故障区域判别（共7篇）
故障区域判别 篇1
0 引言
随着智能电网建设的推进,电网规模的扩大,电力系统安全可靠运行对国民经济及社会稳定越显重要。而传统的后备保护由于定值和相互配合等原因,在复杂大电网运行中误动或拒动的可能性极大增加。目前国内外广泛开展的广域后备保护研究,是基于广域测量系统,挖掘反映电网运行状态的广域信息,综合判断电网故障情况,构造新型后备保护,以便克服传统后备保护动作延时长、配合复杂及故障切除范围大等缺点。对广域后备保护而言,电网故障区域判别是其中重要的研究内容[1,2,3]。
文献[4]利用广域测量系统的实时量测信息和相电流突变量启动故障元件定位算法,将启动时刻前2个周期的电压值和启动时刻后N个周期的电压值组成样本(N小于故障切除时的周期数),应用模糊C均值(FCM)聚类分析算法进行迭代计算得到最优分类,从而定位出故障元件和故障区域。
文献[5]将PMU提供的实时电流信息(包括零序电流和负序电流)引入到故障判别中,采用聚类分析理论对PMU实时采集到的不同周期的电流信息构成的样本进行分类,以便实现故障区域的判别。文献[4-5]所提出的2种方法均是应用聚类算法进行故障判别,但在广域信息的边界划分、构成方式和冗余机制等问题上还有待进一步研究,同时由于所需的实时电压、电流数据量较为庞大,算法的数据处理速度也不是很理想。
文献[6]采用遗传算法融合本站和相邻变电站的保护动作信息,实现电网故障元件定位。由于需要各变电站之间交换故障判断结果信息,且遗传算法不能很好地满足后备保护对时限的要求,因此需进一步研究满足保护要求的快速算法。
文献[7]提出了一种基于贝叶斯网的电网故障诊断算法,以传统保护动作信号作为证据,依据各保护的保护范围,建立电网故障诊断模型。其他的研究如基于遗传信息融合技术判断故障元件[8]、基于多源信息的电网故障诊断等电网故障区域判别新原理[9,10],均是利用电网广域信息来判别故障区域,能较好地克服信息缺失或信息错误带来的影响,但在提高容错性和准确性方面还需要进一步研究,同时以上文献对电网多区域同时故障和不同运行方式下的故障判别分析还不够充分。
为了增强故障判别的容错能力,提高定位的准确性,验证电网多区域同时故障和不同运行方式下的故障区域判别,本文在大量研究的基础上,提出了依据电网广域状态信息,通过FCM进行聚类分析的电网故障判别新方法。
1 FCM聚类分析
FCM聚类方法是基于目标函数的模糊划分范畴,借助隶属度的函数值来确定每个数据点归于某个类别组的程度。FCM把l个向量xq=[xq1,…,xqp](q=1,2,…,l)分为c个类别组,并求出每个类别组的聚类中心,使得非相似性指标的目标函数达到最小[11,12,13]。FCM利用模糊划分,使每个元素的隶属度用0~1间的值来表示,一个数据集的隶属度的和总为1:
FCM的目标函数为:
其中,uij为数据集的隶属度,取值为0~1之间;ci为类别组i的聚类中心;dij=‖ci-xj‖为第j个数据点与第i个聚类中心间的欧几里得距离;控制模糊度的加权指数m[1,∞)。
FCM聚类法的聚类准则是求式(2)的最小值,为此构造新的目标函数为:
其中,λj(j=1,2,…,l)为拉格朗日乘子,U=[uij]为隶属度矩阵。
对式(3)输入变量求偏导,则得到式(2)的最小值条件[13,14,15]:
FCM聚类算法是一个简单的迭代过程,具体运行步骤如下:
a.设置算法停止阈值ε、聚类类别数c,设置迭代计数器t=0;
b.用随机数a(0,1)初始化隶属度矩阵U,使其满足式(1)的约束条件;
c.通过式(4)计算聚类中心ci(i=1,2,…,c);
d.通过式(2)计算目标函数,若J(t)-J(t-1)<ε,则聚类终止;
e.重新计算隶属度矩阵U,返回步骤c[12,13,14,15,16]。
2 基于FCM的电网故障区域判别
2.1 聚类对象分析
在电网线路传统保护装置内增加智能电子装置IED(Intelligent Electronic Device),采集相应保护的动作信息、方向元件状态信息、断路器状态信息等,并通过变电站站内局域网将这些信息上传到广域网中心站决策系统,利用故障判别算法,可以识别电网故障元件关联IED,进而实现电网故障区域判别。
所谓电网关联IED定义如下。
a.线路关联IED:线路两端保护安装处所装IED,该类IED相互关联,关联对应线路。
b.母线关联IED:与该母线直接相连的所有线路近母线端IED,该类IED相互关联,关联对应母线。
根据以上定义可知,图1中IED1的关联母线为B1,IED2、IED3、IED5的关联母线为B2,IED4、IED6的关联母线为B3;IED1、IED2的关联线路为L1,IED3、IED4的关联线路为L2,IED5、IED6的关联线路为L3。
为了利用线路IED状态信息进行故障判别,本文定义线路IED状态信息向量为:
其中,ai1为IEDi线路就地主保护动作信息,ai2为IEDi方向元件状态信息,ai3为IEDi就地距离Ⅰ段动作信息,ai4为IEDi就地距离Ⅱ段动作信息,ai5为IEDi断路器动作信息,ai6为IEDi关联母线主保护动作信息。
定义中保护测量元件有动作、不动作和失效3种状态。其中动作是指保护测量元件采集故障电气量进行分析判断,当故障量满足动作条件时,动作发信;不动作是指保护测量元件判断故障量不满足动作条件时,不动作发信;失效是指因为通信通道故障、信息采集失败或状态信息丢失等情况造成的信息判断失效[6]。
由图1所示电路,可得故障线路IED的状态向量。例如线路L2中K点短路时,故障线路L2关联IED为IED3、IED4,在信息准确的情况下,δIED3=δIED4=[1 1 1 1 1-1],而非故障元件关联IED(IED1、IED2、IED5、IED6)的状态信息分别为:δIED1=δIED5=[-1 1-1-1-1-1],δIED2=δIED6=[-1-1-1-1-1-1],可见故障元件关联IED的状态向量完全一样,而故障元件关联IED和所有非故障元件关联IED的状态向量差别却非常大,因此故障元件关联IED会且仅会被分为同一类。若电网中有n个线路IED,则可构造该电网广域状态信息矩阵A(n×6)。
矩阵A的行向量对应相应编号的IED状态信息,即FCM的分类对象。
2.2 基于FCM的电网故障区域判别实现
