【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变压器监测，并且更具体地，涉及一种变压器运行状态监测方法及装置。
技术介绍
1、传统的变压器设备在线监测通过安装传感器测量电力设备（如变压器）的关键参数，定时采集和显示监测量。设置监测量的阈值，超过阈值即启动报警提醒。但是传统的变压器设备在线监测仅是显示设备某几个关键工况参数的数据变化，报警功能的依据也是简单的判据逻辑。存在如下问题：报警阈值的设置无法判定是否合理，报警的准确性和及时性也不能保证。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供一种变压器运行状态监测方法及装置。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种变压器运行状态监测方法，包括：
3、采集变压器的历史状态参量，其中历史状态参量包括输出电压、输出电流、泄漏电流、温度数据、受潮程度、噪声数据、振动数据、环境温湿度数据；
4、根据历史状态参量训练卷积神经网络预测模型，其中卷积神经网络预测模型的输入量为输出电压、输出电流以及环境温湿度数据，输出量为泄漏电流、温度数据、受潮程度、噪声数据以及振动数据；
5、采集变压器的实时状态参量，并将实时状态参量中的实时输出电压、实时输出电流以及实时环境温湿度数据输入至卷积神经网络预测模型，输出预测状态参量，其中预测状态参量包括预测泄漏电流、预测温度数据、预测受潮程度、预测噪声数据以及预测振动数据；
6、将预测状态参量与对应的实时状态参量进行比较，确定变压器的运行状态。
7、可选地，采集变压器的历
8、通过电压传感器采集输出电压；
9、通过电流传感器采集输出电流；
10、通过电流传感器采集泄漏电流；
11、通过红外温度数据传感器以及无源温度数据传感贴片采集温度数据；
12、通过机器视觉识别吸湿剂颜色获取受潮程度；
13、通过噪声数据传感器采集噪声数据；
14、通过振动数据信息传感器采集振动数据；
15、通过温度数据传感器和湿度传感器采集环境温湿度数据。
16、可选地，通过红外温度数据传感器以及无源温度数据传感贴片采集温度数据，包括：
17、利用红外温度数据传感器采集红外图像，利用设置在不同位置处的无源温度数据传感贴片采集多个测量温度数据，并采集多个无源温度数据传感贴片的位置可见光图像；
18、利用深度神经网络特征提取红外图像的显著性特征，确定红外特征图像；
19、利用深度神经网络特征提取位置可见光图像的高分辨率细节特征，确定位置可见光特征图像；
20、采用通道压缩和平均算子操作分别对红外特征图像以及位置可见光特征图像进行处理，生成红外显著特征图像以及位置可见光显著特征图像；
21、通过融合权重生成器分别获取红外显著特征图像以及位置可见光显著特征图像的红外权重映射和可见光权重映射；
22、将红外权重映射和可见光权重映射与红外图像以及位置可见光图像进行卷积结合，生成候选融合图像；
23、通过最大值策略对候选融合图像进行重建，输出融合图像；
24、根据多个测量温度数据修正融合图像，确定温度数据。
25、可选地，通过机器视觉识别吸湿剂颜色获取受潮程度，包括：
26、利用图像传感器对待观察的吸湿剂进行图像摄取；
27、根据预定的尺寸对摄取的吸湿剂图像进行裁剪，确定裁剪图像，其中裁剪图像中包含吸潮硅胶在图像中的完整性；
28、将裁剪图像的rgb三通道表现形式转变为hsv三通道表现形式；
29、提取裁剪图像hsv形式下各通道的数值；
30、对各通道的数值做灰度直方图处理，并选取像素值在预定数值之上的像素点进行加权平均，计算颜色特征值；
31、将颜色特征值与已知受潮程度的标定数据进行对比，确定吸湿剂的受潮程度。
32、可选地，将预测状态参量与对应的实时状态参量进行比较，确定变压器的运行状态，包括：
33、设定各状态参量的权重，并根据各个预测状态参量与实时状态参量，计算各状态参量的偏离值；
34、根据各状态参量的权重以及偏离值，确定变压器的运行状态。
35、根据本专利技术的另一个方面，提供了一种变压器运行状态监测装置，包括：
36、采集模块，用于采集变压器的历史状态参量，其中历史状态参量包括输出电压、输出电流、泄漏电流、温度数据、受潮程度、噪声数据、振动数据、环境温湿度数据；
37、训练模块，用于根据历史状态参量训练卷积神经网络预测模型，其中卷积神经网络预测模型的输入量为输出电压、输出电流以及环境温湿度数据，输出量为泄漏电流、温度数据、受潮程度、噪声数据以及振动数据；
38、预测模块，用于采集变压器的实时状态参量，并将实时状态参量中的实时输出电压、实时输出电流以及实时环境温湿度数据输入至卷积神经网络预测模型，输出预测状态参量，其中预测状态参量包括预测泄漏电流、预测温度数据、预测受潮程度、预测噪声数据以及预测振动数据；
39、比较模块，用于将预测状态参量与对应的实时状态参量进行比较，确定变压器的运行状态。
40、根据本专利技术的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行本专利技术上述任一方面所述的方法。
41、根据本专利技术的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本专利技术上述任一方面所述的方法。
42、从而，本申请提供一种变压器运行状态监测方法，基于传感器感知到的监测值，结合历史数据，进行大数据分析和趋势预测，构建卷积神经网络预测模型对变压器的运行状态数据进行预测，并与采集的实时数据进行比较，评估变压器各状态量是否正常，诊断隐患信息，及时预警故障信息。
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1.一种变压器运行状态监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集变压器的历史状态参量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过红外温度数据传感器以及无源温度数据传感贴片采集所述温度数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过机器视觉识别吸湿剂颜色获取所述受潮程度，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述预测状态参量与对应的所述实时状态参量进行比较，确定所述变压器的运行状态，包括：
6.一种基于数字孪生的变压器可视化监测装置，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，采集模块，包括：
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1-5任一所述的方法。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
【技术特征摘要】
1.一种变压器运行状态监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集变压器的历史状态参量，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过红外温度数据传感器以及无源温度数据传感贴片采集所述温度数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过机器视觉识别吸湿剂颜色获取所述受潮程度，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王昱晴，聂霖，王顺，刘翔，王琦，童悦，张锦，梁正波，付超，袁田，刘勇，王晓周，邬文亮，张虎，武文华，徐偲达，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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