一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法，解决了现有技术的不足，包括以下步骤：步骤1，根据现有的电网故障时的数据生成规则库；步骤2，电力设备巡检机器人对故障的一二次设备进行拍摄，采集一二次设备的图像信息，同时采集一二次设备的位置信息，将图像信息和位置信息传送至服务器；步骤3，服务器接收图像信息和位置信息，然后根据图像信息确定一二次设备的设备信息，通过设备信息、位置信息和规则库进行匹配对一二次设备的故障进行识别和状态感知；步骤4，电力设备巡检机器人从服务器获取一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息，并将一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息告知巡检人员。状态感知和定位信息告知巡检人员。状态感知和定位信息告知巡检人员。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法


[0001]本专利技术涉及电力设备故障检测
，尤其是指一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法。

技术介绍

[0002]目前从电网运行风险的角度看，电力系统的运行难免会受到极端自然条件的挑战和来自外部环境的破坏，社会各种高危事件和突发事件发生的隐患依然存在，电网事故同时也会对社会经济运行带来严重影响。伴随着大运行实施，浙江负荷迅猛增长，电网规模不断扩大，设备操作量日益增多，全省调度操作量每年已达上百万步。
[0003]调控员在面对大量保护动作和其他相关告警信息时，难以快速做出正确的故障判断，所以需要具备故障快速辅助智能定位功能，帮助调控员快速精准定位故障设备。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服现有技术中的缺点，提供一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法。
[0005]本专利技术的目的是通过下述技术方案予以实现：
[0006]一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1，根据现有的电网故障时的数据生成规则库，规则库用于对设备故障智能诊断提供数据支撑；
[0008]步骤2，电力设备巡检机器人对故障的一二次设备进行拍摄，采集一二次设备的图像信息，同时电力设备巡检机器人对一二次设备的位置进行定位，采集一二次设备的位置信息，电力设备巡检机器人将图像信息和位置信息传送至服务器；
[0009]步骤3，服务器接收图像信息和位置信息，然后根据图像信息确定一二次设备的设备信息，通过设备信息、位置信息和规则库进行匹配对一二次设备的故障进行识别和状态感知，从而实现一二次设备的故障识别、状态感知和定位；
[0010]步骤4，电力设备巡检机器人从服务器获取一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息，并将一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息告知巡检人员，确保巡检人员进行精确检查。
[0011]作为优选，所述的规则库的生成方法具体包括以下子步骤：子步骤1，收集电力设备巡检机器人作业时的相关数据，然后将相关数据转换成历史分析文档进行存储；
[0012]子步骤2，收集电力设备巡检机器人巡检的一二次设备目标数据，并根据巡检的一二次设备目标数据汇总成电网事件数据，然后将电网事件数据进行存储；
[0013]子步骤3，根据电网事件数据和历史分析文档将电力设备巡检机器人的分析过程规则形成规则库。
[0014]作为优选，所述的相关数据包括巡检人员身份信息、巡检历史记录、设备属性信息、设备运行数据、语言与手势标准库和三维特征模型。
[0015]作为优选，当巡检人员对故障的一二次设备检测完毕后，巡检人员将该次巡检信息进行记录并上传服务器，服务器接收巡检信息后将该巡检信息录入至历史分析文档进而对规则库进行更新。
[0016]作为优选，所述的电力设备巡检机器人对故障的一二次设备进行拍摄的方法为通过三维相机进行拍摄，服务器通过采集的图像信息与预先储存的三维特征模型进行对比识别，确定一二次设备的设备信息。
[0017]作为优选，服务器通过采集的图像信息与预先储存的三维特征模型进行对比识别的具体过程为：首先对采集的图像信息分解成六面图，构成六张二维的图像信息，然后对每张二维的图像信息进行特征提取，通过特征提取与在服务器内预设的三维特征模型的六面图进行比对匹配，选取置信度最高的预先存储的三维特征模型的六面图作为该二维的图像信息的匹配六面图；若采集的图像信息的六面图的匹配六面图均为同一个预先存储的三维特征模型的六面图，则采集的图像信息与该三维特征模型匹配成功，对比识别完成。该设计大大提升了对于一二次设备进行图像识别的精准性。
[0018]作为优选，若采集的图像信息的六面图的匹配六面图的不是同一个预先存储的三维特征模型的六面图，则进行再次匹配过程，首先确定一个三维特征模型为最接近的匹配模型，该三维特征模型包含的匹配六面图数量最多，其次计算图像信息的剩余的六面图与该三维特征模型的六面图的置信度，若所有置信度大于等于设定的阈值，则判断则采集的图像信息与该三维特征模型匹配成功，对比识别完成；若至少有一个置信度小于设定的阈值，则判断则采集的图像信息与该三维特征模型匹配失败并提醒巡检人员。一二次设备在实际的运行过程中可能会因为客观因素影响造成实际的三维图像和预设的三维图像略有差别，因此该方案可以进一步确保图像识别的精确性。
