CN115683230B - 油浸式变压器故障检测方法、装置、设备、介质及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种油浸式变压器故障检测方法、装置、设备、介质及***。该方法,包括:获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、溶解气体数据、温度数据以及变压器内腔光电图像;根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值;根据溶解气体数据、温度数据以及变压器内腔光电图像,分别确定溶解气体比例评估值、温度等级以及图像灰度参数;根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、溶解气体比例评估值、温度等级、图像灰度参数及故障评估映射表,确定变压器故障类型及变压器故障等级。本发明实施例的技术方案能够丰富可参考特征量参数的维度,提升油浸式变压器故障诊断效果。
Description
技术领域
本发明涉及变压器故障检测技术领域,尤其涉及一种油浸式变压器故障检测方法、装置、设备、介质及***。
背景技术
变压器作为电力***的枢纽设备,担负着电网间电压变化、电能转化的功能,是电力***中最重要的设备之一,因此其运行的可靠性将直接影响电力***的安全。及时发现变压器的故障,可有效地防止由变压器引起的电力事故。
油浸式电力变压器是变压器的一种常用类型,其用油来绝缘和散热。其中,油与油中的固体有机绝缘材料在变压器运行时,会因为电、热、氧气及局部电弧等多种因素的作用逐渐老化,裂解为气体。当电力变压器内部存在潜伏性的局部过热或局部放电时,会加快气体产生的速度。因此,可以通过分析油中的溶解气体,对电力变压器进行在线监测。
但是,现有方法进行故障类型判断时,涉及到的特征量参数较少,给出的诊断结果不尽人意。
发明内容
本发明提供了一种油浸式变压器故障检测方法、装置、设备、介质及***,以解决油浸式变压器故障判断时,可参考特征量参数较少,故障诊断效果不佳的问题。
根据本发明的一方面,提供了一种油浸式变压器故障检测方法,包括:
获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据、变压器内腔光电图像;
根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值;
根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值;
根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数;
根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。
根据本发明的另一方面,提供了一种油浸式变压器故障检测装置,包括:
数据获取模块,用于获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据、变压器内腔光电图像;
第一数据确定模块,用于根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值;
第二数据确定模块,用于根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值;
第三数据确定模块,用于根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数;
故障类型与等级确定模块,用于根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的油浸式变压器故障检测方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的油浸式变压器故障检测方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种油浸式变压器故障检测实验***,其特征在于,包括实验油箱、局放检测仪、光声光谱检测仪、红外测温仪、摄像机以及数据处理模块,其中,
实验油箱,用于根据实验预设数据模拟变压器油箱故障;
局放检测仪,用于采集实验油箱的局部放电信号;
光声光谱检测仪,用于采集实验油箱的油箱溶解气体数据;
红外测温仪,用于采集实验油箱温度数据;
摄像机,用于采集实验油箱内腔光电图像;
数据处理模块,用于根据实验预设数据、实验油箱的局部放电信号、油箱溶解气体数据、实验油箱温度数据以及实验油箱内腔光电图像,创建如任意实施例中的故障评估映射表。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像,进而根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值,从而根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值,进一步根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数,从而根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。由于本方案从局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像进行多维度的特征提取,而利用多维的特征提取结果进行评估,可以更加准确的确定出目标油浸式变压器的故障类型与故障级别,解决了现有技术中由于参考特征量参数较少,导致的故障诊断效果不佳的问题,能够丰富可参考特征量参数的维度,提升油浸式变压器故障诊断效果。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一提供的一种油浸式变压器故障检测方法的流程图;
