本發(fā)明涉及電氣設備智能化領域，特別涉及資源有限時應用的一種智能變壓器終端的電氣量處理和網絡傳輸方法。

背景技術：

當前智能變壓器終端的電氣量處理方法是按固定采樣頻率采集電流、電壓數(shù)據(jù)，通過傅里葉算法得到電流、電壓的有效值等“熟數(shù)據(jù)”特征量，但僅依靠“熟數(shù)據(jù)”特征量，無法從微觀層面觀察變壓器電氣量暫態(tài)變化過程，若增加變壓器錄波器等設備記錄變壓器數(shù)據(jù)變化過程，不但需要額外的設備成本，而且將導致數(shù)據(jù)過多、數(shù)據(jù)密度過大，從而要求提高系統(tǒng)的帶寬，增加網絡的傳輸成本和數(shù)據(jù)儲存成本，因此，有必要做進一步改進。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的旨在提供一種能夠滿足智能電網數(shù)字化要求的適用于低帶寬背景下電氣設備運行數(shù)據(jù)監(jiān)測并實時上報的智能變壓器終端的電氣量處理和網絡傳輸方法，以克服現(xiàn)有技術中的不足之處。

按此目的設計的一種智能變壓器終端的電氣量處理和網絡傳輸方法，其特征在于：包括以下步驟：

s1、智能變壓器終端采集電流、電壓兩種電氣量數(shù)據(jù)，并通過模數(shù)轉換器將電流、電壓模擬量轉換為數(shù)字量，放入揮發(fā)性存儲器中；

s2、根據(jù)電流和電壓數(shù)字量的大小，通過電流、電壓是否發(fā)生突變判斷變壓器運行情況是否異常；

如果正常：

s3、通過傅里葉算法得到電氣量的有效值，并將電氣量的有效值存入非揮發(fā)性存儲器有效值區(qū)，每1分鐘取一個最大值存入非揮發(fā)性存儲器的最大值區(qū)，作為發(fā)送給后臺數(shù)據(jù)中心的最終數(shù)據(jù)；

s4、存入非揮發(fā)性存儲器最大值區(qū)的電氣量最大值在收到后臺數(shù)據(jù)中心請求時，作為最終數(shù)據(jù)通過網絡傳輸方式上傳到后臺數(shù)據(jù)中心；

如果異常：

s3’、則記錄下異常時刻的時間標量；

s4’、在s1的揮發(fā)性存儲器中截取異常時刻前6個周波和異常時刻后10個周波的原始采樣數(shù)據(jù)；

s5’、對原始采樣數(shù)據(jù)采用輕型的壓縮算法壓縮后得到壓縮后的采樣數(shù)據(jù)；

s6’、主動將壓縮后的采樣數(shù)據(jù)通過網絡傳輸方式上傳到后臺數(shù)據(jù)中心。

其中，

步驟s1中，智能變壓器終端采集的電氣量數(shù)據(jù)包括a相輸入電壓、a相輸入電流、b相輸入電壓、b相輸入電流、c相輸入電壓、c相輸入電流、a相輸出電壓、a相輸出電流、b相輸出電壓、b相輸出電流、c相輸出電壓和c相輸出電流。

步驟s2中判斷變壓器運行是否異常的方法如下：按一個周波32個采樣點的采樣頻率對變壓器電流、電壓依次進行電氣量同步采樣，通過模數(shù)轉換器將電流、電壓模擬信號轉換成數(shù)字信號，并放入揮發(fā)性存儲器中，通過計算連續(xù)3個采樣點k、k-1、k-2的各個電氣量與前一周期各點的電流、電壓電氣量的相對變化量的大小，判斷是否異常。

