基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法及系统，主要包括：采集各电力设备的数据信息，并对数据信息进行划分，获得若干个数据组；基于预测模型，判断各数据组的故障状态，并对存在故障的数据组进行标记标签；对标记标签的数据组进行分析，获得电力设备的故障信息。本发明专利技术采用嵌入式智能传感器对终端电力设备进行数据信息采集和预处理，并利用边缘计算和分布式计算协同运行技术对终端数据进行计算，诊断潜在安全隐患及电力设备使用寿命，减少电力设备故障率，实现可靠进行全寿命周期预测。通过把计算、存储、应用的资源放在网络的边缘侧，以便减少传输延迟和带宽消耗，通过可以根据实时网络信息提供可感知的服务。服务。服务。

【技术实现步骤摘要】
基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力设备故障
，特别涉及一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着国家特高压交直流系统的不断建设，电网的稳定性和可靠性显得越来越重要，由此，电网对电力设备自身的安全可靠性提出了越来越严格的要求，电力设备自身可靠性作为电力设备安全可靠性的重要一环应受到重视，其中电力设备(power system)是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电力生产与消费系统。它将自然界的一次能源通过发电动力装置转化成电力，再经输电、变电和配电将电力供应到各用户。主要包括以发电设备和供电设备两大类，发电设备主要是电站锅炉、蒸汽轮机、燃气轮机、水轮机、发电机、点动机、变压器等等，供电设备主要是各种电压等级的输电线路、互感器、接触器等。
[0003]现有的电力设备都是通过人工不定时对电力设备进行监测，其不仅劳动力大，而且监测成本大大提高，由于人为误差比较大，从而导致监测效率大大降低，满足不了电力设备的检测，使用具有局限性，或是经常在电力设备故障点寻找环节上花费大量的时间和精力，很多偏远地区的故障点更是难以寻找，导致不能及时对故障点进行检修和维护，影响用户的用电质量。

