CN210923872U - 一种配电终端故障在线判别*** - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种配电终端故障在线判别***，包括数据采集器，时频变换模块，对抗神经网络数据处理模块，卷积神经网络训练模块，输出通信接口；数据采集器与时频变换模块使用I2C总线通信连接，时频变换模块与对抗神经网络数据处理模块使用I2C总线通信连接，时频变换模块还通过I2C总线与卷积神经网络训练模块通信连接，对抗神经网络数据处理模块与卷积神经网络训练模块连接，卷积神经网络训练模块与输出通信接口连接。通过时频变换模块对时域的电气数据进行变换得到时频图谱训练集，利用对抗神经网络数据处理模块和卷积神经网络训练模块进行故障判别模型训练，实现对配电终端的故障在线及时判别，保证电力***运行的稳定性和可靠性。
Description
技术领域
本实用新型属于电力***配电终端故障诊断领域，具体涉及一种配电终端故障在线判别***。
背景技术
目前对电力***中的配电终端故障的检修多依靠人力在离线状态下进行，当配电终端发生故障时检修技术人员需要亲自到现场了解情况对故障类型判断再进行检修，这种故障发现和检修的方式被动滞后，无法在初期就排除故障，进而导致故障影响后果加深和影响范围扩大，不利于电力***的稳定运行，而随着电网的规模增加这种方式也不能满足对电网***维护的需求；目前技术的检测对象多为配电终端设备本身，对故障类型的判断容易出现误判，难以从根本上解决问题。
因此，提供一种能对配电终端的故障类型进行实时判别的工具尤为重要。
实用新型内容
基于此，本实用新型提供一种能在线对配电终端进行故障判别的***，解决现有技术中无法对故障及时判断的技术问题。
本实用新型一种配电终端故障在线判别***，包括：
数据采集器，时频变换模块，对抗神经网络数据处理模块，卷积神经网络训练模块，输出通信接口；
数据采集器与时频变换模块使用I2C总线通信连接，时频变换模块与对抗神经网络数据处理模块使用I2C总线通信连接，时频变换模块还通过I2C总线与卷积神经网络训练模块通信连接，对抗神经网络数据处理模块与卷积神经网络训练模块连接，卷积神经网络训练模块与输出通信接口连接。
优选地，时频变换模块和对抗神经网络数据处理模块通过同一个I2C总线通信接口与卷积神经网络训练模块连接。
优选地，上述配电终端故障在线判别***还包括：
滤波模块和录波模块。
优选地，数据采集器中配置有滤波模块和录波模块。
优选地，上述配电终端故障在线判别***被集成于一板卡上，板卡嵌入一智能管控终端。
优选地，上述配电终端故障在线判别***还包括液晶显示器。
本实用新型提供的一种配电终端故障在线判别***，具有以下有益效果：
数据采集器接收配电终端测量***测得的配电终端发生故障时的交流电气数据并传输到时频变换模块进行时域到频域的转换，电气数据被转换成图像化的时频图谱训练集，时频图谱训练集通过通信接口传输到对抗神经网络数据处理模块进行生成扩容，得到具有新特征的新时频图谱子集，训练集与子集均通过通信接口传输到卷积神经网络训练模块，进行故障判别模型训练，故障判别结果通过输出通信接口输出。通过对本实用新型的实施，可以对配电终端的故障进行在线判别，检修技术人员无需到设备现场进行检修判断；分析对象不再局限于设备本身，而是分析测量***测得的交流电气数据，解决了对故障类型误判的问题，充分挖掘了***数据的信息潜力；本实用新型对配电终端设备故障的在线及时判别可以保证电力***运行的稳定性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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实用新型的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1本实用新型一个实施例的配电终端故障在线判别***结构示意图
图2本实用新型另一个实施例的配电终端故障在线判别***原理示意图
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
请参考图1，本实施例提供一种配电终端故障在线判别***，包括交流电气量数据采集器100，短时傅里叶变换处理器110，对抗神经网络数据处理器120，卷积神经网络训练处理器130，故障类别判断输出器140；
该在线判别***与现场的配电终端设备通过总线通信连接，每个配电终端与总线的通信接口将接收当配电终端发生故障时配电终端故障在线判别***的故障类型判别结果。
交流数据采集器100与短时傅里叶变换器110使用I2C总线通信连接，短时傅里叶变换器110与对抗神经网络数据处理器120使用I2C总线通信连接，同时短时傅里叶变换器110还通过I2C总线与卷积神经网络训练器130通信连接，对抗神经网络数据处理器120与卷积神经网络训练器130连接，卷积神经网络训练器130与故障类别判断输出器140连接，故障类别判断输出器140把判别结果通过通信总线向各个配电终端下发。
本实施例中交流电气量数据采集器100还配置有滤波电路和录波模块，对交流电气量进行滤波和故障录波。
本实施例中的配电终端故障在线判别***工作时，交流电气量数据采集器100在通信总线上接收配电终端测量***测得的交流电气量，经过滤波、录波等预处理后把电气数据传输到短时傅里叶变换处理器110，短时傅里叶变换处理器110对电气数据进行时频转换得到训练集X，训练集X通过I2C总线传输到对抗神经网络数据处理器120进行生成扩容，对抗神经网络数据处理器120生成一个新的时频图谱子集M，子集M通过I2C总线传输到卷积神经网络训练处理器130，同时卷积神经网络训练处理器130还通过I2C总线接收到短时傅里叶变换处理器110传输的训练集M，在卷积神经网络训练处理器130中训练集X和子集M作为一个总训练集进行故障判别模型训练，最后在故障类别判断输出器140输出判别结果，并通过通信总线下发到现场的各个配电终端。
