场的检测不是非常准确。用于故障判定的素材都不准，自然结果可信度就不高；
3、故障指示器的测量数据离散性大，难以统一校准，往往一个工程合适了，换到另外的工程上又不合适了。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种基于大数据的配电网故障定位***及其方法，本发明在原有***的基础上，以主站软件作为载体，引入大数据技术，打造故障定位***之云脑，大大提高了接地故障的判定准确率。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于大数据的配电网故障定位***，其特征在于：包括三相电总线路和与三相电总线路连接的多组三相电分支线路，所述三相电总线路每一相线与测试电容一端连接，所述多组三相电分支线路每一组的每一相线也与测试电容连接，所述测试电容另一端接地。
进一步地，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于检测线路电流的电流互感器。
进一步地，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于检测线路场强的场强仪。
进一步地，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于显示线路故障的故障指示器。
进一步地，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于将线路检测信息无线发送出去的2G/3G/4G通信模块。
一种基于大数据的配电网故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、启动检测***，初始化判定参数，检测所有故障指示器的数据；
S2、判断是否收到检测节点的数据，若收到，则判断是否存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，若未收到，则延迟一段时间；
S3、若检测到存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，则该相线路为故障相，其他相为非故障相，若未检测到存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，则延迟一段时间；
S4、提取其中一条线路的故障相电容电流，再判断存在故障相是否电容电流一段高于参考值，之后一段为零，若是，则该线路为故障线路，若否，则继续提取其中一条线路的故障相电容电流；
S5、确定某一线路为故障线路后，锁定故障区域，通知检修，等待反馈；
S6、最后，确定判断是否正确，若正确则继续检测所有故障指示器的数据，若不正确，则调整判定参数，并初始化判定参数，继续执行线路故障检测。
进一步地，检测***的线路故障检测还分别针对中性点不接地***和消弧线圈***。
进一步地，对于中性点不接地***，提取所有线路的故障相电容电流数据，如果该线路故障相电容电流均减少到零，则判为非故障线路；如果该线路故障相电容电流一段大增，之后另一段减少到零，则判为故障线路。
进一步地，对于消弧线圈***，提取所有线路的故障相电容电流数据，如果该线路故障相电容电流均减少到零，则判为非故障线路；如果该线路故障相电容电流均依消谐度而不同，则判为故障线路。
本发明的有益效果是：
1、本发明不仅仅被动的使用故障指示器的判定结果，而是将各监测点的判定结果及其关键数据（电容电流+对地场强）集中到一起，进行综合分析和判断，免除了个别监测点的误报，从概率学角度来讲，判定更加准确；
2、本发明具备自我学习功能，当判定失误后，进行负反馈式判定更改，随着***的使用，判定越来越准确；
3、本发明可综合判定结果为所有故障指示器在线调整判定参数，帮助检测个体的判定越来越准确；
4、本发明可同时实时电流的监控，检测到线路上的异常线损/损耗(窃电)。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明的故障检测定位流程图；
图2是本发明的故障检测定位电路原理图。
具体实施方式
如图2所示，一种基于大数据的配电网故障定位***，其特征在于：包括三相电总线路和与三相电总线路连接的多组三相电分支线路，所述三相电总线路每一相线与测试电容一端连接，所述多组三相电分支线路每一组的每一相线也与测试电容连接，所述测试电容另一端接地。
本实施例中，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于检测线路电流的电流互感器。
本实施例中，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于检测线路场强的场强仪。
本实施例中，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于显示线路故障的故障指示器。
本实施例中，所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于将线路检测信息无线发送出去的2G/3G/4G通信模块。
如图1所示，一种基于大数据的配电网故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、启动检测***，初始化判定参数，检测所有故障指示器的数据；
S2、判断是否收到检测节点的数据，若收到，则判断是否存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，若未收到，则延迟一段时间；
