基于大数据的电力计量装置故障智能化诊断研究

发表时间:2021/2/25   来源:《工程管理前沿》2020年32期   作者:曲翀 王一惟
[导读] 本文首先阐述了电力计量装置方面的故障诊断的相关的方法
        曲翀  王一惟
        国网内蒙古东部电力有限公司供电服务监管与支持中心   内蒙古   028000
        摘要:本文首先阐述了电力计量装置方面的故障诊断的相关的方法,接着对电力计量装置智能化方面的诊断技术的措施进行了探讨。
        关键词:大数据;电力计量装置;智能诊断
        引言:
        大数据电力计量设备的智能诊断始于创建智能故障诊断知识库,合理使用异常特征模型和专家规则库,对分布式系统电力计量设备进行在线监测,并将结果与知识库中的相关标准进行比较,智能故障诊断和计量设备的动态使用。错误信息通过设置的报警系统发送给技术人员,以方便及时处理错误。智能性能设备诊断通过监控和诊断运行状况并自动发出警报,提高了电源负载的效率和准确性。
        1电力计量装置故障诊断方法
        当今我国常用的电力计量设备故障排除方法主要由诊断信号、诊断数据模型和多年实践经验补充。目前诊断过程多靠人工操作,不智能,工作量大,工作效率低。随着科学技术的飞速发展,智力正在飞速发展。随着人工智能的不断发展和优化,这项技术越来越成熟,能够检测电力系统的故障。但是,在实际的数据采集过程中,测量仪器面临着各种各样的错误。但是,随着数据量的增长,传统数据库很难在短期内发现现有错误,从而导致效率低下,无法满足当今用户的需求。通常,员工在分析电力计量设备时,会根据多年的经验和现场故障诊断能力进行故障诊断。虽然问题可以更好地解决,但成本更高,生产力更低。基于大量数据,引入了智能电力计量诊断技术,可在短时间内解决这些问题,提高生产率,满足电工的实际需求。
        2电力计量装置智能化诊断技术措施
        2.1电力计量装置故障智能化诊断知识库的建立
        智能功耗应用程序故障排除知识库不仅高效地存储数据,而且还执行各种数据编辑,例如删除、修改、替换和查询。此外,与各种错误相关的问题存储在知识库中,因此相关管理人员需要及时更新知识库内容,以确保诊断结果的可靠性。知识库由两部分组成:例外角色模型和专用规则库。他们都有独特的管理方法。在异常状况模型的管理模式中,您可以建立、修改或删除模组。专家规则输入库可以导入或导出模块并进行更改。对于知识库接口,通过将数据导入知识库时与异常模型和专家规则库进行比较和分类,实现了基于Web平台的管理。每次故障排除时,都会在相应的知识库中创建相应的异常特征库,并根据测量设备的故障特征构建故障模型。但是,在实际异常模型库中,这并不完整。因此,相关管理员必须及时纠正和优化智能知识库以进行故障排除,从而确保数据库的实时更新。实际上,由于知识库中独特特征模型库的内容很多,需要及时清除未使用的信息,以便在知识库中提供更多有用的信息。由于数据量很大,异常模型库中的更新和管理非常复杂。「一般例外状态」栏位可让您建立例外型态表格,并详细记录例外条件。异常类型表可以有效地用于分析能量测量设备的异常信息。知识库还包含详细的专家规则。在实践中,应及时保存任何错误,从而大大方便技术人员检索和查询相关信息。
        2.2电力计量装置故障的在线监测
        能量测量的动态监控基于分布式系统。

为了实现能量测量设备的动态监控,首先必须确定存储在能量测量中的数据。由于此数据非常重要,因此对于整个电力计量设备的正常运行至关重要,但此数据的大小非常巨大。当经常出现异常情况时,这会导致电流测量立即停止工作。因此,作为整个监测过程的一部分,能源计量设备动态监测的数据至关重要。接下来,将遵循要监视的数据的访问形式。对内部数据的访问基本上是通过电流测量仪实际运行中发生的数据流进行的。如果在检测过程中发现无法以这种方式访问数据,则可能存在问题。重新监控电力计量设备的主要目的是确定它是否可以处理相对较大的文件。一般能源计量装置可处理100GB甚至TB档案,以精确测量内部资料。如果问题无法解决,则会出现错误。最后,必须监控数据是否可以重新平衡。电源设置使用预设阈值将监视点传输到其他数据点。如果检测失败,则出现错误。
        2.3电力计量装置故障异常信息的诊断
        故障可能导致电动仪器故障,因此在仪器的实际故障检测过程中,首先检测到异常消息,然后才能有效地检测相应的故障。将检测到的数据与先前创建的知识库进行比较,以确定计数器是否存在故障。如果检测到错误,则需要对错误类型、位置和大小进行全面分析。您必须确定故障信息是否与电源有关。配电装置显示异常信息,主要是由于系统电源或整个系统的电路故障、断电、时钟结果不正确、电池续航时间短等原因。当实际上发生异常电测时,首先会通过安装的报警系统发出警报,以分析和解决问题。
        2.4多样化故障预警技术
        动态监控电能计量设备时,有关人员应使用智能故障诊断模型确定计量设备的运行状态,大大降低计量设备的故障率。当一台测量仪关闭时,系统及时打开摄像机,拍摄能量测量仪的运行情况,并将相关图像传输到主站的计算机系统。然后,技术人员分析相关信息,以找到适当的解决方案。
        结束语:
        智能故障诊断智能供电方法不仅提高了电表的工作效率,而且提高了故障诊断结果的准确性。并提高电力企业故障排除系统的性能,保证电网稳定运行,从而提高电力企业的经济效益。
        参考文献:
        [1]基于大数据的电力计量装置故障智能化诊断研究[J].郭佳婧,严童,陈明,刘璐,马媛.电子设计工程.2019(23)
        [2]基于大数据的电力计量设备运行状态评估与故障诊断方法研究[J].燕凯,岳振宇,高嘉浩.电子器件.2019(05)
        [3]一种关口电能计量装置智能故障诊断及预警技术[J].王艳芹,王松,李大兴,妙红英,张海宁,刘悦,李超,杨锡运.电力科学与技术学报.2019(03)
        [4]电能计量装置智能诊断方法研究[J].李晖,陈清族,马汉斌,许梓明.国外电子测量技术.2019(08)
        [5]基于大数据技术的电网故障智能诊断方法[J].于磊,王双,韩宇龙,王守琴,马富.中国科技信息.2019(02)
        [6]电力计量大数据对计量装置运维的应用[J].李景青.技术与市场.2018(09)
        [7]电力计量装置故障异常分析[J].贾晓旺.中国新技术新产品.2019(22)
投稿 打印文章 转寄朋友 留言编辑 收藏文章
  期刊推荐
1/1
转寄给朋友
朋友的昵称:
朋友的邮件地址:
您的昵称:
您的邮件地址:
邮件主题:
推荐理由:

写信给编辑
标题:
内容:
您的昵称:
您的邮件地址: