CN116187593B - 一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质 - Google Patents
一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116187593B CN116187593B CN202310464627.1A CN202310464627A CN116187593B CN 116187593 B CN116187593 B CN 116187593B CN 202310464627 A CN202310464627 A CN 202310464627A CN 116187593 B CN116187593 B CN 116187593B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- power distribution
- data
- fault
- node
- maintenance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 169
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 8
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 201000004569 Blindness Diseases 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Public Health (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Abstract
本发明属于配电网故障预测技术领域，具体提供一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质，所述方法包括如下步骤：获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；若不在安全阈值范围之内，分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；根据故障概率进行异常判断并发送由节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站。据节点数据判断异常类型是属于配电设备异常还是线路异常，结合异常类型发送预警信号，节省检修人员的判断时间提高配电网检修的时效性。
Description
技术领域
本发明涉及配电网故障诊断技术领域，具体涉及一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质。
背景技术
配电网是指从输电网或地区发电厂接受电能，通过配电设施就地分配或按电压逐级分配给各类用户的电力网。配电网的电力***结构复杂，一般是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿器及一些附属设施等组成的，在电力网中起重要分配电能作用的网络。受恶劣运行环境的影响，配电网极易发生设备或线路老化造成的故障。当配电网的发生损坏、故障等突发状况时，运维人员往往无法及时发现，为了维持配电网的高效运转，需要对配电网进行不定时检修。
随着电力事业的飞速发展，配电网的分布越来越多，由于现有配电网络区间跨度长、网络分支多，采用传统的计划检修方法，由于检修人员无法及时了解设备的实际运行状态，操作盲目性强，容易造成检修过剩或检修不足。另外，工人在巡检时，需要携带多台设备同时收集多条可疑的线路的电路数据，然后基于所有电路数据进行分析判断，在此过程耗费大量的人力物力以及时间，已不能满足现代电网巡检的需求，当电网发生故障时，检修人员很难快速确定故障位置和故障类型，造成故障点检修时间长，给沿途的居民及工厂等用电客户造成不必要的损失。
随着信息技术的发展，出现了越来越多的配电网故障检修技术，以确保电力***的正常运转。通过状态检修的方法获取设备在运行状态下的信息特征，通过分析比较来确定设备是否发生故障或缺陷，发生故障或缺陷的部件位置，这种故障预警的方式参考值的设置往往根据经验设置的固定值，这样导致检修人员的工作量很大，并没有降低配电网维护成本。
发明内容
针对相关技术中通过状态检修的方法获取设备在运行状态下的信息特征，通过分析比较来确定设备是否发生故障或缺陷，发生故障或缺陷的部件位置，这种故障预警的方式参考值的设置往往根据经验设置的固定值，这样导致检修人员的工作量很大，并没有降低配电网维护成本的问题，本发明提供一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质。
本发明技术方案提供一种配电网故障预测处理方法，在配电网中设置若干节点，设置传感器采集各节点的数据，所述方法包括如下步骤：
获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；节点数据包括电流数据和温度数据；
将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
若不在安全阈值范围之内，分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；
将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；
分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；
根据节点标识号进行异常类型的判断；
若配电网处于配电设备异常状态，发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站； 若配电网处于线路异常状态，发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站。
本发明提供的方法中数据采集之前进行各采集单元进行时间校准，采集完成后节点数据进行一次时间校准，这样保证采集数据的准确性。
作为本发明技术方案的进一步限定，计算各节点数据与预设基准值的倍数值的步骤包括：
判断节点数据不为零时，将节点数据与预设基准值两者中较大值与较小值的比值得到倍数值。
作为本发明技术方案的进一步限定，获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准的步骤之后包括：