判斷采樣點k是否突變的方法如下：k、k-1、k-2三個采樣點中的點k為主要判斷值，權重0.5，另外兩個點為輔助判斷值，權重分別0.25；設當前采樣點周期為t，以電流i為例，電氣量對應前一周期的變化量為δi(t,k)＝i(t,k)-i(t-1,k)；設置判據(jù)：若0.25×δi(t,k-2)+0.25×δi(t,k-1)+0.5×δi(t,k)>0.3i(t-1,k)時，認為電氣量發(fā)生突變，為異常狀況；若0.25×δi(t,k-2)+0.25×δi(t,k-1)+0.5×δi(t,k)<＝0.3i(t-1,k)，則認為正常。

步驟s3中采集到的電流、電壓采樣值進行傅里葉運算，得到基波有效值，將每秒50個有效值存入非揮發(fā)性存儲器的有效值區(qū)中，每1分鐘從3000個有效值里面通過比較得出最大值，并將最大值存入非揮發(fā)性存儲器的最大值區(qū)，作為傳送給后臺數(shù)據(jù)中心的最終數(shù)據(jù)。

步驟s4中收到后臺數(shù)據(jù)中心的請求后，智能變壓器終端作出響應并將最終數(shù)據(jù)通過網絡傳輸方式上傳到后臺數(shù)據(jù)中心。

步驟s4’和s5’中，智能變壓器終端發(fā)現(xiàn)異常后記錄下時間標量，并從揮發(fā)性存儲器中提取異常發(fā)生時刻前6個周波和后10個周波的電流、電壓原始采樣數(shù)據(jù)，通過輕型壓縮算法對電流、電壓原始采樣數(shù)據(jù)進行壓縮，得到壓縮后的采樣數(shù)據(jù)。

步驟s6’中，智能變壓器終端發(fā)現(xiàn)異常后能主動通過網絡傳輸方式將壓縮后的異常電氣量數(shù)據(jù)上傳給后臺數(shù)據(jù)中心。

傅里葉算法得到電氣量有效值的方法具體如下：

式中w1表示基波角頻率；an和bn分別是各次諧波的正弦和余弦的幅值，其中比較特殊的有：b0表示直流分量，a1,b1表示基波分量正、余弦項的幅值。根據(jù)傅氏級數(shù)的原理，可以求出an、bn分別為

于是n次諧波電流分量可表示為

in(t)＝bncos(nw1t)+ansin(nw1t)

據(jù)此可求出n次諧波電流分量的有效值和相角為

其中an、bn可用梯形積分法近似求出為

式中：n——基波信號1周期采樣點數(shù)

ik——第k次采樣值

i0,in——k＝0和k＝n時的采樣值

求出基波分量(n＝1)的實部和虛部a1,b1，即可求出信號的幅值。將具體的采樣頻率代入則可求出an和bn，進而求出有效值in。

所述非揮發(fā)性存儲器為eeprom或flash等；所述揮發(fā)性存儲器為ram或sram等。

本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術具有如下的有益效果：

1、本發(fā)明適用于計算處理能力較弱的微機設備，采用較低且固定的采樣頻率，避免了傳統(tǒng)的錄波器等設備異常狀況下提高采樣頻率對硬件帶來的高要求，且采用輕型壓縮算法，對智能變壓器終端的計算處理能力要求低，適合于傳統(tǒng)變壓器設備功能升級與智能化改造；

2、本發(fā)明能夠區(qū)分正常狀態(tài)和異常狀態(tài)的情況，并采用不同的數(shù)據(jù)處理方式，能夠實現(xiàn)低帶寬下的運行數(shù)據(jù)監(jiān)測和記錄，能實現(xiàn)及時發(fā)現(xiàn)異常并主動上報，占用帶寬少，克服了現(xiàn)有檢測器材會產生大量冗余數(shù)據(jù)的缺陷。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一實施例的工作流程框線圖。

