CN113341251A - 一种输变电现场施工监测*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种输变电现场施工监测***，包括声音传感器、电磁测量仪、CPU、SRAM、可***件模块以及综合校验平台，所述CPU用于采集声音传感器和电磁测量仪中的声音、电磁数据，并利用声音模式识别方法结合所述电磁数据采用遗传算法分析得出电气模块的测量排序以及故障类型；所述CPU还用于根据所述测量排序以及故障类型生成码流，所述码流存储在SRAM并可配置可***件模块。本发明提升了综合校验平台的自动化自适应水平，提高故障识别效率以及电气设备测量效率。
Description
技术领域
本发明涉及输变电现场电气调试领域，具体涉及一种输变电现场施工监测***。
背景技术
送变电工程电力***需要整体联调，在进行电气调试时需要调试的项目包括：在电压互感器和电流互感器进行二次加模拟量校验，检查保护装置、传感器等的可靠性，绝缘性能，电压相序、电压值，以及电气设备运行状况等。
现有技术中存在根据变电站中的电气设备声音异常来判断设备是否有故障的方法，如变压器在正常运行时，交流电通过变压器线圈，铁芯产生周期性的交变磁通引起振动进而发出均匀的“嗡嗡”声，而在过负荷时则发出比正常运行时略响且略重的“嗡嗡”声。同样的，其他器件如电压互感器、油断路器等在工作异常时也会发出与平常不同的声音。根据上述发声原理，可采用识别声音来判断电气设备是否运行异常，如申请号为CN201911404090.X的专利申请公开了通过分析噪声信号实现对故障设备的判断识别的方法。然而这种单纯的噪声信号分析存在误判可能性，在实际的使用中即使识别准确也需要再次使用其他设备来确认，而且，识别方式单一，容易受外界噪音影响。
另外，现有技术中，在进行电力设备故障识别和分析时通常需要多种设备如交流耐压装置、相序表、万用表、电流表以及电压表等非常多的设备参与测试，还需要根据经验使用上述设备一一测试，无法优先定位到故障概率大的电气设备。
发明内容
本发明提供一种输变电现场施工监测***，能够解决上述背景技术中的问题。本发明采用的一个技术方案是：一种输变电现场施工监测方法，包括如下步骤：
S1、采集声音、电磁数据；
S2、利用声音模式识别方法结合所述电磁数据采用遗传算法分析得出电气模块的测量排序以及故障类型；
S3、根据S2中的结果配置相应的码流；
S4、将所述码流配置到可***件模块以适应不同的测量对象；
S5、按照S2中的测量排序以及故障类型配置综合校验平台进行相应的电气模块调试；
S6、读取相应电气模块的测量参数并判断与原始采集到的声音、电磁数据是否匹配，若不匹配则重新执行S1并调整S2中的测量排序，若匹配则执行S7；
S7、判断是否故障并记录测量的电气模块以及测量参数信息，继续执行S1并切换S2中的电气模块测量对象，在S3中生成不同的码流。
进一步的，所述步骤S1中的所述声音数据采用声音传感器获取，所述电磁数据采用电磁测量仪获取；
进一步的，所述S1中的声音信号还经过模拟滤波器滤除低频噪声；
进一步的，所述S2中的声音模式识别方法还包括如下步骤：
S21、采用FFT提取幅度谱；
S22、应用Mel滤波进行Mel频域的转换，使用log进行非线性变换；
S23、使用DCT进行系数特征的提取；
S24、根据事先建立的声音模型对所述系数特征进行分析；
S25、识别出不同类型的声音。
进一步的，所述遗传算法还包括如下步骤：
S2A、分析出不同类型声音所对应的电磁数据，并将声音和电磁数据共同作为一个染色体，得到若干个不同类型声音对应的染色体；
S2B、将上述染色体作为一个族群进行初始化；
S2C、采用适应性函数评估种群中染色体适应度；
S2D、用选择函数按照故障严重程度择优选择；
S2E、让个体染色体变异，执行S2C；
S2F、得出最终的电气模块的测量排序以及相应的故障类型。
进一步的，所述分析出不同类型声音所对应的电磁数据采用的方法为，截取声音所在时域节点的电磁测量数据并进行滤波得到的电磁数据。
进一步的，所述S3生成码流的方法是通过可***件模块配套的软件模块生成的。
进一步的，所述S4中的可***件模块是通过配置不同硬件采集模块中的数据处理方法、采集速率、通信速率与待测试对象的测试设备相匹配的。
进一步的，所述S5中的综合校验平台能够被S4中的可***件模块控制和配置的，而且综合校验平台包括模拟量产生装置，可用于二次加压测量。
进一步的，所述S6中的匹配用于校验是否为偶然事件导致的错误测量排序，所述判断优选为多次。