将校准后的数据进行筛选；
获取有效数据，执行步骤：将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
当节点数据为空值时，根据空值对应的节点标识号与定位信息生成传感器故障信号，并将故障信号发送至配电检修站。
作为本发明技术方案的进一步限定，该方法还包括：
根据接收到的预警信号或故障信号获取各待参与检修的维修人员的调度参数；
根据调度参数确定参加检修的维修人员。
作为本发明技术方案的进一步限定，调度参数包括当前维修人员的忙闲状态、故障距离以及历史检修结果评分；故障距离是当前维修人员距离故障预警点的距离；
根据调度参数确定参加检修的维修人员的步骤包括：
根据调度参数获取当前空闲状态的维修人员的故障距离；
确定故障距离小于第一阈值的维修人员中历史检修结果评分最高的维修人员参加检修。
作为本发明技术方案的进一步限定，该方法还包括：
若处于空闲状态且故障距离小于第一阈值的维修人员不存在，获取当前空闲状态的故障距离最小的维修人员的历史检修结果评分；
当所述评分大于设定阈值时，确定当前空闲状态的故障距离最小的维修人员参加检修。
作为本发明技术方案的进一步限定，该方法还包括：
维修人员完成检修后，根据预警类型、检修时间以及故障检修结果对维修人员的本次检修进行打分，并将打分结果进行存储。
第二方面，本发明技术方案还提供一种配电网故障预测处理装置，在配电网中设置若干节点，设置传感器采集各节点的数据，所述装置包括采集预处理模块、数据解析判断模块、倍数值计算模块、故障概率获取模块、预警节点信息获取模块、异常类型判断模块和预警信息生成模块；
采集预处理模块，用于获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；节点数据包括电流数据和温度数据；
数据解析判断模块，用于将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
倍数值计算模块，用于若不在安全阈值范围之内，分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；
故障概率获取模块，用于将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；
预警节点信息获取模块，用于分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；
异常类型判断模块，用于根据节点标识号进行异常类型的判断；
预警信息生成模块，用于若配电网处于配电设备异常状态，发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站； 若配电网处于线路异常状态，发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站。
作为本发明技术方案的进一步限定，倍数值计算模块，具体用于判断节点数据不为零时，将节点数据与预设基准值两者中较大值与较小值的比值得到倍数值。
作为本发明技术方案的进一步限定，该装置还包括传感器故障判断模块，用于当节点数据为空值时，根据空值对应的节点标识号与定位信息生成传感器故障信号，并将故障信号发送至配电检修站；
采集预处理模块，还用于将校准后的数据进行筛选获取有效数据。
作为本发明技术方案的进一步限定，该装置还包括检修调度模块，具体用于根据接收到的预警信号或故障信号获取各待参与检修的维修人员的调度参数，根据调度参数确定参加检修的维修人员。
作为本发明技术方案的进一步限定，调度参数包括当前维修人员的忙闲状态、故障距离以及历史检修结果评分；故障距离是当前维修人员距离故障预警点的距离；
检修调度模块包括参数分析单元和人员确定单元；
参数分析单元，用于根据调度参数获取当前空闲状态的维修人员的故障距离；若处于空闲状态且故障距离小于第一阈值的维修人员不存在，获取当前空闲状态的故障距离最小的维修人员的历史检修结果评分；
人员确定单元，用于确定故障距离小于第一阈值的维修人员中历史检修结果评分最高的维修人员参加检修；还用于当前空闲状态的故障距离最小的维修人员的历史检修结果评分大于设定阈值时，确定当前空闲状态的故障距离最小的维修人员参加检修。
作为本发明技术方案的进一步限定，该装置还包括检修结果评分模块，用于维修人员完成检修后，根据预警类型、检修时间以及故障检修结果对维修人员的本次检修进行打分，并将打分结果进行存储。
第三方面，本发明技术方案还提供一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面所述的配电网故障预测处理方法。
第四方面，本发明技术方案提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面所述的配电网故障预测处理方法。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
1、根据配电设备采集的节点数据与预设值之间的倍数值反映配电设备故障风险发生的概率，进行故障预测，通过对故障概率的计算提高配电网故障预警的准确率，降低了配电网维护成本。
2、根据采集的节点数据分析异常出现的原因，根据节点标识号定位异常的配电设备，根据定位信息调度维修人员前去检修，提高异常预警的处理效率。
3、根据节点数据判断异常类型是属于配电设备异常还是线路异常，结合异常类型发送预警信号，节省检修人员的判断时间提高配电网检修的时效性。
4、结合维修人员的历史检修结果评分进行异常处理时维修人员的调度，进一步保证配电网的稳定运行。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著地进步，其实施的有益效果也是显而易见的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
图2是本发明一个实施例的装置的示意性框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，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，都应当属于本发明保护的范围。
图1是本发明实施例提供配电网故障预测处理方法的示意性流程图，在配电网中设置若干节点，设置传感器采集各节点的数据，所述方法包括如下步骤：
步骤1：获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；
步骤2：将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
