CN114062824A - 一种基于配电室的电能质量监测方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于配电室的电能质量监测方法和装置,本方法包括:采集配电室中总线上的电能低压信号,经过离散滤波处理和数据线性矫正处理,得到电能具体数据,进而得到电能数字数据和电能频谱。本装置包括数据输入模块、离散滤波模块、线性矫正模块和数据输出模块;数据输入模块用于采集配电室中总线上的电能低压信号;离散滤波模块用于对电能低压信号进行离散滤波处理;线性矫正模块用于对电能稳定数据进行数据线性矫正处理;数据输出模块用于生成电能数字数据和电能频谱。本申请可保证数据的稳定性与抗干扰能力,实现高速监测与分析;检测数据准确度高,数据可靠。
Description
技术领域
本申请属于配电室参数捕获及计算领域,具体涉及一种基于配电室的电能质量监测方法和装置。
背景技术
为实现配电室内部电流、电压等远程监测,实现配电室电流、电压数据获取及计算,分析电能质量、电网波动及电力谐波等,配电室的电能高质量监测正逐渐在现代配电室中开始使用。然而,目前在GCS、GGD等柜式中仅用表头式电压表与电流表,无法更为精确的获取数据,也并没有将数据进行分析与运算电力谐波,无法保证后级感性与容性负载的运行稳定性,这种传统的运维与检测方式对于成本有过高的要求,且不利于维护与配电室发生危险时的预判。
发明内容
本申请提出了一种基于配电室的电能质量监测方法和装置,将配电室中总线电压、电流信号使用霍尔、互感器等方式进行转换到低压差信号中,使用离散滤波方式将数据稳定提取,对数据进行分析与运算,实现配电室电能波动质量检测,使配电室更加智能化、更加安全且利于后期维护。
为实现上述目的,本申请提供了如下方案:
一种基于配电室的电能质量监测方法,包括如下步骤:
采集配电室中总线上的电能低压信号,所述电能低压信号包括电压低压信号和电流低压信号;
对所述电能低压信号进行离散滤波处理,得到稳定的电能稳定数据;
对所述电能稳定数据进行数据线性矫正处理,得到电能具体数据;
基于所述电能具体数据,得到电能数字数据和电能频谱,所述电能数字数据包括电压数字数据和电流数字数据,所述电能频谱包括电压频谱和电流频谱,完成配电室的电能质量监测。
可选的,所述离散滤波处理包括:
以预定的频率对所述电能低压信号进行离散采样,得到电能离散信号;
对所述电能离散信号进行信号矫正处理,得到电能矫正信号;
对所述电能矫正信号进行滤波处理,得到所述电能稳定数据。
可选的,所述滤波处理包括均值滤波处理、低通滤波处理和权值滤波处理。
可选的,所述数据线性矫正处理的方法包括时间矫正处理、数据放大处理和数据线性矫正处理。
可选的,使用momentun法进行所述时间矫正处理;
使用线性放大法进行所述数据放大处理;
使用线性矫正法进行所述数据线性矫正处理。
可选的,基于所述电能具体数据,使用离散傅里叶法得到所述电能频谱。
另一方面,为实现上述目的,本申请还公开了一种基于配电室的电能质量监测装置,包括数据输入模块、离散滤波模块、线性矫正模块和数据输出模块;
所述数据输入模块用于采集配电室中总线上的电能低压信号,所述电能低压信号包括电压低压信号和电流低压信号;
所述离散滤波模块用于对所述电能低压信号进行离散滤波处理,得到稳定的电能稳定数据;
所述线性矫正模块用于对所述电能稳定数据进行数据线性矫正处理,得到电能具体数据;
所述数据输出模块用于基于所述电能具体数据,生成电能数字数据和电能频谱,所述电能数字数据包括电压数字数据和电流数字数据,所述电能频谱包括电压频谱和电流频谱。
可选的,所述离散滤波模块包括离散采样单元、ADC采样矫正单元、均值滤波单元、低通滤波单元和权值滤波单元;
所述离散采样单元用于以预定的频率对所述电能低压信号进行离散采样,得到电能离散信号;
所述ADC采样矫正单元用于对所述电能离散信号进行信号矫正处理,得到电能矫正信号;
所述均值滤波单元用于对所述电能矫正信号按照预设的滤波次数进行均值滤波处理,得到第一滤波数据;
所述低通滤波单元用于基于预设频率,滤除所述第一滤波数据中高于所述预设频率的数据部分,得到第二滤波数据;
所述权值滤波单元用于根据前一次的所述电能稳定数据和预设的beta参数,抑制所述第二滤波数据中的干扰数据,得到本次的所述电能稳定数据。
可选的,所述线性矫正模块包括momentun矫正单元、线性放大单元和线性矫正单元;
所述momentun矫正单元用于使用momentun法对所述电能稳定数据进行时间矫正处理,得到时间矫正数据;
所述线性放大单元用于使用线性放大法对所述时间矫正数据进行数据放大处理,得到放大数据;
所述线性矫正单元用于使用线性矫正法对所述放大数据进行数据线性矫正处理,得到所述电能具体数据。
