CN112150596A - 一种变电站设备故障全息再现方法及*** - Google Patents

一种变电站设备故障全息再现方法及*** Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种变电站设备故障全息再现方法及***，接收故障查看请求；解析请求中的故障命令，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据；根据全息数据对故障进行分析；根据全息数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据和故障诊断结果。本公开存储故障前后一段时间视频和传感数据，检修人员一键全息再现故障时刻情景，解决了故障时刻检修人员无法综合调用数据，故障点不好定位的难题，实现了变电站全场景、全时空、全介质、全体验的数据再现，提高了检修人员工作效率。

Description

一种变电站设备故障全息再现方法及***
技术领域
本公开属于智能变电站故障诊断与再现技术领域，涉及一种变电站设备故障全息再现方法及***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
目前，变电站内测控、保护、辅助监控等数据分***采集，各自展示，变电站发生设备故障时，要想定位故障点，需要大量的数据支撑，而这些数据分散，需要检修人员调阅多个***数据，另外有些户外表计甚至需要人工现场抄录数据及与事故相关的现象，并根据仪表的指示和保护装置动作的外表征象，判断事故的全面情况。
但据发明人了解，这种传统模式下，当变电站发生故障时，无法直观的进行综合数据展示，需要工作人员调阅多个***的不同数据，有时甚至需要人工干预抄录数据，然后进行数据整理，测算分析，最终定位故障点，确认故障原因，数据采集过程复杂，需要人工干预处理，耗时长，误差大，并且诊断结果依赖工作人员的经验，可靠性差。
发明内容
本公开为了解决上述问题，提出了一种变电站设备故障全息再现方法及***，本公开存储故障前后一段时间视频和传感数据，检修人员一键全息再现故障时刻情景，解决了故障时刻检修人员无法综合调用数据，故障点不好定位的难题，实现了变电站全场景、全时空、全介质、全体验的数据再现，提高了检修人员工作效率。
根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：
一种变电站设备故障全息再现方法，包括以下步骤：
接收故障查看请求；
解析请求中的故障命令，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据；
根据全息数据对故障进行分析；
根据全息数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据和故障诊断结果。
作为可选择的实施方式，在接收故障查看请求前，先建立变电站三维模型，在三维模型中配置测点。
作为进一步的限定，将变电站按照1:1比例，使用多边形建模技术制作三维场景模型，将在线监测、遥测、遥信数据的测点，和三维模型上的点绑定。
作为可选择的实施方式，所述全息数据为由检测组件获取变电站内各设备的视频、传感检测数据，建立历史数据库存储全息数据。
作为可选择的实施方式，所述全息数据包括静态数据和动态数据。
作为进一步的限定，获取变电站全息数据；
根据数据生成时间，生成时间标签并与变电站全息数据进行绑定；
将具有时间标签的变电站全息数据与预先设定的关键字标签进行关联并存储至数据库；
根据变电站全息数据的相似度进行切片分组，并将同组的变电站全息数据存入位置进行映射，将映射信息更新至时标关键信息表。
作为进一步的限定，所述关键字标签为监控对象信息或触发条件信息。
作为进一步的限定，变电站全息数据的相似度的计算过程为：
根据变电站全息数据的关键字标签检索频度及应用范围给关键字标签类型分配相应的权值，通过关键字标签的一致性，进行权值的计算，建立起各个变电站全息数据之间的相似度。
作为进一步的限定，所述历史数据库为时序数据库，数据库内的每条数据定义为元数据，每条元数据包含时间标签、关键字标签及值数据三个维度信息。
一种变电站设备故障全息再现***，包括客户端和服务器端，其中：
所述客户端，被配置为发送用户故障查看请求，显示三维数据模型以及全息数据；
所述服务器端，被配置为接收故障查看请求，解析请求中的故障命令，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据，根据数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据。
作为进一步的限定，所述服务器端包括：
三维建模模块，被配置为建立变电站三维模型，在三维模型中配置测点；
数据切片模块，被配置为存储设定时间内的全息数据；
信息交互模块，被配置为接收故障查看请求，发送全息数据显示结果；
数据加载模块，被配置为解析请求中的故障命令，以故障ID为键值，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据；
故障诊断模块，被配置为根据全息数据对故障进行分析；
全息数据展示模块，被配置为根据全息数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据和故障诊断结果。
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种变电站设备故障全息再现方法。
一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种变电站设备故障全息再现方法。