下面介绍另一个实施例，请参考图2，本实施例提供一中配电终端故障在线判别***，该***被集成于一板卡上，板卡被嵌入到电力***监控平台的智能管控装置中。该***包括：数据采集器200，时频变换电路模块210，对抗神经网络数据处理电路模块220，卷积神经网络训练电路模块230，输出通信接口240；
数据采集器200与时频变换电路模块210使用I2C总线通信连接，时频变换电路模块210与对抗神经网络数据处理电路模块220使用I2C总线通信连接，卷积神经网络训练电路230模块与输出通信接口240连接。
本实施例中时频变换电路模块210和对抗神经网络数据处理电路模块220通过同一个I2C总线通信接口与卷积神经网络训练电路模块230连接。
本实施例中的数据采集器200中配置有交流量滤波电路和故障录波模块。
本实施例的配电终端故障在线判别***工作时，数据采集器200接收配电终端测量***测得的配电终端发生故障时的交流电气数据，包括线路电压、母线电压、零序电流、线路保护电流和线路测量电流，把这些交流电气数据通过I2C总线传输到时频变换电路模块210进行时域到频域的转换，电气数据被转换成图像化的时频图谱训练集，时频图谱训练集通过I2C通信接口分别传输到对抗神经网络数据处理电路模块220和卷积神经网络训练电路模块230，对抗神经网络数据处理电路模块220对时频图谱训练集进行生成扩容，得到具有新特征的新时频图谱子集，并通过I2C通信接口传输到卷积神经网络训练电路模块230，由时频变换电路模块210得到的时频图谱训练集和对抗神经网络数据处理电路模块220生成的新时频图谱子集作为总训练集对卷积神经网络训练电路模块230进行故障判别模型训练，故障判别结果通过输出通信接口240输出。
显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，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，都属于本实用新型保护的范围。
Claims (5)
1.一种配电终端故障在线判别***，其特征在于，包括：
数据采集器，时频变换模块，对抗神经网络数据处理模块，卷积神经网络训练模块，输出通信接口；
所述数据采集器与所述时频变换模块使用I2C总线通信连接，所述时频变换模块与所述对抗神经网络数据处理模块使用I2C总线通信连接，所述时频变换模块还通过I2C总线与所述卷积神经网络训练模块通信连接，所述对抗神经网络数据处理模块与所述卷积神经网络训练模块连接，所述卷积神经网络训练模块与所述输出通信接口连接。
2.根据权利要求1所述的配电终端故障在线判别***，其特征在于，
所述时频变换模块和所述对抗神经网络数据处理模块通过同一个I2C总线通信接口与所述卷积神经网络训练模块连接。
3.根据权利要求1所述的配电终端故障在线判别***，其特征在于，所述配电终端故障在线判别***还包括：
滤波模块和录波模块。
4.根据权利要求1所述的配电终端故障在线判别***，其特征在于，所述数据采集器中配置有滤波模块和录波模块。
5.根据权利要求1所述的配电终端故障在线判别***，其特征在于，所述配电终端故障在线判别***被集成于一板卡上，所述板卡嵌入一智能管控终端。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201921425673.6U CN210923872U (zh) | 2019-08-28 | 2019-08-28 | 一种配电终端故障在线判别*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201921425673.6U CN210923872U (zh) | 2019-08-28 | 2019-08-28 | 一种配电终端故障在线判别*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN210923872U true CN210923872U (zh) | 2020-07-03 |
Family
ID=71351500
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201921425673.6U Active CN210923872U (zh) | 2019-08-28 | 2019-08-28 | 一种配电终端故障在线判别*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN210923872U (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110516742A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-11-29 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于组合神经网络模型的配电终端故障判别方法及*** |
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2019
- 2019-08-28 CN CN201921425673.6U patent/CN210923872U/zh active Active
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110516742A (zh) * | 2019-08-28 | 2019-11-29 | 广东电网有限责任公司 | 一种基于组合神经网络模型的配电终端故障判别方法及*** |
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