[00128084]基于信息融合的配电网故障监测处理技术研究及装置、系统开发

一.课题来源与背景 配电网作为电力系统的重要组成部分,具有设备多、覆盖面广、故障频发且难以预测与准确研判等特点,给电网的安全稳定运行带来了严峻挑战,直接影响用户的供电可靠性。目前,国内现有的配电网运维策略重点在故障的事后处理环节,但是仍存在单相接地故障与短路故障难以准确研判等问题,并且尚未对配网故障的预警技术开展充分研究,无法满足配网泛在物联新形势下电网主动运维与精益管理的要求,制约了配网运维管理效率的提升。如何有效的开展配网故障事前预警与事后研判处理,已成为电网企业亟待解决的重要难题。 因此,本项目针对配电网设备故障事前预警与事中处理的不足问题,研究了一种新的配电网设备故障识别方法与故障研判技术,并基于技术开发了一种新的分布式配电网终端装置,搭建配电网故障监测处理系统,应用大数据云计算、信息融合等技术,实现配电网故障的精准研判、隔离自愈及设备监测预警。 二.技术原理及技术指标 （1）开展了基于最小残差平方和法进行电网设备故障期识别方法研究与基于威布尔分布与时间序列ARMA相结合的配电网设备故障预测方法研究,实现了配电网设备故障的实时监控与预警。 （2）提出了采用动态权重法调整不同情况时的暂态信号判断结果、稳态信息和系统信息等特征值采信权重,并依托此方法研制了基于信息融合的配电网故障处理装置,实现配电网故障的快速研判。 （3）开发了基于信息融合的配电网故障监测系统,应用配网故障期识别与预警方法,融合大数据、云计算等信息处理手段进行故障的事前预警与事后处理,实现对配网设备运行周期内各种静态、动态信息的有效管理。 技术指标： 1.接地故障识别准确率＞95%; 2.配网设备状态预测准确率＞85%; 3.终端装置动作准确率100%; 三.技术的创造性与先进性 本课题针对配电网痛点问题开展了基于信息融合的配电网故障监测处理的技术、装置及系统的研究。具体研究内容包括： （1）开展了基于最小残差平方和法进行电网设备故障期识别方法研究与基于威布尔分布与时间序列ARMA相结合的配电网设备故障预测方法研究,实现了配电网设备故障的实时监控与预警。 （2）提出了采用动态权重法调整不同情况时的暂态信号判断结果、稳态信息和系统信息等特征值采信权重,并依托此方法研制了基于信息融合的配电网故障处理装置,实现配电网故障的快速研判。 （3）开发了基于信息融合的配电网故障监测系统,应用配网故障期识别与预警方法,融合大数据、云计算等信息处理手段进行故障的事前预警与事后处理,实现对配网设备运行周期内各种静态、动态信息的有效管理。 四.技术的成熟程度,适用范围和安全性 项目取得知识产权27件,发表论文7篇。其中,授权国家发明专利6件、国际专利4件、实用新型专利5件、软件著作4件;发表SCI论文2篇。 本项技术是我公司在综合目前市面上已经存在的一些技术难题,专门组建公关团队,通过查阅各项解决技术方案提出的,技术成熟,操作简便,成果可转化性强,适用于电力领域,工艺先进,安全可靠。 五.应用情况及存在的问题 基于信息融合的配电网故障监测处理装置及系统于2018年10月开始在浙江、上海、安徽、山东等地区推广使用,所部署系统累计准确处理故障619次,装置动作1164次,准确率100%,在配电网故障事前预警与事后精准研判中发挥了重要作用,显著提高了应用区域的配电网运维效率,节省的运维费用约60万元以上,保障了配电网安全可靠运行,客户反馈效果良好。截至目前累计销售系统7套,终端1032台,实现直接经济效益利润800万元,间接减少因故障停电造成的经济损失达上亿元,取得了显著的经济与社会效益。本系统可广泛应用于电力、通信、制造、市政等行业,具有广阔应用前景。