与现有技术相比，本公开的有益效果为：
(1)创新性提出了一种变电站设备故障全息再现技术，设计了一键全息再现故障时刻情景模型，解决了检修人员无法直观看到故障时刻不同数据之间关联的难题，实现了变电站全场景、全时空、全介质、全体验的数据再现，提高了检修人员工作效率。
(2)创新性提出了一种故障数据切片方法，设计了数据相似度划片存储技术，解决了变电站监控历史数据离散，无法综合检视、分析的问题，实现了变电站监控数据多维关联，提高了海量信息查询速度。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1是实施例一的流程图；
图2是实施例二的***交互图；
图3是实施例一的数据切片流程图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
一种变电站设备故障全息再现方法，主要包括以下几个关键部分：
模块化/单元化三维全景建模：
变电站三维模型的建立是实现设备故障全息再现的基础，采用模块化、单元化的精细建模方式，将变电站按照1:1比例，使用三维建模软件3dsmax的多边形建模技术，实现三维场景模型的制作，同时将在线监测、遥测、遥信等实时数据的测点，和三维模型上的点绑定起来(例如把遥信实时值，关联到指示灯三维模型上)，这样，在实时***中，当服务端的数据(带测点ID)通过网络传输到客户端，会在相应的三维模块上展示，另外，作业人员也可以通过点击三维模型相关模块，实时动态的查看模块相关的全景信息。
全覆盖智能传感网络
多方位摄像头布控，全覆盖智能传感网络是实现故障全息再现的数据来源。全站分布式布控高清摄像机多台、温湿度传感器、主变光声光谱在线监测***、OLTC有载分接开关故障监测***、剩余电流监测***、电动百叶等各种传感器及控制***等等若干，完成站内环境、安防、消防等数据的采集以及变压器、套管、避雷器、GIS、开关柜、高压电缆等高压电气设备的绝缘状况实施在线监测和诊断。
站内传感器采集得数据是故障诊断得数据基础，故障发生时触发数据切片存储模块，存储故障前后一段时间的全景数据(视频+传感数据)，为三维数据展示和故障分析提供有力的数据支撑。
高速率、低时延、高带宽的传输网络(在本实施例中选用5G)；
高速的网络传输通道是实现故障全息再现的保障，高速数据传输效率三维数据展示，给用户很好的全息体验。
故障诊断与全息再现
智能调取故障切片数据，作为故障诊断模块和全息数据展示模块的数据素材，故障诊断模块综合分析变电站故障发生时数据之间的关联，精准定位故障点。全息数据展示模块还原故障发生过程，视频/声/光再现故障发生前后一段时间的变电站场景，使工作人员身临其境般再回故障现场，起到辅助故障判断的作用。
故障诊断与全息再现***采用B/S架构，用户在web客户端浏览变电站的数据，故障发生时，通过在界面点击故障列表中的故障点，再现故障时刻前后一段时间的数据。
实施例一：
如图1所示，一种变电站设备故障全息再现方法，包括：
接收客户的故障查看请求；
解析请求中的故障命令，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据；
根据全息数据对故障进行分析；
根据全息数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据和故障诊断结果。
在接收故障查看请求前，先建立变电站三维模型，在三维模型中配置测点。
将变电站按照1:1比例，使用多边形建模技术制作三维场景模型，将在线监测、遥测、遥信数据的测点，和三维模型上的点绑定。
全息数据为由检测组件获取变电站内各设备的视频、传感检测数据，建立历史数据库存储全息数据。
全息数据包括静态数据和动态数据。
如图3所示，获取变电站全息数据；
根据数据生成时间，生成时间标签并与变电站全息数据进行绑定；
将具有时间标签的变电站全息数据与预先设定的关键字标签进行关联并存储至数据库；
根据变电站全息数据的相似度进行切片分组，并将同组的变电站全息数据存入位置进行映射，将映射信息更新至时标关键信息表。
所述关键字标签为监控对象信息或触发条件信息。
变电站全息数据的相似度的计算过程为：
根据变电站全息数据的关键字标签检索频度及应用范围给关键字标签类型分配相应的权值，通过关键字标签的一致性，进行权值的计算，建立起各个变电站全息数据之间的相似度。
所述历史数据库为时序数据库，数据库内的每条数据定义为元数据，每条元数据包含时间标签、关键字标签及值数据三个维度信息。
实施例二：
一种变电站设备故障全息再现***，如图2所示，包括客户端和服务器端，其中：
所述客户端，被配置为发送用户故障查看请求，显示三维数据模型以及全息数据；
所述服务器端，被配置为接收故障查看请求，解析请求中的故障命令，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据，根据数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据。
客户端的用户发送故障请求命令，服务器端解析请求故障命令，以故障ID为键值，从历史数据库中查询故障前后一段时间的全息数据，根据数据类型，对数据进行分类。
将分类后的数据传输给客户端。
客户端解析数据，按照类型(如模拟量、信号量、视频、故障录波文件等)分别展示，客户端可以选用现有浏览器，利用webGL渲染三维模型，以时间维度展示全息数据，回放视频，以及故障录波波形展示。
对于故障，用户还可以请求故障诊断结果，服务器端根据故障诊断专家库，比对数据对故障进行分析，列出可疑故障点及其故障原因，将可疑故障列表传递给客户端，客户端故障诊断结果展示，并在三维模型上定位所述故障诊断结果。
