CN115877268B - 一种智慧照明***中l-n间漏电点定位监测和告警方法 - Google Patents

一种智慧照明***中l-n间漏电点定位监测和告警方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智慧照明***中L‑N间漏电点定位监测和告警方法，对智慧照明***中的感知数据进行归一修正，得到修正后的感知数据并计算得到参数项数据，应用拟合补偿函数对所述参数项数据以拟合标的线进行拟合，得到初始化平衡数据线，将所述初始化平衡数据线作为比对的数据基准线；对所述修正后的感知数据应用RANSAC算法分析并结合灯具老化曲线得到所述数据基准线的容差上下限数据线，将所述容差上下限数据线作为比对的告警数据线；在智慧照明***数据处理层定期对日常采集的感知数据做拟合，并对比所述数据基准线和所述告警数据线，实现L‑N之间漏电点定位监测和告警。

Description

一种智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法
技术领域
本发明属于智慧照明***技术领域，尤其涉及一种智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法。
背景技术
现有城市照明运维市场上对于老旧城区的电力管理一直是老大难问题。老旧城区路灯照明供电线路走线复杂，使用年限长，“架空线”，“飞线”情况屡见不鲜。在此情况下，线路排查耗时耗力，随着时间的增加，运维投入成本逐年递增。同时，市场上对于市政照明线路漏电点位的判断方法，还基于传统运维思路，派遣经验丰富人员做现场路面排查或1/2法断线排查，时效性差，耗费大量的人力、精力和物力；在高压输电线路的漏电点位定位方法（通常采用传感器等方法）因成本过高不适宜用在城市照明线路中。
发明内容
本发明提供了一种智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法，用于解决为传统检测漏电点位时效性差，成本高且耗费大量人力物力的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：一种智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法，对智慧照明***中的感知数据进行归一修正，得到修正后的感知数据并计算得到参数项数据，应用拟合补偿函数对所述参数项数据以拟合标的线进行拟合，得到初始化平衡数据线，将所述初始化平衡数据线作为比对的数据基准线；对所述修正后的感知数据应用RANSAC算法分析并结合灯具老化曲线得到所述数据基准线的容差上下限数据线，将所述容差上下限数据线作为比对的告警数据线；在智慧照明***数据处理层定期对日常采集的感知数据做拟合，并对比所述数据基准线和所述告警数据线，实现L-N之间漏电点定位监测和告警。
优选地，所述拟合标的线为理论计算数据线或感知数据计算参数项数据的平均值形成的数据线。
优选地，所述理论计算数据线定期进行实测修正，得到修正后的理论计算数据线，所述修正后的理论计算数据线贴近实际工况，用于提高该监测和告警方法的环境适用性和告警精准度。
优选地，所述参数项数据为压降数据或阻抗数据中的一种。
优选地，所述拟合，用于排除现有线路中已存在的异常因素后形成新的平衡数据线作为数据基准线，建立合理、实用、高灵敏度的告警标的。
优选地，所述数据基准线的容差的上下限数据由某个时间段内得到的修正后的感知数据以大数据分析算法结合灯具老化曲线得出，所述大数据分析算法为RANSAC算法。
优选地，所述智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法应用在物联网平台的数据层进行数据处理。
优选地，所述的智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法具体包括以下步骤：
S1、对智慧照明***中的线缆，根据欧姆定律及线阻公式得到参数项数据的理论计算数据线，具体为：
Figure SMS_1
公式二
公式二中，U主i为某杆灯主缆转接灯杆接线处电压，Ui感知为感知数据电压值，
Figure SMS_2
为感知与主缆之间线阻产生的压差，其值大小与感知终端安装位置相关；
Figure SMS_3
公式三
公式三中，ρ为导线材料的电阻率，s为导线标称截面，l i为导线长度，kt为相关材料电阻的温度系数，t为实际工作温度，t 0为20度，k线为理论计算时引用的实测修正系数，f为三相导线间的几何均距(mm)，d为导线外径(mm)，μ为导线材料的相对磁导率，对于有色金属μ=1；
所述理论计算数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值；
