大空间环境电力设备远程巡检装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种大空间环境电力设备远程巡检系统，涉及电力设备巡检领域，用于内置有多台电力设备的大空间环境，所述装置包括：数据解析设备，用于为每一台电力设备采用个性化的预测模型以基于其各台关联电力设备的过往时刻电力参数和各台关联电力设备数量预测其后续时刻的各项电力参数；远程调控设备，用于基于每台电力设备的预测的各项电力参数确定是否需要对其在后续时刻之前提前部署本地巡检资源。通过本发明专利技术，针对未来故障规模难以预测导致在未来本地巡检资源的配置无法与未来故障规模匹配的技术问题，能够在复杂布置环境下有效获知电力设备故障时机和故障严重程度，实现大空间环境下有限巡检资源的定向、有序流动。动。动。

【技术实现步骤摘要】
大空间环境电力设备远程巡检装置


[0001]本专利技术涉及电力设备巡检领域，尤其涉及一种大空间环境电力设备远程巡检装置。

技术介绍

[0002]电力设备通常置于空旷、人少的环境下，原因在于尽可能避免对附近居民或者其他设施造成电磁干扰或者噪声干扰，同时，一旦出现设备故障，例如火灾、爆炸或者电磁泄露等灾情时，能够便于排障车辆驶入、避免分心疏散居民或者其他设施，加快灾情消除速度，避免事故蔓延。
[0003]然而，这样的安置模式也存在一定的弊端；例如，为了尽可能充分利用有限空间，示例的，在大中城市的广阔区域内，土地资源极端宝贵，电力设施管理部门会尽可能地在这样的大空间环境下布置较多的电力设备，例如升压变电设施、主网变电设施、二次变电设施、配电设施、各种继电保护设施等，各种类型的设施放置在同一块区域内，增加了设备管理的复杂度；同时众多电力设备的集中使得设置的本地巡检人员身心健康受到较大的影响。
[0004]为此，电力设施管理部门一般采用各类本地巡检机制或者采用基于远程控制的本地巡检设施的远程巡检机制辅助少量本地巡检人员的巡检模式，甚至不配置本地巡检人员，以在保证各类设备巡检效果的同时，减少对巡检人员的人身伤害。
[0005]示例地，中国专利技术专利公开文本CN108226676A提出的一种无线电力线路巡检系统，所述系统包括设备日常点检模块、设备专责点检模块、设备状态分析模块、诊断模块以及远程诊断中心，所述设备日常点检模块、设备专责点检模块以及所述设备状态分析模块将得到的检查结果发送至诊断模块，所述诊断模块用于对设备进行诊断并对诊断策略进行评估，并将诊断结果以及评估结果发送至远程诊断中心；实现了设备点检工作自动生成、系统化管理，规范了工作的内容、标准，采用了有效性评价算法实现了自动判断定期工作是否合格是否有效，为电厂技术监督工作的管理和考核提供了准确依据。
[0006]示例地，中国专利技术专利公开文本CN110672980A提出的一种基于紫外、红外、可见成像的电力巡检在线监测系统，所述系统将可见光、红外、紫外三种检测手段有机结合起来，优势互补，解决现在高压设备监测的技术问题，实现超/特高压变电站及输电线路放发热性缺陷、放电性缺陷和异物闯入检测预报；通过紫外、可见与红外视频前端采集模块、智能分析、处理模块、和远程监控终端；前端采集模块与智能分析、处理模块相连，实现三通道视频流的传输，智能分析、处理模块与远程监控终端相连，实现视频流的分析处理和远程终端的交互控制。
[0007]显然，上述现有技术仅仅考虑到了本地巡检机制或者远程巡检机制，没有考虑到大空间环境下布置较多的电力设备增加的各类电力设备维护的复杂度，以及由于能够调配的本地巡检资源有限，例如巡检人员、巡检机器以及排障车辆有限，导致很难准确判断每一台电力设备未来出现故障的时机以及出现故障的严重性，使得有限的本地巡检资源难以得
到充分利用或者在面临严重故障场景时本地巡检资源捉襟见肘。

