CN108923083B - 一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法,包括以下步骤:开始;采集影响电网安全运行的各风险因素的子风险指数Ri;计算综合风险指数R;结合电网自身或是同类电网故障统计数据,确定可接受综合风险指数R0;判断R与R0的大小关系,如果R>R0,则当前电网处于高风险运行时段,跳过蓄电池的在线检测与维护步骤,直接结束;如果R≤R0,则当前电网处于低风险运行时段,继续下一步;对蓄电池进行检测与维护;结束。由于在执行蓄电池的检测与维护动作前,对电网运行风险进行了综合评估和判断,从而确保了蓄电池的检测与维护工作是在电网运行的低风险时段进行,提高了电网的安全系数。
Description
技术领域
本发明涉及蓄电池检测维护领域,尤其是涉及一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法。
背景技术
目前,在电力配网自动化***中大量设置有后备电池、UPS以及不间断供电的设备中,冗余电源设计是一种常见的电源设计方式,它是指***将蓄电池与电源线路并联连接到负载电路上,在电源线路正常的情况下,由电源线路为负载电路供电,并一直为蓄电池充电使其维持在容量饱和状态;在电源线路中断的情况下,则切换为蓄电池供电,蓄电池只有在电源线路中断的情况下才作为后备电源使用,为了确保蓄电池能正常工作,有必要检测其健康状态,避免出现在电源线路中断后蓄电池无法正常工作的情况。
现有技术对蓄电池的检测方法,一般包括内阻测试和活化处理,现有技术对电池内阻的测试已经可以在几秒至几分钟内完成,且对电池存储电量影响微乎其微;但对电池的活化处理需要让电池进行充分的放电再充电,操作上一般是人为切断蓄电池的充电电路,使用蓄电池对***进行供电或者设设置专门的放电负载,直至蓄电池电量得到充分释放后,再重新接回充电回路进行充电,此过程往往需要持续几个小时。
同时,随着电力配电网自动化程度的提高,现有技术在执行蓄电池的远程在线检测时,往往是在设定好的时间自动执行(比如每月5号早上5点自动执行蓄电池测试与维护),这样的固定时间进行蓄电池测试的设置方法,没有考虑电网的当时的运行状态,如果在执行蓄电池活化的过程中,当蓄电池放电到极限,刚要切换回充电回路进行充电时碰上电网断电,由于此时蓄电池刚刚进行了充分的放电,其内部实际存储的电量处于最小值,此时蓄电池就难以担负起备用电源的责任,给电网的安全运行造成巨大隐患。
发明内容
针对现有技术的缺陷,本发明要解决的技术问题是:如何确定进行蓄电池的在线检测与维护工作时电网处于低风险时段,为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法,具体包括如下步骤:
S1:开始;
S2:采集子风险指数Ri,采集影响电网安全运行的各风险因素的子风险指数Ri;
S3:计算综合风险指数R,综合考虑上述各Ri,计算综合风险指数R;
S4:确定可接受最高综合风险指数R0,分析本电网自身或者同类电网的历史故障数据,确定可接受最高综合风险指数R0;
S5:判断R与R0的大小关系,
一方面,如果R>R0,则认为当前时刻电网处于高风险期,出现断电的概率高,对蓄电池依赖高,不适合在此刻进行蓄电池检测维护工作,跳至步骤S7;
另一方面,如果R≤R0,电网目前处于低风险期,出现断电的概率低,对蓄电池的依赖低,跳至步骤S6;
S6:执行蓄电池检测与维护,使用蓄电池检测仪对蓄电池进行检测与维护;
S7:结束。
采用本发明的有益效果是,在进行蓄电池在线检测维护工作前,综合考虑了影响电网运行的各种风险因素,主动避开电网运行的高风险时段,选择电网运行的低风险时段进行蓄电池的检测维护工作,极大降低了在进行蓄电池维护过程中遇上电网故障的概率,提高了整个电网***的安全系数。
在上述技术方案的基础上,本发明还可以做如下改进。
进一步的,步骤S3中计算综合风险指数R的计算公式为:
进一步的,步骤S2中计算子风险指数Ri的计算公式为:
其中Xnow为风险因素的物理量的当前值,Xmax,Xmin分别为风险因素的物理量在本电网中可取的最大数值和最小数值。
进一步的,步骤S4中确定可接受最高综合风险指数R0的步骤为:
S41:以步骤S2、S3中相同的风险因素及计算公式,计算本电网或者同类电网历次故障时的综合风险指数Rj;
S42:计算Rj中三项最小值的平均值,设为R0。
进一步的,步骤S2中计算子风险指数Ri的计算公式为:
其中Xnow为风险因素的物理量的当前值,Xmax,Xmin分别为风险因素的物理量在本电网中可取的最大数值和最小数值,G为可调系数,G≠0。通过调整可调系数G,可以调节子风险指数随物理量的变换速度;当0<G≤1时,子风险指数增长更快,当G>1时,子风险指数增长变缓慢,从而可以获得更加贴近实际情况的风险指数。
进一步的,考虑到电网发生故障的情况并不频繁,可以将步骤S4中获得的R0进行存储,并在步骤S3之后,步骤S4之前增加步骤Sif,用于判断R0是否>0:
如果R0>0,则不再重复计算,直接调取此R0,跳到步骤S5;
如果R0=0,则执行步骤S4。
附图说明
图1是本发明一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法的工作流程图。
图2是实施例中电网负荷率与电网负荷率风险指数的关系图。
图3是实施例中气温与气温风险指数的关系图。
图4是实施例中风速与风速风险指数的关系图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明做进一步的解释,所举实例只用于解释本发明,并非用于限定本发明的范围。
请参照图1所示,其为本发明的一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法的步骤流程图。所述一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法包括如下步骤:
S1:开始;
S2:采集子风险指数Ri,本实施例中以“电网负荷率”、“温度”、“风速”三个为影响电网的风险因素,下面分别计算其对应的子风险指数:
计算电网负荷率风险指数R1:
R1=1/(1.001-(|Gnow-Gmin|/|Gmax-Gmin|)),其中Gnow为当前电网负荷,Gmax为电网设计最大负荷,Gmin取0,Gnow/Gmax为当前电网的负荷率。
具体到本实施例:
当电网负荷率为80%时,R1=4.98,
当电网负荷率为85%时,R1=6.62,
当电网负荷率为95%时,R1=19.61,
请参考图2,其为本实施例中电网负荷率与电网负荷率风险指数的关系图;当电网负荷率在90%以下时,电网负荷率风险指数增加缓慢,当电网负荷率超过90%时,电网负荷率风险指数会迅速增加;
计算气温风险指R2:
R2=1/(1.001-|Tnow-Tmin|/|Tmax-Tmin|),其中Tmin取0摄氏度,Tnow为当前气温值,Tmax设为45摄氏度,气温偏离Tmin越大,电网发生故障的概率越高,即温度过高或者过低都不利于电网的安全运行;
具体到本实施例:
当温度为20℃时,R2=1.80,
当温度为30℃时,R2=2.99,
当温度为35℃时,R2=4.48,
当温度为42℃时,R2=14.78,
请参考图3,其为本实施例中气温与气温风险指数的关系图;当气温在40℃以下时,温度风险指数增加缓慢,当气温向45℃靠近时,气温风险指数会迅速增加;
计算风速风险指数R3:
R3=1/(1.001-|Vnow-Vmin|/|Vmax-Vmin|),Vnow为当前风速,Vmin取0,Vmax取11级风的风速,即30米/秒;
具体到本实施例:
当风速为20.0米/秒时,R3=3.00,
当风速为21.0米/秒时,R3=3.32,
当风速为28.5米/秒时,R3=19.00,
请参考图4,其为本实施例中风速与风速风险指数的关系图;当风速在24米/秒以下时,风速风险指数增加缓慢,当风速超过24米/秒后,风速风险指数会迅速增加;
S3:计算综合风险指数R,
具体到本实施例:
Q1:当电网负荷率为80%,气温为20℃,风速为20.0m/s时,R=3.26;
Q2:当电网负荷率为80%,气温为20℃,风速为28.5m/s时,R=19.00;
Q3:当电网负荷率为80%,气温为42℃,风速为20.0m/s时,R=7.58;
Q4:当电网负荷率为95%,气温为30℃,风速为20.0m/s时,R=8.53;