S2、依据智慧照明的电缆***的自身材料、温度和老化所引起的偏差，对所述理论计算数据线进行实测修正，得到修正后的理论计算数据线，使得所述修正后的理论计算数据线贴近实际工况；
S3、对智慧照明***中感知终端硬件的计量模块使用同一设备进行归一修正，排除感知数据中的设备计量误差；
S4、对智慧照明***中的负载灯具的电流值依据灯具老化曲线进行定期修正，以降低灯具自身老化在感知数据分析中的影响；
S5、在智慧照明***初投入使用时，对感知终端采集的归一修正后的初始感知数据，应用欧姆定律进行计算，得到对应参数项数据的感知数据线，所述参数项数据的感知数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值；
S6、在智慧照明***初投入使用时，以所述修正后的理论计算数据线为标的，采用拟合函数f(n)对所述参数项数据的感知数据线进行拟合得到初始化平衡数据线，所述初始化平衡数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值，所述初始化平衡数据线排除现有供电***中已存在的漏电或其他异常影响，作为后续分析样本的数据基准线：
Figure SMS_4
公式一
其中
Figure SMS_5
(T≥8) 拟合式1
或
Figure SMS_6
(6≤T<8) 拟合式2
或
Figure SMS_7
(2≤T<6) 拟合式3
公式一中，Z0为依据感知数据计算所得参数项数值，Z为拟合补偿后的参数项数值，f(n)为拟合补偿函数，n为同一L-N回路上的感知节点序号（1，2，3，……）；
拟合式1~3中，
Figure SMS_8
为基准补偿量，累加项为基准补偿量的波动修正，S为每段节点间隔，T为总节点数，an、bn、cn、dn均为拟合系数，初始化拟合得到拟合系数数据值；
S7、所述拟合补偿函数的拟合系数具有以所述拟合系数数据值作为中心值的容许方差范围，且在智慧照明***中分别以所述拟合系数容许方差的上下限数据对应得出的参数项数据线作为告警数据线；
S8、在后续检测应用中，将日常感知数据计算迭代得到的数据线使用所述拟合补偿函数的拟合系数拟合，并与所述初始化平衡数据线进行对比，若对比中存在超出所述告警数据线的突变点，所述突变点为漏电点位。
优选地，所述负载灯具的电流值的修正因子为0.8%~1.2%/10000小时。
优选地，所述步骤S2中实测修正的修正因子为4%~5%
与现有技术相比，本发明获得的有益效果是：
物联网大数据核心在于感知数据，城市照明终端是配电柜和照明灯具，采用的感知硬件集中控制器采集和控制配电柜参数、状态，单灯控制器采集和控制照明灯具参数和状态。利用智慧照明***所采集到的城市照明终端的相关感知数据，在***运行初始阶段，采用归一修正及灯具老化修正的方法进行修正后，使用迭代法确定修正后的感知数据并计算得到参数项数据；将电压或者阻抗的理论计算数据线通过实测进行修正后得到尽可能贴近实际工况的修正后的理论计算数据线；应用拟合补偿函数对所述参数项数据以所述修正后的理论计算数据线为拟合标的线进行拟合，得到初始化平衡数据线，将所述初始化平衡数据线作为比对的数据基准线；对所述修正后的感知数据应用RANSAC算法分析并结合灯具老化曲线得到所述数据基准线的容差上下限数据线，将所述容差上下限数据线作为比对的告警数据线；在智慧照明***数据处理层定期对日常采集的感知数据做拟合，并对比所述数据基准线和所述告警数据线，从而实现 漏电点定位监测和告警，以上漏电点位的检测方法，大大缩减了漏电点位确定时间，充分利用了城市智慧照明***的感知数据，利用大数据算法确定告警数据线，在实际应用排查漏电点位过程中，节约了人力物力，具有低成本，高时效的有益效果。
附图说明
图1为本发明检测方法的函数程序包示意图。
图2为电路原理简图。
图3为阻抗的理论计算数据线。
图4为实施例阻抗的修正后的理论计算数据线。
图5为实施例出现异常的阻抗数据线示意图。
图6为实施例阻抗数据线与数据基准线及告警数据线之间的对比图。
图7为实施例方法验证的灯具分布图。
图8为实施例方法验证过程的感知数据表。
图9为实施例方法验证过程的参数项数值对比。
具体实施方式
下面将结合本实施例中的附图，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。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。
请参阅附图1至附图6，在城市照明供电***中，不考虑其他外界电气设备的情况下，电路原理简图如附图2所示，本发明公开了一种智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法，所述方法的函数程序包示意图如附图1所示，具体包括如下步骤，
