CN114189044A - 一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法，包括传感器和***主站，传感器设置在变电站内的各个设备处，每个传感器均利用无线与各自的智能监测终端连接，每个智能监测终端将收集到的数据通过第一网关共同传输到智能信息汇集器进行数据的汇总，汇总后的数据经由第二网关采用4G网络与工业级以太网络进行数据传输，传输至***主站进行数据的分析和计算，得出结果后进行存储并展示，且给出预警信息，同时***主站将得出的结果经由无线公网和物联网子站向物联网云平台传输，***主站也直接向本地后台***传输数据信息，达到电力物联网。本发明能够实现对于变电站设备的安全智能感知。
Description
技术领域
本发明专利属于变电站的监测领域，尤其涉及一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法。
背景技术
随着社会经济的高速发展，为了适应我国的能源短缺问题以及负荷消费地域分布的特点，与我国当前和未来社会发展所采取的电网发展方式相匹配，大力发展新能源已经成为必然的趋势，为了实现能源资源的大范围、高效率配置，在智能电网的建设中，智能变电站已成为核心平台之一，目前变电站的安全监测几乎都是以人为主体，首先人无法做到全天24小时进行巡检，不能保障设备的巡检准确度，其次对于设备内部以及狭窄的设备间进行监测，巡检人员的工作难度较大，而且原有的旧站没有检测局放信息，开关柜及GIS室等重要位置的隐蔽故障不能及时发现，地下电缆沟也没有安装地下水侵检测设备，污水浸泡会损坏电缆的绝缘性能，缺失视频监视***和门禁***，可视化能力弱，安全等级较低。
这其中的各个***功能是各自独立的，大多数情况下还是需要人为的去排除故障，传统检测的实时性弱，数据不连续，无法对设备运行情况做连续性的分析。变电站作为电网体系的核心和枢纽，起着汇集电能、升降电压和分配电能的作用，其运行安全与否，直接关系到电网的安全和稳定，所以一种对于变电站监测技术的融合能对变电站内各种电气设备提供一个安全稳定的运行环境具有重要的意义，并且后期的变电站维护成本将会大幅降低。
发明内容
本发明索要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种将物联网与现有的电网信息***整合起来，实现电网运行管理与安全环境信息的整合，在综合处理后能够诊断出设备的健康状态并给出预警、告警信息的基于电力物联网的变电站监测技术融合方法。
本发明为解决技术问题所采取的技术方案是：
一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法，包括传感器和***主站，所述传感器设置在变电站内的需要监测运行状态的设备以及环境当中，每个所述传感器均利用无线与各自的智能监测终端连接，传感器包括温度传感器、湿度传感器、SF6气体浓度传感器和局放检测传感器，除了各个传感器外，还包括视频摄像头和门禁状态开关采集器，传感器、视频摄像头和门禁状态开关采集器采集各自负责的设备实时参数信息，传给各自的智能监测终端，每个所述智能监测终端将收集到的数据通过第一网关共同传输到智能信息汇集器进行数据的汇总，即智能监测终端与智能信息汇集器共同组成了数据采集层。
汇总后的数据经由第二网关采用4G网络与工业级以太网络进行数据传输，传输至所述***主站与本地后台，即组成了数据传输层，***主站进行数据的分析和计算，得出结果后进行存储并展示，且给出预警信息，同时所述***主站将得出的结果经由无线公网和物联网子站向物联网云平台传输，所述***主站也直接向本地后台***传输数据信息，达到电力物联网，方便运行人员实时监控。
在所述传感器进行数据的采集时，给每个所述传感器均安装温度补偿器，所述传感器将监测到的数据流传输至对应的所述智能监测终端内的第一MCU模块，所述第一MCU模块通过信号滤波器和降噪模块分别对数据流进行无效、干扰的信号波段的去除以及降低电流噪声，在处理完毕后通过第一存储芯片和第一同步动态随机存储器进行及时存储数据，然后通过第一无线射频模块进行信号的发送，发送时，经由第一功率放大器将信号进行增强放大，使得传输质量距离都有较好的保证，最后经由第一天线将数据信号发送出去。
所述信息汇集器在接收所述智能监测终端发来的数据时，利用第二天线进行无线接收，接收到数据后经由其上的第二功率放大器将信号进行处理，传送给第二无线射频模块进行信号的转换，转换后由第二MCU模块通过第二存储芯片和第二同步动态随机存储器进行数据的收集存储，存储过的数据经过第三功率放大器进行数据信号的放大增强，通过所述第二网关将放大后的数据传输至所述***主站中的第三MCU模块，所述第三MCU模块将所述智能信息汇集器所汇集的数据信息进行融合分析处理，得出的结果在所述本地后台***的***界面或手机APP上显示，对变电站内设备的故障和设备的健康状态进行定位与评估，并对于处在不健康状态的设备显示预警信息，对于已经发生故障的设备发送报警信息。