将矩阵A作为FCM的输入,由FCM对电网的非故障区域IED和故障区域IED进行聚类。在FCM聚类过程中,FCM的隶属度函数值确定各个IED的具体归类类别,若某个IED在相应组别中隶属度函数值最大,则该IED归类于对应的组别。为了提高方案的容错性,使得在较多状态信息不准确的情况下能正确判断故障区域,在大量仿真实验研究的基础上,本文把聚类线路IED样本分成3类:故障元件关联IED类;正方向受区外故障影响IED类;反方向受区外故障影响IED类。
基于故障区域最小原则,选择聚类结果中IED个数最少的类别作为故障元件关联IED类。在该类中,判定相互关联的IED所关联的元件为电网故障元件。FCM故障判别算法流程如图2所示。
3 算例分析
为了验证本文方法的有效性,以IEEE 3机9节点系统为例,对所给出的故障判别方法进行仿真分析,仿真工具选择MATLABR2007a,电路如图3所示。仿真过程中选择几种典型故障情况进行聚类判别分析,同时考虑IED状态信息部分失效、部分错误和某些IED信息全部失效或全部错误的情况,以验证方案的容错性。
3.1 电网线路故障判别
以线路L5为例,研究算法在信息准确和不准确情况下对电网线路故障的判别结果。
3.1.1 IED状态信息均准确
线路L5发生故障时,电网广域状态信息矩阵如式(8)所示。
FCM以该矩阵行向量为对象进行聚类分析,样本特征值维数h=6,数据样本个数n=18,初始化聚类类别数c=3,选择迭代次数为300,设定FCM目标函数终止容限为ε=1×10-7,调用FCM函数运行得到聚类中心、隶属度函数值和相应的聚类类别情况见表1—3。
FCM聚类分析的结果,将18个IED元件状态信息分成了3个类别组,按照本文给出的算法,寻找IED个数最少的类别组作为故障元件类别组,如表3所示,取类别组2;在该故障组别中再去寻找故障元件关联IED。
故障元件类别组2中包含了IED9和IED10,而这2个IED恰好关联线路L5,因此可确定故障元件为线路L5,类别组1是正方向受区外故障影响IED类,类别组2是反方向受区外故障影响IED类。
3.1.2 非故障线路任意1个IED状态信息全部失效
线路L5发生故障,非故障线路任意1个IED状态信息全部失效时(例如IED5)可得该电网广域状态信息矩阵如式(9)所示。
FCM以该矩阵行向量为对象进行聚类分析,函数设定值不变,因篇幅所限,后面不再列出隶属度函数和聚类中心值,调用FCM函数运行得到的聚类类别情况结果见表4。
依据前文分析可见类别组2中IED数目最少,只包含了IED5、IED9和IED10,因此可确定类别组2为故障元件类别组。在该类别组中3个IED只有IED9和IED10是线路L5的关联IED,IED5不与其他任何一个IED关联,因此可确定故障元件为线路L5,且IED5是非故障元件IED。
3.2 电网母线故障判别
以母线B2为例,研究算法在信息准确和不准确情况下对电网母线故障的判别结果。
3.2.1 IED信息均准确
母线B2发生故障,所有IED信息均准确时可得该电网广域状态信息矩阵如式(10)所示。
FCM以该矩阵行向量为对象进行聚类分析,函数设定值不变,调用FCM函数运行得到聚类类别结果见表5。
依据故障区域最小原则,可见类别组3中IED数目最少,只包含了IED2、IED3和IED18,可确定类别组3为故障元件类别组,在该类别组中3个IED是母线B2的关联IED,因此可确定故障元件为母线B2。
3.2.2 非故障线路任意1个IED信息全部错误
母线B2发生故障,非故障线路任意1个IED状态信息全部错误(如IED10)时,该电网广域状态信息矩阵如式(11)所示。
FCM以该矩阵行向量为对象进行聚类分析,函数设定值不变,调用FCM函数运行得到聚类类别结果如表6所示。
依据前文分析可见类别组1中IED数目最少,只包含了IED2、IED3、IED10和IED18,因而可确定为故障类别组,在该类别组中4个IED只有IED2、IED3和IED18是母线B2的关联IED,IED10不与其他任何一个IED关联,因此可确定故障元件为母线B2,且IED10是非故障元件IED。
3.3 其他故障情况下的聚类分析
为了验证基于FCM的电网故障区域判别系统的准确性和容错性,本文进一步分析了IED各种状态信息缺失或错误时的聚类结果,及电网多点同时故障和在不同拓扑结构运行下的故障区域判别情况。比如随机2条线路同时故障、某一母线和某一条线路同时故障、某一电源或线路未投入等情况下的故障判别。
具体聚类分析结果见表7和表8。实验证明基于FCM的电网故障区域判别方法在较多的状态信息缺失或错误情况下依然能够准确判断故障区域,而电网运行方式和拓扑结构的变化对故障区域的判断基本没有影响。
4 结论
本文提出一种基于广域状态信息和FCM的电网故障区域判别新方法,对线路IED状态信息进行FCM聚类分析,依据电网故障区域最小原则,确定IED数目最少的类别组为故障类别组,在该类别组中寻找关联IED,就能实现故障区域的判定。该算法简单可靠,利用数据较少,对数据的预处理要求低,提高了系统判别速度和准确性。
实验仿真证明所提方法在多种信息失效或错误情况下都能正确判别故障区域,具有很高的容错能力;在电网多点同时故障或电网运行方式改变时,仍能进行准确的故障区域判定。本文从利用广域状态信息和提高容错能力角度对电网故障区域判断进行了探讨,为电网故障判定提供了新的思路。
城市区域交通状态判别方法研究 篇2
因为每个区域是由若干个单位的子区组成的,而同一时刻每个子区的交通状态不可能完全相同,本文介绍了一种基于子区交通状态的加权平均法,以确定区域的交通状态。首先,应该找到一个量化的指标来表征区域的交通状态,过去曾有研究提出过拥挤度或拥挤系数的概念。区域的拥挤度就等于各个子区的拥挤度的加权平均值,其中权重系数的确定是关键。
1 权重系数的确定
本文采用层次分析法来确定权重系数。应用层次分析法时应首先建立指标体系结构,也就是确定目标层、准则层和指标层。在本文中将区域的交通状态称为目标层,将各个子区的交通状态称为指标层,用X表示区域的拥挤度;Xi表示区域中的子区i的拥挤度。
层次分析法大致可以分为以下3个步骤:
1.1 构造两两成对比较的判断矩阵A
矩阵A=aijn×n,其中,aij为判断矩阵中第i行第j列的数值,代表第i个指标与第j个指标的相对重要程度。两个因素相比,根据具有的重要性,分别从1~9之间取值。为了对两个子区的重要性进行比较,在此提出子区重要度的概念。首先确定与五类路口:主-主路口、主-次路口、主-支路口、次-次路口和次-支路口相对应的权重系数θ分别为0.4、0.2、0.15、0.15、0.1。定义子区的重要度为子区内各个路口的权重系数的算术平均值。即:,式中:准i为子区i的重要度;θij为子区i的第j个路口的权重系数;n为子区i内的路口个数。