所述服务器端包括：
三维建模模块，被配置为建立变电站三维模型，在三维模型中配置测点；
数据切片模块，被配置为存储设定时间内的全息数据；
信息交互模块，被配置为接收故障查看请求，发送全息数据显示结果；
数据加载模块，被配置为解析请求中的故障命令，以故障ID为键值，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据；
故障诊断模块，被配置为根据全息数据对故障进行分析；
全息数据展示模块，被配置为根据全息数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据和故障诊断结果。
数据切片模块，还包括：
数据获取模块，其用于获取变电站全息数据；
时间标签绑定模块，其用于根据数据生成时间，生成时间标签并与变电站全息数据进行绑定；
关键字标签关联模块，其用于将具有时间标签的变电站全息数据与预先设定的关键字标签进行关联并存储至数据库；
数据切片分组模块，其用于根据变电站全息数据的相似度进行切片分组，并将同组的变电站全息数据存入位置进行映射，将映射信息更新至时标关键信息表。
实施例三：
一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行所述的一种变电站设备故障全息再现方法。
实施例四：
一种终端设备，包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行所述的一种变电站设备故障全息再现方法。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述，但并非对本公开保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本公开的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种变电站设备故障全息再现方法，其特征是：包括以下步骤：
接收故障查看请求；
解析请求中的故障命令，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据；
根据全息数据对故障进行分析；
根据全息数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据和故障诊断结果。
2.如权利要求1所述的一种变电站设备故障全息再现方法，其特征是：在接收故障查看请求前，先建立变电站三维模型，在三维模型中配置测点，将变电站按照1:1比例，使用多边形建模技术制作三维场景模型，将在线监测、遥测、遥信数据的测点，和三维模型上的点绑定。
3.如权利要求1所述的一种变电站设备故障全息再现方法，其特征是：所述全息数据为由检测组件获取变电站内各设备的视频、传感检测数据，建立历史数据库存储全息数据；
或，所述全息数据包括静态数据和动态数据。
4.如权利要求3所述的一种变电站设备故障全息再现方法，其特征是：获取变电站全息数据；
根据数据生成时间，生成时间标签并与变电站全息数据进行绑定；
将具有时间标签的变电站全息数据与预先设定的关键字标签进行关联并存储至数据库；
根据变电站全息数据的相似度进行切片分组，并将同组的变电站全息数据存入位置进行映射，将映射信息更新至时标关键信息表。
5.如权利要求4所述的一种变电站设备故障全息再现方法，其特征是：变电站全息数据的相似度的计算过程为：
根据变电站全息数据的关键字标签检索频度及应用范围给关键字标签类型分配相应的权值，通过关键字标签的一致性，进行权值的计算，建立起各个变电站全息数据之间的相似度。
6.如权利要求1所述的一种变电站设备故障全息再现方法，其特征是：所述历史数据库为时序数据库，数据库内的每条数据定义为元数据，每条元数据包含时间标签、关键字标签及值数据三个维度信息。
7.一种变电站设备故障全息再现***，其特征是：包括客户端和服务器端，其中：
所述客户端，被配置为发送用户故障查看请求，显示三维数据模型以及全息数据；
所述服务器端，被配置为接收故障查看请求，解析请求中的故障命令，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据，根据数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据。
8.如权利要求7所述的一种变电站设备故障全息再现***，其特征是：所述服务器端包括：
三维建模模块，被配置为建立变电站三维模型，在三维模型中配置测点；
数据切片模块，被配置为存储设定时间内的全息数据；
信息交互模块，被配置为接收故障查看请求，发送全息数据显示结果；
数据加载模块，被配置为解析请求中的故障命令，以故障ID为键值，加载相应故障的三维数据模型，以及故障设定时间段内的全息数据；
故障诊断模块，被配置为根据全息数据对故障进行分析；
全息数据展示模块，被配置为根据全息数据的类型，渲染三维数据模型，以时间维度展示全息数据和故障诊断结果。
9.一种计算机可读存储介质，其特征是：其中存储有多条指令，所述指令适于由终端设备的处理器加载并执行权利要求1-6中任一项所述的一种变电站设备故障全息再现方法。
10.一种终端设备，其特征是：包括处理器和计算机可读存储介质，处理器用于实现各指令；计算机可读存储介质用于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行权利要求1-6中任一项所述的一种变电站设备故障全息再现方法。
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