步骤3：判断是否在安全阈值范围之内；
若是，配电网无异常；
若否，执行步骤4；
步骤4：分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；
步骤5：将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；
本发明实施例中，故障概率模型 式中，/>为拟合误差，/>为自然常数，/>为计算的倍数值，/>为根据历史故障数据设置的倍数值阈值，λ为根据历史故障概率设置的倍数值与故障概率模型关系的系数。
步骤6：分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；
步骤7：根据节点标识号进行异常类型的判断；
若配电网处于配电设备异常状态，执行步骤8；若配电网处于线路异常状态，执行步骤9；
步骤8：发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站；
步骤9：发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站。
本发明实施例中，电流通过的节点中均设置电流传感器和温度传感器，是为了防止设置一个传感器时，当传感器故障时该节点采集的空值容易被忽略，本申请设置两个传感器并进行时钟同步校准，当同时间点一个传感器故障采集数据为空值时，通过本节点设置的另一个传感器同时间点采集的数据比对很容易发现空值的存在；相应的节点数据包括电流数据和温度数据；本发明提供的方法中数据采集之前进行各采集单元进行时间校准，采集完成后节点数据进行一次时间校准，这样保证采集数据的准确性。例如，当有的节点存在采集数据是空值时，若时间不校准，空值很可能被其他数据填入，若时间校准后，该节点的其他采集数据存在对应的改时间点的空值就能很直观的显示。
需要说明的是，步骤4中，计算各节点数据与预设基准值的倍数值的步骤包括：
判断节点数据不为零时，将节点数据与预设基准值两者中较大值与较小值的比值得到倍数值。实际工作过程中配电网的安全阈值范围比较大，预设的基准值在安全阈值范围中一般设置为安全阈值范围最大值的1/2；这里的倍数值是大于1的数。
另外本发明实施例中，步骤1中获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准的步骤之后包括：
将校准后的数据进行筛选；
获取有效数据，执行步骤：将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
时间校准后，对数据进行筛选，实际上是获取节点数据的空值，空值获取完成后，将数据中心的空值删除后得到有效数据，当节点数据为空值时，根据空值对应的节点标识号与定位信息生成传感器故障信号，并将故障信号发送至配电检修站。
在有些实施例中，该方法还包括：
步骤10：根据接收到的预警信号或故障信号获取各待参与检修的维修人员的调度参数；
步骤11：根据调度参数确定参加检修的维修人员。
上述实施例中，步骤8和步骤9之后均可以执行步骤10；
在这里需要说明的是，调度参数包括当前维修人员的忙闲状态、故障距离以及历史检修结果评分；故障距离是当前维修人员距离故障预警点的距离；
步骤11中，根据调度参数确定参加检修的维修人员的步骤包括：
步骤111：根据调度参数获取当前空闲状态的维修人员的故障距离。
步骤121：确定故障距离小于第一阈值的维修人员中历史检修结果评分最高的维修人员参加检修。
步骤122：若处于空闲状态且故障距离小于第一阈值的维修人员不存在，获取当前空闲状态的故障距离最小的维修人员的历史检修结果评分。
步骤123：当所述评分大于设定阈值时，确定当前空闲状态的故障距离最小的维修人员参加检修。
在这里需要说明的是，该方法还包括：
步骤12：维修人员完成检修之后，根据预警类型、检修时间以及故障检修结果对维修人员的本次检修进行打分，并将打分结果进行存储。
如图2所示，本发明实施例还提供一种配电网故障预测处理装置，在配电网中设置若干节点，设置传感器采集各节点的数据，所述装置包括采集预处理模块、数据解析判断模块、倍数值计算模块、故障概率获取模块、预警节点信息获取模块、异常类型判断模块和预警信息生成模块；
采集预处理模块，用于获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；节点数据包括电流数据和温度数据；
数据解析判断模块，用于将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
倍数值计算模块，用于若不在安全阈值范围之内，分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；
故障概率获取模块，用于将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；
预警节点信息获取模块，用于分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；
异常类型判断模块，用于根据节点标识号进行异常类型的判断；
预警信息生成模块，用于若配电网处于配电设备异常状态，发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站； 若配电网处于线路异常状态，发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站。
需要说明的是本发明实施例中，倍数值计算模块，具体用于判断节点数据不为零时，将节点数据与预设基准值两者中较大值与较小值的比值得到倍数值。
在有些实施例中，该装置还包括传感器故障判断模块，用于当节点数据为空值时，根据空值对应的节点标识号与定位信息生成传感器故障信号，并将故障信号发送至配电检修站。
采集预处理模块，还用于将校准后的数据进行筛选获取有效数据。
在有些实施例中，该装置还包括检修调度模块，具体用于根据接收到的预警信号或故障信号获取各待参与检修的维修人员的调度参数，根据调度参数确定参加检修的维修人员。
需要说明的是，调度参数包括当前维修人员的忙闲状态、故障距离以及历史检修结果评分；故障距离是当前维修人员距离故障预警点的距离；
检修调度模块包括参数分析单元和人员确定单元；
参数分析单元，用于根据调度参数获取当前空闲状态的维修人员的故障距离；若处于空闲状态且故障距离小于第一阈值的维修人员不存在，获取当前空闲状态的故障距离最小的维修人员的历史检修结果评分。