图2为本发明实施例二提供的一种油浸式变压器故障检测方法的流程图;
图3为本发明实施例三提供的一种油浸式变压器故障检测装置的结构示意图;
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备的结构示意图
图5是本发明实施例五提供的一种油浸式变压器故障检测实验***的示意图;
图6是本发明实施例五提供的一种实验油箱的结构示意图;
图7a是本发明实施例五提供的一种纯油间隙电极模型;
图7b是本发明实施例五提供的另一种纯油间隙电极模型;
图7c是本发明实施例五提供的又一种纯油间隙电极模型;
图8a是本发明实施例五提供的一种油纸绝缘电极模型;
图8b是本发明实施例五提供的另一种油纸绝缘电极模型;
图8c是本发明实施例五提供的又一种油纸绝缘电极模型。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,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的实施例,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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种油浸式变压器故障检测方法的流程图,本实施例可适用于准确高效确定油浸式变压器故障的情况,该方法可以由油浸式变压器故障检测装置来执行,该油浸式变压器故障检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该油浸式变压器故障检测装置可配置于电子设备中。电子设备可以是计算机设备或者服务器设备等,如图1所示,该方法包括:
步骤110、获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像。
其中,目标油浸式变压器可以是当前需要进行电热异常检测的油浸式变压器。局部放电信号可以是绝缘体局部区域发生放电现象时产生的信号。变压器油溶解气体数据可以是表征油浸式变压器的变压器油中溶解气体成份的数据。升温位置温度数据可以是表征温度升高位置处的环境温度的数据。变压器内腔光电图像可以是拍摄的变压器内腔的可见光图像。
在本发明实施例中,可以通过局放检测仪检测目标油浸式变压器内的局部放电信号,基于光声光谱检测仪获取变压器油溶解气体数据,并通过测温仪对目标油浸式变压器内腔温度升高位置处的环境温度进行测量,得到升温位置温度数据,还可以通过摄像机对变压器内腔的可见光进行拍摄,得到变压器内腔光电图像。
可选的,若目标油浸式变压器内出现放电现象,则获取的目标油浸式变压器内的局部放电信号与变压器内腔光电图像不为空,若目标油浸式变压器内未出现放电现象,则获取的目标油浸式变压器内的局部放电信号与变压器内腔光电图像为空。
步骤120、根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值。
其中,放电量上限评估数值可以是与局部放电信号的放电量最大值对应的评估值。脉冲重复率评估数值可以是与局部放电信号中的脉冲重复率对应的评估值。平均放电量评估数值可以是与局部放电信号的平均放电量对应的评估值。
在本发明实施例中,可以对目标油浸式变压器内的局部放电信号进行特征提取,从而对特征提取结果进行评估,得到放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值。
步骤130、根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值。
其中,目标溶解气体比例评估值可以是与目标油浸式变压器的变压器油中不同溶解气体容积比对应的评估值。
在本发明实施例中,可以预先设置变压器油中不同溶解气体容积比对应的评估值,进而根据变压器油溶解气体数据以及上述预先设置的不同溶解气体容积比对应的评估值,确定目标溶解气体比例评估值。
步骤140、根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数。
其中,升温位置温度等级可以是升温位置温度数据对应温度区间的等级。示例性的,升温位置温度等级可以包括但不限于5个等级。例如,75℃-85℃对应升温位置温度等级的0级,大于85℃小于150℃对应升温位置温度等级的1级,150℃-300℃对应升温位置温度等级的2级,300℃-700℃对应升温位置温度等级的3级,大于700℃对应升温位置温度等级的4级。本发明实施例并不对升温位置温度等级的具体级别数以及与各级别对应的温度进行限定。图像灰度参数可以是变压器内腔光电图像中可见光的图像区域,与完整变压器内腔光电图像区域的比值对应的评估参数。
在本发明实施例中,可以预先设置与预设温度区间对应的评估值,以及可见光图像区域与完整变压器内腔光电图像区域的比值对应的评估参数,从而根据预设的温度区间对应的评估值以及升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,进而根据变压器内腔光电图像中可见光图像区域与完整变压器内腔光电图像区域的比值对应的评估参数,以及变压器内腔光电图像中可见光图像区域与完整变压器内腔光电图像区域的比值,确定图像灰度参数。
步骤150、根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。
其中,故障评估映射表可以是对油浸式变压器进行故障判别的映射表。目标油浸式变压器故障类型可以是油浸式变压器的电热异常类别。目标油浸式变压器故障等级可以是油浸式变压器的故障级别。可选的,目标油浸式变压器故障类型可以包括但不限于电故障类型、热故障类型以及电热复合故障类型等。目标油浸式变压器故障等级可以包括但不限于正常、一般、中等以及严重。