Q5:当电网负荷率为85%,气温为35℃,风速为21.0m/s时,R=4.80;
S4:确定最高可接受综合风险指数R0,
按照步骤S2、S3相同的风险因素和计算公式,对本电网历史故障的统计数据或者同类电网历史故障的统计数据进行处理,可得电网历次故障中的综合风险指数Rj,取其中3个最小值并求其平均值,设此平均值为最高可接受综合风险指数R0;
如表1是某电网历次故障按照步骤S2、S3中相同的风险因素和计算公式计算获得的综合风险指数Rj,其中三个最小值分别为3.16,3.53,3.83,其平均值为3.51,故设置R0=3.51。
表1
S5:判断R与R0的大小关系,
一方面,如果R>R0,则判断当前电网运行处于高风险时段,不适合进行蓄电池检测维护,测试维护工作结束,跳到步骤S7;
另一方面,如果R≤R0,则判断当前电网运行于低风险时段,跳到步骤S6;
具体到本实施例,
在步骤S3中的Q1:
Q1:当电网负荷率为80%,气温为20℃,风速为20.0m/s时,R=3.26,
R=3.26<R0=3.51,电网运行于低风险时段,跳到步骤S6;
在步骤S3中的Q2:
Q2:当电网负荷率为80%,气温为20℃,风速为28.5m/s时,R=19.00,
R=8.79>R0=3.51,电网运行于高风险时段,跳到步骤S7;
根据中国气象局于2001年下发的《台风业务和服务规定》,风速28.5米/秒定级为10级大风,本情况下,虽然电网负荷率不高、温度也不高,但是风速非常大,电网处于10级大风天气,故得到较高的综合风险指数R;
在步骤S3中的Q3:
Q3:当电网负荷率为80%,气温为42℃,风速为20.0m/s时,R=7.58,
R=7.58>R0=3.51,电网运行于高风险时段,跳到步骤S7;
本情况下,虽然电网负荷率不高、风速也不大,但是气温高达42度,相当于处于酷热天气,故得到较高的综合风险指数R;
在步骤S3中的Q4:
Q4:当电网负荷率为95%,气温为30℃,风速为20.0m/s时,R=8.53,
R=8.53>R0=3.51,电网运行于高风险时段,跳到步骤S7;
本情况下,虽然气温不高、风速不大,但是电网接近满负荷运行,故得到较高的综合风险指数R;
在步骤S3中的Q5:
Q5:当电网负荷率为85%,气温为35℃,风速为21.0m/s时,R=4.80,
R=4.8>R0=3.51,电网运行于高风险时段,跳到步骤S7;
虽然气温、风速,电网负荷任何一方均没有趋向于极值,但是各风险因素同时处于偏高水平,考虑各个因素的综合影响,故得到较高的综合风险指数R。
S6:对蓄电池进行检测维护,使用蓄电池检测仪或者等同功能的模块对蓄电池进行常规的内阻测试、活化等维护操作。
S7:结束。
进一步的,步骤S2中计算Ri的公式为:
加入的可调系数G,可以调节风险指数随物理量的变化速度,可以根据电网实际运行状态进行调节,以获得更加贴近电网运行情况的风险指数。
以电网负荷率为例(前述实施例中的R1的数据相当于G=1),当取G=0.5时:
当电网负荷率为80%时,电网负荷率风险指数R1G=9.95,
当电网负荷率为85%时,电网负荷率风险指数R1G=13.25,
当电网负荷率为95%时,电网负荷率风险指数R1G=39.22,
可见相同电网负荷率情况下G=0.5时的电网负荷率风险指数比G=1时的高,在此实施例中,当电网负荷率达到80%时,即可获得较高的综合风险指数R,从而可以避免在电网负荷率超过80%时进行蓄电池的维护工作。
进一步的,考虑到电网发生故障的情况并不频繁,可以将步骤S4中获得的R0进行存储,并在步骤S3之后,步骤S4之前增加步骤Sif,用于判断R0是否>0:
如果R0>0,则直接调取此R0,跳到步骤S5,避免了重复计算R0,提高了工作效率;
如果R0=0,则执行步骤S4。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于风险评估的蓄电池在线检测与维护的方法,用于自动确定任意一天中哪几个小时风险较低,作为蓄电池的维护时段,其特征在于,包括以下步骤:
S1:开始;
S2:采集子风险指数Ri;
S3:计算综合风险指数R;
S4:确定可接受最高综合风险指数R0;
S5:判断R与R0的大小关系,