技术实现思路

[0008]为了解决上述问题，本专利技术提供了一种大空间环境电力设备远程巡检装置，专门用于布置大量电力设备的大空间环境，能够基于电力设备之间的相互耦合状态建立各台电力设备之间的关联关系，在获取各台电力设备过往时刻各类电力参数的基础上，利用目标电力设备的个性化预测模型，基于目标电力设备的各台关联电力设备的历史电力参数预测目标电力设备后续时刻的各类电力参数，并基于每一台电力设备的各类预测电力参数执行在大空间环境下的巡检资源的远程调配，从而在准确获知电力设备故障时机和故障严重程度的同时，实现大空间环境下有限巡检资源的定向、有序流动。
[0009]根据本专利技术的第一方面，提供了一种大空间环境电力设备远程巡检装置，所述装置包括：信息存储设备，设置在远程服务器端，用于采用关系数据库存储所述大空间环境下每一台电力设备与其各台关联电力设备的关联关系，每一台电力设备的任一台关联电力设备为同处于所述大空间环境下且与所述每一台电力设备存在耦合关系的一台电力设备；巡检采集设备，设置在所述大空间环境的本地端且通过无线网络与远程服务器端的各个设备建立网络连接，用于获取所述大空间环境下每一过往时刻多台电力设备分别对应的多个工作电流、多个电晕放电标识、多个局部过热标识、多个超声波幅值以及多个工作温度，电力设备是否发生电晕放电，对应的电晕放电标识不同，电力设备是否发生局部过热，对应的局部过热标识不同；数据解析设备，设置在远程服务器端且分别与所述信息存储设备以及所述巡检采集设备连接，用于针对所述大空间环境下每一台电力设备作为目标电力设备建立其对应的多层前馈神经网络模型，将某一时刻之前某一过往时刻所述目标电力设备的各台关联电力设备分别对应的多个工作电流、多个电晕放电标识、多个局部过热标识、多个超声波幅值以及多个工作温度作为某一时刻之前某一过往时刻的基础设备信息，所述多层前馈神经网络模型以紧邻某一时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量作为输入数据，运行以获取输出的某一时刻所述目标电力设备的预测工作电流、预测电晕放电标识、预测局部过热标识、预测超声波幅值以及预测工作温度；远程调控设备，设置在远程服务器端且与所述数据解析设备连接，用于基于所述数据解析设备输出的未来设定时刻目标电力设备的预测工作电流、预测电晕放电标识、预测局部过热标识、预测超声波幅值以及预测工作温度确定是否需要对目标电力设备在未来设定时刻之前提前部署本地巡检资源，所述本地巡检资源包括本地巡检人员以及本地维修设备；其中，在时间轴上设置多个时刻，所述多个时刻中每两个相邻时刻的间隔相等；其中，所述多个过往时刻的时刻数量取值与所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量正向关联。
[0010]根据本专利技术的第二方面，提供了一种大空间环境电力设备远程巡检装置，相比较于根据本专利技术的第一方面，所述装置还包括：
参数学习设备，设置在远程服务器端且与所述数据解析设备连接，用于针对目标电力设备对应的多层前馈神经网络模型，采用某一历史时刻所述目标电力设备的工作电流、电晕放电标识、局部过热标识、超声波幅值以及工作温度作为所述模型的输出数据，采用所述某一历史时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量作为所述模型的输入数据，完成对所述模型的一次参数学习；其中，所述参数学习设备还用于将完成预设数目的多次参数学习的所述模型发送给所述数据解析设备用于执行预测操作；其中，所述模型对应的目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量越少，所述预设数目的取值越少；在所述数据解析设备中，将紧邻未来设定时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量输入到所述目标电力设备对应的所述多层前馈神经网络模型，并运行所述多层前馈神经网络模型以获取所述多层前馈神经网络模型输出的未来设定时刻所述目标电力设备的预测工作电流、预测电晕放电标识、预测局部过热标识、预测超声波幅值以及预测工作温度；其中，将紧邻未来设定时刻之前多个过往时刻分别对应的多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大空间环境电力设备远程巡检装置，用于内置有多台电力设备的大空间环境，其特征在于，所述装置包括：数据解析设备，设置在远程服务器端，用于针对大空间环境下每一台电力设备作为目标电力设备建立其对应的多层前馈神经网络模型，