本发明还提供另一个技术方案是：一种输变电现场施工监测***，包括声音传感器、电磁测量仪、CPU、SRAM、可***件模块以及综合校验平台，所述CPU用于采集声音传感器和电磁测量仪中的声音、电磁数据，并利用声音模式识别方法结合所述电磁数据采用遗传算法分析得出电气模块的测量排序以及故障类型；所述CPU还用于根据所述测量排序以及故障类型生成码流，所述码流存储在SRAM并可配置可***件模块。
进一步的，所述可***件模块与综合校验平台连接，所述可***件模块通过配置综合校验平台中的不同硬件采集模块中的数据处理方法、采集速率、通信速率与待测试对象的测试设备相匹配的。
所述综合校验平台还包括模拟量产生装置，可用于二次加压测量。
所述模拟量产生装置为强弱电流发生器。
所述可***件模块采用FPGA芯片，所述FPGA芯片控制所述综合校验平台并配置该综合校验平台中的电气调试设备，同时接收电气调试设备采集到的调试数据。
所述综合校验平台还包括直流泄露实验装置、相序测量装置、回路电阻测试仪、电流测量装置等电气调试设备。
所述CPU还连接有显示器，用于显示测量排序以及故障类型，并且能够显示出综合校验平台中的实际调试数据。
本发明通过测量声音和电磁信号来判断电气设备最需要测量的运行可能出现故障的设备，并对待测量设备的优先级进行排序，同时，根据不同的测量对象配置成最匹配的测量设备，这样节省了设备携带量，提升了综合校验平台的自动化自适应水平，提高故障识别效率以及电气设备测量效率。
附图说明
图1为输变电现场施工监测方法的流程图；
图2为声音模式识别方法流程图；
图3为遗传算法流程图；
图4为一种输变电现场施工监测***硬件框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅附图1，一种输变电现场施工监测方法，包括如下步骤：
S1、采集声音、电磁数据；
S2、利用声音模式识别方法结合所述电磁数据采用遗传算法分析得出电气模块的测量排序以及故障类型；
S3、根据S2中的结果配置相应的码流；
S4、将所述码流配置到可***件模块5以适应不同的测量对象；
S5、按照S2中的测量排序以及故障类型配置综合校验平台6进行相应的电气模块调试；
S6、读取相应电气模块的测量参数并判断与原始采集到的声音、电磁数据是否匹配，若不匹配则重新执行S1并调整S2中的测量排序，若匹配则执行S7；
S7、判断是否故障并记录测量的电气模块以及测量参数信息，继续执行S1并切换S2中的电气模块测量对象，在S3中生成不同的码流。
作为一种优选的实施方式，所述步骤S1中的所述声音数据采用声音传感器1获取，所述电磁数据采用电磁测量仪2获取。
作为一种优选的实施方式，所述S1中的声音信号还经过模拟滤波器滤除低频噪声。
作为一种优选的实施方式，参见附图2，所述S2中的声音模式识别方法还包括如下步骤：
S21、采用FFT提取幅度谱；
S22、应用Mel滤波进行Mel频域的转换，使用log进行非线性变换；
S23、使用DCT进行系数特征的提取；
S24、根据事先建立的声音模型对所述系数特征进行分析；
S25、识别出不同类型的声音。
作为一种优选的实施方式，参见附图3，所述遗传算法还包括如下步骤：
S2A、分析出不同类型声音所对应的电磁数据，并将声音和电磁数据共同作为一个染色体，得到若干个不同类型声音对应的染色体；
S2B、将上述染色体作为一个族群进行初始化；
S2C、采用适应性函数评估种群中染色体适应度；
S2D、用选择函数按照故障严重程度择优选择；
S2E、让个体染色体变异，执行S2C；
S2F、得出最终的电气模块的测量排序以及相应的故障类型。
作为一种优选的实施方式，所述分析出不同类型声音所对应的电磁数据采用的方法为，截取声音所在时域节点的电磁测量数据并进行滤波得到的电磁数据。
作为一种优选的实施方式，所述S3生成码流的方法是通过可***件模块5配套的软件模块生成的。
作为一种优选的实施方式，所述S4中的可***件模块5是通过配置不同硬件采集模块中的数据处理方法、采集速率、通信速率与待测试对象的测试设备相匹配的。
作为一种优选的实施方式，所述S5中的综合校验平台6能够被S4中的可***件模块5控制和配置的，而且综合校验平台6包括模拟量产生装置，可用于二次加压测量。
作为一种优选的实施方式，所述S6中的匹配用于校验是否为偶然事件导致的错误测量排序，所述判断优选为多次。
实施例2
参见附图4，一种输变电现场施工监测***，包括声音传感器1、电磁测量仪2、CPU3、SRAM4、可***件模块5以及综合校验平台6，所述CPU3用于采集声音传感器1和电磁测量仪2中的声音、电磁数据，并利用声音模式识别方法结合所述电磁数据采用遗传算法分析得出电气模块的测量排序以及故障类型；所述CPU3还用于根据所述测量排序以及故障类型生成码流，所述码流存储在SRAM4并可配置可***件模块5。
