本發明涉及電氣設備保護技術領域，尤其涉及一種繼電保護設備風險評估系統及方法。

背景技術：

隨著我國經濟和工業的發展，電力系統逐漸發展成為以“高電壓、遠距離、大容量、大機組、遠距離”為特征的智能化網絡，在提高了傳輸效率的同時，也增大了運行故障所帶來的風險，其中，繼電保護設備的可靠運行對電力系統的安全穩定非常重要，因此對繼電保護設備的運行狀態及可靠性的監測對保證電力系統有著十分重要的意義。

目前大多數繼電保護設備檢測裝置都主要是在設備故障后的檢測設備，還沒有能夠較準確的對繼電保護設備故障做出提前預測的監測設備。能夠對繼電保護設備的故障或不正常運行做出有效的預測和評估，可以最大限度的提高電力系統的運行可靠性，減少設備故障所造成的經濟損失和能運浪費。電氣設備運行狀態與其運行溫度有著十分密切的聯系，因此可以通過監測設備運行溫度對繼電保護設備運行狀態進行檢測，同時對設備故障作出預測。

技術實現要素：

本發明目的就是為了彌補已有技術的缺陷，提供一種繼電保護設備風險評估系統及方法。

本發明是通過以下技術方案實現的：

一種繼電保護設備風險評估系統，包括有電氣設備箱，繼電保護設備安裝在所述的電氣設備箱內部，在電氣設備箱內部還設有測溫傳感器探頭，所述的測溫傳感器探頭是由4個MLX90614紅外測溫傳感器組成2*2的點陣溫度測量探頭，測溫傳感器探頭通過傳輸光纖連接有數據處理PC機，測溫傳感器探頭采集繼電保護設備的設備溫度，分析處理出運行設備的溫度數據，將溫度數據傳輸給數據處理PC機，數據處理PC機通過距離判別分析算法與標準狀態溫度數據進行比較，確定運行設備的狀態，并顯示運行設備的溫度數據變化趨勢。

所述的數據處理PC機內配置有多個繼電保護設備運行狀態已知的標準狀態溫度數據。

所述的數據處理PC機內裝有SQLserver數據庫、MATLAB算法軟件和組態王軟件。

一種繼電保護設備風險評估方法，包括以下步驟：(1)利用4個MLX90614紅外測溫傳感器組成2*2的測溫傳感器探頭，將測溫傳感器探頭置于設備箱內，實現全方位掃描測溫；

(2)利用測溫傳感器探頭掃描，監測范圍能夠完全覆蓋被檢測區域，并不間斷的24小時掃描，獲得檢測區域的溫度場數據，并將溫度場數據通過以太網傳送至數據處理PC機，在數據處理PC機生成設備溫度數據；

(3)根據溫度場數據，利用基于Markov模型各狀態不同溫度狀態對設備狀態數據進行識別，來預測運行設備是否有發生故障的可能。

所述的設備狀態數據包括區域內所有變電在運行設備的歷史運行數據和在運行狀態數據，如存儲n組狀態溫度數據：(X₁,X₂,...,X_n)各自的均值向量和協方差陣分別為μ_i和∑_i，其中i＝1,2,…k，待測設備的4元溫度數據為X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T,則所述將采集的溫度數據通過距離判別分析算法與溫度狀態進行比較，確定在運行設備的當前狀態，包括步驟：

計算待測設備的4元溫度數據X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T與任一標準狀態溫度數據G_i的馬氏距離d²(X,G_i)：

選擇馬氏距離最小的標準狀態溫度數據對應的設備運行狀態為檢測設備的運行狀態。

所述的將采集的溫度數據是采用MATLAB算法軟件將采集的溫度數據通過距離判別分析算法與標準狀態溫度進行比較，確定運行設備的當前狀態，通過組態王軟件顯示運行設備溫度數據變化趨勢，MATLAB算法軟件和組態王軟件利用OPC協議進行通信。

