利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的方法及系统

摘要

本发明涉及利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的方法及系统，该方法包括：1)利用霍尔电流传感器采集真空断路器电磁铁线圈电流信号；2)对原始数据进行预处理；3)基于步骤2)采用概率估计直线拟合法进行曲线起止位置的求取；4)在基于步骤3)得到的电流起止时间段内求取曲线特征值或特征点，将得到的特征值或特征点与设定的阈值比较，若超出设定的阈值偏差范围，则进行故障报警。本发明的方法具有较高的精确度和可靠性，且能够有效地实现断路器工作状态的实时监测。

说明书

技术领域

本发明涉及利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的方法及系统。

背景技术

断路器是维护和保证电力系统稳定运行的重要器件，一旦发生故障将带来严重后果，以往对断路器检修存在很大的盲目性，而且频繁拆卸可能会降低断路器动作的可靠性。对断路器状态实行监测，特别是在线监测，不仅可以对断路器工作状况进行了解，而且通过分析判断监测状态参数能够及时发现断路器故障征兆，提早进行处理，避免盲目检修增加维护成本。但现有的监测方法存在数据处理结果不精确的问题，若对数据的处理方式不当，将导致对电流-时间曲线分析时，得出的特征点定位不准确，大小与实际值偏差较大，以致无法准确判断断路器状态，最终电力系统不能及时对故障进行监测，系统控制不稳定。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的方法，用于解决断路器工作状态判断不准确的问题。同时，本发明还提供了一种利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的系统。

为解决上述问题，本发明利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的方法，包括如下步骤：

1)获取分合闸电磁铁电流信号，得到相应的电流-时间曲线；

2)对原始数据进行预处理；

3)采用概率估计直线拟合法计算电流-时间曲线的起止位置：

对于起始位置，首先对包含起始点的数据段X1{x₁～x_T}计算其概率密度分布，找到概率最大值对应的数值x_p，然后在所述数据段X1中找到时刻上最后一个小于x_p的数x_n，对数据段X2{x₁～x_n}根据直线拟合法求取直线x＝k，以k为转折时刻最优值x_d，最后在所述数据段X2中找到时刻上最后一个小于x_d的数值x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流起始位置C₁；

对于终止位置，首先对包含终止值的数据段X1{x_T～x_t}计算其概率密度分布，找到概率最大值对应的数值x_p，然后在所述数据段X1中找到时刻上第一个小于x_p的数x_n，对数据段X2{x_n～x_t}根据直线拟合法求取直线x＝k，以k为转折时刻最优值x_d，最后在所述数据段X2中找到时刻上第一个小于x_d的数值x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流终止位置C₆；

4)根据电流-时间曲线上的起止位置，进一步寻找起始位置和终止位置之间特征值或特征点；

5)将得到的特征值或特征点与设定的阈值比较，若超出设定的阈值偏差范围，则进行故障报警。

进一步的，步骤3)中对分合闸电流-时间曲线上所述数据段X2的前半段X3{x₁～x_n/2}求均值x_m，将概率最大值x_p与直线拟合数值k进行归一加权处理得到转折时刻的最优数值x_d，加权系数与k、x_p和x_m有关；

步骤3)中对分合闸电流-时间曲线上所述数据段X2的后半段X3{x_(t-n)/2～x_t}求均值x_m，将概率最大值x_p与直线拟合数值k进行归一加权处理得到转折时刻的最优数值x_d，加权系数与k、x_p和x_m有关。

进一步的，上述转折时刻的最优值x_d为：

$x_d=\frac{k-x_m}{x_p+k-2x_m}{x}_p+\frac{x_p-x_m}{x_p+k-2x_m}k$

其中，为加权系数。

进一步的，步骤4)中特征值或特征点包括波峰、波谷和转折点；

所述合闸电流-时间曲线上特征点的顺序为第一个波峰、波谷、第一个转折点、第二个波峰、第二个转折点；

采用移动直线拟合法求取合闸电流-时间曲线的转折点：以波谷C₃为定点，第二个波峰C_m为动点，将C₃～C_m间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对C₃～D₁之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到第一个转折点C₄；

同理，以电流终止位置C₆为定点，第二个波峰C_m为动点，将C_m～C₆间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对D₁～C₆之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到第二个转折点C₅；

所述分闸电流-时间曲线上特征点的顺序为第一个波峰、波谷、转折点、第二个波峰；

采用移动直线拟合法求取分闸电流-时间曲线的转折点：以波谷C₃为定点，第二个波峰C_m为动点，将C₃～C_m间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对C₃～D₁之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到转折点C₄。

