System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法技术_技高网

一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法技术

技术编号:44655342 阅读:0 留言:0更新日期:2025-03-17 18:47
本发明专利技术属于线路故障识别技术领域,具体公开一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,通过将风电场集电线路进行分段,并利用各线路段的故障记录筛选出易发故障段,然后对这些易发故障段的历史故障数据进行故障演化趋势分析,在此基础上,在当前易发故障段的运行监测中,即使未发现异常,也能利用故障演化趋势预测潜在故障的发生时间,从而实现对风电场集电线路隐匿故障的前瞻性识别,显著提高了故障识别的及时性,与此同时依据当前正常线路段的预测故障发生时间来调整运行监测频率,体现了在故障未发生之前的预防措施,确保在关键时间段内进行高频次监测,从而能够在一定程度上降低在故障未发生期间遗漏监测的概率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于线路故障识别,具体公开一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法


技术介绍

1、风电场的集电线路是将各个风电机组产生的电力汇集起来,并传输到升压站或变电站的重要组成部分。由于风力发电系统通常位于偏远地区,且风电场规模较大,因此集电线路较长且复杂,容易发生故障。为了保证风电场的可靠运行,需要有效地识别集电线路中的故障区段和故障分支。

2、通常来说风电场集电线路中的故障可分为显著故障和隐匿故障两类。显著故障可以通过物理观察或简单的电气测量直接识别,这类故障在发生时通常会导致系统明显的损坏或中断,如断路和短路。隐匿故障在初期阶段不易被直接观测,随着时间的推移逐渐恶化,最终导致系统性能下降或故障,常见的隐匿故障包括绝缘老化、过载和接触不良。与显著故障相比,隐匿故障在风电场集电线路所处的恶劣环境下更容易发生,且识别周期较长,因此,需要采取更为严格的监测方式。

3、目前,风电场集电线路隐匿故障的识别主要依靠实时监测技术,但实时监测技术无法对当前未发生故障的情况进行故障发生时间的预测,导致故障识别缺乏预见性,无法提前采取预防措施,如调整监测频率;另外实时监测过程中可能因设备故障、网络中断、数据传输错误等原因导致监测数据的丢失或遗漏,这会降低故障识别的准确性和及时性,增加潜在故障未被及时发现的风险。


技术实现思路

1、为此,本申请实施例的一个目的在于提供针对风电场集电线路隐匿故障的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,通过借助历史故障数据增加对隐匿故障发生时间预测,实现了隐匿故障识别的优化,有效解决了
技术介绍
提到的问题。

2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现:一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,包括以下步骤:根据风电场集电线路的布局图构建电网拓扑模型,并在此基础上捕捉线路中的关键节点,进而按照相邻节点之间的连接关系进行线路段划分。

3、调取各线路段的故障记录,并从中识别出易发故障段,同时解析易发故障段的故障表征,具体为易发故障类型和故障演化趋势。

4、依据易发故障段的易发故障类型对易发故障段进行运行监测,并基于监测数据识别是否存在故障,并从中提取存在故障的易发故障段标记为当前故障段,同时定位当前故障段所在位置。

5、基于易发故障段的当前监测数据筛选出当前不存在故障的易发故障段标记为当前正常段,并利用当前正常段的故障演化趋势和当前监测数据进行故障发生时间的预测。

6、根据当前正常段预测的故障发生时间调整其运行监测频率。

7、结合上述的所有技术方案,本专利技术所具备的积极效果为:1、本专利技术通过将风电场集电线路进行分段,并利用各线路段的故障记录筛选出易发故障段,然后对这些易发故障段的历史故障数据进行故障演化趋势分析,在此基础上,在当前易发故障段的运行监测中,即使未发现异常,也能利用故障演化趋势预测潜在故障的发生时间,从而实现对风电场集电线路隐匿故障的前瞻性识别,显著提高了故障识别的及时性。

8、2、本专利技术通过基于当前正常线路段的预测故障发生时间来调整运行监测频率,体现了在故障未发生之前的预防措施,确保在关键时间段内进行高频次监测,从而能够在一定程度上降低在故障未发生期间遗漏监测的概率,增强了故障识别的及时性。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述识别出易发故障段如下过程:

3.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述易发故障类型参见下述解析过程:

4.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述故障演化趋势参见下述解析过程:

5.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述依据易发故障段的易发故障类型对易发故障段进行运行监测实施如下:

6.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述识别是否存在故障如下操作:

7.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述定位当前故障段所在位置参见下述:

8.如权利要求4所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述利用当前正常段的故障演化趋势和当前监测数据进行故障发生时间的预测如下操作:

9.如权利要求8所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述利用当前正常段的故障演化趋势和当前监测数据进行故障发生时间的预测还包括下述过程:

10.如权利要求8所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述根据当前正常段预测的故障发生时间调整其运行监测频率如下操作:

...

【技术特征摘要】

1.一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述识别出易发故障段如下过程:

3.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述易发故障类型参见下述解析过程:

4.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述故障演化趋势参见下述解析过程:

5.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识别方法,其特征在于:所述依据易发故障段的易发故障类型对易发故障段进行运行监测实施如下:

6.如权利要求1所述的一种风电场集电线路故障区段与故障分支识...

【专利技术属性】
技术研发人员:史宇强张力乔宏斌宋洋马骋王刚陈皓张晓飞
申请(专利权)人:华电新能源集团股份有限公司山西分公司
类型:发明
国别省市:

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