技术实现思路

[0004](一)专利技术目的
[0005]鉴于上述问题，本专利技术的目的是提出一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法及系统，可对电力设备巡视实现实时在线监测，减少巡视次数，也可通过监控系统可实现分钟级巡视，从而降低电力设备故障造成的影响以及可快速找到故障点，减少电力设备故障对用户的影响，本专利技术公开了以下技术方案。
[0006](二)技术方案
[0007]作为本专利技术的第一方面，本专利技术公开了一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法，包括：
[0008]采集各电力设备的数据信息，并对所述数据信息进行划分，获得若干个数据组；
[0009]基于预测模型，判断各所述数据组的故障状态，并对存在故障的数据组进行标记标签；
[0010]对标记标签的数据组进行分析，获得电力设备的故障信息。
[0011]在一种可能的实施方式中，所述获得电力设备的故障信息，之后，还包括：
[0012]根据所述电力设备的故障信息，确定故障位置。
[0013]在一种可能的实施方式中，所述对所述数据信息进行划分，获得若干个数据组，具体包括：
[0014]利用人工智能属性特征分析算法，对所述数据信息进行标记描述性标签；
[0015]根据描述性标签进行细分聚类；
[0016]根据细分聚类，获得若干个数据组。
[0017]在一种可能的实施方式中，所述对存在故障的数据组进行标记标签，具体包括：
[0018]若所述数据组存在故障，则对该所述数据组标记故障标签；
[0019]若所述数据组不存在故障，则存储该数据组的信息。
[0020]在一种可能的实施方式中，基于各电力设备的预设数据阈值，将所述数据组内的数据值与所述数据阈值进行对比，若大于阈值，则该数据值存在故障，若不小于阈值，则该数据值不存在故障。
[0021]作为本专利技术的第二方面，本专利技术还公开了一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测系统，包括：
[0022]数据采集模块，所述数据采集模块包括传感器和智能控制单元，所述传感器用于采集各电力设备的数据信息，所述智能控制单元用于对所述数据信息进行划分，获得若干个数据组；
[0023]边缘计算模块，所述边缘计算模块包括预测单元和标记单元，所述预测单元基于预测模型，判断各所述数据组的故障状态，并通过所述标记单元对存在故障的数据组进行标记故障标签；
[0024]云端平台，所述云端平台包括分析单元，所述分析单元对标记标签的数据组进行分析，获得电力设备的故障信息。
[0025]在一种可能的实施方式中，所述系统还包括定位模块，所述定位模块根据所述电力设备的故障信息，确定故障位置。
[0026]在一种可能的实施方式中，所述智能控制单元包括标签子单元、分类子单元和分组子单元；
[0027]所述标签子单元利用人工智能属性特征分析算法，对所述数据信息进行标记描述性标签；
[0028]所述分类子单元根据描述性标签进行细分聚类；
[0029]所述分组子单元根据细分聚类，获得若干个数据组。
[0030]在一种可能的实施方式中，所述标记单元对存在故障的数据组进行标记故障标签，具体包括：
[0031]若所述数据组存在故障，则对该所述数据组标记故障标签；若所述数据组不存在故障，则存储该数据组的信息。
[0032]在一种可能的实施方式中，所述分析单元包括阈值数据库、对比子单元；
[0033]所述阈值数据库用于存储各电力设备的预设数据阈值；
[0034]对比子单元基于所述预设数据阈值，将所述数据组内的数据值与所述数据阈值进行对比，若大于阈值，则该数据值存在故障，若不小于阈值，则该数据值不存在故障。
[0035](三)有益效果
[0036]本专利技术公开的一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法及系统，具有如下有益效果：采用嵌入式智能传感器对终端电力设备进行数据信息采集和预处理，并利用边缘计算和分布式计算协同运行技术对终端数据进行计算，诊断潜在安全隐患及电力设备使用寿命，减少电力设备故障率，实现可靠进行全寿命周期预测。通过把计算、存储、应用
的资源放在网络的边缘侧，以便减少传输延迟和带宽消耗，通过可以根据实时网络信息提供可感知的服务。
附图说明
[0037]以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本专利技术，而不能理解为对本专利技术的保护范围的限制。
[0038]图1是本专利技术公开的基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法流程图示意图；
[0039]图2是本专利技术公开的对数据信息进行划分的流程示意图；
[0040]图3是本专利技术公开的边缘计算技术的架构图；
[0041]图4是本专利技术公开的基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测系统结构示意图。
[0042]附图标记：500、数据采集模块；510、传感器；520、智能控制单元；521、标签子单元；522、分类子单元；523、分组子单元；600、边缘计算模块；610、预测单元；620、标记单元；700、云端平台；710、分析单元；711、对比子单元；720、阈值数据库；730、资源库；800、定位模块。
具体实施方式
[0043]为使本专利技术实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行更加详细的描述。
[0044]需要说明的是：在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法，其特征在于，包括：采集各电力设备的数据信息，并对所述数据信息进行划分，获得若干个数据组；基于预测模型，判断各所述数据组的故障状态，并对存在故障的数据组进行标记标签；对标记标签的数据组进行分析，获得电力设备的故障信息。2.根据权利要求1所述的基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法，其特征在于，所述获得电力设备的故障信息，之后，还包括：根据所述电力设备的故障信息，确定故障位置。3.根据权利要求1所述的基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法，其特征在于，所述对所述数据信息进行划分，获得若干个数据组，具体包括：利用人工智能属性特征分析算法，对所述数据信息进行标记描述性标签；根据描述性标签进行细分聚类；根据细分聚类，获得若干个数据组。4.根据权利要求1所述的基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法，其特征在于，所述对存在故障的数据组进行标记标签，具体包括：若所述数据组存在故障，则对该所述数据组标记故障标签；若所述数据组不存在故障，则存储该数据组的信息。5.根据权利要求1所述的基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测方法，其特征在于，所述对标记标签的数据组进行分析，获得电力设备的故障信息，具体包括：基于各电力设备的预设数据阈值，将所述数据组内的数据值与所述数据阈值进行对比，若大于阈值，则该数据值存在故障，若不小于阈值，则该数据值不存在故障。6.一种基于嵌入式智能传感器的电力设备在线监测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，所述数据采集模块包括传感器和智能控制单元，所述传感器用于采集各电力设备的数据信...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘玉林，吴肇贇，张利，田浩，邹兵，葛贤军，刘文波，田文辉，刘庆宝，高景栋，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：