进一步的，记录步骤5)中得到的监测数据，并且对近若干次得到的曲线特征值进行统计分析，剔除异常值，并且更新阈值。

本发明还提供了分合闸电流进行真空断路器状态监测的系统，包括如下模块：

1)用于获取分合闸电磁铁电流信号，得到相应的电流-时间曲线的模块；

2)用于对原始数据进行预处理的模块；

3)用于采用概率估计直线拟合法计算电流-时间曲线的起止位置的模块：

对于起始位置，首先对包含起始点的数据段X1{x₁～x_T}计算其概率密度分布，找到概率最大值对应的数值x_p，然后在所述数据段X1中找到时刻上最后一个小于x_p的数x_n，对数据段X2{x₁～x_n}根据直线拟合法求取直线x＝k，以k为转折时刻最优值x_d，最后在所述数据段X2中找到时刻上最后一个小于x_d的数值x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流起始位置C₁；

对于终止位置，首先对包含终止值的数据段X1{x_T～x_t}计算其概率密度分布，找到概率最大值对应的数值x_p，然后在所述数据段X1中找到时刻上第一个小于x_p的数x_n，对数据段X2{x_n～x_t}根据直线拟合法求取直线x＝k，以k为转折时刻最优值x_d，最后在所述数据段X2中找到时刻上第一个小于x_d的数值x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流终止位置C₆；

4)用于根据电流-时间曲线上的起止位置，进一步寻找起始位置和终止位置之间特征值或特征点的模块；

5)用于将得到的特征值或特征点与设定的阈值比较，若超出设定的阈值偏差范围，则进行故障报警的模块。

进一步的，模块3)中对分合闸电流-时间曲线上所述数据段X2的前半段X3{x₁～x_n/2}求均值x_m，将概率最大值x_p与直线拟合数值k进行归一加权处理得到转折时刻的最优数值x_d，加权系数与k、x_p和x_m有关；

模块3)中对分合闸电流-时间曲线上所述数据段X2的后半段X3{x_(t-n)/2～x_t}求均值x_m，将概率最大值x_p与直线拟合数值k进行归一加权处理得到转折时刻的最优数值x_d，加权系数与k、x_p和x_m有关；

所述转折时刻的最优值x_d为：其中，为加权系数。

进一步的，模块4)中特征值或特征点包括波峰、波谷和转折点；

所述合闸电流-时间曲线上特征点的顺序为第一个波峰、波谷、第一个转折点、第二个波峰、第二个转折点，采用移动直线拟合法求取合闸电流-时间曲线的转折点：以波谷C₃为定点，第二个波峰C_m为动点，将C₃～C_m间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对C₃～D₁之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到第一个转折点C₄；

同理，以电流终止位置C₆为定点，第二个波峰C_m为动点，将C_m～C₆间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对D₁～C₆之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到第二个转折点C₅；

所述分闸电流-时间曲线上特征点的顺序为第一个波峰、波谷、转折点、第二个波峰；

采用移动直线拟合法求取分闸电流-时间曲线的转折点：以波谷C₃为定点，第二个波峰C_m为动点，将C₃～C_m间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对C₃～D₁之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到转折点C₄。

本发明提出采用概率估计直线拟合法对电流-时间曲线起止位置进行确定，概率估计直线拟合法是一种精确分析处理数据的方法，且能够保留数据原始性，提高计算结果的真实性。监测断路器的工作状态是一个需要精准判定的过程，运用该方法对断路器的电流-时间曲线进行分析，得到准确的起止位置，从而为后续确定特征点的大小和位置提供了有利的支持，使得断路器能够在噪声情况下实现准确判断曲线异常值，预警故障，同时，该方法的运用并不局限于某种断路器型号，具有普遍适用性。

本发明在概率估计直线拟合方法的基础上，进一步进行了归一加权处理，能够更加精准地确定电流-时间曲线的起止位置。

本发明在确定了起止位置后，又通过移动直线拟合法求取了曲线的转折点，将得到的曲线值与阈值或参数范围比较，该方法细化运动过程，更精确地分析故障信息，准确及时地发现故障位置，进行故障报警。

附图说明

图1为真空断路器状态监测系统示意图；

图2为曲线转折模型，标注1～2为两种不同转折情况；

图3为合闸电磁铁电流曲线；

图4为分闸电磁铁电流曲线。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明。

图1所示为真空断路器状态监测系统，该监测系统可以实现在线或非在线监测。该系统包括断路器、霍尔电流传感器监测装置(DSP)、通讯单元、显示单元、存储单元、报警单元，其中断路器包括分合闸电磁铁和储能电机。通过A/D转换电路将霍尔传感器采集的模拟信号转换成数字信号，通过在线监测装置(DSP)进行处理，将采集得到的数据显示、存储和计算，并对计算的特征值与存储的历史数据对比，超出阈值或出现异常值则进行报警。

