一种信息融合方法、系统及多参量感知装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种信息融合方法、系统及多参量感知装置，所述方法包括如下步骤：获取变压器的各传感器的历史采集数据，构建特征参量历史数据集；获得每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级；根据优先级，对于每种故障类型选取优先级较大的特征参量组成所述故障类型的故障特征参量集；获取当前采样时刻及当前采样时刻之前的预设时间段内变压器的各传感器的采集数据，构建特征参量当前数据集；根据故障特征参量集对特征参量当前数据集进行融合，获得故障融合结果和状态融合结果。本发明专利技术通过对多传感器的采集数据进行融合，得到针对不同故障类型的故障融合结果，及实时的状态融合结果，方便对数据进一步的应用和分析。方便对数据进一步的应用和分析。方便对数据进一步的应用和分析。

【技术实现步骤摘要】
一种信息融合方法、系统及多参量感知装置


[0001]本专利技术涉及多参量感知
，特别是涉及一种信息融合方法、系统及多参量感知装置。

技术介绍

[0002]变压器是电力系统的核心设备之一，在电力系统中发挥能量传递和电压变换的作用，对电能的输送和分配至关重要。对变压器进行状态监测，及时准确检测出潜伏性故障、避免故障的恶化和扩大，可有效降低设备故障率、减少停电时间、节省运维成本，有利于提高电力系统的安全性、可靠性和经济性。变压器内部是一个复杂的多物理场环境，变压器从缺陷逐步发展到故障的过程中会引起多物理场发生变化，通过检测这些物理场时空分布规律的变化，就可以判断变压器缺陷的位置、类型、严重程度和发展趋势等信息，及时掌控变压器的运行状态并采取相应的调度措施。
[0003]随着物联网技术的发展，越来越多的传感器被用于变压器在线监测，目前主要通过油中溶解气体、局部放电、接地电流、热点温度来监测变压器的运行状态与缺陷特征，这些参量响应速度慢且不能直观反映缺陷程度，导致变压器起火甚至爆炸事故偶有发生。故障前的快速发展阶段变压器内部的漏磁、应变、流速、压力与声场等多物理参量发生突变，它们能够快速、灵敏、直观地反映变压器中常见的危害性缺陷。增加这些参量的数字化感知，可全面掌握变压器设备状态和故障特征的参量，提前阻断变压器故障的恶化，但是目前缺乏考虑相关的传感器。
[0004]采用多参量传感器能够获取更多的物理量的时空分布特征，有利于全面掌控变压器的状态，而且多物理量之间可以联合诊断、交叉互补，变压器的状态评估更为准确、可靠。然而现有的多参量感知技术获取的数据量较大，仅仅对原始数据进行获取和存储，对后期的进一步的应用和分析造成严重的障碍。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种信息融合方法、系统及多参量感知装置，以实现对多参量感知的原始数据的融合，方便对数据进一步的应用和分析。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种用于变压器多参量感知的信息融合方法，所述方法包括如下步骤：
[0008]获取变压器的各传感器的历史采集数据，构建特征参量历史数据集；其中，变压器中的每个传感器对应一个特征参量，传感器的采集数据作为所述特征参量的数据，传感器的采集数据随变压器的缺陷的演化过程的变化作为所述特征参量的数据变化；
[0009]基于特征参量历史数据集计算各特征参量对变压器的不同故障类型的信息增益，获得每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级；
[0010]根据每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级，对于每种故障类型选取优先级较大的特征参量组成所述故障类型的故障特征参量集；
[0011]获取当前采样时刻及当前采样时刻之前的预设时间段内变压器的各传感器的采集数据，构建特征参量当前数据集；
[0012]对于每种故障类型，根据所述故障类型的故障特征参量集对所述特征参量当前数据集进行融合，获得所述故障类型的故障融合结果；所述故障类型的故障融合结果为特征参量当前数据集中表征的所述故障类型的故障特征参量集中每个特征参量的数据变化；
[0013]融合特征参量当前数据集中当前采样时刻的所有特征参量的数据，作为状态融合结果。
[0014]可选的，所述获取变压器的各传感器的历史采集数据，构建特征参量历史数据集，具体包括：
[0015]获取变压器的各传感器的历史采集数据，作为每个特征参量的历史数据；
[0016]采用小波变换法、自适应滤波法或连续细化傅里叶频谱分析法，对各传感器的历史采集数据进行分析，获取各传感器的历史采集数据随变压器的缺陷的演化过程的变化，作为每个特征参量的历史数据变化；
[0017]构建包括每个特征参量的历史数据和历史数据变化的特征参量历史数据集。
[0018]一种用于变压器多参量感知的信息融合系统，所述系统包括：
[0019]特征参量历史数据集构建模块，用于获取变压器的各传感器的历史采集数据，构建特征参量历史数据集；其中，变压器中的每个传感器对应一个特征参量，传感器的采集数据作为所述特征参量的数据，传感器的采集数据随变压器的缺陷的演化过程的变化作为所述特征参量的数据变化；
[0020]优先级确定模块，用于基于特征参量历史数据集计算各特征参量对变压器的不同故障类型的信息增益，获得每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级；
[0021]故障特征参量集确定，根据每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级，对于每种故障类型选取优先级较大的特征参量组成所述故障类型的故障特征参量集；
[0022]特征参量当前数据集构建模块，用于获取当前采样时刻及当前采样时刻之前的预设时间段内变压器的各传感器的采集数据，构建特征参量当前数据集；