人员确定单元，用于确定故障距离小于第一阈值的维修人员中历史检修结果评分最高的维修人员参加检修；还用于当前空闲状态的故障距离最小的维修人员的历史检修结果评分大于设定阈值时，确定当前空闲状态的故障距离最小的维修人员参加检修。
相应的，该装置还包括检修结果评分模块，用于根据预警类型、检修时间以及故障检修结果对维修人员的本次检修进行打分，并将打分结果进行存储。
本发明实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器、通信接口、存储器和总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过总线完成相互间的通信。总线可以用于电子设备与传感器之间的信息传输。处理器可以调用存储器中的逻辑指令，以执行如下方法：步骤1：获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；步骤2：将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；步骤3：判断是否在安全阈值范围之内；若是，配电网无异常；若否，执行步骤4；步骤4：分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；步骤5：将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；步骤6：分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；步骤7：根据节点标识号进行异常类型的判断；若配电网处于配电设备异常状态，执行步骤8；若配电网处于线路异常状态，执行步骤9；步骤8：发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站；步骤9：发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站。步骤10：根据接收到的预警信号或故障信号获取各待参与检修的维修人员的调度参数；步骤11：根据调度参数确定参加检修的维修人员。步骤12：维修人员完成检修之后，根据预警类型、检修时间以及故障检修结果对维修人员的本次检修进行打分，并将打分结果进行存储。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令使计算机执行上述方法实施例所提供的方法，例如包括：步骤1：获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；步骤2：将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；步骤3：判断是否在安全阈值范围之内；若是，配电网无异常；若否，执行步骤4；步骤4：分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；步骤5：将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；步骤6：分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；步骤7：根据节点标识号进行异常类型的判断；若配电网处于配电设备异常状态，执行步骤8；若配电网处于线路异常状态，执行步骤9；步骤8：发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站；步骤9：发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站。步骤10：根据接收到的预警信号或故障信号获取各待参与检修的维修人员的调度参数；步骤11：根据调度参数确定参加检修的维修人员。步骤12：维修人员完成检修之后，根据预警类型、检修时间以及故障检修结果对维修人员的本次检修进行打分，并将打分结果进行存储。
作为本发明的配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质是结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种配电网故障预测处理方法，其特征在于，在配电网中设置若干节点，设置传感器采集各节点的数据，所述方法包括如下步骤：
获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准； 所述节点数据包括电流数据和温度数据；
将校准后的数据进行筛选获取有效数据；
将有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
若不在安全阈值范围之内，分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；其中，预设基准值在安全阈值范围中，设置为安全阈值范围最大值的1/2；
将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；
分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；
根据节点标识号进行异常类型的判断；
若配电网处于配电设备异常状态，发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站； 若配电网处于线路异常状态，发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站；
当节点数据为空值时，根据空值对应的节点标识号与定位信息生成传感器故障信号，并将故障信号发送至配电检修站；
计算各节点数据与预设基准值的倍数值的步骤包括：
判断节点数据不为零时，将节点数据与预设基准值两者中较大值与较小值的比值得到倍数值；
将校准后的数据进行筛选获取有效数据的步骤包括：
获取节点数据的空值，空值获取完成后，将数据中的空值删除后得到有效数据；
其中，故障概率模型 式中，/>为拟合误差，/>为自然常数，/>为计算的倍数值，/>为根据历史故障数据设置的倍数值阈值，λ为根据历史故障概率设置的倍数值与故障概率模型关系的系数。
2.根据权利要求1所述的配电网故障预测处理方法，其特征在于，该方法还包括：
根据接收到的预警信号或故障信号获取各待参与检修的维修人员的调度参数；
根据调度参数确定参加检修的维修人员。
3.根据权利要求2所述的配电网故障预测处理方法，其特征在于，调度参数包括当前维修人员的忙闲状态、故障距离以及历史检修结果评分；故障距离是当前维修人员距离故障预警点的距离；
根据调度参数确定参加检修的维修人员的步骤包括：