1.2 计算各指标的权数
第一步、计算判断矩阵各行元素的乘积。第二步、计算n次方根。第三步、对向量做归一化处理
1.3 一致性检验
第一步、计算出判断矩阵的最大特征值表示向量AW的第i个元素。第二步、计算一致性指标,式中n为判断矩阵的阶数。第三步、计算一致性比率,其中RI为随机一致性指标,可查阅相关资料。
如果判断矩阵时,则此判断矩阵具有满意的一致性,得到的W=(W1,W2,…,Wn)即为所要求各指标的权重,否则就需要对判断矩阵进行调整。
2 区域交通状态判别方法
区域是由各个子区组成的,定义区域拥挤度为各个子区的拥挤度的加权平均值,即X=W1x1+W2x2+…+Wnxn,其中:X为区域拥挤度;Wi为子区i的权重系数;xi为子区i的拥挤度。本文中将区域的交通状态也分为三种:畅通、一般拥挤和严重拥挤。当1燮X燮1.5时,认为区域处于畅通状态;当1.5燮X燮2.5时,认为区域处于一般拥挤状态;当2.5<X燮3时,认为区域处于严重拥挤状态。
3 仿真实验
本论文采用VISSIM4.2微观交通仿真系统对算法进行模拟验证。
3.1 建立模拟路网
由于区域是一个包含大量交叉口的路网,路网环境比较复杂,在模拟的过程中,选择一个很小的区域对本文的算法进行验证。以长春市人民大街、亚泰大街、解放大路、自由大路、南湖大路、解放大路等路段组成的区域为背景建立路网。
3.2 数据处理
根据采集的数据,以2100~2400s为例得出各个子区的交通状态,子区一为严重拥挤状态;子区二为一般拥挤状态;子区三为畅通状态;子区四为严重拥挤状态。通过层次分析法得出各子区在区域中所占的权重为:W=(0.3844,0.3949,0.1525,0.0682)。经过计算判断矩阵的一致性比率,因此判断矩阵具有满意的一致性,得到的W=(0.3844,0.3949,0.1525,0.0682)即为各子区在区域中所占的权重。计算区域拥挤度为。因此通过算法可以判定该区域在2100~2400s处于一般拥挤的状态,且拥挤程度比较严重。
3.3 仿真结果分析
本论文采用调查的方法,调查的对象包括交通工程师、驾驶员、行人等。一共聘请23人来观测模拟区域的交通状态,其中有18人认为该区域此时处于一般拥挤的状态,有5人认为该区域处于严重拥挤的状态。而且本例中计算出的区域拥挤度值为2.3,几乎接近于严重拥挤的范围(2.5,3]。通过VISSIM仿真出来的交通状态图也可以看出,在2100~2400s区域中多数路段处于一般拥挤的状态,少数路段处于严重拥挤或畅通的状态。
4 小结
综上,从结果看来,本算法状态识别率在78%以上,可以应用于大范围下的区域交通状态识别,将判别的结果上传到区域控制中心,由中心下发相应的控制策略和诱导策略。如果有条件结合地理信息系统(GIS),把拥挤情况实时地显示在数字地图上,还可以从整个道路网的基础上分析交通状况,引导和疏散车流,同时为交通方案的制定提供必要的参考依据。
参考文献
[1]王伟,杨兆升,刘新杰.基于信息协同的子区交通状态加权计算与判别方法[J].吉林大学学报,2007.5:524~527.
[2]周伟.公路网规划方案的模糊选优[J].华东公路,1994.12.
故障区域判别 篇3
一、区域经济发展阶段判别
经济发展具有明显的阶段性,经济发展必须以不逾越重大阶段为前提,区域经济的发展也不例外。因此,选择区域的主导产业,首先需要深入研究进而准确把握区域经济发展阶段。
区域经济发展阶段的判别,可以通过建立经济发展阶段判别指标体系,并运用此指标体系计算区域经济发展水平的方法来实现。
(一)区域的概念
区域是一个描述空间范畴的概念,它是指一个以特定均质性标准所确定的空间范围。从经济学角度出发,本文定义区域是一个经济结构和功能相对完整的地域范围。它既可以是一个国际性区域,也可以是一个国家、国家中的一部分,本文所指的区域主要是市、县小区域,也可以指省这样的大区域。
(二)经济发展的内涵
经济发展是伴随着产业结构和空间结构不断演变的经济增长过程。从产业结构上讲,是一个从传统农业经济向现代产业经济转型的过程;从空间上讲,是一个人口、要素、企业、产业、市场、基础设施等不断在地理上集中的过程,即从分散经济向集聚经济转变的过程。
(三)经济发展阶段内涵及其判别指标体系
经济发展阶段是经济发展中的各组成要素在某一时点上的发展程度的集合。近现代经济的发展主要是以工业化为标志的,经济发展阶段的划分与工业化进程密切相关。因此,根据国际惯例,本文将区域经济发展分为前工业化阶段、工业化初期、工业化中期、工业化后期、后工业化阶段五个阶段。
经济发展阶段不应仅仅由反映社会经济发展中的某几个特征与标志来描述,而应由一个完整的、反映社会经济发展总体特征的指标体系来判别。必须综合多个特征指标,才能对经济发展阶段的划分从总体上作出准确判断。集前人之大成,判别经济发展阶段的指标体系可以从总量、结构和生活质量三方面去构造。根据这三方面衡量标志和建立指标体系的原则,本文选取人均GDP、三次产业产值比、制造业增加值占总商品增加值比重、非食品支出比重、人口城市化率五个指标来判断区域经济发展阶段。
1、人均GDP
钱纳里等学者依据多国模型的标准模式,将经济发展过程中典型的经济结构转换为对应的人均收入,将经济发展过程划分为三个阶段六个时期。由于人均收入这一指标,目前未列入我国统计范围,无现成统计资料,因此在实际应用中,习惯用人均GDP来代替。如表1所示:
单位:美元
资料来源:陈佳贵、黄群慧、钟宏武、王延中《中国工业化进程报告》P21,社会科学文献出版社2007
2、三次产业产值比
库兹涅茨等学者认为工业化阶段作为产业结构变动最迅速的时期,其演进也通过产业结构的变动过程表现出来。如表2所示:
资料来源:陈佳贵、黄群慧、钟宏武、王延中《中国工业化进程报告》P23,社会科学文献出版社2007
3、制造业增加值占总商品增加值比重
制造业是工业的主体部分(工业还包括采掘业和自来水、电力、蒸汽、热水、煤气等行业),总商品生产增加值(农业、渔业、林业;矿产业;制造业;电力及其他公用事业;建筑业)大体上相当于物质生产部门(第一产业、第二产业)的增加值。如表3所示:
资料来源:陈佳贵、黄群慧、钟宏武、王延中《中国工业化进程报告》P24,社会科学文献出版社20074、非食品支出比重
4、非食品支出比重
在不掌握某地区的“恩格尔系数”情况下,可以用居民非食品支出占生活消费总支出比重来代替,据联合国粮农组织的具体规定:50%以下属于勉强度日的贫穷社会消费型,50%~60%属于小康类型,60%~80%属于富裕类型。非食品支出比重在不同经济发展阶段占有不同的比例。详见表4:
资料来源:高洪深《区域经济学》P238,中国人民大学出版社200年
5、人口城市化率
随着经济发展和人们收入的增加,不仅产业结构会升级,而且会带动城市化水平的提升。这说明工业化与城市化是相互促进、相互补充的,即工业化会带动城市化的发展,而城市化的集聚效应也会促进工业化的进步。钱纳里运用“多国模型”对世界部分国家城市化水平进行了测算,其结果表明,城市人口比重与人均收入增加之间有较高的正相关性,各国的一致性程度也比较高。如表5所示:
资料来源:陈佳贵、黄群慧、钟宏武、王延中《中国工业化进程报告》P26,社会科学文献出版社2007
(四)经济发展阶段综合评价方法
根据上述经济发展阶段的指标体系和相应的标志值,本文选用指标含义清晰、综合解释能力强的传统评价法(加权合成法)来构n造计算反映区域经济发展水平和阶段的综合指数,其中K为区域经济发展阶段的综合评价值;λi为单个指标的评价值,n为评价指标的个数;Wi为各评价指标的权重。
为了准确反映区域经济发展各个阶段的特征,本文选择阶段阈值法进行指标的无量纲化,阶段阈值法的基本假设是在同一区域经济发展阶段内,某一指标反映的区域经济发展水平与指标变化之间是线性对应关系,这是一种近似逼近的方法。阶段阈值法的公式为:
式中,k代表第k个指标,λk为k指标的评测值,jk为该地区k指标所处的阶段(1~5),jk的取值区间为1、2、3、4、5,如果jk=5,则λk=100(即该地区k指标已经达到后工业化阶段的标准),如果jk=1,则λk=0(即该地区k指标还处于前工业化阶段)。Xk为该地区的k指标的实际值,maxkj为k指标在j阶段的最大参考值,minkj为k指标在j阶段的最小参考值,λk∈[0,100]。
本文采用德尔菲法对七位研究者进行问卷调查,再运用层次分析法计算,获得区域经济发展阶段评价指标权重,如表6所示。
资料来源:作者计算二、区域经济发展阶
二、区域经济发展阶段主导产业匹配
区域产业结构的演进取决于区域主导产业的演进,主导产业的演进则由区域经济发展阶段所决定。区域经济在不同的发展阶段,具有不同的主导产业。
中国是个经济发展不平衡的国家,在经济发展过程中,一些城市已经处在后工业化阶段上,同时还有很多城市处于工业化中期或初期。对于这些后发地区,学习和借鉴发达地区主导产业选择的经验,以缩短或减少落后地区追赶先富地区的时间,具有重大意义。
(一)主导产业的概念
主导产业是在区域经济发展中起主导作用的产业,是指那些产值占有一定比重、采用了先进技术、增长率高、产业关联度强,对其他产业和整个区域经济发展有较强带动作用的产业。
主导产业不是孤立的一个产业,而是一组产业、一组产业群。因为一个产业形不成战略重点,也发挥不出它应有的主导作用。由若干个主导产业组成的产业体系,常被称作“主导产业群”。因此,主导产业可以是某一个特定的具体产业或部门,但它更多地表现为若干个紧密联系或相关的具体产业所组成的一个产业群。
(二)区域经济发展阶段主导产业匹配
根据对发达国家和我国工业化先行城市经济发展的经验总结,本文整理总结了反映区域经济不同发展阶段对应不同主导产业的经济发展阶段主导产业群匹配表,见表6。
资料来源:作者整理
(三)主导产业的区域个性分析与新兴产业推演
1、区域个性分析
以上区域经济发展阶段主导产业的匹配,实际上是运用历史梯度推进的方法推导的备选主导产业。现实中,由于各个地区的资源禀赋各异,因此,区域主导产业的选择除了通过主导产业群匹配表进行初步筛选外,还应该进行个性分析。根据所研究区域的资源禀赋特色,增加备选主导产业。
2、区域新兴产业推演
随着社会经济的发展,科学技术的演进,生产和生活需求的更新换代,各区域必然会产生过去历史上未曾出现的产业,即新兴产业。因此,还需要由新兴产业未来推演预测,增加备选主导产业。新兴产业形成的备选产业群推演可有三类:一是估算、比较各项技术未来的经济价值大小;二是通过对未来市场需求的分析预测;三是技术与需求结合,比如,有的产业有市场需求但技术不能实现,有的产业有技术但当前需求未产生。这三类方法推演出的产业,也应成为备选主导产业库中的产业。
通过以上程序,备选的区域主导产业库即形成,如图2所示
三、区域主导产业选择
在确定备选主导产业库后,需要建立一个区域主导产业选择指标体系对备选主导产业库中各产业按以下顺序进行定量分析,最终确定区域主导产业。
(一)建立指标体系
结合已有的理论成果和区域的发展实际,本文提出区域主导产业选择原则:产业关联度准则、需求收入弹性准则、生产率上升率准则、增长率准则、资源有效配置标准等。根据主导产业选择原则,本文建立主导产业选择指标体系。指标共分三个层次:目标层——区域主导产业选择;准则层——主导产业经济指标、区域产业能力指标、主导产业社会指标;指标层——需求收入弹性、劳动生产率、比较劳动生产率、区位商、产业规模、就业吸纳率、金融机构存款余额指标。如表7所示。
资料来源:作者整理
(二)建立判断矩阵,确定评价指标权重
通过德尔菲方法和层次分析法对指标体系进行分析,建立指标体系的比较判断矩阵,确定指标权重,指标权重如表8所示。
资料来源:作者计算
(三)运用指标体系选择主导产业
1、指标层赋值及赋值无量纲化
根据各地区的统计年鉴指标值进行计算,根据计算结果对各指标层进行赋值。赋值后对指标层的赋值进行无量纲化处理,即首先将备选产业的同一指标值进行加总,然后分别用备选产业的指标值除以所有备选产业同一指标值的总和。
2、计算得分,进行判别
计算各备选产业的得分,根据各个指标层的权重乘以无量纲化后的指标值,然后加总进行排序,得分居前列的产业即可选作区域的主导产业。
参考文献
[1]陈佳贵,黄群慧,钟宏武,王延中.1995-2005年中国省域工业化水平评价与研究中国省域工业化水平评价与研究[M].社会科学文献出版社,2007.
[2]朱传耿,沈山,仇方道.区域经济学[M].中国社会科学出版社,2001,3.
[3]高洪深.区域经济学[M].中国人民大学出版社,2002.
基于判别分析的故障选线方法 篇4
小电流接地系统中,发生单相接地故障后,能否迅速准确地选出接地故障线路,并动作于信号或跳闸,不仅关系到电力系统安全运行,也是我国在建、改建的配电系统迫切需要解决的问题。小电流接地系统易发生单相接地故障,如不及时清除,易发展为相间故障,甚至造成多组开关柜和变压器烧毁的“火烧连营”事故,影响电力系统安全运行。全国每年因此损失数十亿元,且危及设备和人身安全。
近年来,国内外学者对此进行了广泛而深入的研究,已经提出了很多有益的探索方法,取得了丰富成果[1,2]。但由于故障残流小、故障电弧的影响、负荷谐波干扰及选线方法本身的局限性等原因,实际运行中故障选线正确率很低。到2000年我国已安装选线装置的退出率高达90%,这说明我们研究的选线技术还存在许多问题,不能满足用户的要求[3]。随着人们对配电系统自动化水平要求的提高,小电流故障自动选线问题更加突出,迫切需要从根本上予以解决。
目前,由于配电网接地故障的情况复杂,单一的选线判据仅利用部分故障信息进行选线判断,不适应复杂多变的故障情况,使得在某些接地工况下这些原理在应用中会误选、漏选、多选; 而基于融合的故障选线方法[4,5,6],虽然弥补了单一选线方案的不足,提高了系统的选线精度,但大多数算法不具备明确的物理机理,仅靠海量样本进行训练,不能保证样本数据覆盖各种复杂的故障情况。文献[7]借助判别分析提出了电网故障元件定位方法,不受运行方式的影响,取得了较好的效果。
为此,本文突破传统选线思路,利用判别分析技术,融合现有各种选线方法的优点,提出一种新型的配电网故障选线方法。对故障特征量的选取进行了探讨,选取零序导纳法、负序电流法、零序电流法、接地故障电阻法、小波分析法等基于就地测量量的多源故障信息作为判别因子,构建距离判别分析模型,实现了故障选线,减少了干扰、消弧线圈、过渡电阻的影响,提高了选线的精度和可靠性。
2 故障选线的总体思路
判别分析方法是一种根据已有训练样本的分类信息,得到体现这种分类的判别函数W( x) ,然后利用该函数去识别新获得的待测样本x,判断待测样本属性的预测预报分析方法[8]。
常规故障选线的输出为故障或非故障,在线路出口处安装保护装置,将实际系统中线路发生故障前后保护装置所测得的历史数据作为训练样本,本条线路故障时的数据构成故障类G2的训练样本,其他线路故障或母线故障时本条线路采集的数据构成非故障类G1的训练样本。本文提出方法需要大量样本,可将现场实际录波数据、动模试验数据和仿真数据共同作为样本数据,以减少现场不会频繁接地和接地类型复杂多样对本方法的影响。每个样本提取多种故障特征量作为判别因子,充分利用各种故障信息,提高选线精度。之后借助马氏距离对训练样本进行学习,进而构建距离判别分析模型。
采用零序电压作为选线的启动判据,当零序电压越限时,判断配电网发生接地故障,零序电压突变时刻为故障发生时刻。之后记录待测样本数据x,将x代入判别函数W( x) ; 以距离判别规则判定待测样本的类别,从而判断与待测样本相对应的线路是否发生故障。
文献[9,10]借助神经网络方法解决选线问题,拓展了继电保护的研究方向,已取得初步成果。但神经网络不具备明确的物理机理,需按经验对各识别子模块进行整定,不能保证得出的模式是故障样本数据的真正结构。而本文采用的判别分析方法具备明确的物理机理,将样本的s个故障特征量投射到s维空间,考察样本间的距离,认为同类样本的相似度较高( 空间距离较近) ,而异类样本的相似性较低( 空间距离较远) ,从而判别待测样本所属线路是否发生故障。故障类与非故障类数据信息之间有本质的差别,前者是故障产生,而后者是干扰产生。判别分析方法理论上可将故障数据与非故障数据进行有效区分。本文的仿真分析表明在训练样本较少或故障类型、工况情况不全时,判别分析方法仍可进行准确的样本判别,初步验证了该方法的有效性。
故障选线总体思路如图1所示。
3 距离判别分析理论
3. 1 马氏距离
设有c个类别{ G1,…,Gc} ,x = ( x1,x2,…,xs)是来自均值为μ、协方差为∑( > 0) 的类别G的s维样本( 考察s个故障特征量) ,则x到类别G的马氏距离为:
3. 2 距离判别函数的构造
设G1,G2是两个不同的s维已知类别。已知来自类别G1的训练样本x1( 1),x2( 1),…,x(n11),来自类别G2的训练样本x1( 2),x2( 2),…,x(n22),各类别的均值向量μ1、μ2及协方差S的估计量分别为:
式中,S1、S2为两类训练样本的协方差矩阵; n1、n2为两类训练样本的个数。
距离判别函数为:
3. 3 判别准则及其评价
定义距离判别规则为:
距离判别分析模型如图2所示。
采用误差率回代估计来评价距离判别准则的优良性。以全体训练样本作为n1+ n2个新样本,逐个代入已建立的判别准则中,回判结果如表1所示。
n11、n22为回判正确的样本个数,n12为将属于类别G1的样本误判为类别G2的样本个数,n21为将属于类别G2的样本误判为类别G1的样本个数。误判率η的回代估计为:
4 故障特征量的确定
好的判别因子应具备以下4个特点:
1区别性,对不同类别样本特征值差异明显;
2可靠性,对同类样本特征值比较接近;
3独立性,各特征之间尽量彼此统计独立;
4数量少,过多的特征数会使系统复杂度增加。
不同的选线方法有其不同的适用范围,为充分发挥判别分析的融合特性,提高选线方法的适用范围( 特别是经消弧线圈接地的配电网及高阻接地等情况) ,可将多种不同故障特征量共同作为判别因子。
现有的接地故障选线方法采用了不同的故障信息,可将故障特征量分为稳态或暂态分量、基波或谐波分量、有功或无功分量、各相故障分量、各序分量等。反映稳态分量的方法大多不适用于谐振接地电网,且对间歇性接地故障失效; 而基于暂态分量的方法可改善上述稳态方法的缺陷,但受开关操作等暂态干扰信号影响较大,在电压过零点附近发生接地故障时故障特征量较小。基于基波分量的方法受消弧线圈及其补偿度的影响较大; 而基于高次谐波分量的方法受其影响较小,但谐波含量较小,检测灵敏度低。基于零序分量的方法较基于负序分量的方法更易受弧光接地产生的振荡电流的影响。
为使所提出的选线方法适合在配电自动化终端单元( FTU) 上就地实现,可选择基于就地测量量进行接地选线的方法: 1零序过流保护; 2零序电流( 包括零序基波电流、零序谐波电流、零序暂态电流) 大小和方向保护; 3零序功率方向保护; 4零序导纳方向保护[1]; 5负序电流大小和方向保护[2];6零序电流负序电流比较接地保护[11]; 7暂态零序能量大小和方向接地保护; 8接地故障电阻测量接地保护[12]; 9基于小波变换的零序各频带分量的大小和方向保护; 10基于HHT变换的零序电流瞬时频率的相位保护等。
5 仿真分析
5. 1 构建判别分析模型
采用文献[11]的35kV配电网进行EMTP仿真。仿真配电网如图3所示,馈线参数见表2。
图3中Rf为故障点过渡电阻,中性点接地方式采用不接地、经高阻接地、经消弧线圈接地、经消弧线圈并电阻接地,提取电缆线路3及架空线路4上发生金属性接地及高阻接地故障时,线路4上的保护装置的故障信息作为样本,见表3所示,将样本中{ x1( 1),x6( 1),x3( 2),x8( 2)}作为待测样本,其余作为训练样本。
每个样本提取5个不同故障特征量作为判别因子,依次为零序导纳接地继电器测量的相位差xk 1[11]、负序电流xk 2、零序电流xk 3、由故障相电压与故障电流之比计算出的接地故障电阻xk 4[12]、db4小波变换后模极大值xk 5。将选线结果分为两类: 1线路未发生故障,模型输出结果为G1; 2线路发生故障,模型输出结果为G2。
对训练样本进行计算、学习后可求得相应的判别系数,进而得到判别函数如下:
5. 2 距离判别分析模型的检验
对训练样本进行学习后,利用回代估计法计算模型的误判率。在12个样本中,未发生误判,因此误判率为0。说明经过训练后的判别模型判别能力较高。
5. 3 选线方法的启动
在配电网接地故障保护方法测试过程中,取零序电压整定值为10%相电压,即2021V。对各种类型故障仿真后零序电压都大于整定值,都能可靠判定接地故障的发生。
5. 4 仿真结果
为进一步检验模型的正确性和适用性,利用训练好的模型对4个待测样本进行判别。
将待测样本代入判别函数W( x) ,即式( 7) 。利用距离判别规则判定待测样本的归属。若W( x)≥0,则判定待测样本为非故障数据,待测样本所属线路未发生故障; 若W( x) < 0,则判定待测样本为故障数据,待测样本所属线路为故障线路。仿真结果见表4所示。
待测样本x1( 1)、x6( 1)为线路3发生接地故障时安装在线路4上的保护装置获取的样本数据,代入式( 7) 计算后,其数值均大于零,属于非故障样本; 而待测样本x3( 2)、x8( 2)为线路4内部发生接地故障时安装在线路4上的保护装置获取的样本数据,代入式( 7) 计算后,其数值均小于零,属于故障样本。用本文方法所得到的结果与实际结果一致。EMTP仿真结果表明了判别分析方法在接地故障选线中的有效性,同时也表明所选择特征量能很好地描述故障信息。
6 结论
浅析柴油发动机故障一般判别 篇5
柴油发动机由于比汽油发动机更能够减少排放对环境的污染, 以及柴油发动机结构相对简单, 维修维护相对较为容易, 成本较低, 因此在建筑工地及施工现场, 很多车辆的发动机都采用了柴油发动机。正是由于柴油发动机的广泛使用, 使得对柴油发动机的维护保养日益突出;另一方面, 对着电子油门控制技术的飞速发展, 柴油发动机的结构也已经不仅仅是早先的机械式结构了, 逐渐增加了电子控制电路, 这对于柴油发动机的故障诊断和维修维护都提出了更高的要求, 因此, 要正确判断电控柴油发动机故障, 减少因误判带来的损失, 广大汽车维修技术人员必须掌握先进的电控柴油车维修技术。
1 柴油发动机常见故障诊断
要实现对柴油发动机的有效维修维护, 对于技术人员而言, 首先就是要能够准确的判断常见的故障类型, 对柴油发动机的故障诊断进行分类总结, 下面简单分析柴油发动机常见的几种故障类型, 以和其他广大发动机技术人要共享。
(1) 柴油发动机不能正常启动。对于柴油发动机, 在使用过程中最常见的就是启动无法正常启动, 在这种故障中, 通常发动机能够正常转动, 但是就是无法启动, 导致该故障出现的原因主要是在启动过程中某种因素遏制了柴油油气的持续进入, 导致动力不足, 通常不外乎燃料过滤器和油管阻塞、喷油泵及进气嘴阻塞, 以及油箱没油这三种原因。对于柴油发动机在启动中无法实现正常启动, 首先要确保油箱有足够的柴油, 另外当点火开关打开的时候, 听听喷油泵里面有没有咔嗒声。如果没有的话, 就意味着螺线管或者喷油泵需要更换。
(2) 柴油发动机停转。柴油发动机在正常减速过程中, 发动机突然停转, 有可能导致发动机的磨损过于剧烈, 这样的故障对于柴油发动机服役寿命的影响是致命的。造成发动机停转的主要原因是喷油泵工作出现故障, 一旦喷油泵出现故障, 随之对整个系统产生影响, 有可能会引起系统怠速, 进而引发发动机停转;也有可能由于喷油泵的故障导致燃料里进了水, 水会让泵里的计量阀或活塞粘住, 从而出现发动机停转的现象, 对于这样的故障类型, 可以使用润滑添加剂, 如果添加剂不起作用, 就必须对泵进行清洗或者更换。
(3) 柴油发动机冒白烟。柴油发动机在启动后, 不断冒出白烟, 这也是常见的发动机故障之一, 这通常是由于燃料不够充足而造成的, 也就是说, 柴油气化之后的油气不够充分, 导致油气混合物中柴油成分偏低, 进气嘴中的燃烧颗粒浓度不足, 进而使得发动机点火后冒白烟。要解决这种故障, 需要彻底清查进气嘴及发动机系统的排气系统, 确保柴油进气顺畅。
(4) 柴油发动机冒黑烟。柴油发动机在启动后, 如果冒出黑烟, 这通常是燃料过多空气不足造成的, 而造成空气不足的最主要原因就是进气嘴堵塞, 或者是排气系统堵塞, 造成气流不畅;另一方面, 如果空气进气不足在较长的时间内得不到解决, 会造成油气混合物中油的比例增大, 从而引起排气系统冒黑烟。
2 柴油发动机故障诊断与维护建议
2.1 故障诊断的一般步骤
(1) 确认故障存在形式。在柴油发动机的众多故障中, 有些故障的特征比较明显, 能够较为容易的判断出来, 但是大多数故障的特征并不是很明显的, 这就对技术人要的故障诊断技术提出了较高的要求, 因此在进行发动机故障诊断的过程中, 第一步就是确认故障的存在形式, 确认故障是否究竟存在, 该故障存在于发动机启动或运转过程中的哪一个环节, 只有确认了故障的存在形式, 才能够借助于其他诊断设备及分析手段确定故障的引发原因, 进而有针对性的提出故障解决措施或方法等。
(2) 确定故障重要层次。在柴油发动机运转过程中, 一旦出现故障, 往往是多个故障同时发生, 在这种情况下, 就需要对故障的重要层次进行分类处理, 首先解决重要度高的故障类型, 因此故障重要层次的确定对于确保柴油发动机的最大服役寿命是有积极意义的。
(3) 故障检查及解决。在确定了故障的存在形式及重要度, 随后就可以对故障进行具体的分析, 可以借助于故障诊断设备, 例如车辆随车配备的故障诊断码手册, 根据自诊断设备诊断出的故障码判断发生故障的零部件, 进而提出具体的故障解决措施;也可以借助于其他故障检测设备, 逐一对有可能引发故障的因素进行排除, 最终在确定故障原因的基础上进行有针对性的排除。
2.2 柴油发动机维护建议
本论文分析的柴油发动机是结合应用在建筑工地现场的工程机械或者特征汽车的柴油发动机为研究对象的, 由于这样的柴油发动机服役环境较为恶劣, 经常会发生故障, 因此必须要重视对发动机的维护保养, 这对于提高发动机的服役寿命, 以及加快建设工程进度和节约成本都是大有裨益的, 因此需要对柴油发动机的维护保养加以重视, 通常来说, 可以从以下几个方面切入实施对柴油发动机的维护与保养。
(1) 发动机不能强行热启动。如果发动机初始状态为冷机, 应当采取逐步暖机的措施, 逐渐提高发动机的转速, 最终实现发动机的正常启动, 万万不可强行实施热启动, 这对于发动机内部的喷油泵、高压油管的损害都是致命的, 经常进行强行热启动的柴油发动机, 其服役寿命往往大打折扣。
(2) 发动机尽量不要空载启动或者过载启动, 众所周知发动机都是有特定的负载输出曲线的, 在空载或者过载的状态启动发动机, 只会使发动机的力矩输出特性发生偏移或者扭曲, 最终影响的是发动机的功率及工作效率, 而且这种启动所带来的故障, 其维修更复杂, 保养起来成本也更高。
3 结语
加强发动机的维护、保养是预防发动机常见故障的最好方法, 也是延长发动机寿命的重要举措, 只有这样, 才能有效防止产生故障, 从而保持发动机良好的技术状态。要实现我国目前在建设工地上使用的几十万辆柴油汽车发动机的服役寿命最大化, 就必须不断提高我国发动机检修及维护技术人员的技能水平, 而这最终受益的还是我国汽车发动机技术的快速发展。
参考文献
[1]朱玉平.怎样维修电控柴油轿车[M].北京:机械工业出版社, 2006.
[2]徐家龙.柴油机电控喷油技术[M].北京:机械工业出版社, 2004.
DCS系统故障判别及处理方法 篇6
1 DCS系统概述及特点
DCS系统将控制功能分散于各台计算机, 系统结构采用容错设计, 因此, 即便其中一台计算机出现故障也不会影响到系统其他功能停止工作, 另外, 每台计算机在系统中都承担比较单一的任务, 因此, 可以对每台计算机配备特定结构和软件的系统, 使其有针对需要地实现其功能, 同时也提高了每台计算机在系统中的可靠性。
那么, DCS控制系统究竟有什么特点呢?归纳起来大致有以下几点:
1) DCS系统具有相对开放的控制功能
DCS系统控制程序采用任务运行方式, 每个任务都可以预先设定运行优先级及运行周期, 因此, 不仅能实现复杂调节回路的愿望, 还能实现开关量的快速控制。其设计也采用系列化的设计, 各台计算机可以采用局域网的形式进行通信并实现信息传输, 当需要改变其传输方式、系统功能及需要扩充之时, 可以直接增设计算机台数, 并且简单而方便的连入系统通信网络, 如果需要卸下部分计算机, 也是同样的道理, 根本不会影响到其他系统的正常运作。
2) DCS系统具有配置灵活的功能
DCS系统在软硬件组态过程中, 通过不同流程应用对象来实现软件的组态, 简单而言就是确定控制信号与测量及它们之间的连接关系, 而控制所需要的各种监控和报警画面, 是通过控制算法库选择适用的控制规律以及从图形库调用基本图形来实现的, 这就简单而直接地实现了所需要的控制系统。
3) DCS系统维护起来更加简单
DCS系统所设置的小型或微型的专用计算机, 因为其功能单一, 每一台都有属于自己的单一而专业的任务, 因此, 当出现故障时, 也会显得容易更加容易检测, 当其中一台出现故障之时, 因为不会影响到其余设备的正常运行, 所以维修起来也相对简单, 可以迅速地找到维修方法并排除故障。
4) DCS系统具有个工作站之间的相互协调性
在DCS系统中, 每隔工作站之间通过通信网络来实现各种信息和数据的传送, 整个系统之间可以达到信息共享及协调工作, 这样对于系统控制及系统总体功能的优化处理有一定的优势。
5) DCS系统具有功能齐全的控制系统, 可以实现不同的控制任务
DCS系统的构成方式非常灵活, 通常由通用服务器、工业控制计算机和可编程控制器组成, 也可以自由搭配专用的管理计算机站、操作员站、工程师站、记录站、数据采集站、现场控制站等, 来实现控制系统去控制不同专业要求的各种控制任务。另外, DCS系统可以根据计算机技术的发展, 按照更高性能与需要的计算机设备, 通过网络连接去实现更高级的管理功能, 例如计划调度、仓储管理、能源管理等。
2 DCS系统在煤化工业中的应用
DCS系统作为一种高科技的产物, 其诸多的特点及优点, 受到煤化工业的青睐, 因此, 理所当然就被煤化工业广泛地投入了应运。DCS系统在煤化工业中主要有如下应用:
1) DCS系统在煤化工行业合成氨生产工艺中的应用
合成氨生产工艺在煤化工业中占据着重要的岗位, 因此, 对生产设备以及技术的要求都比较高, 因为合成氢工艺中的主要参数值直接影响着合成氢的产量和质量, 另外, 还直接决定着能源消耗和消耗定额, 所以, 合成氢工段中主要工艺参数的优化控制显得相当重要。而DCS系统在煤化工业合成氢生产工艺中的应用, 也就具有一定的现实意义和必然趋势。
在合成氢生产工艺过程中, 不管是对温度的要求还是对氨冷器、冷交换器、氨分离器的三大液位的参数要求都有很高的要求, 而DCS系统可以凭借其智能而全面的控制系统, 来实现合成氢工艺生产过程中的自动化控制工程。当然, DCS系统控制需要经过精心调试才能使系统的可控性很好的实现, 才能确保DCS控制系统在合成氢生产工艺中中稳定长期地工作。
2) 利用DCS系统观测重要数据的变化
在煤化工业中, 为了让工作人员更为方便地进行操作, 通过在设计流程图画面时以操作岗站为单位, 在操作界面上制作动态显示图棒, 实现比较容易而简单的操作。另外, 可以在操作界面上制作一些重要的变量趋势图, 让操作员直观而清楚地观测到重要数据的变化趋势, 以便于清楚地记录数据的变化顺序, 这样一来, 当有故障发生时, 就可以迅速地参照数据进行分析故障原因。
3) 利用DCS系统建立数据库, 记录重要过程的数据变量, 进行企业数据分析
利用DCS数据来建立数据库, 累计记录煤化工业合成氢生产工艺中氨冷器、冷交换器、氨分离器的三大液位的重要数据的变化、变量, 以便依据这些累计的数据对合成氢生产工艺进行具体分析, 再依据分析得来的数据对生产工艺进行专业而精准地优化, 以便提高合成氢的生产质量及效率, 带动企业本身经济效益的快速发展。
3 DCS系统在煤化工业应用过程中出现故障时的判别及处理方法
DCS系统在运行中, 也会因为发生故障没有得到及时处理而对各配置造成一定的影响, 因此, 及时判别DCS系统故障并找到正确而有效的处理方法就显得尤为重要, 这就要求操作工不仅要掌握一定的判别方法, 以便及早发现故障, 另外, 还应该具备一定的维护经验, 以及一套行之有效的故障判别方式和处理方法, 以避免或减少对系统控制的影响。
那么, 究竟DCS系统在煤化工业应用过程中出现故障时该如何及时做出判别以及该如何快速处理呢?
1) 依据DCS系统数据变化及时发现故障, 找到合适的方式方法进行故障排除
DCS系统控制系统所控制的数据, 通常情况下, 如果经常变化的数据长时间不变, 另外, 其余的数据都不变, 假如故障报警呈现红色, 应该立即检查卡件运行情况, 假如卡件没有故障, 那么就应该检查通讯是否正常;如果波动数据对工艺操作并无影响, 那么很大程度上是因为计算机某卡件发生了故障, 而并非操作系统本身发生故障, 应该立即将相关的自调系统打到手动调节, 必要时进入现场进行调节, 同时, 通知维修人员前来维修, 并将数据变化情况告诉维修人员。
维修人员可以根据数据故障报警情况去判别故障, 这样就能基本确定故障出在了什么地方, 一旦能确定故障的具体位置, 那么, 相对于具有专业素养的维修人员而言, 进行正确的故障排除就显得相对容易。
2) 根据DCS系统监控画面运行情况, 检测系统是否存在异常及故障
DCS系统对控制画面进行实时监控时, 如果发生监控画面数据无法刷新, 调节画面不起作用, 或者某个操作站存在异常, 或者系统报警指示灯存在异常, 则说明该操作站有问题, 就可以通知维修人员前来维修。
维修人员就要根据这一情况做出准确的判别, 用专业的知识去分析问题, 解决问题, 以致排除系统故障。
3) 观察各个控制系统的断电情况
在DCS系统正常运行过程中, 突然发现有部分操作站没有显示, 那么就说明UPS或市电断电, 就应该及时通知维修人员进行维修。假如有电的操作站能够进行正常监控, 就不会影响控制系统的正常调节。
4) DCS系统中, 发现多个自调系统失控情况
在DCS控制系统中, 假如发现多个自调系统失去控制, 监控画面上的自调阀阀位显示全开或者全关, 应该立即检查仪表气源压力, 若此数据小于0.4MPa, 就表示有异常情况, 应该及时排除气源管道是否漏气或堵塞, 如果气源压力小于0.2MPa, 应该立即紧急停车, 将监控画面上的自动调节系统全部搞成手动, 将调节阀阀位调至安全位置, 并立即通知仪表工进行检测, 并进入现场进行操作, 将调节阀两端的截止阀关闭, 启用旁路阀进行操作。
因此, 在DCS系统在运行过程中, 应该及时的用专业的知识去判别并排除存在的异常状况和一些故障, 并及时找到故障解决的办法, 进行处理, 这样就可以最大限度地避免或减少因系统故障而造成的不必要的损失。
参考文献
[1]蒋彬, 李治薇[J].石油与天然气化工, 2010 (S1) .