S3、若检测到存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，则该相线路为故障相，其他相为非故障相，若未检测到存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，则延迟一段时间；
S4、提取其中一条线路的故障相电容电流，再判断存在故障相是否电容电流一段高于参考值，之后一段为零，若是，则该线路为故障线路，若否，则继续提取其中一条线路的故障相电容电流；
S5、确定某一线路为故障线路后，锁定故障区域，通知检修，等待反馈；
S6、最后，确定判断是否正确，若正确则继续检测所有故障指示器的数据，若不正确，则调整判定参数，并初始化判定参数，继续执行线路故障检测。
本实施例中，检测***的线路故障检测还分别针对中性点不接地***和消弧线圈***。
本实施例中，对于中性点不接地***，提取所有线路的故障相电容电流数据，如果该线路故障相电容电流均减少到零，则判为非故障线路；如果该线路故障相电容电流一段大增，之后另一段减少到零，则判为故障线路。
本实施例中，对于消弧线圈***，提取所有线路的故障相电容电流数据，如果该线路故障相电容电流均减少到零，则判为非故障线路；如果该线路故障相电容电流均依消谐度而不同，则判为故障线路。
根据图2，可以分析出云脑接地故障判定的理论依据如下：
1、接地故障后，非故障线路的非故障相从出线端到末端，电容电流逐渐减少；
2、接地故障后，非故障线路的故障相从出线端到末端，电容电流均减少到0；
3、接地故障后，故障线路的非故障相从出线端到故障点，电容电流逐渐减少；
4、接地故障后，故障线路的非故障相从故障点到末端，电容电流逐渐增大；
5、中性点不接地***接地故障后，故障线路的故障相从出线端到故障点，电容电流均大增，从故障点到末端，电容电流均减少到0；
6、消弧线圈***接地故障后，故障线路的故障相从出线端到末端，电容电流均依消谐度而不同；
7、接地故障后，所有故障相对地场强下降，所有非故障相对地场强上升。
本发明的线路上离散的各个故障指示器，通过2G/3G/4G无线网络，将线路各个点的电容电流、场强等数据传送至后台故障定位***，定位***根据各监测点的数据进行综合判断分析，找出线路接地故障点。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于大数据的配电网故障定位***，其特征在于：包括三相电总线路和与三相电总线路连接的多组三相电分支线路，所述三相电总线路每一相线与测试电容一端连接，所述多组三相电分支线路每一组的每一相线也与测试电容连接，所述测试电容另一端接地。
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的配电网故障定位***，其特征在于：所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于检测线路电流的电流互感器。
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的配电网故障定位***，其特征在于：所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于检测线路场强的场强仪。
4.如权利要求1所述的一种基于大数据的配电网故障定位***，其特征在于：所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于显示线路故障的故障指示器。
5.如权利要求1所述的一种基于大数据的配电网故障定位***，其特征在于：所述三相电总线路和三相电分支线路上设置有用于将线路检测信息无线发送出去的2G/3G/4G通信模块。
6.一种基于大数据的配电网故障定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、启动检测***，初始化判定参数，检测所有故障指示器的数据；
S2、判断是否收到检测节点的数据，若收到，则判断是否存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，若未收到，则延迟一段时间；
S3、若检测到存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，则该相线路为故障相，其他相为非故障相，若未检测到存在某一电容电流逐渐减少到零且对地场强下降，则延迟一段时间；
S4、提取其中一条线路的故障相电容电流，再判断存在故障相是否电容电流一段高于参考值，之后一段为零，若是，则该线路为故障线路，若否，则继续提取其中一条线路的故障相电容电流；
S5、确定某一线路为故障线路后，锁定故障区域，通知检修，等待反馈；
S6、最后，确定判断是否正确，若正确则继续检测所有故障指示器的数据，若不正确，则调整判定参数，并初始化判定参数，继续执行线路故障检测。
7.如权利要求6所述的一种基于大数据的配电网故障定位方法，其特征在于，检测***的线路故障检测还分别针对中性点不接地***和消弧线圈***。
8.如权利要求7所述的一种基于大数据的配电网故障定位方法，其特征在于，对于中性点不接地***，提取所有线路的故障相电容电流数据，如果该线路故障相电容电流均减少到零，则判为非故障线路；如果该线路故障相电容电流一段大增，之后另一段减少到零，则判为故障线路。
9.如权利要求7所述的一种基于大数据的配电网故障定位方法，其特征在于，对于消弧线圈***，提取所有线路的故障相电容电流数据，如果该线路故障相电容电流均减少到零，则判为非故障线路；如果该线路故障相电容电流均依消谐度而不同，则判为故障线路。
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