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基于智能電表實采數(shù)據(jù)的低電壓診斷系統(tǒng)的制作方法

文檔序號:11111363閱讀:495來源:國知局
基于智能電表實采數(shù)據(jù)的低電壓診斷系統(tǒng)的制造方法與工藝

本發(fā)明屬于電網(wǎng)領(lǐng)域,具體地說,涉及一種基于智能電表實采數(shù)據(jù)的低電壓診斷系統(tǒng)。



背景技術(shù):

電壓是衡量電能質(zhì)量的一個重要指標。各種用電設備都是按額定電壓來設計制造的,這些設備在額定電壓下運行將取得最佳的效果,電壓過大地偏離額定值將對用戶產(chǎn)生不良影響。電力系統(tǒng)常見的用電設備是異步電動機、各種電熱設備、照明燈以及近年來日漸增多的家用電器等,當電壓過低時,用電設備效率會降低,影響生產(chǎn)的質(zhì)量和效率;當電壓過高時,用電設備的壽命將會縮短。電壓偏移過大,除了影響用戶的正常工作以外,對電力系統(tǒng)本身也有不利影響。電壓降低,會使網(wǎng)絡中的功率損耗和能量損耗加大,電壓過低還可能危及電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性;而電壓過高時,各種電氣設備的絕緣可能受到損害。

隨著生產(chǎn)和生活水平的提高,農(nóng)村地區(qū)的用電量不斷增加。近年來,農(nóng)村配電網(wǎng)逐漸暴露出電壓偏低的問題。在負荷集中使用的灌溉期、農(nóng)產(chǎn)品加工期、節(jié)假日期間容易出現(xiàn)“滿負載”甚至“過負載”的現(xiàn)象。由于農(nóng)村地域廣闊、用戶分散、線路供電半徑長,農(nóng)村用電負荷的快速增長,同時低壓配電網(wǎng)還存在著三相線路阻抗不對稱、負荷三相不平衡、阻抗比較大等因素,在用電高峰期間,造成農(nóng)村低壓配電網(wǎng)電壓偏低,不能滿足低壓(380V/220V)電壓允許偏差值為+7%~-10%的要求。農(nóng)村“低電壓”問題影響供電企業(yè)品牌形象,影響老百姓的切身利益,影響農(nóng)村經(jīng)濟社會的持續(xù)發(fā)展,“低電壓”治理工作迫在眉捷,急需研究低壓配電網(wǎng)的電壓調(diào)節(jié)問題。

電力工業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),電力建設投資巨大,有效利用投資、建設堅強智能電網(wǎng)是電力企業(yè)的中心工作。隨著企業(yè)管理集約化、精益化的推進,近幾年公司大規(guī)模推廣應用智能電表,積極開展現(xiàn)代化配網(wǎng)建設,特別在2015年公司年度工作會議上明確提出,用2年時間完成“低電壓”綜合治理。

智能電表是智能電網(wǎng)的智能終端,它已經(jīng)不是傳統(tǒng)意義上的電能表,智能電表除了具備傳統(tǒng)電能表基本用電量的計量功能以外,為了適應智能電網(wǎng)和新能源的使用它還具有雙向多種費率計量功能、用戶端控制功能、多種數(shù)據(jù)傳輸模式的雙向數(shù)據(jù)通信功能、防竊電功能等智能化的功能,智能電表代表著未來節(jié)能型智能電網(wǎng)最終用戶智能化終端的發(fā)展方向。



技術(shù)實現(xiàn)要素:

有鑒于此,本發(fā)明提出了一種基于智能電表實采數(shù)據(jù)的低電壓診斷系統(tǒng),能夠?qū)ε潆娋W(wǎng)中的低電壓原因進行準確分析,從而針對于造成低電壓的原因提出具有針對性的解決方案,保證治理后的電壓質(zhì)量滿足居民的生產(chǎn)和生活要求。

為了解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明公開了一種基于智能電表實采數(shù)據(jù)的低電壓診斷系統(tǒng),包括:數(shù)據(jù)采集裝置、數(shù)據(jù)分析模塊、低電壓成因案例庫和診斷模塊,所述數(shù)據(jù)采集裝置與所述數(shù)據(jù)分析模塊連接,所述數(shù)據(jù)分析模塊與所述低電壓成因案例庫連接,所述低電壓成因案例庫與所述診斷模塊連接。

進一步的,所述數(shù)據(jù)采集裝置采用智能電表。

進一步的,所述智能電表采集的數(shù)據(jù)包括:線損數(shù)據(jù)、末端電壓數(shù)據(jù)、負荷數(shù)據(jù)、業(yè)擴數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)、用戶檔案和智能電表檔案。

進一步的,所述數(shù)據(jù)分析模塊橫向集成所述智能電表采集的所述數(shù)據(jù),多維度分析低電壓數(shù)據(jù)與地區(qū)、負荷、季節(jié)、用電類型、用戶行業(yè)、電價類型、用電量、線損、三相不平衡數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系,確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類標準。

進一步的,所述診斷模塊按照所述數(shù)據(jù)分析模塊中確定的所述聚類標和所述低電壓成因案例庫,將待診斷低電壓工況數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)特征比對方法,智能診斷低電壓成因及計算其概率。

