智能化电力监控系统需要采集哪些数据

  智能化电力监控系统需要采集的数据种类繁多,主要包括以下几类:

  一、 智能化电力监控系统采集的数据种类

  1. 电气参数

  •   电压(U):包括三相电压。
  •   电流(I):实时监测电流变化情况。
  •   功率(kW):有功功率的测量。
  •   功率因数(PF):反映电能利用效率。
  •   频率(f):电网频率的监测。
  •   电能(kWh):电能消耗量的记录。
  •   温度:设备和环境温度的监测。
  •   谐波:电力系统中的谐波成分。

  2. 开关量状态

  •   开关位置:如断路器、隔离开关、接地刀闸等的位置状态。
  •   刀闸位置:开关设备的位置状态。
  •   手车位置:手车开关的位置状态。
  •   继电保护信号:保护装置的动作信号。

  3. 环境信息

  •   气象数据:如温度、湿度、风速等环境参数。
  •   火灾预警数据:感温光纤和剩余电流等火灾预警监测数据。

  4. 视频监控信息

  •   可见光视频及图像数据:包括设备外观、环境状况等。

  5. 其他监测数据

  •   SF6压力表、避雷器泄漏电流表、油温表、液压表等表计示数。
  •   局部放电信号:通过选配局部放电信号采集功能的机器人进行采集。

  6. 综合自动化信息

  •   电度计量信息:电能的计量数据。
  •   保护信号及综合自动化信息:包括各种保护装置的动作信号和综合自动化信息。

  7. 数据传输与处理

  •   数据采集模块负责实时获取监测数据,这些数据可能来源于各种传感器或监测设备。
  •   数据传输模块负责将采集到的数据传输到数据处理与分析模块。
  •   数据处理与分析模块负责对数据进行处理、分析和决策,从中提取出有用的信息。

  智能化电力监控系统通过上述数据的采集和分析,能够实现对电力系统的全面观测和精确控制,从而提高电力系统的运行安全性和可控性。

  二、 智能化电力监控系统中谐波监测的技术和方法是什么?

  在智能化电力监控系统中,谐波监测的技术和方法主要包括以下几种:

  •   快速傅里叶变换(FFT)算法:这是最常用的谐波分析方法之一。FFT算法通过对电力信号进行实时采样与频谱分析,能够精确捕捉并量化各次谐波的含量、相位及分布特性。然而,非整周期截断时会产生频谱泄漏和栅栏效应,影响谐波分析的准确性。
  •   基于神经网络的方法:例如,基于RBF神经网络的电力系统谐波检测方法,该方法在谐波检测的幅值和相位上有更高的精度,且训练时间更短,实时性好。
  •   频域检测法和时域检测法:谐波检测方法按常规划分,可以分为频域检测法、时域检测法和其他检测法。频域检测法主要利用FFT等算法进行频谱分析,而时域检测法则直接在时间域内分析信号。
  •   智能型电网谐波监视、分析、保护一体化装置:这种装置结合了谐波监视、分析和保护功能,能够实时监测电网中的谐波情况,并进行相应的处理和保护。
  •   高压谐波监测仪:这种仪器由信号测量系统、信号传输系统和信号处理系统三部分组成,主要用于高压电网(如10、35、110、220、330、500kV)电压和电压谐波的实时监测、谐波越限记录等。
  •   加窗函数和插值算法:通过研究余弦窗、优化窗、卷积窗和插值算法的原理进行仿真研究,这些方法有助于提高电力谐波分析的精度。

  智能化电力监控系统中的谐波监测技术多种多样,主要包括FFT算法、神经网络方法、频域和时域检测法、一体化装置以及高压谐波监测仪等。

  三、 智能化电力监控系统中实现高效的环境信息监测?

  在智能化电力监控系统中实现高效的环境信息监测,需要综合运用多种先进技术,包括物联网、大数据、人工智能等。以下是实现高效环境信息监测的具体方法:

  在配电房或电力设施内部署多种类型的环境传感器,如温度传感器、湿度传感器、水浸传感器和安防传感器等,以实时获取环境信息。这些传感器可以安装在关键位置,如地下管道走廊或特殊空间,以确保覆盖所有需要监测的区域。

  使用智能终端和通信管理机或智能边缘网关,将传感器收集的数据传输至中心监控室或云平台。通过数据通信网络,可以实现对环境信息的实时采集和传输,确保数据的实时性和准确性。

  中心监控室或云平台对收集到的数据进行分类处理和计算,利用高级数据分析软件进行过滤、曲线和分析,从而生成实时运行报表、历史报表、事件故障及告警记录报表等。这些报表可以帮助运维人员及时了解环境变化情况,并采取相应措施。

  根据环境信息和电力参数信息,智能终端判断是否发送报警信息,并根据报警信息向控制器发送指令。控制器接收指令后,执行对应的操作,如启动空调、水泵、风机等设备,以调节环境条件,确保电力设备的安全运行。

  利用云计算和边缘计算技术,实现远程监控和管理功能。用户可以通过云平台随时随地访问实时数据和控制功能,进行远程操作和管理。这不仅提高了操作效率,还允许运维人员进行主动管理,从而提高系统的可靠性和安全性。

  在系统中集成可再生能源设备,如太阳能板和压电传感器,以减少对传统电网电力的依赖,提高系统的可持续性和韧性。

  四、 智能化电力监控系统中的视频监控信息如何与电力设备状态监测相结合?