该技术方案的基本方法步骤为：

步骤一、采用传感器获取分合闸电磁铁电流信号，得到相应的电流-时间曲线；

步骤二、对原始数据进行预处理；

步骤三、提出概率估计直线拟合法计算电流-时间曲线的起止位置；

步骤四、根据电流-时间曲线上的起止位置，进一步寻找起始位置和终止位置之间特征值或特征点；

步骤五、将得到的特征值或特征点与设定的阈值比较，若超出设定的阈值偏差范围，则进行故障报警。

上述各步骤的详细过程介绍如下：

步骤一、利用传感器采集相应分合闸电磁铁线圈的电流信号，由显示单元得出分合闸电流-时间曲线。本实施例中采用霍尔电流传感器采集电流信号，作为其他实施方案，电流信号的采集还会采用其他的模拟信号采集器。

步骤二、为剔除原始数据中的异常值，防止后续数据处理过程中出现过大的误差，需要对原始数据进行预处理，数据预处理的方法很多，如滤波法，极差法等。

下面具体介绍一种拉依达方法对原始数据进行预处理，剔除异常值，计算过程如下：

(1)在某一个数x_j前后分别取n/2个点，组成n+1个数，求取其标准差S_x及均值

(2)这里设定的判定条件为若公式成立则认为x_i是异常值，其中样本均值样本标准差

(3)将异常值x_i用其前后数据的均值(x_i-1+x_i+1)/2替换。

步骤三、准确分析分合闸电流-时间曲线是断路器实现监测的关键，计算电流-时间曲线上的起止位置又是准确分析电流-时间曲线的关键，电流-时间曲线中的起止位置即对应断路器相应动作的开始或结束，图2展示了两种基本的转折模型，本发明提出了“概率估计直线拟合法”计算电流曲线的起止位置。

下面结合图2中的情况1分别求取图3、图4合分闸电磁铁电流-时间曲线中的起始位置的详细计算过程：

(1)对包含起始值的数据段X{x_k,k＝1,2,...,t}使用移动平滑滤波得到X_s，根据判定条件x_s＜(max(X_s)+min(X_s))/2得到X_s中符合条件的最大时刻T；

(2)对数据段X1{x₁～x_T}计算其概率密度分布，找到概率最大值P_max对应的数值x_p，且x_p应满足x_p∈X1；

(3)在数据段X1中找到时刻上最后一个小于x_p的数x_n，对数据段X2{x₁～x_n}采用直线拟合法中的最小二乘法求取直线x＝k；

(4)以k为转折时刻最优值x_d，在数据段X2中找到时刻上最后一个小于x_d的数值x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流起始位置C₁。

实际上，以上述计算得到的k找到的起始位置C₁已经很精确，但这里为了找到更精确的起始位置，便于系统故障分析，针对上述步骤又提出了以下方法：

(5)对数据段X2的前半段X3{x₁～x_n/2}求取其均值

(6)根据归一化加权思想，求取实际带有噪声的电流-时间曲线初始转折时刻的最优值x_d，表达式为：

$x_d=\frac{k-x_m}{x_p+k-2x_m}{x}_p+\frac{x_p-x_m}{x_p+k-2x_m}k$

其中，为加权系数；

(7)在数据段X1中找到时刻上最后一个小于x_d的数x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流起始位置C₁。

下面结合图2中的情况2分析求取图3、图4合分闸电磁铁电流-时间曲线中的终止位置的详细计算过程：

(1)对包含终止值的数据段X{x_k,k＝1,2,...,t}使用移动平滑滤波得到X_s，根据判定条件x_s＜(max(X_s)+min(X_s))/2得到X_s中符合条件的最大时刻T；

(2)对数据段X1{x_T～x_t}计算其概率密度分布，找到概率最大值P_max对应的数值x_p，且x_p应满足x_p∈X1；

(3)在数据段X1中找到时刻上第一个小于x_p的数x_n，对数据段X2{x_n～x_t}采用直线拟合法中的最小二乘法求取直线x＝k；

(4)以k为转折时刻最优值x_d，在数据段X2中找到时刻上第一个小于x_d的数值x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流终止位置C₆。