在本发明实施例中,可以通过实验等方式创建故障评估映射表,并参照故障评估映射表,对放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级以及图像灰度参数进行数据匹配,确定目标油浸式变压器的目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级,进而对目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级进行数据上报,便于运维人员及时排除变压器的故障。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像,进而根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值,从而根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值,进一步根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数,从而根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。由于本方案从局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像进行多维度的特征提取,而利用多维的特征提取结果进行评估,可以更加准确的确定出目标油浸式变压器的故障类型与故障级别,解决了现有技术中由于参考特征量参数较少,导致的故障诊断效果不佳的问题,能够丰富可参考特征量参数的维度,提升油浸式变压器故障诊断效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种油浸式变压器故障检测方法的流程图,本实施例以上述实施例为基础进行具体化,给出了根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值的具体的可选的实施方式。如图2所示,该方法包括:
步骤210、获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像。
步骤220、获取局部放电评估映射表。
其中,局部放电评估映射表可以是对局部放电信号提取的特征进行评估的数据表,用于确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值。
在本发明实施例中,为了对局部放电信号提取的特征进行数值化,创建局部放电评估映射表。
步骤230、根据局部放电信号,确定目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率以及目标平均放电量。
其中,目标放电量上限可以是目标油浸式变压器局部放电时的最大放电量,即与局部放电信号对应的放电量最大值。目标平均放电量可以是目标油浸式变压器局部放电时的放电量均值,即与局部放电信号对应的平均放电量。目标脉冲重复率可以是目标油浸式变压器局部放电时的脉冲重复率,即与局部放电信号对应的脉冲重复率。
在本发明实施例中,可以对局部放电信号进行信号解析以及特征提取,得到目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率以及目标平均放电量。
步骤240、根据目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率、目标平均放电量以及局部放电评估映射表,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值。
在本发明实施例中,可以根据目标油浸式变压器的目标放电量上限以及局部放电评估映射表,确定放电量上限评估数值,根据目标油浸式变压器的目标脉冲重复率以及局部放电评估映射表,确定脉冲重复率评估数值,并根据目标平均放电量以及局部放电评估映射表,确定平均放电量评估数值。
可选的,可以根据局部放电评估映射表中预先设置的最大放电量评估区间对应的评估值,以及目标放电量上限,确定放电量上限评估数值,根据局部放电评估映射表中预先设置的脉冲重复率评估区间对应的评估值,以及目标脉冲重复率,确定脉冲重复率评估数值,并根据局部放电评估映射表中预先设置的平均放电量评估区间对应的评估值,以及目标平均放电量,确定平均放电量评估数值。
步骤250、根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值。
在本发明的一个可选实施例中,根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值,可以包括:获取目标溶解气体比例评估映射表;根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体体积比值;根据目标溶解气体体积比值以及目标溶解气体比例评估映射表,确定目标溶解气体比例评估值。
其中,目标溶解气体比例评估映射表可以是对变压器油溶解气体数据进行评估的数据表。可选的,可以通过试验等方法,确定目标溶解气体比例评估映射表。目标溶解气体体积比值可以是目标油浸式变压器的变压器油中不同溶解气体的容积比。示例性的,目标溶解气体体积比值可以包括但不限于C2H2/C2H4,CH4/H2,C2H4/C2H6。
在本发明实施例中,可以获取目标溶解气体比例评估映射表,并对变压器油溶解气体数据进行解析,计算变压器油中溶解的不同气体的容积比,得到目标溶解气体体积比值,从而将目标溶解气体体积比值与目标溶解气体比例评估映射表进行数据匹配,得到目标溶解气体比例评估值。
在本发明的一个可选实施例中,获取目标溶解气体比例评估映射表,可以包括:确定目标油浸式变压器的目标内腔绝缘材质数据;根据目标油浸式变压器的目标内腔绝缘材质数据,获取目标溶解气体比例评估映射表。
其中,目标内腔绝缘材质数据可以是描述目标油浸式变压器内腔绝缘材质的数据。目标内腔绝缘材质数据可以包括但不限于变压器油类别(矿物质油或植物油等)以及变压器油体积等。