所述的Markov模型對所測設備運行狀態進行標準化分析，對溫度數據的設備非正常運行是否存在進行識別，以電氣設備箱內的溫度作為樣本輸入，來預測該運行設備是否非正常運行趨勢，進而來預測是否有發生故障的可能，從而達到實現所檢測設備故障的檢測和預防。

本發明根據不同運行狀態的繼電保護設備，建立了不同運行狀態溫度數據庫，以供數據處理比較分析，為避免只采集一部分區域的溫度，選用4個紅外溫度檢測傳感器構成2*2溫度的溫度檢測探頭，由紅外溫度檢測傳感器接受運行設備的溫度信息，送入PC機進行處理存儲。然后送入上位機組態王軟件顯示在設備運行溫度數據變化趨勢。并利用已建立的MATLAB軟件的距離判別分析算法模型，經過演算分析可以知道該運行設備當前狀態是否正常，一旦溫度數據與標準故障數據相似，即可確定該運行設備又發生故障的風險。

本發明的優點是：本發明能根據環境溫度的變化實現動態實時、高分辨率的測量，在設備沒有發生故障前，及時進行預測，為繼電保護設備的檢修及更換提供決策依據，且設計簡單，電路方便可靠，設備靈敏度較高，可以實時調整標準狀態溫度數據，另外利用組態王作為數據的實時在線顯示平臺，直觀的顯示數據的變化情況。

附圖說明

圖1為本發明繼電保護設備風險評估系統結構框圖。

圖2為本發明繼電保護設備風險評估方法流程圖。

具體實施方式

如圖1所示，一種繼電保護設備風險評估系統，包括有電氣設備箱1，繼電保護設備2安裝在所述的電氣設備箱1內部，在電氣設備箱1內部還設有測溫傳感器探頭3，所述的測溫傳感器探頭3是由4個MLX90614紅外測溫傳感器組成2*2的點陣溫度測量探頭，測溫傳感器探頭3通過傳輸光纖4連接有數據處理PC機5，測溫傳感器探頭3采集繼電保護設備2的設備溫度，分析處理出運行設備的溫度數據，將溫度數據傳輸給數據處理PC機5，數據處理PC機5通過距離判別分析算法與標準狀態溫度數據進行比較，確定運行設備的狀態，并顯示運行設備的溫度數據變化趨勢。

所述的數據處理PC機5內配置有多個繼電保護設備運行狀態已知的標準狀態溫度數據。

所述的數據處理PC機5內裝有SQLserver數據庫、MATLAB算法軟件和組態王軟件。

如圖2所示，一種繼電保護設備風險評估方法，包括以下步驟：(1)利用4個MLX90614紅外測溫傳感器組成2*2的測溫傳感器探頭3，將測溫傳感器探頭3置于設備箱1內，實現全方位掃描測溫；

(2)利用測溫傳感器探頭3掃描，監測范圍能夠完全覆蓋被檢測區域，并不間斷的24小時掃描，獲得檢測區域的溫度場數據，并將溫度場數據通過以太網傳送至數據處理PC機5，在數據處理PC機5生成設備溫度數據；

(3)根據溫度場數據，利用基于Markov模型各狀態不同溫度狀態對設備狀態數據進行識別，來預測運行設備是否有發生故障的可能。

所述的設備狀態數據包括區域內所有變電在運行設備的歷史運行數據和在運行狀態數據，如存儲n組狀態溫度數據：(X₁,X₂,...,X_n)各自的均值向量和協方差陣分別為μ_i和∑_i，其中i＝1,2,…k，待測設備的4元溫度數據為X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T,則所述將采集的溫度數據通過距離判別分析算法與溫度狀態進行比較，確定在運行設備的當前狀態，包括步驟：

計算待測設備的4元溫度數據X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T與任一標準狀態溫度數據G_i的馬氏距離d²(X,G_i)：