[0023]故障融合模块，用于对于每种故障类型，根据所述故障类型的故障特征参量集对所述特征参量当前数据集进行融合，获得所述故障类型的故障融合结果；所述故障类型的故障融合结果为特征参量当前数据集中表征的所述故障类型的故障特征参量集中每个特征参量的数据变化；
[0024]状态融合模块，用于融合特征参量当前数据集中当前采样时刻的所有特征参量的数据，作为状态融合结果。
[0025]可选的，所述特征参量历史数据集构建模块，具体包括：
[0026]特征参量的历史数据获取子模块，用于获取变压器的各传感器的历史采集数据，作为每个特征参量的历史数据；
[0027]历史数据特征获取子模块，用于采用小波变换法、自适应滤波法或连续细化傅里叶频谱分析法，对各传感器的历史采集数据进行分析，获取各传感器的历史采集数据随变压器的缺陷的演化过程的变化，作为每个特征参量的历史数据变化；
[0028]特征参量历史数据集构建子模块，用于构建包括每个特征参量的历史数据和历史数据变化的特征参量历史数据集。
[0029]一种变压器多参量感知装置，所述装置包括多个传感器、数据采集终端、数据传输设备和服务器；
[0030]多个所述传感器基于传感器布置方式，布置在变压器上；
[0031]多个所述传感器均与所述采集终端连接；所述采集终端用于对每个所述传感器的采集数据进行获取；
[0032]所述采集终端通过数据传输设备将每个所述传感器的采集数据发送给所述服务器；
[0033]所述服务器用于采用上述的方法对每个所述传感器的采集数据进行融合。
[0034]可选的，所述传感器布置方式包括如下步骤：
[0035]确定第一类传感器的第一安装位置；所述第一类传感器为安装位置固定的传感器，包括油色谱传感器、顶层油温传感器、铁芯接地电流传感器、高频电流传感器、振动传感器和流速传感器；
[0036]基于第二类传感器的时空分布规律，确定第二类传感器的第二安装位置；所述第二类传感器为安装位置不固定的传感器，包括局部放电特高频传感器、压力传感器、漏磁传感器、电弧放电超声传感器和电弧放电可闻声传感器；所述第二安装位置包括必选安本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于变压器多参量感知的信息融合方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取变压器的各传感器的历史采集数据，构建特征参量历史数据集；其中，变压器中的每个传感器对应一个特征参量，传感器的采集数据作为所述特征参量的数据，传感器的采集数据随变压器的缺陷的演化过程的变化作为所述特征参量的数据变化，所述特征参量历史数据集包括特征参量的历史数据和历史数据变化；基于特征参量历史数据集计算各特征参量对变压器的不同故障类型的信息增益，获得每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级；根据每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级，对于每种故障类型选取优先级较大的特征参量组成所述故障类型的故障特征参量集；获取当前采样时刻及当前采样时刻之前的预设时间段内变压器的各传感器的采集数据，构建特征参量当前数据集；对于每种故障类型，根据所述故障类型的故障特征参量集对所述特征参量当前数据集进行融合，获得所述故障类型的故障融合结果；所述故障类型的故障融合结果为特征参量当前数据集中表征的所述故障类型的故障特征参量集中每个特征参量的数据变化；融合特征参量当前数据集中当前采样时刻的所有特征参量的数据，作为状态融合结果。2.根据权利要求1所述的用于变压器多参量感知的信息融合方法，其特征在于，所述获取变压器的各传感器的历史采集数据，构建特征参量历史数据集，具体包括：获取变压器的各传感器的历史采集数据，作为每个特征参量的历史数据；采用小波变换法、自适应滤波法或连续细化傅里叶频谱分析法，对各传感器的历史采集数据进行分析，获取各传感器的历史采集数据随变压器的缺陷的演化过程的变化，作为每个特征参量的历史数据变化；构建包括每个特征参量的历史数据和历史数据变化的特征参量历史数据集。3.一种用于变压器多参量感知的信息融合系统，其特征在于，所述系统包括：特征参量历史数据集构建模块，用于获取变压器的各传感器的历史采集数据，构建特征参量历史数据集；其中，变压器中的每个传感器对应一个特征参量，传感器的采集数据作为所述特征参量的数据，传感器的采集数据随变压器的缺陷的演化过程的变化作为所述特征参量的数据变化；所述特征参量历史数据集包括特征参量的历史数据和历史数据变化；优先级确定模块，用于基于特征参量历史数据集计算各特征参量对变压器的不同故障类型的信息增益，获得每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级；故障特征参量集确定，根据每个所述特征参量相对于不同故障类型的优先级，对于每种故障类型选取优先级较大的特征参量组成所述故障类型的故障特征参量集；特征参量当前数据集构建模块，用于获取当前采样时刻及当前采样时刻之前的预设时间段内变压器的各传感器的采集数据，构建特征参量当前数据集；故障融合模块，用于对于每种故障类型，根据所述故障类型的故障特征参量集对所述特征参量当前数据集进行融合，获得所述故障类型的故障融合结果；所述故障类型的故障融合结果为特征参量当前数据集中表征的所述故障类型的故障特征参量集中每个特征参量的数据变化；状态融合模块，用于融合特征参量当前数据集中当前采样时刻的所有特征参量的数
据，作为状态融合结果。4.根据权利要求3所述的用于变压器多参量感知的信息融合系统，其特征在于，所述特征参量历史数据集构建模块，具体包括：特征参量的历史数据获取子模块，用于获取变压器的各传感器的历史采集数据，作为每个特征参量的历史数据；历史数据特征获取子模块，用于采用小波变换法、自适应滤波法或连续细化傅里叶频谱分析法，对各传感器的历史采集数据进行分析，获取各传感器的历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄猛，冀茂，吴东，姬彤，鲁轩，滕皓楠，马世乾，李楠，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司国网天津市电力公司，
类型：发明
国别省市：