作为一种优选的实施方式，所述可***件模块5与综合校验平台6连接，所述可***件模块5通过配置综合校验平台6中的不同硬件采集模块中的数据处理方法、采集速率、通信速率与待测试对象的测试设备相匹配的。
作为一种优选的实施方式，所述综合校验平台6还包括模拟量产生装置，可用于二次加压测量。
作为一种优选的实施方式，所述模拟量产生装置为强弱电流发生器。
作为一种优选的实施方式，所述可***件模块5采用FPGA芯片，所述FPGA芯片控制所述综合校验平台6并配置该综合校验平台6中的电气调试设备，同时接收电气调试设备采集到的调试数据。
作为一种优选的实施方式，所述综合校验平台6还包括直流泄露实验装置、相序测量装置、回路电阻测试仪、电流测量装置等电气调试设备。
作为一种优选的实施方式，所述CPU3还连接有显示器7，用于显示测量排序以及故障类型，并且能够显示出综合校验平台6中的实际调试数据。
本发明通过测量声音和电磁信号来判断电气设备最需要测量的运行可能出现故障的设备，并对待测量设备的优先级进行排序，同时，根据不同的测量对象配置成最匹配的测量设备，这样节省了设备携带量，提升了综合校验平台6的自动化自适应水平，提高故障识别效率，提升电气设备测量效率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种输变电现场施工监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采集声音、电磁数据；
S2、利用声音模式识别方法结合所述电磁数据采用遗传算法分析得出电气模块的测量排序以及故障类型；
S3、根据S2中的结果配置相应的码流；
S4、将所述码流配置到可***件模块以适应不同的测量对象；
S5、按照S2中的测量排序以及故障类型配置综合校验平台进行相应的电气模块调试；
S6、读取相应电气模块的测量参数并判断与原始采集到的声音、电磁数据是否匹配，若不匹配则重新执行S1并调整S2中的测量排序，若匹配则执行S7；
S7、判断是否故障并记录测量的电气模块以及测量参数信息，继续执行S1并切换S2中的电气模块测量对象，在S3中生成不同的码流。
2.根据权利要求1所述的输变电现场施工监测方法，其特征在于，所述S1中的所述声音数据采用声音传感器获取，所述电磁数据采用电磁测量仪获取。
3.根据权利要求1所述的输变电现场施工监测方法，其特征在于，所述S2中的声音模式识别方法还包括如下步骤：
S21、采用FFT提取幅度谱；
S22、应用Mel滤波进行Mel频域的转换，使用log进行非线性变换；
S23、使用DCT进行系数特征的提取；
S24、根据事先建立的声音模型对所述系数特征进行分析；
S25、识别出不同类型的声音。
4.根据权利要求1所述的输变电现场施工监测方法，其特征在于，所述遗传算法还包括如下步骤：
S2A、分析出不同类型声音所对应的电磁数据，并将声音和电磁数据共同作为一个染色体，得到若干个不同类型声音对应的染色体；
S2B、将上述染色体作为一个族群进行初始化；
S2C、采用适应性函数评估种群中染色体适应度；
S2D、用选择函数按照故障严重程度择优选择；
S2E、让个体染色体变异，执行S2C；
S2F、得出最终的电气模块的测量排序以及相应的故障类型。
5.根据权利要求1所述的输变电现场施工监测方法，其特征在于，所述S3生成码流的方法是通过可***件模块配套的软件模块生成的。
6.一种输变电现场施工监测***，其特征在于，包括声音传感器、电磁测量仪、CPU、SRAM、可***件模块以及综合校验平台，所述CPU用于采集声音传感器和电磁测量仪中的声音、电磁数据，并利用声音模式识别方法结合所述电磁数据采用遗传算法分析得出电气模块的测量排序以及故障类型；所述CPU还用于根据所述测量排序以及故障类型生成码流，所述码流存储在SRAM并可配置可***件模块。
7.根据权利要求6所述的输变电现场施工监测***，其特征在于，所述可***件模块与综合校验平台连接，所述可***件模块通过配置综合校验平台中的不同硬件采集模块中的数据处理方法、采集速率、通信速率与待测试对象的测试设备相匹配的。
8.根据权利要求6所述的输变电现场施工监测***，其特征在于，可***件模块采用FPGA芯片。
9.根据权利要求8所述的输变电现场施工监测***，其特征在于，所述FPGA芯片控制所述综合校验平台并配置该综合校验平台中的电气调试设备，同时接收电气调试设备采集到的调试数据。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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