根据调度参数获取当前空闲状态的维修人员的故障距离；
确定故障距离小于第一阈值的维修人员中历史检修结果评分最高的维修人员参加检修。
4.根据权利要求3所述的配电网故障预测处理方法，其特征在于，该方法还包括：
若处于空闲状态且故障距离小于第一阈值的维修人员不存在，获取当前空闲状态的故障距离最小的维修人员的历史检修结果评分；
当所述评分大于设定阈值时，确定当前空闲状态的故障距离最小的维修人员参加检修。
5.根据权利要求4所述的配电网故障预测处理方法，其特征在于，该方法还包括：
维修人员完成检修后，根据预警类型、检修时间以及故障检修结果对维修人员的本次检修进行打分，并将打分结果进行存储。
6.一种用于权利要求1-5任一项权利要求所述方法的配电网故障预测处理装置，其特征在于，在配电网中设置若干节点，设置传感器采集各节点的数据，所述装置包括采集预处理模块、数据解析判断模块、倍数值计算模块、故障概率获取模块、预警节点信息获取模块、异常类型判断模块和预警信息生成模块；
采集预处理模块，用于获取配电网中各传感器采集的节点数据并对获取的节点数据进行时钟同步校准；还用于将校准后的数据进行筛选获取有效数据；
数据解析判断模块，用于将校准后的有效数据进行数据解析，并将解析结果与设定的安全阈值范围进行比较；
倍数值计算模块，用于若不在安全阈值范围之内，分别计算各节点数据与预设基准值的倍数值；具体用于判断节点数据不为零时，将节点数据与预设基准值两者中较大值与较小值的比值得到倍数值；
故障概率获取模块，用于将计算的倍数值代入故障概率模型，得到故障概率；
预警节点信息获取模块，用于分别获取故障概率大于概率阈值的节点对应的节点数据、节点标识号和定位信息；
异常类型判断模块，用于根据节点标识号进行异常类型的判断；
预警信息生成模块，用于若配电网处于配电设备异常状态，发送由配电设备对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站； 若配电网处于线路异常状态，发送杆塔对应的节点数据、节点标识号和定位信息生成的预警信号到配电检修站；
该装置还包括传感器故障判断模块，用于当节点数据为空值时，根据空值对应的节点标识号与定位信息生成传感器故障信号，并将故障信号发送至配电检修站。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至5中任一项权利要求所述的配电网故障预测处理方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5任一项权利要求所述的配电网故障预测处理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310464627.1A CN116187593B (zh) | 2023-04-27 | 2023-04-27 | 一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310464627.1A CN116187593B (zh) | 2023-04-27 | 2023-04-27 | 一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116187593A CN116187593A (zh) | 2023-05-30 |
| CN116187593B true CN116187593B (zh) | 2023-07-25 |
Family
ID=86450865
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310464627.1A Active CN116187593B (zh) | 2023-04-27 | 2023-04-27 | 一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116187593B (zh) |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116720983A (zh) * | 2023-08-10 | 2023-09-08 | 上海飞斯信息科技有限公司 | 一种基于大数据分析的供电设备异常检测方法及*** |
| CN117057579B (zh) * | 2023-08-31 | 2024-04-02 | 浙江万胜智通科技有限公司 | 一种分布式配电网的运行维护方法及*** |
| CN117335571B (zh) * | 2023-10-09 | 2024-05-03 | 国网河南省电力公司濮阳供电公司 | 一种配电网智能化故障预警管理***及方法 |
| CN117310394A (zh) * | 2023-11-29 | 2023-12-29 | 天津市英环信诚科技有限公司 | 基于大数据的电力故障检测方法、装置及电子设备及介质 |
| CN117808455A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-04-02 | 江苏征途技术股份有限公司 | 基于配变智能融合终端的供电信息协同计算方法 |
| CN117852773B (zh) * | 2024-03-04 | 2024-05-24 | 国网山东省电力公司枣庄供电公司 | 一种配电网路故障定位*** |
| CN117875945B (zh) * | 2024-03-08 | 2024-05-28 | 南方电网数字平台科技(广东)有限公司 | 一种电网设备维修预测方法、***和介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113887676A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-01-04 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 | 设备故障预警方法、装置、设备、介质和计算机程序产品 |
| CN115081883A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-20 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种适用于配电网的运行风险评估方法及*** |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4326731B2 (ja) * | 2001-08-27 | 2009-09-09 | 株式会社東芝 | リスクモニターを有する工程管理システム及びリスク表示機能を有する工程管理方法 |