[0019]本专利技术的有益效果是：电力设备智能巡检机器人具备设备信息查询、远程指导、故障自动识别的功能，可以辅助电力人员开展定期巡检工作，将电力设备智能巡检机器人应用于电力设备巡检中进行在线巡检，通过电力设备智能巡检机器人辅助人工进行巡检，可以较大程度地提高巡检的智能化水平，减少巡检环节的人力成本。
附图说明
[0020]图1是本专利技术的一种流程示意图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步描述。
[0022]实施例：
[0023]一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0024]步骤1，根据现有的电网故障时的数据生成规则库，规则库用于对设备故障智能诊断提供数据支撑；
[0025]步骤2，电力设备巡检机器人对故障的一二次设备进行拍摄，采集一二次设备的图像信息，同时电力设备巡检机器人对一二次设备的位置进行定位，采集一二次设备的位置信息，电力设备巡检机器人将图像信息和位置信息传送至服务器；
[0026]步骤3，服务器接收图像信息和位置信息，然后根据图像信息确定一二次设备的设
备信息，通过设备信息、位置信息和规则库进行匹配对一二次设备的故障进行识别和状态感知，从而实现一二次设备的故障识别、状态感知和定位；
[0027]步骤4，电力设备巡检机器人从服务器获取一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息，并将一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息告知巡检人员，确保巡检人员进行精确检查。
[0028]所述的规则库的生成方法具体包括以下子步骤：子步骤1，收集电力设备巡检机器人作业时的相关数据，然后将相关数据转换成历史分析文档进行存储；
[0029]子步骤2，收集电力设备巡检机器人巡检的一二次设备目标数据，并根据巡检的一二次设备目标数据汇总成电网事件数据，然后将电网事件数据进行存储；
[0030]子步骤3，根据电网事件数据和历史分析文档将电力设备巡检机器人的分析过程规则形成规则库。
[0031]所述的相关数据包括巡检人员身份信息、巡检历史记录、设备属性信息、设备运行数据、语言与手势标准库和三维特征模型。
[0032]当巡检人员对故障的一二次设备检测完毕后，巡检人员将该次巡检信息进行记录并上传服务器，服务器接收巡检信息后将该巡检信息录入至历史分析文档进而对规则库进行更新。当巡检人员对故障设备检测完毕后，巡检人员填写该次巡检记录，巡检记录包括该故障设备的属性信息、设备运行数据、设备故障信息、设备故障原因本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1，根据现有的电网故障时的数据生成规则库，规则库用于对设备故障智能诊断提供数据支撑；步骤2，电力设备巡检机器人对故障的一二次设备进行拍摄，采集一二次设备的图像信息，同时电力设备巡检机器人对一二次设备的位置进行定位，采集一二次设备的位置信息，电力设备巡检机器人将图像信息和位置信息传送至服务器；步骤3，服务器接收图像信息和位置信息，然后根据图像信息确定一二次设备的设备信息，通过设备信息、位置信息和规则库进行匹配对一二次设备的故障进行识别和状态感知，从而实现一二次设备的故障识别、状态感知和定位；步骤4，电力设备巡检机器人从服务器获取一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息，并将一二次设备的故障识别、状态感知和定位信息告知巡检人员，确保巡检人员进行精确检查。2.根据权利要求1所述的一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法，其特征是，所述的规则库的生成方法具体包括以下子步骤：子步骤1，收集电力设备巡检机器人作业时的相关数据，然后将相关数据转换成历史分析文档进行存储；子步骤2，收集电力设备巡检机器人巡检的一二次设备目标数据，并根据巡检的一二次设备目标数据汇总成电网事件数据，然后将电网事件数据进行存储；子步骤3，根据电网事件数据和历史分析文档将电力设备巡检机器人的分析过程规则形成规则库。3.根据权利要求2所述的一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法，其特征是，所述的相关数据包括巡检人员身份信息、巡检历史记录、设备属性信息、设备运行数据、语言与手势标准库和三维特征模型。4.根据权利要求1所述的一种基于多信息源的一二次设备故障智能诊断方法，其特征是，当巡检人员对故障的...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱肖，崔建业，马翔，支月媚，吕磊炎，沃建栋，朱英伟，黄健，杜浩良，方璇，李英，黄剑峰，张小聪，費咏攀，陈聪，郑燃，徐峰，卢航，
申请(专利权)人：金华八达科技信息有限公司国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：