在进行融合分析处理时，先需要对传感器的信息进行利用公式(1)进行提炼，
公式以及提取结果表示为：
其中，
变电站设备演化控制参数特征输出值；
i:表示故障信息离散采样长度；
ai:为幅值；
p：为累和总量数值；
n：为各个传感器信息输入样本的采样值；
并对提取的参数特征的采样值进行进一步处理融合，如下公式(2)所示：
融合参数的动态寻优模型：
其中，xk:变电站设备励磁电感电流输出值；
an:表示变电站设备的励磁电感电流偏移量；
k:深度学习的迭代次数；
将输出的励磁电感电流值使用公式(3)继续进行融合计算，采用深度学习方法对故障演化状态向量进行提取转换成为特征量，如下所示：
其中，Fnd(x):故障特征的提取输出值；
μ:为故障定位的位置参数；
δ:为***的特征聚类系数；
在进行提取融合参数并转换成为特征量后，进行一级决策，根据信息融合结果来初步判定，若融合结果为0，则无故障，若融合结果不为0，则发生了故障，分为电路故障和磁路故障，若判定为发生故障，则在一级融合的基础上，继续寻找故障的类型，进行二级决策，进行二级信息融合处理，判据同一级决策，故障类别分为绝缘故障，短路故障以及放电故障，判断后随即在***界面输出报警信息。
这样把监测数据转化成比较典型的特征量，并归一化处理,利用深度学习对所获取的证据进行计算，并按一定的决策规则进行融合，最终得出诊断结论，进行如此处理后，使计算方法符合IEC60099-5标准，实现了对于变电站设备的安全智能感知。
本发明的积极有益效果是：
1、本发明基于电力物联网进行数据采集、传输，将变电站的各项监测技术进行融合分析的一种方法，通过将物联网无线传感器安装在变电站的整个物理环境之中，来收集变电站各个设备以及环境的各项参数，将收集到的各项参数进行分析计算，提取并转化成直观的信息，将物联网与现有的电网信息***整合起来，实现电网运行管理与安全环境信息的整合，在综合处理后能够诊断出设备的健康状态并给出预警、告警信息。
2、本发明中在传输时利用工业级无线通讯连接，穿透能力强，通讯可靠的特点，方便与传感器等其他智能设备接入。
3、本发明中***主站能够接收由智能信息汇集器所发送的实时设备数据参数，通过算法进行分析，进行数据提取、删减与融合，将数据存储后进行变电站的安全运行情况的评估，展示在***主站上，并有预警等信息，这种把监测数据转化成比较典型的特征量，并归一化处理,利用深度学习对所获取的证据进行计算，并按一定的决策规则进行融合，最终得出诊断结论，进行如此处理后，实现了对于变电站设备的安全智能感知。
附图说明
图1是本发明中变电站设备监测***总示意图；
图2是本发明中变电站设备监测终端***硬件原理图；
图3是本发明中变电站***主站硬件原理图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的实施例。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。
需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”、“第三”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
参见图1、图2和图3：图中，1-传感器，1-1-开关柜温度传感器，1-2-SF6气体浓度传感器，1-3-电缆接头温度传感器，1-4-局放监测传感器，1-5-机房及开关室温湿度传感器，1-6-地下水位高度传感器，1-7-直流屏蓄电池工况传感器，2-***主站，3-智能监测终端，4-第一网关，5-智能信息汇集器，6-第二网关，7-本地后台，8-无线公网，9-物联网子站，10-物联网云平台，11-温度补偿器，12-数据流，13-第一MCU模块，14-信号滤波器，15-降噪模块，16-第一存储芯片，17-第一同步动态随机存储器，18-第一无线射频模块，19-第一功率放大器，20-第一天线，21-第二天线，22-第二功率放大器，23-第二无线射频模块，24-第二MCU模块，25-第二存储芯片，26-第二同步动态随机存储器，27-第三功率放大器，28-第三MCU模块，29-***界面29，30-手机APP。
