一种基于大数据分析的电力线路故障判断系统及方法

摘要

本发明公开一种基于大数据分析的电力线路故障判断系统及方法，故障判断系统包括电路监测器、汇集转发器、云端程序和用户端程序；所述故障判断方法包括以下步骤：S1:电路监测器对电力线路的分支处、线路末端和节点的各相线的数据进行实时监测；S2：电路监测器将监测数据传输至汇集转发器，汇集转发器对数据进行分析；S3：汇集转发器对数据进行分析后上传到云端。本发明故障判断系统通过云端程序比较一段线路前后安装的电路监测器的数据和相邻其它相电路监测器的数据，能更准确地判断该端线路是否发生了故障和故障类型，可减少负荷瞬时突变、变压器空载合闸涌流引起的误判和安装小电流接地保护装置或分界开关后的漏判。

说明书

技术领域

本发明涉及电力网路故障监测，具体是一种基于大数据分析的电力线路故障判断系统及方法。

背景技术

架空电力线路经常会发生短路、接地等故障，引发停电事故造成经济损失；而准确快速地发现故障类型和故障位置，是对线路进行维修的前提。既往的方法有滤波型故障指示器、暂态特征型故障指示器、外施信号型故障指示器等监测装置，由于均是跟据单个故障指示器的监测数据进行判断，往往不能有效区分正常的人工大负荷投切、负荷瞬时突变、变压器空载合闸涌流、非故障相重合闸涌流等非故障状态和小电流接地故障、安装了小电流接地保护装置或的高灵敏度的分界开关的线路发生的特征不典型的故障；造成了较多的故障误报和漏报，增加了维护人员的工作，降低了维修效率。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的电力线路故障判断系统及方法，利用云端程序比较一段线路前后安装的电路监测器的数据和相邻其它相电路监测器的数据，准确地判断该端线路是否发生了故障和故障类型，减少负荷瞬时突变、变压器空载合闸涌流引起的误判和安装小电流接地保护装置或分界开关后的漏判；通过电路监测器和汇集转发器做初步的故障预判，减少非故障状态的数据上报，减少通讯流量和服务器内存的占用，减少系统使用成本。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据分析的电力线路故障判断系统,故障判断系统包括电路监测器、汇集转发器、云端程序和用户端程序，所述电路监测器安装在电力线路的分支处、线路末端和节点的各相线上，监测和分析电路数据，电路监测器将异常电路数据上传给汇集转发器，汇集转发器对数据分析后上传到云端，云端程序对故障进行判断，并把故障信息推送给用户端程序。

进一步的，所述故障判断系统包括多个汇集转发器，汇集转发器与相邻的多个电路监测器之间进行数据传输。

一种基于大数据分析的电力线路故障判断方法，所述故障判断方法包括以下步骤：

S1:电路监测器对电力线路的分支处、线路末端和节点的各相线的数据进行实时监测；

S2：监测数据变动异常时，电路监测器将监测数据传输至汇集转发器，汇集转发器对数据进行分析；

S3：汇集转发器对数据进行分析后上传到云端，云端程序结合电力线路上前后位置、不同相位电路监测器的同时段数据和历史数据，对故障进行判断，并把故障信息推送给用户端程序。

进一步的，所述云端程序根据线路正常状态下的数据和用户反馈的故障数据，调整前后电路监测器的电流测量偏差。

进一步的，所述汇集转发器根据线路正常状态下的临近三相电路监测器的数据，修正每相电路监测器的测量精度。

进一步的，所述云端程序接收到汇集转发器的数据，计算出该电路监测器的电流数据大于其后端电路监测器的电流数据或后端分支线路多个电路监测器的电流数据之和超过预警值时，将判断该电路监测器到后端电路监测器之间的线路出现了故障，若相邻的其它相电路监测器的电流数据出现类似情况，则判断故障类型为为短路故障，并把信息推送给用户端程序。

进一步的，所述云端程序接收到汇集转发器的数据，计算出该电路监测器的电流数据大于其后端电路监测器的电流数据或后端分支线路多个电路监测器的电流数据之和超过预警值时，将判断该电路监测器到后端电路监测器之间的线路出现了故障，若相邻的其它相电路监测器的电流数据没有出现类似情况，则判断故障类型为为接地故障，并把信息推送给用户端程序。

进一步的，所述汇集转发器计算出临近某两相电路监测器的电流数据突然增大并幅度接近，另一相电路监测器的电流数据没有增大，则判断其后端线路出现高度可疑的短路故障，并上报给云端程序做进一步分析。

进一步的，所述汇集转发器计算出临近某一相电路监测器的电流数据突然增大，并且电压突然降低时，另两相监测器的电流数据没有增大，则判断其后端线路出现高度可疑的接地故障，并上报给云端程序做进一步分析。

本发明的有益效果：

1、本发明故障判断系统通过云端程序比较一段线路前后安装的电路监测器的数据和相邻其它相电路监测器的数据，能更准确地判断该端线路是否发生了故障和故障类型，可减少负荷瞬时突变、变压器空载合闸涌流引起的误判和安装小电流接地保护装置或分界开关后的漏判；

2、本发明故障判断系统由电路监测器和汇集转发器做初步的故障预判，减少非故障状态的数据上报，减少通讯流量和服务器内存的占用，减少系统使用成本。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明故障判断系统结构示意图；

图2是本发明分支线路安装示意图；

图3是本发明接地故障示意图；

图4是本发明短路故障示意图；

图5是本发明云端程序故障判断逻辑图；

图6是本发明汇集转发器故障预判逻辑图。

具体实施方式

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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

一种基于大数据分析的电力线路故障判断系统,故障判断系统包括电路监测器1、汇集转发器2、云端程序3和用户端程序4，故障判断系统包括多个汇集转发器2，汇集转发器2与相邻的多个电路监测器1之间进行数据传输，如图1、图2、图5和图6所示，电路监测器1安装在电力线路的分支处、线路末端和节点的各相线上，实时监测和分析电压电流波形等数据，发现数据变动异常时，电路监测器1上传给汇集转发器2做进一步数据分析后上传到云端，云端程序3对故障进行判断，并把故障信息推送给用户端程序4。

一种基于大数据分析的电力线路故障判断方法，故障判断方法包括以下步骤：

S1:电路监测器1对电力线路的分支处、线路末端和节点的各相线的数据进行实时监测；

S2：监测数据变动异常时，电路监测器1将监测数据传输至汇集转发器2，汇集转发器2对数据进行分析；

S3：汇集转发器2对数据进行分析后上传到云端，云端程序3结合电力线路上前后位置、不同相位电路监测器1的同时段数据和历史数据，对故障进行判断，并把故障信息推送给用户端程序4；云端程序3根据线路正常状态下的数据和用户反馈的故障数据，调整前后电路监测器1的电流测量偏差；汇集转发器2根据线路正常状态下的临近三相电路监测器1的数据，修正每相电路监测器1的测量精度。

实施例1

如图1、图2、图4和图5所示，云端程序3接收到汇集转发器2的数据，计算出该电路监测器1的电流数据大于其后端电路监测器的电流数据或后端分支线路多个电路监测器的电流数据之和超过预警值时，将判断该电路监测器1到后端电路监测器之间的线路出现了故障，若相邻的其它相电路监测器的电流数据出现类似情况，则判断故障类型为为短路故障，并把信息推送给用户端程序4。

实施例2

如图1、图2、图3和图5所示，云端程序3接收到汇集转发器2的数据，计算出该电路监测器1的电流数据大于其后端电路监测器的电流数据或后端分支线路多个电路监测器的电流数据之和超过预警值时，将判断该电路监测器1到后端电路监测器之间的线路出现了故障，若相邻的其它相电路监测器的电流数据没有出现类似情况，则判断故障类型为为接地故障，并把信息推送给用户端程序4。

实施例3

如图4和图6所示，汇集转发器2计算出临近某两相电路监测器1的电流数据突然增大并幅度接近，另一相电路监测器1的电流数据没有增大，则判断其后端线路出现高度可疑的短路故障，并上报给云端程序3做进一步分析。

实施例4

如图3和图6所示，汇集转发器2计算出临近某一相电路监测器1的电流数据突然增大，并且电压突然降低时，另两相监测器1的电流数据没有增大，则判断其后端线路出现高度可疑的接地故障，并上报给云端程序3做进一步分析。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。