在本发明实施例中,可以首先确定目标油浸式变压器的目标内腔绝缘材质数据以及目标油浸式变压器的型号,从而根据目标内腔绝缘材质数据以及目标油浸式变压器的型号,确定目标油浸式变压器在电热故障时释放气体的类型,从而根据目标油浸式变压器在电热故障时释放气体的类型,确定与释放气体的类型匹配的目标溶解气体比例评估映射表。
步骤260、根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数。
在本发明的一个可选实施例中,根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数,可以包括:获取温度等级映射表以及图像灰度评估映射表;根据温度等级映射表以及升温位置温度数据,确定升温位置温度等级;根据图像灰度评估映射表以及变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数。
其中,温度等级映射表可以是表征温度区间与温度等级映射关系的数据表。图像灰度评估映射表可以是对变压器内腔光电图像进行评估的数据表,用于确定与变压器内腔光电图像对应的图像灰度参数。可选的,温度等级映射表与图像灰度评估映射表可通过实验等方法获得。
在本发明实施例中,可以创建温度等级映射表以及图像灰度评估映射表,进而将升温位置温度数据与温度等级映射表进行数据匹配,得到升温位置温度等级,还可以将变压器内腔光电图像中的可见光图像区域占据变压器内腔光电图像完整区域的比值,与图像灰度评估映射表进行数据匹配,得到图像灰度参数。
步骤270、根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像,进而获取局部放电评估映射表,从而根据局部放电信号,确定目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率以及目标平均放电量,并根据目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率、目标平均放电量以及局部放电评估映射表,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值,进一步根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值,从而根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数,进而根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。
由于本方案从局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像进行多维度的特征提取,而利用多维的特征提取结果进行评估,可以更加准确的确定出目标油浸式变压器的故障类型与故障级别,解决了现有技术中由于参考特征量参数较少,导致的故障诊断效果不佳的问题,能够丰富可参考特征量参数的维度,提升油浸式变压器故障诊断效果。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种油浸式变压器故障检测装置的结构示意图。如图3所示,该装置包括:数据获取模块310、第一数据确定模块320、第二数据确定模块330、第三数据确定模块340以及故障类型与等级确定模块350,其中,
数据获取模块310,用于获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据、变压器内腔光电图像;
第一数据确定模块320,用于根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值;
第二数据确定模块330,用于根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值;
第三数据确定模块340,用于根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数;
故障类型与等级确定模块350,用于根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。
本发明实施例的技术方案,通过获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像,进而根据局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值,从而根据变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值,进一步根据升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数,从而根据放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值、平均放电量评估数值、目标溶解气体比例评估值、升温位置温度等级、图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级。由于本方案从局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像进行多维度的特征提取,而利用多维的特征提取结果进行评估,可以更加准确的确定出目标油浸式变压器的故障类型与故障级别,解决了现有技术中由于参考特征量参数较少,导致的故障诊断效果不佳的问题,能够丰富可参考特征量参数的维度,提升油浸式变压器故障诊断效果。