  在智能化电力监控系统中,视频监控信息与电力设备状态监测相结合的方式主要通过以下几个方面实现:

  DCS(分布式控制系统)与视频监控系统的结合是实现智能化电力监控的重要手段。通过DCS系统,操作人员可以远程控制被监控设备并查看其画面,从而判断设备运转状况、了解现场动态并自动完成操作顺序。例如,当DCS系统检测到重要监控设备的事故故障信号时,可以自动推出事故区域关联摄像机的多屏报警画面,并记录录像视频过程,为事故处理提供便利。

  基于智能化NetPAC系统iCAN一体化DCS软件平台,推出了多种视频联动应用场景,包括嵌入式视频显示、报警联动、摄像头云台控制、视频回放及画面抓图、监控点现场音频播放、视频巡检和功能组联动等。这些应用场景不仅提高了操作的灵活性和便捷性,还增强了系统的兼容性和安全性,支持分屏视频显示和内嵌画面,使操作员能够实时获取设备状态信息。

  在输电线路方面,采用高清网络摄像机和远程视频监控中心,实现对输配电线路电力设施和环境的监视、录像和控制功能。这种系统具有可扩展性和开放性,能够与现有电力MIS网和其他监控系统兼容,并按多级组网的方式形成大规模的监控网络。

  变电站监控系统将变电站的视频数据和监控数据由前端设备采集编码,并通过网络传输到监控中心,实现对变电站的实时监控。这种系统结合了传统的遥控、遥测、遥感、遥信等电力自动化系统,大大提高了变电站的监控效率。

  配电房的智能监控系统包括门禁控制器、电力参数传感器、第三方监测设备等,能够获取配电房的视频、热成像数据、电力设备的电参量、开关状态、保护系统数据、温度数据等信息。这些信息通过智能终端与控制器协同工作,实时获取并管理配电房状态信息,实现门禁控制、照明控制、风机控制等功能。

  智能电网解决方案支持音频、视频、设备状态以及3D全景透视实时可视化,能够对电力调度自动化系统运行状况进行实时监测,并以图形化形式直观呈现电压监视、系统运行参数、环境监控以及设备状况。这种可视化技术使得操作员能够更直观地了解设备状态,提高管理效率。

  五、 智能化电力监控系统中数据传输与处理的技术挑战

  智能化电力监控系统中数据传输与处理面临的技术挑战主要包括以下几个方面:

  •   数据量庞大:智能电网在运行、检修和管理过程中会产生大量数据,这些数据的来源非常广泛,包括电力系统监测数据、传感器数据、用户数据等。这种海量数据的处理远远超出了传统数据库的处理能力,对数据处理提出了前所未有的挑战。
  •   数据多样化和异构性:智能电网中的数据不仅数量庞大,而且种类繁多,数据格式不统一,这增加了数据处理的复杂性。不同量测系统的数据格式不统一,使得数据集成和共享变得更加困难。
  •   实时性要求高:智能电网需要对电网系统的实时监测、故障诊断、负荷预测等功能进行支持,这就要求数据处理技术必须具备高效、可靠的实时处理能力。然而,现有的方法如数学模型和基于数据本身的模式识别方法都面临数据集过大和计算瓶颈等困难。
  •   数据安全与隐私保护:随着智能电网的发展,电力数据的内外部网络环境与安全形势日趋复杂化,数据流通的脆弱性风险加剧。如何在保证数据传输和存储安全的同时,有效解决数据安全与隐私保护问题,是行业人员面临的主要工作。
  •   存储和备份效率:大量数据的迁移备份和分布式文件系统的查找效率也成为难点。现有的文献提及未来电网的存储模型,但尚无成熟方案,这进一步增加了数据处理的难度。
  •   信息通信技术(ICT)的挑战:智能电网需要更好的监控、计量技术,包括传感器、通讯技术和分布式实时计算平台等。合适的控制结构和预测模型也是确保电网稳定运行的关键。

  智能化电力监控系统中数据传输与处理面临的技术挑战主要集中在数据量庞大、多样化和异构性、实时性要求高、数据安全与隐私保护、存储和备份效率以及信息通信技术等方面。

  六、 智能化电力监控系统如何利用局部放电信号提高电力系统的安全性?

  智能化电力监控系统通过利用局部放电信号来提高电力系统的安全性,主要体现在以下几个方面:

  •   实时监测与早期预警:通过采用高速信号采集技术和智能诊断系统,局部放电在线监测装置能够实时检测电缆的局部放电信号,并分析其强度、发生频率和相位等特征量。这种实时监测能力使得系统能够在局部放电初期就发出预警,从而避免潜在的事故风险。
  •   信号分离与噪声抑制:在复杂的电磁环境中,有效的局部放电信号检测需要能够分离有害的局部放电信号和外部噪声。例如,基于自适应噪声的总体集合经验分解(CEEMDAN)和改进小波包结合的方法可以有效提取复杂染噪局放信号,从而提高检测精度。
  •   波形分析与图谱识别:通过分析局部放电的波形特征,系统可以识别不同的放电类型,如空穴放电、尖端放电等。这些波形特征有助于用户进行更深入的分析和诊断,从而更好地理解设备的运行状态。
  •   定位与自诊断功能:局部放电在线监测装置不仅能够定位放电信号源,还能实时监测系统自身的故障情况,并将结果上传到监控平台。这使得系统能够自我诊断并及时修复自身问题,从而保证整体系统的稳定运行。
  •   数据存储与报告生成:系统能够保存局部放电信号波形文件,并提供手动设定文件保存路径的功能,便于数据调用和查阅。此外,系统可以根据实际需要生成定期或不定期的状态评估报告,帮助维护人员了解设备的长期运行状况。
  •   结合多种检测方法:局部放电检测系统通常结合多种检测方法,如交流耐压试验和局部放电检测相结合的方法,以发现绝缘老化缺陷。这种方法提高了检测的全面性和准确性。

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