| CN104103019B (zh) * | 2014-06-20 | 2017-05-10 | 清华大学 | 含分布式电源的配电网运行风险评估方法及评估*** |
| CN109102132A (zh) * | 2017-06-20 | 2018-12-28 | 中国电力科学研究院 | 一种基于概率论的微电网脆弱性评估方法及装置 |
| CN110135596A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-08-16 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种继电保护***风险评估及故障定位方法及装置 |
| CN110909826A (zh) * | 2019-12-10 | 2020-03-24 | 新奥数能科技有限公司 | 一种能源设备的诊断监测方法、装置及电子设备 |
| CN112994248B (zh) * | 2021-04-07 | 2023-05-26 | 斯普屹科技(北京)有限公司 | 一种配电网母线故障预警装置及方法 |
| CN115065587B (zh) * | 2022-06-20 | 2024-01-02 | 深圳供电局有限公司 | 一种停电主动预警方法与装置 |
| CN115422504A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-12-02 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种配电设备故障风险辨识方法及装置 |
| CN115456218A (zh) * | 2022-09-21 | 2022-12-09 | 国网河南省电力公司商丘供电公司 | 一种供电维修工单智能提醒*** |
-
2023
- 2023-04-27 CN CN202310464627.1A patent/CN116187593B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113887676A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-01-04 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 | 设备故障预警方法、装置、设备、介质和计算机程序产品 |
| CN115081883A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-20 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种适用于配电网的运行风险评估方法及*** |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116187593A (zh) | 2023-05-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN116187593B (zh) | 一种配电网故障预测处理方法、装置、设备、存储介质 | |
| CN114295940B (zh) | 一种基于智慧城市的配网故障状态监测***及方法 | |
| CN116381563B (zh) | 一种地下电力电缆监测方法及装置 | |
| CN111209535B (zh) | 一种电力设备相继故障风险识别方法及*** | |
| CN117236916B (zh) | 一种智慧电厂的综合安全巡检方法 | |
| CN117526553A (zh) | 一种电力电网数据采集*** | |
| CN115775047A (zh) | 一种区域电力供需分析预测方法、***及存储介质 | |
| CN115313621A (zh) | 基于灰色理论的智能变电站自动运维***及其方法 | |
| CN114759669A (zh) | 一种船舶岸电***的控制装置、方法和终端 | |
| Han et al. | An online calculation method of theoretical power losses for high-voltage distribution system based on rapid modeling and data quality analysis | |
| CN118071116B (zh) | 一种基于数据分析的设备运维智能化管理*** | |
| CN117895661B (zh) | 一种结合风险分析的配电网控制方法及*** | |
| CN114414938B (zh) | 一种配电网故障的动态响应方法及*** | |
| CN114019306B (zh) | 一种配电变压器低压故障越级跳闸的故障定位方法及*** | |
| CN113363870B (zh) | 一种基于自主可控芯片的绝缘子智慧运维方法 | |
| CN109255509B (zh) | 一种风火打捆能源基地交直流外送安全监控方法及*** | |
| Jiafeng et al. | Research and Application of State Identification Technology for Live Operation of Distribution Lines | |
| CN115902515A (zh) | 一种有源配电网的故障定位装置及定位方法 | |
| CN114034983A (zh) | 一种基于脆性源辨识的配电网故障模糊综合评估方法 | |
| CN118071116A (zh) | 一种基于数据分析的设备运维智能化管理*** | |
| CN116581889A (zh) | 一种基于大数据的电力通讯网智慧故障处理方法 | |
| CN117239925A (zh) | 电力设备管理方法及装置 | |
| CN116131444A (zh) | 光伏电站智能分析*** | |
| CN115800540A (zh) | 一种电网报障平台故障点快速定位***及方法 | |
| CN117541191A (zh) | 基于数字孪生的工厂业务协同*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |