江苏益邦电力科技有限公司王一凡获国家专利权
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龙图腾网获悉江苏益邦电力科技有限公司申请的专利一种电力线载波通信故障检测系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119232201B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411764575.0,技术领域涉及:H04B3/46;该发明授权一种电力线载波通信故障检测系统是由王一凡;李凡亮;张成龙设计研发完成,并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电力线载波通信故障检测系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种电力线载波通信故障检测系统,涉及电力线故障检测技术领域,所述故障检测系统包括数据采集模块、异常分析模块、故障诊断定位模块、故障分级评估模块、应对措施匹配模块以及报警模块,其中,各模块间电信号连接。本发明通过监控电力线上的载波解调之后的调制信号,包括发送性能指标和电气性能指标,快速捕捉到电力线上的信号变化,通过计算发送性能趋向指数和电气性能趋向指数,能够及时评估电力系统的性能趋势,及时检测出异常调制信号,为故障定位和分级提供关键信息,大大提高了故障检测的准确性和响应速度,减少了故障对电力系统的影响,提高了电力供应的可靠性。
本发明授权一种电力线载波通信故障检测系统在权利要求书中公布了:1.一种电力线载波通信故障检测系统,其特征在于:所述故障检测系统包括数据采集模块、异常分析模块、故障诊断定位模块、故障分级评估模块、应对措施匹配模块以及报警模块,其中,各模块间电信号连接; 所述数据采集模块,用于获取电力线上的载波解调之后的调制信号,并对采集的调制信号进行预处理操作; 所述异常分析模块,基于预处理后的调制信号,对信号的进行异常检测和识别; 所述故障诊断定位模块,根据异常分析模块的结果,对故障进行精确定位,确定故障发生的位置和范围; 所述故障分级评估模块,根据故障的严重程度和故障诊断定位结果,对故障进行分级评估; 所述应对措施匹配模块,根据故障分级评估模块的故障评估结果,匹配相应的应对措施; 所述报警模块,用于在系统检测到故障时,根据故障评估结果发出相应的报警信息; 所述数据采集模块中,调制信号的获取及预处理过程包括: 使用数据采集设备从电力线上捕捉载波解调之后的调制信号,包括发送性能指标和电气性能指标,其中,发送性能指标涉及频谱特性、载波信号参数以及输出功率,电气性能指标包括电压、电流以及设备状态; 对采集到的调制信号进行预处理操作,包括数据清洗、数据预处理以及信号去噪步骤,并通过平滑算法对信号进行处理,将信号的量纲和数值范围统一; 基于分布式文件系统构建数据仓库,对预处理后的信号数据进行存储; 所述异常分析模块中,信号的异常检测和识别过程包括: 基于预处理后的调制信号,对发送性能指标和电气性能指标进行分析,分别提取发送性能指标和电气性能指标的特征数据,其中,发送性能指标的特征包括信号强度、频谱纯度、载波频率稳定性、信号调制误差,电气性能指标的特征包括电压波动、电流稳定性、相位偏差、功率因数; 对于每个特征数据,基于历史数据和标准规范,确定各特征数据的正常值,将提取的特征数据与正常值进行比较,识别出偏离正常值的特征数据作为异常值; 分析发送性能指标的各特征数据与正常值的差异,计算每个特征数据的偏差程度,基于各特征数据的偏差程度,综合计算发送性能趋向指数,分析调制信号的发送性能指标趋势; 分析电气性能指标的各特征数据与正常值的差异,计算每个特征数据的偏差程度,基于各特征数据的偏差程度,综合计算电气性能趋向指数,分析调制信号的电气性能指标趋势; 通过计算的发送性能和电气性能的趋向指数,分析电力线上的异常调制信号,异常调制信号表现为发送性能或电气性能的显著变化,或两者同时出现,并对异常调制信号进行进一步分析,确定其来源、性质和影响范围; 所述发送性能趋向指数的表达式为: ; 其中,为发送性能趋向指数,为发送性能指标索引,从1到4,为各个发送性能指标的实际测量值,为各个发送性能指标的基准值,为各个发送性能指标的最小值,用于标准化偏差程度,为权重系数,且,的取值范围在0至1之间,其中1表示所有指标均处于最佳状态,0表示至少有一个指标严重偏离基准值; 所述电气性能趋向指数的表达式为: ; 其中,为电气性能趋向指数,为电气性能指标索引,从1到4,为各个电气性能指标的实际测量值,为各个电气性能指标的基准值,和分别代表各个电气性能指标的最小值和最大值,用于标准化偏差程度,的取值范围在0至1之间,其中1表示所有指标均处于最佳状态,0表示至少有一个指标严重偏离基准值; 所述故障诊断定位模块中,故障定位的过程包括: 启动诊断时,从数据库中加载历史维修数据库,利用历史数据辅助匹配当前的故障类型,其中,历史维修数据库包含过去发生的故障类型、位置、原因、严重程度及解决方法; 对电力系统中观察到的异常现象进行记录和描述,根据计算的电力系统中的发送性能趋向指数,以评估其性能是否稳定或存在下降趋势,根据计算的电气性能趋向指数,以评估电力系统的整体电气性能是否处于正常范围内,根据发送性能趋向指数和电气性能趋向指数的计算结果,定位到电力系统中具体的故障指标; 基于确定故障的指标,遍历其中的各特征数据,对比特征数据的正常值范围,找出偏离正常值的特征数据,并根据偏离正常值的特征数据,定位异常特征,确定故障发生的位置; 将定位的异常特征与历史维修数据库中的记录进行匹配,找出历史维修数据库中与异常特征相近的故障案例,并根据历史案例和当前异常特征的严重程度,评估当前故障的严重程度; 所述故障分级评估模块中,故障分级评估的过程包括: 整合电力系统的当前状态数据,包括发送性能趋向指数、电气性能趋向指数以及已定位的故障信息,故障信息为故障类型、位置和严重程度; 将故障的严重程度以及发送性能趋向指数和电气性能趋向指数整合为一个综合评估值,计算故障评估系数,评估定位的故障对电力系统的干扰程度; 结合历史维修数据库中的故障类型,划分不同的电力系统故障等级,分别为轻微故障等级、一般故障等级、严重故障等级和紧急故障等级; 基于故障评估系数的值和划分的故障等级,为各故障等级匹配相对应的故障评价阈值,将计算出的故障评估系数与设定的故障评价阈值相比较,即确定故障的级别; 所述故障评估系数的表达式为:; 其中,为故障评估系数,为发送性能趋向指数,为电气性能趋向指数,为基准值,是和的历史平均值,用于标准化指数,为调整系数,用于控制指数衰减的速度,为故障的严重程度评分,为故障严重程度的最大评分,的取值范围在0至1之间。
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