输电线路永久性故障判别方法探讨 篇7
1 输电线路关于瞬时故障及永久性故障的判别与分析
目前我国电力系统输送状态基本良好, 这为国家的发展及人们的生活水平提高具有一定的保障作用。但一些输电施工的发生也为电力供应敲响了警钟。通常按照电力供应多年的统计分析, 其常见输电线路故障主要可以分为瞬时性故障及永久性故障, 其引起的原因不同, 在故障处理中应根据实际故障原因综合分析。
1.1 输电线路瞬时故障介绍与分析
目前电力系统常讲的瞬时性故障主要指由于一些外在原因如雷电、大风、鸟类及树枝等引起的线路短路及放电等现象, 以影响电力正常供应的故障现象。这类故障在断路器跳开以后, 其故障电弧在经过一系列复杂过程以后会自行熄灭, 待重新合闸以后便可恢复至正常供电水平, 保持用户的正常使用, 一般造成的危害较小, 损失也较轻, 故障处理较为简单。据统计, 高压输电中90%的为单向接地短路故障, 而80%的多为瞬时性故障, 可通过将故障相断路器合闸即可完成恢复供电, 可极大促进供电线路的连续性。因此, 由于瞬时故障所引起的输电线路较容易维修, 对整个输电线路的影响较小, 一般危害较轻。
1.2 输电线路永久性故障介绍与分析
电力系统常讲的永久性性故障主要指由于线路倒塔、断线、绝缘设备击穿等引起的故障, 其跳闸以后不能立即恢复, 不仅会造成整个电路系统的安全运行, 还会对电路系统造成负面的影响, 对电器设备的使用寿命也存在一定的影响。同时由于永久性故障所带来的较长时间的输电中断将对人们生活及企业生产带来的损失严重。可见永久性故障对电力输送及人们使用安全的严重程度。因此作为供电部门应加强对永久性故障的检测与检验, 减免永久性故障的发生频率及缩短故障处理周期, 保障电力供应安全及使用安全, 为国家及企业的安全稳定用电提供一定的技术保证。
2 输电线路永久性故障判别方法分析
2.1 基于单/双输电回路单向接地引起的永久性故障判断
前面提到输电线路故障一般为瞬时性故障, 通常需经历一次电弧、二次电弧及恢复电压三个阶段, 事故较小, 可瞬间恢复。而永久性故障发生后电弧很快熄灭并进入恢复电压阶段。一般永久性故障发生以后其恢复电压阶段可包含电容耦合电压及电磁耦合电压。通过仿真软件简要对单/双输电线路单向接地故障的一次电弧、二次电弧及恢复电压的工频分量及震荡分量进行了分析, 其结果表明由于存在并联电抗器与线路电容之间的能量振动, 当发生永久性故障时, 故障线路在对地放电的过程中断开相电压只有工频分量及衰减的直流分量组成。基于并联电抗器与线路电容之间的能量振动的关系实现永久性输电线路故障的判别在实际输电线路传输中具有重要的意义, 可最大限度的对故障类型进行准确判断, 有利于输电线路检修部门对故障做出及时的处理。
2.2 基于并联电抗器的输电线路永久性故障判断
由于其发生瞬时故障及永久故障的供电回路的电流明显不同, 在线路较短的情况下, 在短时间内电路并抗电流差异较大的原理而开发了一种基于利用断开相并抗与中性点小电抗测量电流幅度比的方法判断永久性故障的一种新方法。这种方法主要以瞬时性故障为参考模型, 在判断过程中, 首先通过一定的测量元件测得断开相并联电抗器的电流值, 在通过计算比较与实际测量电流值之间的差异来进行判断。即当发生瞬时性故障时, 若故障模型输入正确, 则断开相并抗计算电流与实际测量偏差较小, 因此电流幅度比也较小。但当发生瞬时性故障时, 故障模型存在失误, 断开相并抗计算模型电流值与实际测量值偏差较大, 同样电流副值也较大。故通过上述方法可对输电线路的瞬时性故障及永久性故障进行判别。
2.3 基于潜供电流计算的输电线路永久性故障判别
由于常规采用的自动重合闸装置无法实现对瞬时故障及永久性故障的精准判断, 当永久性故障发生后, 若进行自动强行重合会出现对系统冲击过大的情况, 不利于供电线路系统的稳定。开发一种自适应重合闸来自行对故障类型进行判断与处理是国内外学者研究的话题。当输电线路发生故障时, 故障位置由于多方面的因素常会发生始终接地的可能, 而由于较大的潜供电流流入大地, 根据故障的类型其潜供电流不同来判断故障类型。如当发生瞬时故障时其故障电弧消失后, 故障点的潜供电流为零, 而在发生永久性故障时, 其故障点的潜供电流相对较大。根据上述现象可用于对永久故障与瞬时故障的判断。
2.4 基于电流差值的双端带并联电抗器的输电线路永久故障判断
查阅大量文献所述, 基于电流差值的双端带并联电抗器的输电线路永久故障判断方法其实现的前提是必须能够及时获得并联电抗器的并联信号。因为不论是瞬时故障还是永久故障, 其故障发生后, 并联电抗器的电流均会发生持续衰弱的现象, 但当断路器断开一定时间后期电抗器电流可被有效获取。这中方法, 当发生永久故障时, 故障电的电流会很快衰减, 有利于故障的判断。而通过利用EMPT软件进行仿真分析发现, 当设定采样频率为3KHZ时, 假设在50MS时会出现故障, 故障后80ms后断路器出现挑闸情况, 其经过实际仿真模拟, 发生瞬间性故障时, 两侧并联电抗故障相的接触电流值为零, 而当发生永久性故障时, 由于故障一直存在, 而使得两侧并联电抗故障相的接触电流值大于零。该种方法由于没有电压值的摄入, 其判定精确度较高, 同时灵敏度也相对较好。
3 结语
综述所述, 电力输送与供应已成为目前影响我国发展及人民生活的重要部分。这几年我国在基础设施建设方面取得了一定的成绩, 使得电力系统的供电安全提供了有效的保障, 同时也为电力系统电能供应故障发生频率降低起到了一定的作用。永久性故障的发生可对国家企业的生产及生活带来严重的影响。因此电力企业应加大永久性故障的判断及对故障进行及时处理, 以减免故障对企业的人民带来的损失。
参考文献
[1]宋国兵, 索南加乐, 孙丹丹.输电线路永久性故障判别方法综述[J].电网技术, 2011 (18) .
[2]王增平, 刘浩芳, 徐岩, 刘俊岭.基于改进型相关法的单相自适应重合闸新判据[J].中国电机工程学报, 2009 (10) .