選擇馬氏距離最小的標準狀態溫度數據對應的設備運行狀態為檢測設備的運行狀態。

所述的將采集的溫度數據是采用MATLAB算法軟件將采集的溫度數據通過距離判別分析算法與標準狀態溫度進行比較，確定運行設備的當前狀態，通過組態王軟件顯示運行設備溫度數據變化趨勢，MATLAB算法軟件和組態王軟件利用OPC協議進行通信。

所述的Markov模型對所測設備運行狀態進行標準化分析，對溫度數據的設備非正常運行是否存在進行識別，以電氣設備箱內的溫度作為樣本輸入，來預測該運行設備是否非正常運行趨勢，進而來預測是否有發生故障的可能，從而達到實現所檢測設備故障的檢測和預防。

如圖1所示，4個紅外溫度檢測傳感器MLX90614，構成2*2溫度的溫度檢測探頭安裝在繼電保護設備安裝箱內。分別對在運行的繼電保護設備的四個位置溫度數據進行獲取，送入數據處理PC機內利用距離判別分析算法，對所測設備的運行狀態進行歸類。

本發明采用先進的距離判別分析算法，將繼電保護設備在多個運行狀態下的溫度數據作為距離判別分析模型總體進行訓練，將在運行設備作為測試樣本，建立距離判別分析模型。然后直接將測得的設備溫度數據傳輸到PC機中，送入距離判別分析模型，對采集的樣本數據進行分析，構建距離分析函數，利用距離分析函數計算該樣本在不同類別上的分值，然后根據最大分值判斷其屬于哪一個總體。

如圖2所示，本發明繼電保護設備風險評估方法包括步驟：

步驟S1、將四相測溫探頭采集運行設備的溫度數據。

本實施溫度傳感器采用紅外溫度檢測傳感器MLX90614，由四個溫度傳感器構成四相溫度探頭，避免只監測一個位置的設備溫度，對運行設備做到全方位的溫度檢測。溫度傳感器組將所測得的實時溫度數據，送入PC機進行處理顯示。

步驟S2、將采集的溫度數據通過距離判別分析算法與標準狀態溫度進行比較，確定運行設備狀態，并顯示運行設備的溫度數據變化趨勢。

在數據處理的PC機上，裝有SQLserver數據庫、MATLAB和組態王軟件，它們利用OPC協議進行通信。數據庫存儲了多個繼電保護設備運行狀態的狀態溫度的溫度數據，MATLAB用來對采集的溫度數據通過距離判別分析算法進行運算并與數據庫中標準狀態溫度數據比較，確定其屬于哪種運行狀態，組態王可實時顯示不同運行狀態下的設備的溫度數據變化趨勢。

距離判別分析算法過程如下：

設總體G＝(X₁,X₂,…,X_m)^T是4元總體(考察4個指標)，其中樣本X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T。令μ_i＝E(X_i),(i＝1,2,…,q)，則總體均值向量為μ＝(μ₁,μ₂,…,μ_q)^T.總體G＝X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T的協方差矩陣為

∑＝Cov(G)＝E[(G-μ)(G-μ)^T]

則樣本X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T與總體G的馬式距離定義為

d²(X,G)＝(X-μ)^T∑^-1(X-μ)

設有k個4元總體：G₁,G₂,…G_k,(k≥2),各自的均值向量和協方差陣分別為μ_i,∑_i(i＝1,2,…k)，對任意給定的q元樣品X(x₁,x₂,x₃,x₄)^T,判斷它屬于哪個總體，可以按馬式距離最近準則對X進行辨別分類，可得出樣品X到k個總體的馬氏距離，比較數值，樣品X即距離最小的那類。

設i＝l時，若：

則X∈G_i。

以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非對其進行限制，在不背離本發明精神及其實質的情況下，熟悉本領域的技術人員當可根據本發明作出各種相應的改變和變形，但這些相應的改變和變形都應屬于本發明所附的權利要求的保護范圍。