智能變電站作為智能電網(wǎng)的核心樞紐,具有設備智能化、全站信息化、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡化等特征。智能變電站技術近年來得到高速發(fā)展,截止到目前,我國共建成投運的智能變電站數(shù)量已接近兩千座,成為了智能變電站的技術領跑者。然而,隨著智能變電站技術的發(fā)展及應用,也暴露出一系列問題,主要表現(xiàn)在:一是現(xiàn)階段智能變電站實踐主要集中在新裝備技術層面,多關注新式設備、智能化功能等應用探索,而對于與這些新技術相適應的變電站自動化架構體系、信息采集處理方法及傳輸可靠性、運行組織模式及系統(tǒng)集成、協(xié)同應用研究相對較少,給智能變電站可靠運行、高效運維帶來了諸多困擾;二是目前已實施的智能變電站工程給變電站的運行維護、電網(wǎng)安全可靠性的提升帶來實質性的效益不夠顯著;三是數(shù)據(jù)信息的融合應用程度不足,尚需開展大數(shù)據(jù)的價值挖掘,以實現(xiàn)覆蓋電網(wǎng)監(jiān)視、設備監(jiān)測、作業(yè)管理全業(yè)務的變電站“一站式”智能運行維護。其關鍵問題在于智能變電站數(shù)據(jù)信息過程管控以及融合應用,要從數(shù)據(jù)采集、傳輸、集成和應用等關鍵環(huán)節(jié)同步開展深化研究。本文密切結合智能變電站數(shù)據(jù)信息管控需要,以提高智能變電站數(shù)據(jù)信息過程管控水平,增強信息融合能力,提升變電站運行維護效率為根本目標,研究了智能變電站合并單元同步與數(shù)據(jù)校驗問題,建立了智能變電站二次系統(tǒng)狀態(tài)估計模型,提出了基于二次系統(tǒng)狀態(tài)估計的變電站不良數(shù)據(jù)檢測與故障診斷、基于基準信息分類及其推理的變電站智能告警方法,并以變電站駕駛艙作為數(shù)據(jù)信息管控與融合應用的載體,詳細敘述了智能變電站數(shù)據(jù)信息過程管控與信息融合應用的工程應用情況。主要工作包括:(1)對同步元件的工作狀態(tài)機制進行了分析,提出同步守時方法和合并單元誤同步機理,并以此提出相應的改進方法,避免誤同步的發(fā)生。同時對合并單元信息采集與數(shù)據(jù)校驗技術進行了優(yōu)化,對傳統(tǒng)雙A/D采樣技術進行了一系列的改進,提出雙AD采樣比對判據(jù)。本章節(jié)針對合并單元采集現(xiàn)狀的研究,有助于提高數(shù)據(jù)采集的同步性與精確性,能夠為智能變電站應用提供精確的數(shù)據(jù)基礎保障。(2)借鑒一次系統(tǒng)狀態(tài)估計分析方法,對智能變電站由信息共享特征凸顯的配置冗余、傳播冗余關系進行了深入分析,整合現(xiàn)有變電站異構數(shù)據(jù)源,利用數(shù)據(jù)信息冗余關聯(lián),建立體現(xiàn)變電站二次系統(tǒng)設備連接關系、反映二次系統(tǒng)的狀態(tài)特征量之間的約束關系;在此基礎上,提出以智能變電站二次系統(tǒng)狀態(tài)估計與不良信息辨識為技術手段的管控方法,建立基于信息冗余二次系統(tǒng)狀態(tài)估計方法和二次系統(tǒng)不良信息的辨識方法,為智能變電站二次系統(tǒng)的狀態(tài)描述和估計提供新方法,并經(jīng)過案例進行驗證。提出了智能變電站數(shù)據(jù)信息傳輸過程的量化分析機理,是提升傳輸可靠性的理論工具。(3)針對當前智能變電站告警信息缺乏有效的分類和整合,不分優(yōu)先級地大量呈現(xiàn),淹沒告警的核心信息的情況,本章節(jié)在給出智能告警思路后,首先根據(jù)告警信息的輕重緩急分門別類,提出了以同一對象、相同優(yōu)先級的基準信息概念來統(tǒng)籌智能告警的推理對象。然后根據(jù)告警信息的內(nèi)在邏輯,提出了以提取告警信息核心內(nèi)容、提高告警壓縮比為目標的單一推理和關聯(lián)推理規(guī)則及其相關的推理模版,使基準信息通過與單一推理模版、關聯(lián)推理模板的匹配后能按照推理模版的設定邏輯推理形成高壓縮比、內(nèi)容合理的智能告警。(4)從變電站駕駛艙的架構出發(fā),分析了變電站駕駛艙的邏輯架構、總體架構、數(shù)據(jù)流,在此基礎上,提出智能變電站數(shù)據(jù)信息融合應用的方案,并結合實際工程進行了應用和效果展現(xiàn),驗證了本技術方案的有效性和優(yōu)異性。本文研究成果及工程應用“基于數(shù)據(jù)全過程管控與協(xié)同的變電站智能化關鍵技術研究及應用”得到行業(yè)的高度認可,獲評為2016年“中國電力科學技術進步一等獎”,本文作者作為項目第一完成人。
【學位單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TM63;TM76
【部分圖文】：

第五章 基于變電站駕駛艙的信息融合應用小，在保護數(shù)據(jù)中加入了是真值標準差±5%的正態(tài)分布誤差和在測控數(shù)據(jù)中加入了是真值標準差±1%的正態(tài)分布誤差時，未進行估計處理時平均誤差至少為 3%，經(jīng)估計處理后平均誤差降至 0.65%左右，通過二次系統(tǒng)狀態(tài)估計后平均誤差至少減小 2.2%�？梢�，在進行二次系統(tǒng)狀態(tài)估計之后，采樣接收值的誤差明顯減小，大大促進了采樣數(shù)據(jù)精度提升。另外，利用二次系統(tǒng)狀態(tài)估計的結果形成的基于不良數(shù)據(jù)辨識的變電站二次系統(tǒng)故障診斷，可以實現(xiàn)網(wǎng)絡回路故障定位，并利用可圖形化展示具體故障光纖，工程應用如圖 5-9 所示：

圖 5-11 伴隨信號處理b.抖動信號處理對因輔助接點絕緣不良導致的頻繁抖動信號，該類信號一般為單一信號，如刀閘頻繁變位、裝置頻繁告警復歸。通過統(tǒng)計信號在某一時段動作次數(shù)判斷是否為抖動信號，判斷為抖動信號后，直接告警顯示“××信號”為抖動信號，并將抖動信號判斷結果顯示上送。如圖 5-12 所示。

圖 5-11 伴隨信號處理b.抖動信號處理對因輔助接點絕緣不良導致的頻繁抖動信號，該類信號一般為單一信號，如刀閘頻繁變位、裝置頻繁告警復歸。通過統(tǒng)計信號在某一時段動作次數(shù)判斷是否為抖動信號，判斷為抖動信號后，直接告警顯示“××信號”為抖動信號，并將抖動信號判斷結果顯示上送。如圖 5-12 所示。

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1 王燦;;淺談智能變電站在鐵路上的應用[J];機電信息;2011年33期

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本文編號：2822510