实施例：一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法，包括传感器1和***主站2，所述传感器1设置在变电站内的需要监测运行状态的设备以及环境当中，每个所述传感器1均利用无线与各自的智能监测终端3连接，传感器1包括开关柜温度传感器1-1、SF6气体浓度传感器1-2、电缆接头温度传感器1-3、局放监测传感器1-4、机房及开关室温湿度传感器1-5、地下水位高度传感器1-6、直流屏蓄电池工况传感器1-7，通过各个传感器1来搜集各个设备的实时参数、运行状态传给各自的智能监测终端3，
开关柜温度传感器1-1负责监测开关柜的温度，开关柜温度过高过低会导致供电不稳，影响设备的正常工作；SF6气体浓度传感器1-2负责监测SF6气体的浓度值，SF6在高温电弧作用下，会产生有毒杂质，对人员有生命危险；电缆接头温度传感器1-3负责监测电缆的温度；局放监测传感器1-4将对于空气式超声波、地电波、接触式超声波、特高频等进行有效的监测；在机房及开关室内设置温湿度传感器1-5是由于开关室内的仪器较多，对于空气湿度也有一定要求，所以采用温湿度传感器1-5进行检测；由于目前的设备无法对于地下电缆进行有效监测，尤其是当浸水时，会造成严重的后果，故安装地下水位高度传感器1-6进行地下水位的监测；直流屏蓄电池工况传感器1-7将对蓄电池的电池健康状态以及工作状态进行监测。
每个所述智能监测终端3将收集到的数据通过第一网关4共同传输到智能信息汇集器5进行数据的汇总，即智能监测终端3与智能信息汇集器5共同组成了数据采集层。
汇总后的数据经由第二网关6采用4G网络与工业级以太网络进行数据传输，传输至所述***主站2与本地后台7，即组成了数据传输层，***主站2进行数据的分析和计算，得出结果后进行存储并展示，且给出预警信息，同时所述***主站2将得出的结果经由无线公网8和物联网子站9向物联网云平台10传输，所述***主站2也直接向本地后台7***传输数据信息，达到电力物联网，方便运行人员实时监控。
传感器1在一定温度范围内工作才会达到理想工作状态，所以在所述传感器1进行数据的采集时，给每个所述传感器1均安装温度补偿器11，负责及时调控传感器1的工作温度，所述传感器1将监测到的数据流12传输至对应的所述智能监测终端3内的第一MCU模块13，所述第一MCU模块13通过信号滤波器14和降噪模块15分别对数据流12进行无效、干扰的信号波段的去除以及降低电流噪声，在处理完毕后通过第一存储芯片16和第一同步动态随机存储器17进行及时存储数据，然后通过第一无线射频模块18进行信号的发送，发送时，经由第一功率放大器19将信号进行增强放大，使得传输质量距离都有较好的保证，最后经由第一天线20将数据信号发送出去。
所述信息汇集器5在接收所述智能监测终端3发来的数据时，利用第二天线21进行无线接收，接收到数据后经由其上的第二功率放大器22将信号进行处理，传送给第二无线射频模块23进行信号的转换，转换后由第二MCU模块24通过第二存储芯片25和第二同步动态随机存储器26进行数据的收集存储，存储过的数据经过第三功率放大器27进行数据信号的放大增强，通过所述第二网关6将放大后的数据传输至所述***主站2中的第三MCU模块28，所述第三MCU模块28将所述智能信息汇集器5所汇集的数据信息进行融合分析处理，得出的结果在所述本地后台7***的***界面29或手机APP30上显示，对变电站内设备的故障和设备的健康状态进行定位与评估，并对于处在不健康状态的设备显示预警信息，对于已经发生故障的设备发送报警信息，有助于提高电网运行的可靠性，大幅减少维护人员的工作强度。
变电站的设备监测是一个多信息源融合的过程，信息来自于传感器1的测量数据，采集的这些数据可能相近、相同或不同，分别称为交叉信息、冗余信息、互补信息，因此，需要对传感器1的信息进行提炼，找出一些特征信息，然后由故障表征进行的诊断，判断***是否出现故障以及故障的性质和类别。
以水浸传感器1监测***为例，水浸传感器1利用液体导电原理进行检测，正常时两极探头被空气绝缘；在浸水状态下探头导通，当水接触到传感器1探头时，传感器1输出信号至信息汇集器5。信息汇集器5发送至***主站2进行分析、提取、融合。
在对数据进行融合分析处理时，先需要对传感器1的信息进行利用公式(1)进行提炼，
公式以及提取结果表示为：
其中，
变电站设备演化控制参数特征输出值；
i:表示故障信息离散采样长度；
ai:为幅值；
p：为累和总量数值；
n：为各个传感器1信息输入样本的采样值；
提炼成为一些变电站演化控制的参数特征，例如：SF6气体压力低，智能终端失电告警，触头***深度不足等特征信息，并对提取的参数特征的采样值进行进一步处理融合，如下公式(2)所示：
融合参数的动态寻优模型：
其中，xk:变电站设备励磁电感电流输出值；
an:表示变电站设备的励磁电感电流偏移量；
k:深度学习的迭代次数；
将输出的励磁电感电流值使用公式(3)继续进行融合计算，采用深度学习方法对故障演化状态向量进行提取转换成为特征量，如下所示：
其中，Fnd(x):故障特征的提取输出值；
μ:为故障定位的位置参数；
δ:为***的特征聚类系数；
在进行提取融合参数并转换成为特征量后，进行一级决策，根据信息融合结果来初步判定，若融合结果为0，则无故障，若融合结果不为0，则发生了故障，分为电路故障和磁路故障，若判定为发生故障，则在一级融合的基础上，继续寻找故障的类型，进行二级决策，进行二级信息融合处理，判据同一级决策，故障类别分为绝缘故障，短路故障以及放电故障，判断后随即在***界面29输出报警信息。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (4)
1.一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法，包括传感器和***主站，其特征是：所述传感器设置在变电站内的各个设备处，每个所述传感器均利用无线与各自的智能监测终端连接，每个所述智能监测终端将收集到的数据通过第一网关共同传输到智能信息汇集器进行数据的汇总，汇总后的数据经由第二网关采用4G网络与工业级以太网络进行数据传输，传输至所述***主站进行数据的分析和计算，得出结果后进行存储并展示，且给出预警信息，同时所述***主站将得出的结果经由无线公网和物联网子站向物联网云平台传输，所述***主站也直接向本地后台***传输数据信息，达到电力物联网。
2.根据权利要求1所述的一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法，其特征是：在所述传感器进行数据的采集时，给每个所述传感器均安装温度补偿器，所述传感器将监测到的数据流传输至对应的所述智能监测终端内的第一MCU模块，所述第一MCU模块通过信号滤波器和降噪模块分别对数据流进行无效、干扰的信号波段的去除以及降低电流噪声，在处理完毕后通过第一存储芯片和第一同步动态随机存储器进行及时存储数据，然后通过第一无线射频模块进行信号的发送，发送时，经由第一功率放大器将信号进行增强放大，使得传输质量距离都有较好的保证，最后经由第一天线将数据信号发送出去。
3.根据权利要求2所述的一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法，其特征是：所述信息汇集器在接收所述智能监测终端发来的数据时，利用第二天线进行无线接收，接收到数据后经由其上的第二功率放大器将信号进行处理，传送给第二无线射频模块进行信号的转换，转换后由第二MCU模块通过第二存储芯片和第二同步动态随机存储器进行数据的收集存储，存储过的数据经过第三功率放大器进行数据信号的放大增强，通过所述第二网关将放大后的数据传输至所述***主站中的第三MCU模块，所述第三MCU模块将所述智能信息汇集器所汇集的数据信息进行融合分析处理，得出的结果在所述本地后台***的***界面或手机APP上显示，对变电站内设备的故障和设备的健康状态进行定位与评估，并对于处在不健康状态的设备显示预警信息，对于已经发生故障的设备发送报警信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于电力物联网的变电站监测技术融合方法，其特征是：在进行融合分析处理时，需要对传感器的信息进行利用公式(1)进行提炼，
公式以及提取结果表示为：
其中，
变电站设备演化控制参数特征输出值；
i:表示故障信息离散采样长度；
ai:为幅值；
p：为累和总量数值；
n：为各个传感器信息输入样本的采样值；
并对提取的参数特征的采样值进行进一步处理融合，如下公式(2)所示：
融合参数的动态寻优模型：
其中，xk:变电站设备励磁电感电流输出值；
an:表示变电站设备的励磁电感电流偏移量；
k:深度学习的迭代次数；
将输出的励磁电感电流值使用公式(3)继续进行融合计算，采用深度学习方法对故障演化状态向量进行提取转换成为特征量，如下所示：
其中，Fnd(x):故障特征的提取输出值；
μ:为故障定位的位置参数；
δ:为***的特征聚类系数；
在进行提取融合参数并转换成为特征量后，进行一级决策，根据信息融合结果来初步判定，若融合结果为0，则无故障，若融合结果不为0，则发生了故障，分为电路故障和磁路故障，若判定为发生故障，则在一级融合的基础上，继续寻找故障的类型，进行二级决策，进行二级信息融合处理，判据同一级决策，故障类别分为绝缘故障，短路故障以及放电故障，判断后随即在***界面输出报警信息。
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