圖2為本發(fā)明一實施例的數(shù)據(jù)采樣示意圖。

圖3為本發(fā)明一實施例的工作過程簡圖。

具體實施方式

下面結合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步描述。

參見圖1-圖3，本發(fā)明是針對當前運行的智能變壓器終端受限于存儲空間和網絡帶寬，不容易很好地處理大量采樣數(shù)據(jù)的存儲和網絡傳輸問題，提出一種適用于存儲和網絡帶寬資源有限的智能變壓器終端電氣量處理和網絡傳輸方法，本方法充分利用現(xiàn)有智能變壓器終端的資源，通過識別電流、電壓是否發(fā)生突變識別變壓器運行情況；電流、電壓沒有發(fā)生突變時仍然采用現(xiàn)有等待后臺數(shù)據(jù)中心請求的方式上傳數(shù)據(jù)；電流、電壓如果發(fā)生突變，智能變壓器終端主動將該段異常電氣量上傳到后臺數(shù)據(jù)中心，期間不需要寫入非揮發(fā)性存儲器件，而是直接通過網絡傳輸方式上傳到后臺數(shù)據(jù)中心，這樣不需要增加非揮發(fā)性存儲器件的容積也不需改變現(xiàn)有平臺的數(shù)據(jù)組織格式和傳輸模式。

本智能變壓器終端的電氣量處理和網絡傳輸方法包括以下步驟：

s1、智能變壓器終端采集a相輸入電壓、a相輸入電流、b相輸入電壓、b相輸入電流、c相輸入電壓、c相輸入電流、a相輸出電壓、a相輸出電流、b相輸出電壓、b相輸出電流、c相輸出電壓、c相輸出電流數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，并通過模數(shù)轉換器將電流、電壓模擬量轉換為數(shù)字量，放入揮發(fā)性存儲器對應的存儲空間中；每個電氣量以雙精度格式保存，占用8個字節(jié)，12組×16周期×32點＝6144個電氣量，合計49152字節(jié)，儲存器可采用長度為65536字節(jié)即2^16字節(jié)的揮發(fā)性存儲器；存儲器分為16個數(shù)據(jù)區(qū)域，前12個分別分配給a相輸入電壓、a相輸入電流、b相輸入電壓、b相輸入電流、c相輸入電壓、c相輸入電流、a相輸出電壓、a相輸出電流、b相輸出電壓、b相輸出電流、c相輸出電壓和c相輸出電流，后4個數(shù)據(jù)區(qū)域作為壓縮數(shù)據(jù)時使用或者其他用途；每個數(shù)據(jù)區(qū)域長度為4096字節(jié)，數(shù)據(jù)區(qū)域內按時間順序使用先入先出隊列儲存32×16個雙精度格式電氣量；

s2、根據(jù)采集到的數(shù)字量中a相輸入電壓、a相輸入電流、b相輸入電壓、b相輸入電流、c相輸入電壓、c相輸入電流、a相輸出電壓、a相輸出電流、b相輸出電壓、b相輸出電流、c相輸出電壓、c相輸出電流等數(shù)據(jù)的大小，通過電流、電壓是否發(fā)生突變判斷變壓器運行情況是否異常；判斷k點是否突變的方法如下：計算連續(xù)3個采樣點k、k-1、k-2的各個電氣量與前一周期各點的電流、電壓電氣量的相對變化量的大小，3個采樣點中的點k為主要判斷值，權重0.5，另外兩個點為輔助判斷值，權重分別0.25；設當前采樣點周期為t，以電流i為例，電氣量對應前一周期的變化量為δi(t,k)＝i(t,k)-i(t-1,k)；設置判據(jù)：若0.25×δi(t,k-2)+0.25×δi(t,k-1)+0.5×δi(t,k)>0.3i(t-1,k)時，認為電氣量發(fā)生突變，為異常狀況；若0.25×δi(t,k-2)+0.25×δi(t,k-1)+0.5×δi(t,k)<＝0.3i(t-1,k)，則認為正常；