可选的,所述数据输出模块包括频谱输出模块和数字输出模块;
所述频谱输出模块用于根据所述电能具体数据输出所述电能频谱;
所述数字输出模块用于根据所述电能具体数据输出所述电能数字数据。
本申请的有益效果为:
本申请公开了一种基于配电室的电能质量监测方法和装置,通过采样、滤波、矫正等处理过程,可保证数据的稳定性与抗干扰能力;数据转换与分析可在30ms左右完整分析一次,实现高速监测与分析;检测数据准确度高,数据可靠,电流与电压数据检测可精确到小数点后两位,且电流检测范围为可达0A-5A,电压检测范围可达0V-400V;整套方法和装置运行效率高,可直接使用互感器进行接入即可实现数据的运算与分析。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的一种基于配电室的电能质量监测方法流程示意图;
图2为本申请实施例的一种基于配电室的电能质量监测装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步详细的说明。
如图1、图2所示,分别为本申请实施例的一种基于配电室的电能质量监测方法流程示意图和监测装置结构示意图。在本实施例中,所述电能包括总线上的电压和电流。具体的,本方法包括如下步骤
S1.采集配电室中总线上的电能低压信号。在本实施例中,通过数据输入模块完成。
在本实施例中,鉴于监测的对象为配电室的电能,即总线电压和总线电流,因此,整个方法流程均包括电压数据的处理和电流数据的处理。
通过相应传感器直接采集总线上的电压和电流,并不能直接用于数据处理,因此,本步采集到的信号已经是经过处理的低压信号,该处理过程可以使用现有技术中的霍尔传感器、或者类似传感器进行采集和转换,得到电能低压信号,该电能低压信号(电流、电压)通过单片机ADC IO进入数据输入模块进入本装置中,作为本实施例的初始信号。如前所述,电能低压信号包括电压低压信号和电流低压信号。在后续步骤中,在没有特别说明的情况下,每一步的处理过程均包括电压信号的处理和电流信号的处理。
S2.对电能低压信号进行离散滤波处理,得到稳定的电能稳定数据。在本实施例中,由离散滤波模块完成。
由于初始信号为连续的时域信号,且其中夹杂着很多的干扰,因此需要先进行离散滤波处理,在本实施例中,包括如下步骤:
S2.1.使用离散采样单元,按照预定的频率对电能低压信号进行离散处理,在本实施例中,通过定时器在2.5ms内触发一次事件进行采样,得到电能离散信号。
S2.2.在采样的同时,使用ADC采样矫正单元,通过ADC采样矫正法的软件补偿方式,对电能离散信号进行信号矫正处理,同时在该矫正单元中,先获取单片机Vref引脚的电压水平,该电压参考3.3v的标准电压进而计算出电源漂移参数v,用该参数矫正其ADC采样电压,以此获取到初步矫正后的电能矫正信号。
S2.3.使用均值滤波单元对电能矫正信号进行均值滤波,设定滤波次数c,通过时域中采集分配的前一次信号,确定本次新采集数据权重,以去其干扰毛刺,获取更加稳定的数据,在本实施例中,称其为第一滤波数据。
S2.4.使用低通滤波单元,对第一滤波数据进行低通滤波处理,基于预设频率f,滤除第一滤波数据中高于预设频率f的杂乱数据,得到第二滤波数据,此时数据已基本稳定可使用。
S2.5.为了更好的抑制数据扰动,加入权值滤波单元,结合上一次保存下来的电能稳定数据,通过预制的比重参数beta动态决定新数据与旧数据的耦合方式,其输出等于旧数据*beta+新数据*(1-beta),进一步抑制毛刺,得到稳定平滑的电能稳定数据。
S3.对电能稳定数据进行数据线性矫正处理,得到电能具体数据。在本实施例中,由线性矫正模块完成。
S3.1.在本实施例中,为了更好的发挥权值滤波单元的效用,在权值滤波单元的输出级串联上momentun矫正单元,对电能稳定数据进行时间矫正处理,得到时间矫正数据。通过时间参数t决定矫正单元使用时间,确保数值在起步时与原数据保持同步,确保数据不会被权值滤波单元过抑制导致数据变化缓慢。
S3.2.使用线性放大单元,通过线性放大法对时间矫正数据进行数据放大处理,根据最初的电能低压信号转换过程中的采集传感器的变比,以此获得当前的线性比重k,得到放大数据。需要注意的是,因采集电流信号和电压信号的传感器不同,因此线性比重k并非一个,是区分开的。
S3.3.为了更准确的获取参数,在线性放大单元后使用线性矫正单元,确保霍尔、互感器等传感器的部分非线性区域获取的数据更加稳定与准确。根据霍尔、互感器等传感器的内置线性图标A,决定矫正度,获取电能具体数据,包括电流、电压的具体数据;
S4.基于电能具体数据,得到电能数字数据和电能频谱,在本实施例中,由数据输出模块完成。