S1、对智慧照明***中的线缆，根据欧姆定律及线阻公式得到参数项数据的理论计算数据线，具体为：
Figure SMS_9
公式二
公式二中，U主i为某杆灯主缆转接灯杆接线处电压，Ui感知为感知数据电压值，
Figure SMS_10
为感知与主缆之间线阻产生的压差，其值大小与感知终端安装位置相关；
Figure SMS_11
公式三
公式三中，ρ为导线材料的电阻率，s为导线标称截面，l i为导线长度，kt为相关材料电阻的温度系数，t为实际工作温度，t 0为20度，k线为理论计算时引用的实测修正系数，f为三相导线间的几何均距(mm)，d为导线外径(mm)，μ为导线材料的相对磁导率，对于有色金属μ=1；
所述理论计算数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值。阻抗的理论计算数据线如附图3所示，附图3中横坐标代表智慧照明***中的灯杆节点，纵坐标代表理论阻抗值；
S2、依据智慧照明的电缆***的自身材料、温度和老化所引起的偏差，对所述理论计算数据线进行实测修正，得到修正后的理论计算数据线，使得所述修正后的理论计算数据线贴近实际工况，修正后的理论计算数据线如附图4所示，附图4中横坐标代表智慧照明***中的灯杆节点，纵坐标代表修正后的理论计算阻抗值；
S3、对智慧照明***中感知终端硬件的计量模块使用同一设备进行归一修正，排除感知数据中的设备计量误差；
S4、对智慧照明***中的负载灯具的电流值依据灯具老化曲线进行定期修正，以降低灯具自身老化在感知数据分析中的影响，对灯具的供电回路电流值的修正数值为1%/万小时；
S5、在智慧照明***初投入使用时，对感知终端采集的归一修正后的初始感知数据，应用欧姆定律进行计算，得到对应阻抗值的感知数据线；
S6、在智慧照明***初投入使用时，以所述修正后的理论计算数据线为标的，采用拟合函数对所述参数项数据的感知数据线进行拟合得到初始化平衡数据线，所述初始化平衡数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值，所述初始化平衡数据线排除现有供电***中已存在的漏电或其他异常影响，作为后续分析样本的数据基准线：
Figure SMS_12
公式一
其中
Figure SMS_13
(T≥8) 拟合式1
或
Figure SMS_14
(6≤T<8) 拟合式2
或
Figure SMS_15
(2≤T<6) 拟合式3
公式一中，Z0为依据感知数据计算所得参数项数值，Z为拟合补偿后的参数项数值，f(n)为拟合补偿函数，n为同一L-N回路上的感知节点序号（1，2，3，……）；
拟合式1~3中，
Figure SMS_16
为基准补偿量，累加项为基准补偿量的波动修正，S为每段节点间隔，T为总节点数，an、bn、cn、dn均为拟合系数，初始化拟合得到拟合系数数据值；
S7、所述拟合补偿函数的拟合系数具有以所述拟合系数数据值作为中心值的容许方差范围，且在智慧照明***中分别以所述拟合系数容许方差的上下限数据对应得出的参数项数据线作为告警数据线；
S8、在后续检测应用中，将日常感知数据计算迭代得到的数据线使用所述拟合补偿函数的拟合系数拟合，并与所述数据基准线进行对比，若对比中存在超出所述告警数据线的突变点，则所述突变点为漏电点位。
异常阻抗数据线示意图如图5所示，附图5中横轴代表智慧照明***中的灯杆节点，纵轴代表修正后的阻抗值，突变发生在灯杆节点3~4之间，则可以明确漏电点位。
日常感知数据得到的参数项数据线（阻抗数据线）与数据基准线及告警数据线之间的对比如附图6所示，附图6中横轴代表智慧照明***中的灯杆节点，日常感知数据计算迭代得到的数据线使用所述修正补偿函数的拟合系数拟合，并与所述初始化平衡数据线进行对比。
请参阅附图7至附图9，对上述检测方法进行验证性试验，具体如下，验证性试验数据选取修正后的灯具规则路段，具体灯具归属为相变1回路，A相，标记为K1A。灯具编号分别为：陈虬路083、085、089、091；084、086、088、092；其中87和90归属1回路C相，标记为K1C，具体如附图7所示，试验对象采集数据及阻抗计算值分别如附图8和附图9所示，从以上附图中的数据可以看出，实际感知数据的值与理论计算的值差异分布不形成正态分布，逻辑趋势线大致相同，现场使用万用表简单测试回路1漏电流数据和道路情况（新建道路段）看，本试验标的不存在主缆绝缘漏电的情况，与数据线得出的结论相符。
以上列举的仅是本发明的具体实施例。显然，本发明不限于以上实施例，还可以有许多类似的改形，本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明所要保护的范围。