可选的,第一数据确定模块320,具体用于获取局部放电评估映射表;根据所述局部放电信号,确定所述目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率以及目标平均放电量;根据所述目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率、目标平均放电量以及所述局部放电评估映射表,确定所述放电量上限评估数值、所述脉冲重复率评估数值以及所述平均放电量评估数值。
可选的,第二数据确定模块330,包括溶解气体比例评估映射表获取单元以及目标溶解气体比例评估值确定单元,其中,溶解气体比例评估映射表获取单元,用于获取目标溶解气体比例评估映射表。目标溶解气体比例评估值确定单元,用于根据所述变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体体积比值;根据所述目标溶解气体体积比值以及所述目标溶解气体比例评估映射表,确定所述目标溶解气体比例评估值。
可选的,溶解气体比例评估映射表获取单元,用于确定所述目标油浸式变压器的目标内腔绝缘材质数据;根据所述目标油浸式变压器的目标内腔绝缘材质数据,获取目标溶解气体比例评估映射表。
可选的,第三数据确定模块340,具体用于获取温度等级映射表以及图像灰度评估映射表;根据所述温度等级映射表以及所述升温位置温度数据,确定所述升温位置温度等级;根据所述图像灰度评估映射表以及所述变压器内腔光电图像,确定所述图像灰度参数。
本发明实施例所提供的油浸式变压器故障检测装置可执行本发明任意实施例所提供的油浸式变压器故障检测方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,例如油浸式变压器故障检测方法。
在一些实施例中,油浸式变压器故障检测方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的油浸式变压器故障检测方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行油浸式变压器故障检测方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的***和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制
实施例五
图5是本发明实施例五提供的一种油浸式变压器故障检测实验***的示意图,如图5所示,油浸式变压器故障检测实验***包括实验油箱、局放检测仪、光声光谱检测仪、红外测温仪、摄像机以及数据处理模块。
实验油箱,可以用于根据实验预设数据模拟变压器油箱故障;局放检测仪,可以用于采集实验油箱的局部放电信号。光声光谱检测仪,可以用于采集实验油箱的油箱溶解气体数据。红外测温仪,可以用于采集实验油箱温度数据。摄像机,可以用于采集实验油箱内腔光电图像。数据处理模块,可以用于根据实验预设数据、实验油箱的局部放电信号、油箱溶解气体数据、实验油箱温度数据以及实验油箱内腔光电图像,创建上述任意实施例中的故障评估映射表。
其中,实验油箱可以是具有放电和加热功能的油箱。实验预设数据可以是指导油浸式变压器故障检测实验的数据。实验预设数据可以包括但不限于实验油箱中模拟的局放信号的具体大小,以及加热温度数值等。光声光谱检测仪可以由设计的特征光源对抛面镜进行照射,反射聚焦得到的反射光经过可调节转速的斩光盘,转变为断续光,断续光再通过滤光片后进入到光声室,与同样进入到光声室的气态样品相遇后激发出相应强度的压力波,从而得到气体的组分和含量。红外测温仪可以对实验油箱的表面和内部油温进行测量。例如,红外测温仪可以使用能穿透玻璃的短波红外光,随意测量试验油箱表面或内部的任意点的温度。油箱溶解气体数据可以是描述实验油箱中溶解气体的数据。实验油箱温度数据可以表征实验油箱温度的数据。实验油箱内腔光电图像可以是实验油箱。
具体的,可以根据实验预设数据,确定在实验油箱中模拟的局部放电的信号大小、加热温度的数值等,在实验油箱中根据实验预设数据模拟变压器油箱故障时,可以通过局放检测仪采集实验油箱的局部放电信号,基于光声光谱检测仪采集实验油箱的油箱溶解气体数据,并通过红外测温仪,采集实验油箱温度数据,通过摄像机拍摄实验油箱内腔光电图像,进而通过数据处理模块获取实验油箱的局部放电信号、油箱溶解气体数据、实验油箱温度数据以及实验油箱内腔光电图像,并根据实验预设数据确定的故障类型、故障等级,获取的局部放电信号、油箱溶解气体数据、实验油箱温度数据以及实验油箱内腔光电图像的映射关系,创建故障评估映射表。
在本发明的一个可选实施例中,实验油箱可以包括放电模型、加热器以及循环油泵,其中,放电模型,可以用于在实验油箱内产生局部放电信号;其中,放电模型可以包括纯油间隙电极模型以及油纸绝缘电极模型。加热器,可以用于加热实验油箱温度。循环油泵,可以用于对实验油箱进行循环。
可选的,放电模型为模拟局部放电现象的设备。加热器可以是任意的加热装置,如法兰加热管等。
可选的,实验油箱上盖可以带有高压套管,用于绝缘保护和外部导线间的固定连接,具体结构示意图参见图6。
在一个具体的例子中,油浸式变压器故障检测实验的步骤如下:
步骤1:获取实验油箱中绝缘材料(油)的类型和技术参数。
步骤2:根据实验预设数据,确定针-板电极、柱-板电极、板-板电极和球-板电极等放电模型和电极间距离,并在电极两端施加电压,同时对电极间区域进行温度控制。
步骤3:采集实验油箱的局部放电信号、油箱溶解气体数据、实验油箱的电极位置温度数据(或者实验油箱温度数据)和实验油箱内腔光电图像。
步骤4:对获得的局部放电信号进行特征量提取,得到特征提取结果(最大放电量、脉冲重复率、平均放电量),并对特征提取结果进行评估。
步骤5:对采集到的油箱溶解气体数据进行分析,计算得到不同特征气体间的比值信息。
步骤6:将获取的实验油箱的电极位置温度数据对应温度进行等级划分。
步骤7:对实验油箱内腔光电图像进行图像处理,提取出亮度信息确定可见光参数对应的编码。
步骤8:根据步骤4-7所得到的四种不同的判据参数,综合判断变压器油中缺陷的程度,创建故障评估映射表。