将某一时刻之前某一过往时刻所述目标电力设备的各台关联电力设备分别对应的多个工作电流、多个电晕放电标识、多个局部过热标识、多个超声波幅值以及多个工作温度作为某一时刻之前某一过往时刻的基础设备信息，所述多层前馈神经网络模型以紧邻某一时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量作为输入数据，运行以获取输出的某一时刻所述目标电力设备的预测工作电流、预测电晕放电标识、预测局部过热标识、预测超声波幅值以及预测工作温度；远程调控设备，设置在远程服务器端且与所述数据解析设备连接，用于基于所述数据解析设备输出的未来设定时刻目标电力设备的预测工作电流、预测电晕放电标识、预测局部过热标识、预测超声波幅值以及预测工作温度确定是否需要对目标电力设备在未来设定时刻之前提前部署本地巡检资源，所述本地巡检资源包括本地巡检人员以及本地维修设备；其中，在时间轴上设置多个时刻，所述多个时刻中每两个相邻时刻的间隔相等；其中，所述多个过往时刻的时刻数量取值与所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量正向关联。2.如权利要求1所述的大空间环境电力设备远程巡检装置，其特征在于，所述装置还包括：信息存储设备，设置在远程服务器端且与所述数据解析设备连接，用于采用关系数据库存储所述大空间环境下每一台电力设备与其各台关联电力设备的关联关系，每一台电力设备的任一台关联电力设备为同处于所述大空间环境下且与所述每一台电力设备存在耦合关系的一台电力设备；巡检采集设备，设置在所述大空间环境的本地端且通过无线网络与远程服务器端的各个设备建立网络连接，同时与所述数据解析设备连接，用于获取所述大空间环境下每一过往时刻多台电力设备分别对应的多个工作电流、多个电晕放电标识、多个局部过热标识、多个超声波幅值以及多个工作温度，电力设备是否发生电晕放电，对应的电晕放电标识不同，电力设备是否发生局部过热，对应的局部过热标识不同。3.如权利要求2所述的大空间环境电力设备远程巡检装置，其特征在于，所述装置还包括：参数学习设备，设置在远程服务器端且与所述数据解析设备连接，用于针对目标电力设备对应的多层前馈神经网络模型，采用某一历史时刻所述目标电力设备的工作电流、电晕放电标识、局部过热标识、超声波幅值以及工作温度作为所述模型的输出数据，采用所述某一历史时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量作为所述模型的输入数据，完成对所述模型的一次参数学习；其中，所述参数学习设备还用于将完成预设数目的多次参数学习的所述模型发送给所述数据解析设备用于执行预测操作；
其中，所述模型对应的目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量越少，所述预设数目的取值越少；在所述数据解析设备中，将紧邻未来设定时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量输入到所述目标电力设备对应的所述多层前馈神经网络模型，并运行所述多层前馈神经网络模型以获取所述多层前馈神经网络模型输出的未来设定时刻所述目标电力设备的预测工作电流、预测电晕放电标识、预测局部过热标识、预测超声波幅值以及预测工作温度；其中，将紧邻未来设定时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量输入到所述目标电力设备对应的所述多层前馈神经网络模型包括：当紧邻未来设定时刻之前多个过往时刻中存在某一过往时刻晚于当前时刻时而导致其对应的基础设备信息未知时，先采用所述模型对所述某一过往时刻所述目标电力设备的预测工作电流、预测电晕放电标识、预测局部过热标识、预测超声波幅值以及预测工作温度进行预测并作为所述某一过往时刻所述目标电力设备的工作电流、电晕放电标识、局部过热标识、超声波幅值以及工作温度以参与后续的未来设定时刻的模型预测；其中，将紧邻未来设定时刻之前多个过往时刻分别对应的多份基础设备信息以及所述目标电力设备的各台关联电力设备的设备数量输入到所述目标电力设备对应的所述多层前馈神经网络模型还包括：当紧邻未来设定时刻之前多个过往时刻中存在两个以上某一过往时刻晚于...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆东，袁辉，高莹，高绍群，童瑶，张伟，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司高唐县供电公司，
类型：发明
国别省市：