Claims (3)

1.一种智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、对智慧照明***中的线缆，根据欧姆定律及线阻公式得到参数项的理论计算数据线，所述理论计算数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值；
S2、依据智慧照明的电缆***的自身材料、温度和老化所引起的偏差，对所述理论计算数据线进行实测修正，得到修正后的理论计算数据线，使得所述修正后的理论计算数据线贴近实际工况；
S3、对智慧照明***中感知终端硬件的计量模块使用同一设备进行归一修正，排除感知数据中的设备计量误差；
S4、对智慧照明***中的负载灯具的电流值依据灯具老化曲线进行定期修正，以降低灯具自身老化在感知数据分析中的影响；
S5、在智慧照明***初投入使用时，对感知终端采集的归一修正后的初始感知数据，应用欧姆定律进行计算，得到对应参数项数据的感知数据线，所述参数项数据的感知数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值；
S6、在智慧照明***初投入使用时，以所述修正后的理论计算数据线为标的，采用拟合函数f(n)对所述参数项数据的感知数据线进行拟合得到初始化平衡数据线，所述初始化平衡数据线横轴为依据实际感知终端部署节点划分的线缆距离，纵轴为参数项数据值，所述初始化平衡数据线排除现有供电***中已存在的漏电或其他异常影响，作为后续分析样本的数据基准线：
Figure QLYQS_1
公式一
其中
Figure QLYQS_2
(T≥8) 拟合式1
或
Figure QLYQS_3
(6≤T<8) 拟合式2
或
Figure QLYQS_4
(2≤T<6) 拟合式3
公式一中，Z0为依据感知数据计算所得参数项数值，Z为拟合补偿后的参数项数值，f(n)为拟合补偿函数，n为同一L-N回路上的感知节点序号（1，2，3，……）；
拟合式1~3中，
Figure QLYQS_5
为基准补偿量，累加项为基准补偿量的波动修正，S为每段节点间隔，T为总节点数，an、bn、cn、dn均为拟合系数，初始化拟合得到拟合系数数据值；
S7、所述拟合补偿函数的拟合系数具有以所述拟合系数数据值作为中心值的容许方差范围，且在智慧照明***中分别以所述拟合系数容许方差的上下限数据对应得出的参数项数据线作为告警数据线；
S8、在后续检测应用中，将日常感知数据计算迭代得到的数据线使用所述拟合补偿函数的拟合系数拟合，并与所述初始化平衡数据线进行对比，若对比中存在超出所述告警数据线的突变点，所述突变点为漏电点位。
2.如权利要求1所述的智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法，其特征在于，所述参数项数据为压降数据或阻抗数据中的一种。
3.如权利要求1所述的智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法，其特征在于，所述智慧照明***中L-N间漏电点定位监测和告警方法应用在物联网平台的数据层进行数据处理。
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Title
On the use of continuous-wavelet transform for fault location in distribution power systems;A.Borghetti等;《Electric Power and Energy Systems》;全文 *
基于机器学***等;高压电器;第58卷(第12期);全文 *

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CN115877268A (zh) 2023-03-31

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