步骤1中,获取的绝缘材料的类型和技术参数,包括实验油箱中油的种类(矿物油或植物油)、型号以及体积等参数。
步骤2中,电极的材料除了针电极为碳钢,其他电极材料均黄铜。电极间距离设置包括对每种电极放电模型设置长、短两种不同间隙,模拟长间隙规定电极距离在2mm及以上,模拟短间隙规定电极距离为1mm。纯油间隙电极模型包括图7a、图7b以及图7c三种类型,油纸绝缘电极模型包括图8a、图8b以及图8c三种类型。对电极两端施加电压,包括:电极间放电能量由低到高逐步施加电压,并将75℃设定为正常温度,按热故障的不同程度,将电极间区域温度加热到目标温度。
步骤3中,采集实验油箱的局部放电信号、油箱溶解气体数据、电极位置温度数据和实验油箱内腔光电图像,分别是通过局放检测仪、光声光谱检测仪、红外测温仪和高精度图像传感器(摄像机)分别获取。
步骤4中,局部放电信号的特征提取结果,包括最大放电量(第一类特征提取结果)、脉冲重复率(第二类特征提取结果)和平均放电量(第三类特征提取结果)三个特征提取结果。参照表1:最大放电量小于1×103pC,则其值设为1,最大放电量介于1×103pC和2×104pC之间时,其值设为2,当最大放电量大于2×104pC时,其值设为3;脉冲重复率小于50次/s,其值设为1,脉冲重复率介于50次/s和500次/s之间时,其值设为2,脉冲重复率大于500次/s时,其值设为3;平均放电量低于200pC,其值设为1,平均放电量介于200pC和600pC之间时,其值设为2,平均放电量高于600pC时,其值设为3。
表1局部放电评估映射表
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步骤5中,分析油箱溶解气体数据,具体是对油箱溶解气体数据中主要气体、次要气体的组成成分以及总烃含量进行分析。具体包括:计算不同特征气体的比值,可以包括C2H2/C2H4、CH4/H2和C2H4/C2H6,并依据表2对三种比值进行评估。
表2目标溶解气体比例评估映射表
步骤6中,对电极位置温度数据分级,具体按照表3进行等级划分。
表3温度等级映射表
电极间最大温度/℃ | 热度级别 |
75-85 | 0 |
小于150℃ | 1 |
大于或等于150℃,且小于300℃ | 2 |
大于或等于300℃,且小于700℃ | 3 |
≥700℃ | 4 |
步骤7中,对获取的实验油箱内腔光电图像进行图像亮度特征(灰度)提取,设定可见光图像参数,具体方法是:通过对实验油箱内腔光电图像进行图像处理,根据表4,确定实验油箱内腔光电图像的评估值。示例性的,如果亮度面积占整个区域面积的比值小于1/16,则设图像灰度参数为1;如果该比值介于1/16和1/4,则图像灰度参数为2;如果该比值介于1/4和1/2,则图像灰度参数为3。
表4图像灰度评估映射表
亮度面积占整个区域面积的比值 | 评估值 |
小于1/16 | 1 |
大于或等于1/16,且小于1/4 | 2 |
大于或等于1/4,且小于1/2 | 3 |
步骤8中,根据步骤4-7得到的四种参数,设定变压器的故障类型和严重程度分级,具体方法为:假设电故障为Ⅰ类缺陷,热故障为Ⅱ类缺陷,电热复合故障为Ⅲ类缺陷,缺陷的严重程度设定为统一的标准,即有四个等级:正常、一般、中等、严重,依次用英文字母D0、D1、D2、D3来表示。用表5判断缺陷类型和程度。
表5故障评估映射表
其中,X表示可以为任意值,/表示或者。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (7)
1.一种油浸式变压器故障检测方法,其特征在于,包括:
获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像;
根据所述局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值;
根据所述变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值;
根据所述升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据所述变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数;
根据所述放电量上限评估数值、所述脉冲重复率评估数值、所述平均放电量评估数值、所述目标溶解气体比例评估值、所述升温位置温度等级、所述图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级;
所述根据所述局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值,包括:
获取局部放电评估映射表;根据所述局部放电信号,确定所述目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率以及目标平均放电量;根据所述目标油浸式变压器的目标放电量上限、所述目标脉冲重复率、所述目标平均放电量以及所述局部放电评估映射表,确定所述放电量上限评估数值、所述脉冲重复率评估数值以及所述平均放电量评估数值;
所述根据所述变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值,包括:
获取目标溶解气体比例评估映射表;根据所述变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体体积比值;根据所述目标溶解气体体积比值以及所述目标溶解气体比例评估映射表,确定所述目标溶解气体比例评估值;
所述根据所述升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据所述变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数,包括:
获取温度等级映射表以及图像灰度评估映射表;根据所述温度等级映射表以及所述升温位置温度数据,确定所述升温位置温度等级;根据所述图像灰度评估映射表以及所述变压器内腔光电图像,确定所述图像灰度参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取目标溶解气体比例评估映射表,包括:
确定所述目标油浸式变压器的目标内腔绝缘材质数据;
根据所述目标油浸式变压器的目标内腔绝缘材质数据,获取目标溶解气体比例评估映射表。
3.一种油浸式变压器故障检测装置,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取目标油浸式变压器内的局部放电信号、变压器油溶解气体数据、升温位置温度数据以及变压器内腔光电图像;
第一数据确定模块,用于根据所述局部放电信号,确定放电量上限评估数值、脉冲重复率评估数值以及平均放电量评估数值;
第二数据确定模块,用于根据所述变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体比例评估值;
第三数据确定模块,用于根据所述升温位置温度数据,确定升温位置温度等级,并根据所述变压器内腔光电图像,确定图像灰度参数;
故障类型与等级确定模块,用于根据所述放电量上限评估数值、所述脉冲重复率评估数值、所述平均放电量评估数值、所述目标溶解气体比例评估值、所述升温位置温度等级、所述图像灰度参数以及故障评估映射表,确定目标油浸式变压器故障类型以及目标油浸式变压器故障等级;
所述第一数据确定模块,具体用于获取局部放电评估映射表;根据所述局部放电信号,确定所述目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率以及目标平均放电量;根据所述目标油浸式变压器的目标放电量上限、目标脉冲重复率、目标平均放电量以及所述局部放电评估映射表,确定所述放电量上限评估数值、所述脉冲重复率评估数值以及所述平均放电量评估数值;
所述第二数据确定模块,包括溶解气体比例评估映射表获取单元以及目标溶解气体比例评估值确定单元,其中,溶解气体比例评估映射表获取单元,用于获取目标溶解气体比例评估映射表;目标溶解气体比例评估值确定单元,用于根据所述变压器油溶解气体数据,确定目标溶解气体体积比值;根据所述目标溶解气体体积比值以及所述目标溶解气体比例评估映射表,确定所述目标溶解气体比例评估值;
所述第三数据确定模块,具体用于获取温度等级映射表以及图像灰度评估映射表;根据所述温度等级映射表以及所述升温位置温度数据,确定所述升温位置温度等级;根据所述图像灰度评估映射表以及所述变压器内腔光电图像,确定所述图像灰度参数。
4.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-2中任一项所述的油浸式变压器故障检测方法。
5.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机指令,所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-2中任一项所述的油浸式变压器故障检测方法。
6.一种油浸式变压器故障检测实验***,其特征在于,包括实验油箱、局放检测仪、光声光谱检测仪、红外测温仪、摄像机以及数据处理模块,其中,
所述实验油箱,用于根据实验预设数据模拟变压器油箱故障;
所述局放检测仪,用于采集实验油箱的局部放电信号;
所述光声光谱检测仪,用于采集实验油箱的油箱溶解气体数据;
所述红外测温仪,用于采集实验油箱温度数据;
所述摄像机,用于采集实验油箱内腔光电图像;
所述数据处理模块,用于根据实验预设数据、所述实验油箱的局部放电信号、所述油箱溶解气体数据、所述实验油箱温度数据以及所述实验油箱内腔光电图像,创建如权利要求1-2任一所述的油浸式变压器故障检测方法中的故障评估映射表。
7.根据权利要求6所述的***,其特征在于,所述实验油箱包括放电模型、加热器以及循环油泵;其中,
所述放电模型,用于在实验油箱内产生局部放电信号;其中,所述放电模型包括纯油间隙电极模型以及油纸绝缘电极模型;
所述加热器,用于加热实验油箱温度;
所述循环油泵,用于对所述实验油箱进行循环。
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Citations (6)
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Patent Citations (6)
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CN107063349A (zh) * | 2017-04-17 | 2017-08-18 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种诊断变压器故障的方法及装置 |
CN108680811A (zh) * | 2018-06-29 | 2018-10-19 | 广东工业大学 | 一种变压器故障状态评估方法 |
CN109856488A (zh) * | 2019-03-15 | 2019-06-07 | 长沙理工大学 | 一种基于多源数据融合的变压器状态评估及故障检测方法 |
CN111784175A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-10-16 | 西南石油大学 | 一种基于多源信息的配电变压器风险评估方法及*** |
CN113721116A (zh) * | 2021-07-15 | 2021-11-30 | 杭州柯林电气股份有限公司 | 基于局部放电、油压检测的故障识别方法、*** |
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