在本实施例中,将电流、电压的具体数据通过数字输出模块,转换为电压数字数据和电流数字数据。
另一方面,将电流、电压的具体数据发送至频谱输出模块,通过离散傅里叶变换,将连续的时域信号数据转化为频域信号数据,得到电能频谱,即电压频谱和电流频谱,输出频谱分析谐波,可清晰的分析电能频谱中的高频谐波及毛刺,确定电能质量。
以上的实施例仅是对本申请优选方式进行的描述,并非对本申请的范围进行限定,在不脱离本申请设计精神的前提下,本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出的各种变形和改进,均应落入本申请权利要求书确定的保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于配电室的电能质量监测方法,其特征在于,包括如下步骤:
采集配电室中总线上的电能低压信号,所述电能低压信号包括电压低压信号和电流低压信号;
对所述电能低压信号进行离散滤波处理,得到稳定的电能稳定数据;
对所述电能稳定数据进行数据线性矫正处理,得到电能具体数据;
基于所述电能具体数据,得到电能数字数据和电能频谱,所述电能数字数据包括电压数字数据和电流数字数据,所述电能频谱包括电压频谱和电流频谱,完成配电室的电能质量监测。
2.根据权利要求1所述的基于配电室的电能质量监测方法,其特征在于,所述离散滤波处理包括:
以预定的频率对所述电能低压信号进行离散采样,得到电能离散信号;
对所述电能离散信号进行信号矫正处理,得到电能矫正信号;
对所述电能矫正信号进行滤波处理,得到所述电能稳定数据。
3.根据权利要求2所述的基于配电室的电能质量监测方法,其特征在于,所述滤波处理包括均值滤波处理、低通滤波处理和权值滤波处理。
4.根据权利要求1所述的基于配电室的电能质量监测方法,其特征在于,所述数据线性矫正处理的方法包括时间矫正处理、数据放大处理和数据线性矫正处理。
5.根据权利要求4所述的基于配电室的电能质量监测方法,其特征在于,使用momentun法进行所述时间矫正处理;
使用线性放大法进行所述数据放大处理;
使用线性矫正法进行所述数据线性矫正处理。
6.根据权利要求1所述的基于配电室的电能质量监测方法,其特征在于,基于所述电能具体数据,使用离散傅里叶法得到所述电能频谱。
7.一种基于配电室的电能质量监测装置,其特征在于,包括数据输入模块、离散滤波模块、线性矫正模块和数据输出模块;
所述数据输入模块用于采集配电室中总线上的电能低压信号,所述电能低压信号包括电压低压信号和电流低压信号;
所述离散滤波模块用于对所述电能低压信号进行离散滤波处理,得到稳定的电能稳定数据;
所述线性矫正模块用于对所述电能稳定数据进行数据线性矫正处理,得到电能具体数据;
所述数据输出模块用于基于所述电能具体数据,生成电能数字数据和电能频谱,所述电能数字数据包括电压数字数据和电流数字数据,所述电能频谱包括电压频谱和电流频谱。
8.根据权利要求7所述的基于配电室的电能质量监测装置,其特征在于,所述离散滤波模块包括离散采样单元、ADC采样矫正单元、均值滤波单元、低通滤波单元和权值滤波单元;
所述离散采样单元用于以预定的频率对所述电能低压信号进行离散采样,得到电能离散信号;
所述ADC采样矫正单元用于对所述电能离散信号进行信号矫正处理,得到电能矫正信号;
所述均值滤波单元用于对所述电能矫正信号按照预设的滤波次数进行均值滤波处理,得到第一滤波数据;
所述低通滤波单元用于基于预设频率,滤除所述第一滤波数据中高于所述预设频率的数据部分,得到第二滤波数据;
所述权值滤波单元用于根据前一次的所述电能稳定数据和预设的beta参数,抑制所述第二滤波数据中的干扰数据,得到本次的所述电能稳定数据。
9.根据权利要求7所述的基于配电室的电能质量监测装置,其特征在于,所述线性矫正模块包括momentun矫正单元、线性放大单元和线性矫正单元;
所述momentun矫正单元用于使用momentun法对所述电能稳定数据进行时间矫正处理,得到时间矫正数据;
所述线性放大单元用于使用线性放大法对所述时间矫正数据进行数据放大处理,得到放大数据;
所述线性矫正单元用于使用线性矫正法对所述放大数据进行数据线性矫正处理,得到所述电能具体数据。
10.根据权利要求7所述的基于配电室的电能质量监测装置,其特征在于,所述数据输出模块包括频谱输出模块和数字输出模块;
所述频谱输出模块用于根据所述电能具体数据输出所述电能频谱;
所述数字输出模块用于根据所述电能具体数据输出所述电能数字数据。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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