CN114879081A - 基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种雷害区域分析方法,尤其为一种基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,包括通过动态检测模块对避雷器泄漏电流的电流数据和避雷器上电网电压的电压数据进行采集,通过同步模块对所述电流数据和电压数据进行同步,通过传输模块将同步后的数据远程传输至服务器,并通过服务器进行雷害区域分析。本发明通过对避雷器的电压和电流数据进行实时监测,并通过同步模块对电流数据和电压数据进行同步,有效保证了避雷器监测数据不会由于时间误差而导致精准度出现偏差。并且采用了高效的网络传输模块,实现数据的实时传输,并通过服务器以雷害区域分析算法建立模型进行分析和优化,能够有效通过避雷器监测数据进行雷害区域的分析。
Description
技术领域
本发明涉及一种雷害区域分析方法,尤其是一种基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法。
背景技术
氧化锌避雷器是一种保护性能优越、质量轻、耐污秽、性能稳定的避雷设备。它主要利用氧化锌良好的非线性伏安特性,使在正常工作电压时流过避雷器的电流极小(微安或毫安级);当过电压作用时,电阻急剧下降,泄放过电压的能量,达到保护的效果。这种避雷器和传统避雷器的差异是它没有放电间隙,利用氧化锌的非线性特性起到泄流和开断的作用。避雷器在线监测器(又称避雷器漏电流及动作记录器),是高压交流电力***中与氧化锌避雷器配套使用的仪器,该仪器串接在避雷器接地回路中。监测器中的毫安表用于监测运行电压下通过避雷器的漏电流(峰值),可以判断避雷器内部是否受潮,元件是否异常等情况。当区域内遭受雷害后,如何通过对避雷器的监测来实现雷害区域的分析成为了亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的是通过提出一种基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,以解决上述背景技术中提出的缺陷。
本发明采用的技术方案如下:
提供一种基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,包括通过动态检测模块对避雷器泄漏电流的电流数据和避雷器上电网电压的电压数据进行采集,通过同步模块对所述电流数据和电压数据进行同步,通过传输模块将同步后的数据远程传输至服务器,并通过服务器进行雷害区域分析。
作为本发明的一种优选技术方案:所述动态检测模块包括电流采集单元和电压采集单元,所述电流采集单元用于通过若干金属测点连接到避雷器的各个阀片上对所述避雷器的泄露电流进行采集,所述电压采集单元用于通过电压隔离变换器并联取样电阻对所述避雷器的线路电压进行采集。
作为本发明的一种优选技术方案:所述同步模块包括采样通知单元、计算单元和同步单元,所述采样通知单元每隔一段时间发出一条采样通知信号,所述电流采集单元和所述电压采集单元接收到采样信号后,开始采集各路的电压和电流信号,然后所述计算单元同步模块接收电流采集单元和所述电压采集单元采集的电流和电压信号,并计算出每个避雷器的阻性电流值。
作为本发明的一种优选技术方案:所述同步单元通过与本地时钟对比,计算时钟差,再将时钟信息同步至传输模块。
作为本发明的一种优选技术方案:所述传输模块通过通讯接口、多个输入/输出端口、驱动单元,用于驱动多个输入/输出端口以及数据处理单元,与服务器的通讯接口、驱动单元相连,从而控制通讯接口的数据通讯和通过输入/输出端口的数据输入/输出,所述通讯接口包括串行接口和/或控制器局域网络CAN接口;所述串行接口为通用异步收发传输器UART 串口;所述控制器局域网络CAN接口被配置为控制器局域网络CAN/局域互联网络LIN接口;所述控制器局域网络CAN接口能够与互联网数据传输处理***外部的控制器局域网络CAN卡连接;所述控制器局域网络CAN信号转换单元被配置为控制器局域网络CAN/局域互联网络 LIN信号转换单元;所述通讯接口还包括在该控制器局域网络CAN接口与所述数据处理单元之间连接有作电平转换使用的控制器局域网络CAN信号转换单元;所述多个输入/输出端口包括多路二进制输出端口、二进制输入端口、模拟量输入端口、模拟量输出端口。
作为本发明的一种优选技术方案:所述传输模块根据CAN总线协议自动完成报文转换工作,寄存器中的数据被放入到标准数据帧的数据域中,数据发送请求命令到来后,节点将报文传输到CAN总线上。
作为本发明的一种优选技术方案:所述通过服务器进行雷害区域分析包括以结合层次结构分析法计算各指标的权重矩阵,并结合风险评价指标建立雷害区域评价指数的数学模型,并依据一定的评判标准来将区域内灾害的风险程度依指数划分为不同等级,结合区域内大量的环境条件,分别对不同类型的灾害及风险程度进行统计评估及分析。
作为本发明的一种优选技术方案:所述计算各指标的权重矩阵采用层次分析法原理,建立成对比较矩阵来对因子进行两两比较,具体为:
根据各个避雷器的阻性电流值在当前区域内避雷器的时钟差比值,构建风险评估矩阵,
若矩阵
A=(aij)n×n
满足aij>0,aij=1/aij,
则称之为正互反矩阵,其中:aij=1,i=1,2,...,n;
其中,aij表示第i个避雷器的阻值与第j的区域内所有避雷器的平均时钟差的比值。
作为本发明的一种优选技术方案:所述雷害区域评价指数的数学模型为:
式中,w为风险程度指数,m为风险程度评价指标总数,R(j)为各评价指标的权重值,Y(j)为各指标的归一化指数值;
作为本发明的一种优选技术方案:所述建立雷害区域评价指数的数学模型的过程中采用随机抽取部分样本数据,对抽样数据进行基于密度的聚类处理,快速聚类确定簇数和初始簇心,并将样本密度聚类获取的簇数和初始簇心作为输入条件对数据进行快速聚类处理,根据快速聚类的结果,根据检测数据的目标类型分别进行归类、统计及存储,以便后续对存在相关性的数据进行碰撞分析。
本发明提供的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,本发明通过对避雷器的电压和电流数据进行实时监测,并通过同步模块对电流数据和电压数据进行同步,有效保证了避雷器监测数据不会由于时间误差而导致精准度出现偏差。并且采用了高效的网络传输模块,实现数据的实时传输,并通过服务器以雷害区域分析算法建立模型进行分析和优化,能够有效通过避雷器监测数据进行雷害区域的分析。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合,下面将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。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。本发明优选实施例提供了一种基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,包括通过动态检测模块对避雷器泄漏电流的电流数据和避雷器上电网电压的电压数据进行采集,通过同步模块对所述电流数据和电压数据进行同步,通过传输模块将同步后的数据远程传输至服务器,并通过服务器进行雷害区域分析。
本实施例中:所述动态检测模块包括电流采集单元和电压采集单元,所述电流采集单元用于通过若干金属测点连接到避雷器的各个阀片上对所述避雷器的泄露电流进行采集,所述电压采集单元用于通过电压隔离变换器并联取样电阻对所述避雷器的线路电压进行采集。本实施例中:所述同步模块包括采样通知单元、计算单元和同步单元,所述采样通知单元每隔一段时间发出一条采样通知信号,所述电流采集单元和所述电压采集单元接收到采样信号后,开始采集各路的电压和电流信号,然后所述计算单元同步模块接收电流采集单元和所述电压采集单元采集的电流和电压信号,并计算出每个避雷器的阻性电流值。本实施例中:所述同步单元通过与本地时钟对比,计算时钟差,再将时钟信息同步至传输模块。阻性电流大小反应了整个监测***的健康状况,它的计算需要同相电压作相位参考,因此需对每相对应的电压进行同步采样。各参考电压通过隔离电压传感器传送至低通滤波器输入端,然后经过信号放大器处理后接入模数转换器,CPU接收各路参考电压对应的数字信号,处理后通过无线通信模块发送出去。该装置采用站用电供电,可同时采集若干路参考电压。
本实施例中:所述传输模块通过通讯接口、多个输入/输出端口、驱动单元,用于驱动多个输入/输出端口以及数据处理单元,与服务器的通讯接口、驱动单元相连,从而控制通讯接口的数据通讯和通过输入/输出端口的数据输入/输出,所述通讯接口包括串行接口和/ 或控制器局域网络CAN接口;所述串行接口为通用异步收发传输器UART串口;所述控制器局域网络CAN接口被配置为控制器局域网络CAN/局域互联网络LIN接口;所述控制器局域网络CAN接口能够与互联网数据传输处理***外部的控制器局域网络CAN卡连接;所述控制器局域网络CAN信号转换单元被配置为控制器局域网络CAN/局域互联网络LIN信号转换单元;所述通讯接口还包括在该控制器局域网络CAN接口与所述数据处理单元之间连接有作电平转换使用的控制器局域网络CAN信号转换单元;所述多个输入/输出端口包括多路二进制输出端口、二进制输入端口、模拟量输入端口、模拟量输出端口。
本实施例中:所述传输模块根据CAN总线协议自动完成报文转换工作,寄存器中的数据被放入到标准数据帧的数据域中,数据发送请求命令到来后,节点将报文传输到CAN总线上。本实施例中:所述通过服务器进行雷害区域分析包括以结合层次结构分析法计算各指标的权重矩阵,并结合风险评价指标建立雷害区域评价指数的数学模型,并依据一定的评判标准来将区域内灾害的风险程度依指数划分为不同等级,结合区域内大量的环境条件,分别对不同类型的灾害及风险程度进行统计评估及分析。
本实施例中:所述计算各指标的权重矩阵采用层次分析法原理,建立成对比较矩阵来对因子进行两两比较,具体为:
根据各个避雷器的阻性电流值在当前区域内避雷器的时钟差比值,构建风险评估矩阵,
若矩阵
A=(aij)n×n
满足aij>0,aij=1/aij,
则称之为正互反矩阵,其中:aij=1,i=1,2,...,n;
其中,aij表示第i个避雷器的阻值与第j的区域内所有避雷器的平均时钟差的比值。
本实施例中:所述雷害区域评价指数的数学模型为:
式中,w为风险程度指数,m为风险程度评价指标总数,R(j)为各评价指标的权重值,Y(j)为各指标的归一化指数值;
本实施例中:所述建立雷害区域评价指数的数学模型的过程中采用随机抽取部分样本数据,对抽样数据进行基于密度的聚类处理,快速聚类确定簇数和初始簇心,并将样本密度聚类获取的簇数和初始簇心作为输入条件对数据进行快速聚类处理,根据快速聚类的结果,根据检测数据的目标类型分别进行归类、统计及存储,以便后续对存在相关性的数据进行碰撞分析。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (10)
1.一种基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:包括通过动态检测模块对避雷器泄漏电流的电流数据和避雷器上电网电压的电压数据进行采集,通过同步模块对所述电流数据和电压数据进行同步,通过传输模块将同步后的数据远程传输至服务器,并通过服务器进行雷害区域分析。
2.根据权利要求1所述的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:所述动态检测模块包括电流采集单元和电压采集单元,所述电流采集单元用于通过若干金属测点连接到避雷器的各个阀片上对所述避雷器的泄露电流进行采集,所述电压采集单元用于通过电压隔离变换器并联取样电阻对所述避雷器的线路电压进行采集。
3.根据权利要求2所述的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:所述同步模块包括采样通知单元、计算单元和同步单元,所述采样通知单元每隔一段时间发出一条采样通知信号,所述电流采集单元和所述电压采集单元接收到采样信号后,开始采集各路的电压和电流信号,然后所述计算单元同步模块接收电流采集单元和所述电压采集单元采集的电流和电压信号,并计算出每个避雷器的阻性电流值。
4.根据权利要求3所述的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:所述同步单元通过与本地时钟对比,计算时钟差,再将时钟信息同步至传输模块。
5.根据权利要求1所述的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:所述传输模块通过通讯接口、多个输入/输出端口、驱动单元,用于驱动多个输入/输出端口以及数据处理单元,与服务器的通讯接口、驱动单元相连,从而控制通讯接口的数据通讯和通过输入/输出端口的数据输入/输出,所述通讯接口包括串行接口和/或控制器局域网络CAN接口;所述串行接口为通用异步收发传输器UART串口;所述控制器局域网络CAN接口被配置为控制器局域网络CAN/局域互联网络LIN接口;所述控制器局域网络CAN接口能够与互联网数据传输处理***外部的控制器局域网络CAN卡连接;所述控制器局域网络CAN信号转换单元被配置为控制器局域网络CAN/局域互联网络LIN信号转换单元;所述通讯接口还包括在该控制器局域网络CAN接口与所述数据处理单元之间连接有作电平转换使用的控制器局域网络CAN信号转换单元;所述多个输入/输出端口包括多路二进制输出端口、二进制输入端口、模拟量输入端口、模拟量输出端口。
6.根据权利要求1所述的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:所述传输模块根据CAN总线协议自动完成报文转换工作,寄存器中的数据被放入到标准数据帧的数据域中,数据发送请求命令到来后,节点将报文传输到CAN总线上。
7.根据权利要求1所述的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:所述通过服务器进行雷害区域分析包括以结合层次结构分析法计算各指标的权重矩阵,并结合风险评价指标建立雷害区域评价指数的数学模型,并依据一定的评判标准来将区域内灾害的风险程度依指数划分为不同等级,结合区域内大量的环境条件,分别对不同类型的灾害及风险程度进行统计评估及分析。
10.根据权利要求7所述的基于避雷器同步动态监测数据的雷害区域分析方法,其特征在于:所述建立雷害区域评价指数的数学模型的过程中采用随机抽取部分样本数据,对抽样数据进行基于密度的聚类处理,快速聚类确定簇数和初始簇心,并将样本密度聚类获取的簇数和初始簇心作为输入条件对数据进行快速聚类处理,根据快速聚类的结果,根据检测数据的目标类型分别进行归类、统计及存储,以便后续对存在相关性的数据进行碰撞分析。
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