一方面,如果R>R0,则认为当前时刻电网处于高风险期,出现断电的概率高,对蓄电池依赖高,不适合在此刻进行蓄电池检测维护工作,跳至步骤S7;
另一方面,如果R≤R0,电网目前处于低风险期,出现断电的概率低,对蓄电池的依赖低,跳至步骤S6;
S6:执行蓄电池检测与维护;
S7:结束;
所述步骤S2中所述子风险指数Ri的计算公式为:
其中Xnow为风险因素的物理量的当前值,Xmax,Xmin分别为风险因素的物理量在本电网中可取的最大数值和最小数值,G为可调系数,G≠0。
3.如权利要求1或2所述的基于风险评估的蓄电池在线检测与维护方法,其特征在于,所述步骤S4中确定所述可接受最高综合风险指数R0的步骤为:
S41:以所述步骤S2、所述步骤S3中相同的风险因素及计算公式,计算本电网或者同类电网历次故障时的综合风险指数Rj;
S42:计算所述Rj中三项最小值的平均值,设为R0。
4.如权利要求1或2所述的基于风险评估的蓄电池在线检测与维护方法,其特征在于,对步骤S4中确定的R0进行存储,在步骤S3之后,步骤S4之前增加步骤Sif:判断R0是否>0:
一方面,如果R0>0,调取此R0,跳至步骤S5;
一方面,如果R0=0,执行步骤S4。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103810533A (zh) * | 2013-08-15 | 2014-05-21 | 国家电网公司 | 一种基于云模型的配电网故障风险识别方法 |
CN106203714A (zh) * | 2016-07-14 | 2016-12-07 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 考虑电网运行风险的高压直流输电***检修时机优化方法 |
CN108287290A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-07-17 | 国网江西省电力有限公司抚州供电分公司 | 一种基于大区域电网运行的电网连锁故障预警分析*** |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7577534B2 (en) * | 2007-05-21 | 2009-08-18 | The Boeing Company | Risk assessment of metal vapor arcing |
-
2018
- 2018-07-27 CN CN201810844401.3A patent/CN108923083B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103810533A (zh) * | 2013-08-15 | 2014-05-21 | 国家电网公司 | 一种基于云模型的配电网故障风险识别方法 |
CN106203714A (zh) * | 2016-07-14 | 2016-12-07 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 考虑电网运行风险的高压直流输电***检修时机优化方法 |
CN108287290A (zh) * | 2017-12-25 | 2018-07-17 | 国网江西省电力有限公司抚州供电分公司 | 一种基于大区域电网运行的电网连锁故障预警分析*** |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
Effects of Sleep Loss on Subjective Complaints and Objective;Ryan P.J. Stocker等;《Archives of Clinical Neuropsychology》;20170531;第32卷(第3期);第349-368页 * |
带电检测技术在智能电网状态检修模式中的应用研究;梁俊义等;《商品与质量》;20151031;第70页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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