一种断路器遮断容量校核数据模型的制作方法

本发明属于电力智能检验，尤其涉及一种基于改进测试电路的断路器遮断容量校核数据模型。

背景技术：

1、随着国民经济的发展，社会用电需求逐渐扩大，电力系统短路电流随之增加，对断路器的遮断能力要求日趋增大。对断路器遮断容量分析，较为常见的方法是：①基于触头分量时刻短路电流的有效值和直流分量百分数进行断路器遮断容量校核；②应用触头分离时刻的全电流等效原则校核断路器遮断容量。

2、cn111610439b给出了一种高压断路器短路开断能力评估及选相开断控制方法。采用电磁暂态计算的方法获取节点的短路电流和直流时间常数，判断短路电流是否小于额定短路电流，判断直流时间常数是否小于节点对应的额定直流时间常数；若大于额定直流时间常数，则通过最后半波能量等效原则进行校核，其数据来源以大电网网架潮流的实时信息数据为基础。

3、cn112528586b给出了一种高压断路器开断性能的评估方法、介质及系统。根据高压断路器的相关参数建立高压断路器开断非对称短路电流的简化焓流模型，模拟非对称短路电流，获取电流零区电弧电流、电弧电压随时间变化的曲线。逐步降低模拟的非对称短路电流，得到短路电流临界值；若电流波形在过零点后一直保持为零，则可以开断；若波形保持为正弦波，则不能开断；模拟仿真的数据来源真实性相较真实测试中的数据相差很多，对多次谐波的处理也较难以模拟。

4、cn102004223b给出了一种断路器的开断电流在线校核方法。从ems实时获取全网量测数据，建立电网模型；对全网量测数据进行可信度评估，并保留通过评估的数据；在电网中设置故障点，并对各故障点分别采用动态和静态计算分析方法，计算得到在各种短路故障类型下短路电流的数据；计算流经各断路器的短路电流；将获得的流经各个断路器的短路电流数据与其标称开断电流进行比较，如果发生超过标称开断电流的情况，则将校核结果和相应的短路故障信息发送给ems进行报警；否则，进行下一种短路故障类型的校核计算。其数据来源也是从ems中获取。

5、现有技术中，在断路器遮断容量校核时，其模型中的数据多为从ems获取电力系统的运行数据，取得的数据是经过处理的，数据提取不严谨，分析断路器真实遮断能力受到了限制，并且数据种类有限，样本空间不完善，并且获取电路中的原始数据存在困难，亟需一种能够完整表征断路器遮断能力并对其进行校核的数据模型。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种断路器遮断容量校核数据模型，该数据模型从搭建的综合测试电路中提取电压数据和电流数据，将数据进行有效处理得到的有序数据序列作为模型训练的输入，建立该有序数据序列与断路器遮断能力之间的模型，提取的数据种类更广泛，表征断路器遮断能力的样本空间维度完备，能够完整表征断路器遮断能力。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用以下技术方案：

3、一种断路器遮断容量校核数据模型，在物理层，该数据模型基于全新构建的断路器遮断容量综合测试电路进行建模；在数据层，数据模型采集综合测试电路中的电流信号和电压信号数据并输入数据基础层，在数据基础层内进行基于综合测试电路的数据预处理和数据深层加工处理，形成具有多维有序数据结构并关联外部断路器遮断容量标签的数据模型。

4、所述综合测试电路由大电流电路和高压振荡电路组成，所述大电流电路包括串联的辅助断路器和测试断路器。

5、所述数据基础层内能够容纳的数据类型包括断路器在正常状态、短路状态下分合闸时的电流、电压数据，还可以额外兼容以正常、失效遮断次数作为数据基础层对应的遮断能力标签。

6、在所述数据基础层内，所述数据预处理对采集到的数据进行面向格式和数值规范化的处理；所述数据深层加工处理对采集到的数据进行面向断路器遮断容量的数据关联特征化处理。

7、对所述数据基础层中的数据进行数据预处理，构建一相空间、一分辨率单元及在相空间设定的窗口函数，通过伸缩平移运算对所述电流信号和电压信号进行多尺度细化，通过选择合适的阈值λ，对分辨率单元系数进行软阈值处理，通过逆向运算得到经过清洗后的信号数据和通过设定参数μi和σi，利用与μi和/或与μv的差值以增强数据间的差异性，将得到的差值数据与参数σi和/或σv的比值用以降低数据的权重，得到数据和/或

8、进一步，关于数据深层加工处理，在选定的时间范围内，对预处理后所得可收敛的数据和/或进行数据分析，以时间为基轴，通过计算获得数据和/或在此时间范围内的平均值，得到meani和/或meanv，和/或偏离meani和/或meanv的程度为stdi和/或stdv，取peaki和/或peakv为数据(和/或)的最大值，取peak-to-peaki和/或peak-to-peakv为数据和/或最大值与最小值间的差值，将得到的数据和/或在以频率和振幅组成的二维空间中展开，得到fi(f)和/或fv(f)，计算频谱中的能量energyi和/或energyv、频谱中所有频率分量的加权平均值center frequencyi和/或centerfrequencyv、频谱中所有频率分量偏离中心频率的程度bandwidthi和/或bandwidthv。

9、进一步，将基于综合测试电路测试过程和数据深层加工处理所得的数据指标，连同遮断能力标签等共同构建为有序数据序列；并由此有序数据序列对具有多维有序数据结构并关联外部断路器遮断容量标签的数据模型进行表征。

10、进一步，对于基于综合测试电路测试过程和数据深层加工处理所得的数据指标，选择部分指标构建有序数据表征模型；不同的指标选择对应构成一个x集{xk}；下角标k的具体选择可以依照不同的电路设置和不同的电路测试环境而调整，或者根据后续的模型训练和应用情况进行反馈式调整。

11、优选的，在综合测试电路中，在短路电流过零点之前，将高压振荡电流叠加到大电流上以优化综合测试电路的过程数据属性。

12、进一步的，在短路电流过零后，使用次级高压振荡电路产生瞬态恢复电压以优化综合测试电路的过程数据属性和数据输出属性。

13、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

14、本发明建立了特定的测试电路，基于特定的测试电路构建了一个高度适配的数据模型，且此数据模型最后可以输出能够对断路器遮断容量进行有效表征的有序数据序列，将数据进行有效处理得到的有序数据序列作为模型训练的输入，建立该有序数据序列与断路器遮断能力之间的模型，提取的数据种类更广泛，表征断路器遮断能力的样本空间维度完备，能够完整表征断路器遮断能力。

15、该数据模型支持接入向量机表征断路器遮断容量，基于有序数据序列，通过多次重复试验，将得到的数据进行标注(不同的有序数据序列对应不同的遮断容量)，然后通过支持向量机算法进行机器学习，训练完成后，后续应用时，待测设备接入测试电路获得原始数据，然后将原始数据导入上述构建的数据模型，并输出对应的有序数据序列，这个有序数据序列在转化为多维空间向量数据格式并输入训练好的人工智能模型，即可直接输出对应的遮断容量数据。

16、在物理端，对于综合测试电路，我们通过在短路电流过零点之前将高压振荡电流叠加到大电流上，提高了综合测试电路模拟断路器过零点灭弧的能力，使得采集的数据更完备。进一步，通过在短路电流过零后，使用次级高压振荡电路产生瞬态恢复电压，更真实的模拟了短路电流过零点产生瞬态恢复电压的情况，使得采集的数据更真实，优化了综合测试电路的过程数据属性和数据输出属性。