一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法及系统与流程

本发明涉及电力系统继电保护与智能传感检测，具体为一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法及系统。

背景技术：

1、目前，电气设备相间短路故障的速断保护机制通常是基于电流幅值越限或定值判据实现的；当待测电气设备处于高温运行、暂态冲击频繁或短路电流持续特征复杂时，现有方式无法对故障是否将引发设备本体热损伤和机械损伤进行实时测量，每次动作判断都可能仅依据单一电气量直接跳闸或闭锁，降低了速断决策的准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法及系统，避免仅依据单一电气量判断无法实时测量设备热损伤与机械损伤的问题，且更易实现防误动与防拒动兼顾的准确速断决策，具体的，本发明的技术方案如下：

2、一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法，包括以下步骤：

3、s1，通过智能传感器采集待测电气设备在相间短路发生时的高频暂态电气波形数据及待测电气设备表面的初始热态基准数据；

4、s2，根据高频暂态电气波形数据获取瞬时能量积分数据和电动力冲击包络线数据；

5、s3，将瞬时能量积分数据和电动力冲击包络线数据输入包含阻容热网络模型和结构动力学等效模型的多物理场孪生映射模型，分别映射得到预期温升曲线数据和形变应力曲线数据；

6、s4，基于初始热态基准数据、预设的设备耐受极限温度及预设的结构材料参数获取剩余温升裕度数据和屈服极限裕度数据，分别提取预期温升曲线数据中的最大温升峰值以及形变应力曲线数据中的最大应力峰值，获取最大温升峰值针对剩余温升裕度数据的热致灾风险度，以及形变应力曲线数据中的最大应力峰值针对屈服极限裕度数据的力致灾风险度，并综合评估得到实时损伤致灾风险指数；

7、s5，将实时损伤致灾风险指数与预设风险阈值进行比对，当实时损伤致灾风险指数大于或等于预设风险阈值时，生成自适应速断决策指令；当实时损伤致灾风险指数小于预设风险阈值时，生成未达到致灾风险的监测状态信号。

8、优选地，步骤s3中，多物理场孪生映射模型包含阻容热网络模型和结构动力学等效模型；

9、其中，阻容热网络模型用于将瞬时能量积分数据映射为预期温升曲线数据；结构动力学等效模型用于将电动力冲击包络线数据映射为形变应力曲线数据。

10、优选地，步骤s4包括：

11、基于初始热态基准数据提取的当前实际温度和预设的设备耐受极限温度确定剩余温升裕度数据；

12、结合当前实际温度及预设的结构材料参数确定屈服极限裕度数据；

13、分别获取最大温升峰值针对剩余温升裕度数据的热致灾风险度，以及最大应力峰值针对屈服极限裕度数据的力致灾风险度，进而综合确定实时损伤致灾风险指数。

14、优选地，步骤s5中，生成未达到致灾风险的监测状态信号包括：生成闭锁速断指令和持续监测指令。

15、优选地，在生成自适应速断决策指令之后，还包括：

16、基于实时损伤致灾风险指数和高频暂态电气波形数据，评估本次短路冲击对待测电气设备造成的寿命损耗增量数据，并据此生成状态检修评估报告。

17、优选地，在获取高频暂态电气波形数据和初始热态基准数据之后，还包括：

18、通过部署在智能传感器端的边缘计算芯片对高频暂态电气波形数据和初始热态基准数据进行时间戳同步处理和降噪预处理。

19、一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量系统，包括：

20、数据感知模块，用于采集待测电气设备在相间短路发生时的高频暂态电气波形数据以及其表面的初始热态基准数据；

21、瞬态积分模块，用于根据高频暂态电气波形数据获取瞬时能量积分数据和电动力冲击包络线数据；

22、孪生映射模块，用于将瞬时能量积分数据和电动力冲击包络线数据输入多物理场孪生映射模型，得到待测电气设备的预期温升曲线数据和形变应力曲线数据；

23、风险评估模块，用于基于初始热态基准数据、预设的设备耐受极限温度及结构材料参数获取剩余温升裕度数据和屈服极限裕度数据，并与预期温升曲线数据中的最大温升峰值及形变应力曲线数据中的最大应力峰值进行比对，得到实时损伤致灾风险指数；

24、决策执行模块，用于将实时损伤致灾风险指数与预设风险阈值进行比对，根据比对结果生成自适应速断决策指令或未达到致灾风险的监测状态信号。

25、优选地，决策执行模块包括逻辑判断单元；

26、逻辑判断单元用于在实时损伤致灾风险指数小于预设风险阈值时，生成闭锁速断指令和持续监测指令，以作为未达到致灾风险的监测状态信号。

27、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

28、1.本发明通过采用宽频带电流电压传感器采集相间短路发生时的高频暂态电气波形数据，并结合非侵入式微型温度传感器采集待测电气设备表面的初始热态基准数据，有效解决了现有速断保护仅依据单一电流幅值越限或定值判据、无法反映设备当前热状态差异的问题；

29、2.本发明通过对瞬时电压与瞬时电流的乘积进行时间积分得到瞬时能量积分数据，并提取瞬时电流平方的包络线作为电动力冲击包络线数据，能够分别表征短路过程中的热损伤输入和机械冲击输入，避免了仅看单点峰值电流而忽略持续特征和冲击后果的不足；

30、3.本发明通过将瞬时能量积分数据和电动力冲击包络线数据输入预设的多物理场孪生映射模型，并由阻容热网络模型和结构动力学等效模型分别输出预期温升曲线数据和形变应力曲线数据，确保了系统能够在保护时限内将电学测量结果快速转换为设备本体温升和受力响应，提高了对热损伤和机械损伤的实时测量能力；

31、4.本发明通过结合设备耐受极限温度、结构材料参数、当前实际温度、温度衰减系数以及热力致灾权重系数，计算剩余温升裕度、屈服极限裕度、热致灾风险度、力致灾风险度并形成实时损伤致灾风险指数，使动作判断从电流是否过大转变为当前冲击是否已逼近不可逆损伤，从而提升了速断决策的准确性；

32、5.本发明通过在风险指数未达到阈值时生成闭锁速断指令和持续监测指令，在风险指数达到阈值时生成自适应速断决策指令并发送至断路器，配合边缘计算芯片实施时间戳同步处理和降噪预处理，以及在异常数据、同步失效、参数缺失等情况下切换至保守模式或备用判据，通过风险量化评估、低风险闭锁监测和高风险快速切除的协同作用，有效兼顾了防误动与防拒动，最终能够显著提高复杂运行工况下相间短路故障速断测量与保护控制的可靠性。

1.一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法，其特征在于，步骤s3中，所述多物理场孪生映射模型包含阻容热网络模型和结构动力学等效模型；

3.根据权利要求1所述的一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法，其特征在于，步骤s4包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法，其特征在于，步骤s5中，生成未达到致灾风险的监测状态信号包括：生成闭锁速断指令和持续监测指令。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法，其特征在于，在生成所述自适应速断决策指令之后，还包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量方法，其特征在于，在获取所述高频暂态电气波形数据和所述初始热态基准数据之后，还包括：

7.一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量系统，其特征在于，用于实现权利要求1至6任意一项所述的方法，包括：

8.根据权利要求7所述的一种基于智能传感器的相间短路故障速断测量系统，其特征在于，所述决策执行模块包括逻辑判断单元；