实际上，以上述计算得到的k找到的终止位置C₆已经很精确，但这里为了找到更精确的终止位置，便于系统故障分析，针对上述步骤又提出了以下方法：

(5)对数据段X2的后半段X3{x_(t-n)/2～x_t}求取其均值

(6)根据归一化加权思想，求取实际带有噪声的电流-时间曲线终止转折时刻的最优值x_d，表达式为：

$x_d=\frac{k-x_m}{x_p+k-2x_m}{x}_p+\frac{x_p-x_m}{x_p+k-2x_m}k$

其中，为加权系数；

(7)在数据段X1中找到时刻上第一个小于x_d的数x_z，将电流-时间曲线上x_z对应的点记为电流终止位置C₆。

步骤四、图3合闸电磁铁线圈电流-时间曲线上的特征值或特征点包括波峰、波谷和转折点，顺序为第一个波峰、波谷、第一个转折点、第二个波峰、第二个转折点，其中波峰、波谷的寻找方法很简单，这里不做具体叙述了，对于转折点的求取提出了移动直线拟合的方法，详细叙述为：

以波谷C₃为定点，第二个波峰C_m为动点，将C₃～C_m间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对C₃～D₁之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到第一个到转折点C₄，本实施例中采用了步骤二拉依达方法中的判定条件若条件满足则停止计算，则最后一个不满足的交点即为第一个转折点C₄；

同理，以电流终止位置C₆为定点，第二个波峰C_m为动点，将C_m～C₆间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对D₁～C₆之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到第二个转折点C₅，本实施例中采用了步骤二拉依达方法中的判定条件(i＝1,2,...)，若条件满足则停止计算，则最后一个不满足的交点即为第二个转折点C₅。

图4分闸电磁铁线圈电流-时间曲线上的特征值或特征点包括波峰、波谷和转折点，顺序为第一个波峰、波谷、转折点、第二个波峰，其中波峰、波谷的寻找方法很简单，这里不做具体叙述了，对于转折点求取的提出了移动直线拟合的方法，详细叙述为：

以波谷C₃为定点，第二个波峰C_m为动点，将C₃～C_m间的数据进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₁，将D₁替换C_m，再对C₃～D₁之间的数据段进行直线拟合，得到的直线与电流-时间曲线最后一个交点为D₂，依次类推，最终得到交点集合{D}，由判定条件得到第一个到转折点C₄，本实施例中采用了步骤二拉依达方法中的判定条件若条件满足则停止计算，则最后一个不满足的交点即为第一个转折点C₄。

步骤五、根据上述步骤得到的电流起止位置和特征点，进行断路器故障的预测报警，本实施例采用以下三种方案：

第一种方案是根据波峰波谷及转折点的位置与系统预设的对应数值进行比较，若超出设定的阈值偏差范围，则说明系统出现故障，进而实行故障报警。

第二种方案是根据波峰波谷及转折点的位置划定电流-时间曲线范围，与系统预设的参数范围比较，若超出设定的范围阈值偏差范围，则说明系统出现故障，进而实行故障报警。

上述电流-时间曲线范围即时间段，合闸电流-时间曲线参数时间段如下：I_m为合闸电流；t₁～t₆为合闸线圈带点时间；t₁～t₂对应线圈铁芯空载时间；t₂～t₃对应铁芯负载时间；t₃～t₄～t₅对应铁芯推动锁扣装置运动时间；t₅～t₆对应合闸电流熄灭时间；

分闸电流-时间曲线参数时间段如下：I_m为分闸电流；t₁～t₆为分闸线圈带点时间；t₁～t₂对应线圈铁芯空载时间；t₂～t₃对应铁芯负载时间；t₃～t₄～t_m对应铁芯推动锁扣装置运动时间；t_m～t₆对应分闸电流熄灭时间。

第三种方案是将上述两种方案进行结合，综合分析系统故障情况。

保存历史数据，将最后一次动作计算的特征值与最近若干次动作数据进行统计分析，对异常的特征值通过显示屏显示预警信息，且进一步修正阈值，利于以后对系统故障的精确判断。

本发明实施例还提供了利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的系统，该系统包括如下模块：

1)用于获取分合闸电磁铁电流信号，得到相应的电流-时间曲线的模块；

2)用于对原始数据进行预处理的模块；

3)用于采用概率估计直线拟合法计算电流-时间曲线的起止位置的模块；

4)用于根据电流-时间曲线上的起止位置，进一步寻找起始位置和终止位置之间特征值或特征点的模块；

5)用于将得到的特征值或特征点与设定的阈值比较，若超出设定的阈值偏差范围，则进行故障报警的模块。

上述模块是系统中为实现该方法的各步骤所建立的功能模块，实际上是一种根据以上利用分合闸电流进行真空断路器状态监测的方法进行编程，与方法步骤对应的软件进程，用于控制器中。因此，对于各个模块，下面不再进行详细介绍。