進一步的,當所述數(shù)據(jù)分析模塊接受新增低電壓數(shù)據(jù)時,按所述聚類標準分析相關(guān)度和兼容度,對新增情況自動合并與歸類,對于無法合并或歸類的形成新的聚類標準。

與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明可以獲得包括以下技術(shù)效果:

1)本發(fā)明可以充分利用在智能電網(wǎng)中的智能電表,科學快捷地利用其采集的龐大數(shù)據(jù)形成低電壓成因案例庫,再通過特征對比智能診斷低電壓成因及計算其概率。

2)本發(fā)明可以充分利用在智能電網(wǎng)中的低電壓治理,當用戶端出現(xiàn)低壓之后,本系統(tǒng)會對用戶端低電壓狀態(tài)進行分析和計算,然后給出相應的解決方案。通過控制相應的低電壓治理裝置,實現(xiàn)對用戶端電壓的抬升,達到低電壓治理的目的,滿足用戶使用要求。

當然,實施本發(fā)明的任一產(chǎn)品必不一定需要同時達到以上所述的所有技術(shù)效果。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解,構(gòu)成本發(fā)明的一部分,本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明,并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中:

圖1是本發(fā)明實施例中基于智能電表實采數(shù)據(jù)的低電壓診斷系統(tǒng)的示意圖。

具體實施方式

以下將配合附圖及實施例來詳細說明本發(fā)明的實施方式,藉此對本發(fā)明如何應用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題并達成技術(shù)功效的實現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實施。

本發(fā)明公開了一種基于智能電表實采數(shù)據(jù)的低電壓診斷系統(tǒng),如圖1所示,包括:數(shù)據(jù)采集裝置100、數(shù)據(jù)分析模塊200、低電壓成因案例庫300和診斷模塊400,所述數(shù)據(jù)采集裝置100與所述數(shù)據(jù)分析模塊200連接,所述數(shù)據(jù)分析模塊200與所述低電壓成因案例庫300連接,所述低電壓成因案例庫300與所述診斷模塊400連接。

在本實施例中,所述數(shù)據(jù)采集裝置100采用智能電表。

在本實施例中,所述智能電表采集100的數(shù)據(jù)包括:線損數(shù)據(jù)、末端電壓數(shù)據(jù)、負荷數(shù)據(jù)、業(yè)擴數(shù)據(jù)、電量數(shù)據(jù)、用戶檔案和智能電表檔案。

在本實施例中,所述數(shù)據(jù)分析模塊200橫向集成所述智能電表100采集的所述數(shù)據(jù),多維度分析低電壓數(shù)據(jù)與地區(qū)、負荷、季節(jié)、用電類型、用戶行業(yè)、電價類型、用電量、線損、三相不平衡等數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系,確定低電壓工況數(shù)據(jù)的聚類標準。

聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程,所有同一個簇中的對象有很大的相似性,而不同簇間的對象有很大的相異性,聚類分析是一種探索性的分析,在分類的過程中,人們不必事先給出一個分類的標準,聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā),自動進行分類,從實際應用的角度看,聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘的主要任務之一,而且聚類能夠作為一個獨立的工具獲得數(shù)據(jù)的分布狀況,觀察每一簇數(shù)據(jù)的特征,集中對特定的聚簇集合作進一步地分析。

按照所述數(shù)據(jù)分析模塊200中確定的所述聚類標準,隨機抽取所述聚類下的低電壓用戶進行實例分析,通過多種分析方式確定所述聚類低電壓成因分類,并進行低電壓成因概率計算,構(gòu)建所述低電壓成因案例庫300。

在本實施例中,所述診斷模塊400按照所述數(shù)據(jù)分析模塊200中確定的所述聚類標和所述低電壓成因案例庫300,將待診斷低電壓工況數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)特征比對方法,智能診斷低電壓成因及計算其概率。

在本實施例中,當所述數(shù)據(jù)分析模塊200接受新增低電壓數(shù)據(jù)時,按所述聚類標準分析相關(guān)度和兼容度,對新增情況自動合并與歸類,對于無法合并或歸類的形成新的聚類標準。

與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明可以獲得包括以下技術(shù)效果:

本發(fā)明可以充分利用在智能電網(wǎng)中的智能電表,科學快捷地利用其采集的龐大數(shù)據(jù)形成低電壓成因案例庫,再通過特征對比智能診斷低電壓成因及計算其概率。

還需要說明的是,術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的商品或者系統(tǒng)不僅包括那些要素,而且還包括沒有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種商品或者系統(tǒng)所固有的要素。在沒有更多限制的情況下,由語句“包括一個......”限定的要素,并不排除在包括所述要素的商品或者系統(tǒng)中還存在另外的相同要素。

上述說明示出并描述了本發(fā)明的若干優(yōu)選實施例,但如前所述,應當理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式,不應看作是對其他實施例的排除,而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境,并能夠在本文所述發(fā)明構(gòu)想范圍內(nèi),通過上述教導或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識進行改動。而本領(lǐng)域人員所進行的改動和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍,則都應在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護范圍內(nèi)。

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