如果正常：

s3、通過傅里葉算法得到電氣量的有效值，并將電氣量的有效值存入非揮發(fā)性存儲器有效值區(qū)，格式為雙精度浮點型，占8字節(jié)，每1分鐘取一個最大值存入非揮發(fā)性存儲器的最大值區(qū)，作為發(fā)送給后臺數(shù)據(jù)中心的最終數(shù)據(jù)；非揮發(fā)性存儲器的存儲空間分為16個區(qū)，其中前12個區(qū)為有效值區(qū)，分別存放a相輸入電壓、a相輸入電流、b相輸入電壓、b相輸入電流、c相輸入電壓、c相輸入電流、a相輸出電壓、a相輸出電流、b相輸出電壓、b相輸出電流、c相輸出電壓和c相輸出電流的有效值；后4個區(qū)為最大值區(qū)，可再細分為12個區(qū)，分別存放a相輸入電壓、a相輸入電流、b相輸入電壓、b相輸入電流、c相輸入電壓、c相輸入電流、a相輸出電壓、a相輸出電流、b相輸出電壓、b相輸出電流、c相輸出電壓和c相輸出電流的最大值；

s4、存入非揮發(fā)性存儲器最大值區(qū)的電氣量最大值作為最終數(shù)據(jù)，在收到后臺數(shù)據(jù)中心請求時，通過網絡傳輸方式上傳到后臺數(shù)據(jù)中心；網絡傳輸方式可使用以太網、gprs等傳輸方式；

如果異常：

s3’、則記錄下異常時刻的時間標量；

s4’、在s1的揮發(fā)性存儲器中截取異常時刻前6個周波和異常時刻后10個周波的原始采樣數(shù)據(jù)，總共12組，各占32×16＝4096個字節(jié)，其能夠精確及時反映短時間內的暫態(tài)電氣量變化；

s5’、對原始采樣數(shù)據(jù)采用輕型的壓縮算法壓縮后得到壓縮后的采樣數(shù)據(jù)；輕型壓縮算法可使用時間序列線性擬合技術、小波變換技術等，實現(xiàn)在較小的失真條件下對數(shù)據(jù)的壓縮，達到節(jié)省寬帶的目的；輕型壓縮算法可根據(jù)智能變壓器終端的現(xiàn)有硬件條件，從上述算法中選擇合適使用；

s6’、主動將壓縮后的異常采樣數(shù)據(jù)，通過網絡傳輸方式上傳到后臺數(shù)據(jù)中心，并發(fā)送異常警報信息和異常時間標量。

進一步說，非揮發(fā)性存儲器可使用eeprom或flash；揮發(fā)性存儲器可使用ram或sram。

進一步說，傅里葉算法計算基波有效值方法具體如下：

一個周期函數(shù)滿足狄里赫利條件，就可以將這個周期函數(shù)分解為一個級數(shù)，最為常用的級數(shù)是傅里葉級數(shù)，傅氏算法的基本思路來自傅里葉級數(shù)，即一個周期性函數(shù)可以分解為直流分量、基波分量及各次諧波的無窮級數(shù)，如

式中w1表示基波角頻率；an和bn分別是各次諧波的正弦和余弦的幅值，其中比較特殊的有：b0表示直流分量，a1,b1表示基波分量正、余弦項的幅值。根據(jù)傅氏級數(shù)的原理，可以求出an、bn分別為

于是n次諧波電流分量可表示為

in(t)＝bncos(nw1t)+ansin(nw1t)

據(jù)此可求出n次諧波電流分量的有效值和相角為

其中an、bn可用梯形積分法近似求出為

式中：n——基波信號1周期采樣點數(shù)

ik——第k次采樣值

i0,in——k＝0和k＝n時的采樣值

求出基波分量(n＝1)的實部和虛部a1,b1，即可求出信號的幅值。將具體的采樣頻率代入則可求出an和bn，進而求出有效值in。

上述為本發(fā)明的優(yōu)選方案，顯示和描述了本發(fā)明的基本原理、主要特征和本發(fā)明的優(yōu)點。本領域的技術人員應該了解本發(fā)明不受上述實施例的限制，上述實施例和說明書中描述的只是說明本發(fā)明的原理，在不脫離本發(fā)明精神和范圍的前提下本發(fā)明還會有各種變化和改進，這些變化和改進都落入要求保護的本發(fā)明范圍內。本發(fā)明要求保護范圍由所附的權利要求書及其等同物界定。