一种基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置，它包括数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块和规则推理模块，采用光纤传感、深度学习、边缘计算、物联网等手段，综合获取变压器内部温度、压力、振动、局部放电信号，外部可见光图像、红外图像，套管介质损耗、局部放电等信号，在变压器上就地进行状态分析与判断，实现变压器自我感知、自我诊断、自我调节，提高变压器的智能化水平，提高监测精度以及实现对变压器运行状态的实时感知。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置及方法
本专利技术涉及电气设备的智能化
，尤其涉及一种基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置及方法。
技术介绍
电力变压器是电网中能量传输和转换最为核心，应用最广泛的枢纽设备之一，它运行的稳定性能密切关系着电力系统的安全可靠运行，因此提高变压器运行的可靠性及智能化水平一直是电力行业研究的重要课题。提高变压器运行的可靠性关键在于实现变压器状态自我感知、自我诊断和评估以及自适应自动化调节。之前在线监测装置、带电检测装置、机器人巡检等都是在变压器安装完成后，再添加的，并没有从变压器设计之初开始考虑，并没有和变压器进行充分的融合成一个整体。目前电力变压器普遍存在内部工作状态监测手段缺乏，监测能力不够的问题，电力变压器状态监测的重点是运行管理人员所关心的变压器运行状态及变压器内部可能的故障，内部故障从性质上主要有绝缘故障、过热故障和机械故障三种类型。若能够在不影响变压器内部绝缘及整体结构的情况下，在进行变压器设计的时候就能够考虑对变压器内部绝缘、机械、过热状态进行综合监测，考虑自我诊断过程中需要的各类状本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置，其特征在于：它包括数据采集模块(1)、数据预处理模块(2)、数据融合模块(3)和规则推理模块(4)，所述数据采集模块(1)用于变压器多源数据的采集与通信，所述变压器多源数据包括变压器内部状态数据、变压器外部状态数据、变压器运行数据和变压器基础数据；所述数据预处理模块(2)采用数据预处理方法对数据采集模块(1)采集到的变压器多源数据进行预处理获得预处理后的变压器多源数据，所述预处理方法包括数据清理，数据集成，数据变换和数据规约；所述数据融合模块(3)用于对数据预处理模块(2)输出的变压器多源数据的关键参数进行提取和整合，获得融合后的变压器多源数据；所...

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置，其特征在于：它包括数据采集模块(1)、数据预处理模块(2)、数据融合模块(3)和规则推理模块(4)，所述数据采集模块(1)用于变压器多源数据的采集与通信，所述变压器多源数据包括变压器内部状态数据、变压器外部状态数据、变压器运行数据和变压器基础数据；所述数据预处理模块(2)采用数据预处理方法对数据采集模块(1)采集到的变压器多源数据进行预处理获得预处理后的变压器多源数据，所述预处理方法包括数据清理，数据集成，数据变换和数据规约；所述数据融合模块(3)用于对数据预处理模块(2)输出的变压器多源数据的关键参数进行提取和整合，获得融合后的变压器多源数据；所述规则推理模块(4)结合数据融合模块(3)输出的变压器多源数据运用故障诊断规则对变压器故障进行综合故障诊断。


2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置，其特征在于：它还包括自适应调节模块(5)和云边协同模块(6)，所述自适应调节模块(5)通过分析变压器内部状态数据，结合云端同型号设备历史运行数据和变压器过负荷能力动态预测模型，实现变压器冷却系统的智能控制；所述云边协同模块(6)通过物联网实现变压器故障诊断大数据中心与变压器自我诊断及评估装置的数据交互技术。


3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置，其特征在于：所述变压器内部状态数据包括内部温度、压力、振动和局部放电信号；所述变压器外部状态数据包括外部可见光图像、红外图像，套管介质损耗和套管局部放电信号；所述变压器运行数据包括变压器运行时电压、电流信息和环境温度信息；所述变压器基础数据包括变压器台账信息和历史运行数据。
所述数据清理是删除所述数据采集模块(1)采集到的变压器多源数据中的离群点数据、超量程数据和重复数据，如果变压器多源数据存在缺失值，对缺失值进行插值，获得清理后的变压器多源数据；所述数据集成是将清理后的变压器多源数据结合起来并统一存储，获得集成后的变压器多源数据并建立数据仓库；所述数据变换是指对集成后的变压器多源数据放电幅值进行单位统一化，对变压器的缺陷部件数据项的内容进行编码，对振动平稳性、振动相关性和能量相似度进行归一化，获得变换后的变压器多源数据；所述数据规约是对变换后的变压器多源数据中的振动信号和局部放电信号进行数据压缩。


4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置，其特征在于：所述数据融合模块(3)对变压器多源数据的关键参数进行提取的方法具体为：首先，提取半结构化数据和结构化数据的关键内容，将关键内容存入关系库中；其次，提取非结构化数据的特征量和关键数据进行规范化存储。


5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的变压器自我诊断评估装置，其特征在于：所述数据融合模块(3)对变压器多源数据的关键参数进行整合的方法具体为：对于变压器内部温度、压力和套管介质损耗数据，采用决策树进行分析，获得基于内部温度、压力、套管介质损耗的评估结果，所述基于内部温度、压力、套管介质损耗的评估结果是一个0至100之间的分值；对于振动、局部放电信号，外部可见光图像、红外图像，套管局部放电信号，采用人工神经网络算法进行分析，获得基于振动、局部放电信号，外部可见光图像、红外图像，套管局部放电信号的评估结果，所述基于振动、局部放电信号，外部可见光图像、红外图像，套管局部放电信号的评估结...

【专利技术属性】
技术研发人员：周正钦，程林，罗传仙，杜振波，冯振新，江翼，张连星，陈佳，宋友，邓建钢，兰贞波，鄢阳，
申请(专利权)人：国网电力科学研究院有限公司，国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32