CN102510125B - 电力一次设备运行工况监测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供电力一次设备运行工况监测方法，包括信号采集、分析传递、诊断评估等步骤，还提供了与该方法配合的监测装置。通过对运行中的电网采用非接触的振动频谱监测和红外线探测形式进行实时监测，对一次设备的振动和温度参数生成特性曲线数据，利用模糊数学理论和人工神经网络技术构建一个完备的专家系统。实现在设备使用初期探测异常征兆的异常预知诊断和设备性能逐年变化的老化诊断。通过自学习自诊断的模糊理论对设备是否已故障或是否需要检修做出决策。通过振动频谱监测和红外线探测技术，结合智能诊断系统对设备是否故障做出分析并对故障类型做出诊断，这样能有效提高一次设备的运行效率，推动智能电网的进一步发展。

Description

电力一次设备运行工况监测方法及装置
技术领域
本发明属于电力系统监控领域，尤其是涉及对电力系统中一次设备运行工况进行实时监测的方法和装置。
背景技术
电力设备状态检修目前在国内外方兴未艾，越来越多的电力设备被纳入状态监测的范畴。随着传感技术和计算机技术的发展，多功能、多状态的在线监测系统将得到发展。目前电力系统中一次设备大多采用计划检修体制（如临时性检修）存在着严重缺陷，这样造成人力和财力的浪费，也对电网的可靠运行造成一定的影响。智能电网的提出，使人们开始关注对电网设备的实时监视，尤其是一次设备。若一次设备要实现智能化，首先要实现设备状态的实时监测分析，即一次设备的完全可视。只有在一次设备实现实时监测后才能通过对其所上述的各种数据分析来判断运行状况，以便决定何时检修、检修什么部件等，达到真正意义上的状态检修。传统的巡视、定期检查等方法因缺乏针对性和连续性已显得低效和对现代一次设备管理技术的不适应等问题，也无法有效解决高压绝缘问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供一种电力一次设备运行工况监测方法，以主要解决电力行业中一次设备的有效绝缘问题，以及对一次设备的检修频繁、盲目检修造成检修成本过高，一次设备不能实现智能化监测的问题。
本发明进一步要解决的技术问题是：对电力一次设备运行工况提供相应的实时监测装置，配合该监测方法。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
一种电力一次设备运行工况监测方法，包括以下步骤：
信号采集处理步骤，对运行中的电网的一次设备的振动和温度参数进行采集和处理，生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据；
分析传递步骤，在对设备实现实时监测的同时，由设备性能参数分析系统单元将振动特性曲线和温度特性曲线进行实时处理和分析，找到一些温度异样点和振动频谱异样区域并将温度异样点和振动频谱异样区域数据不间断的传递给诊断中心单元做诊断处理；
诊断评估步骤，诊断中心单元运用模糊数学理论和BP神经网络理论对振动特性曲线异样数据和温度特性曲线异样数据不断的进行自学习和自诊断，通过对温度异样点和振动频谱异样区域的自学习自诊断，加之与正常设备的特性曲线数据进行比对、分析，对一次设备性能做出评估，若评估出设备有故障，进入下面的检修决策步骤，若评估没有故障，则进入到下面的丰富数据步骤；
检修决策步骤，预测中心单元将评估数据与数据存储单元存储的数据库进行比对、分析，预测故障类型，并对设备是否需要检修做出决策，打印检修报告；
丰富数据步骤，不同型号不同批次的一次设备的性能参数是不同的，对不同故障也表现出不同的特性曲线，对此数据库是一个不断积累的过程，利用诊断中心单元不断的给定设备参数性能历史数据报表，补入到数据存储单元，完善智能诊断系统的数据库。
进一步，所述信号采集处理步骤包括对一次设备的振动和温度分别通过振动频谱探测和红外线探测技术进行非接触形式采集，对各自采集到的信号进行A/D转换，并将转换后的信号进行处理生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据。
进一步，本发明还提供了一种电力一次设备运行工况监测装置，包括红外信号采集处理部分、振动信号采集处理部分、设备性能分析系统单元、诊断中心单元、预测中心单元、数据存储单元和显示终端；
所述振动信号采集处理部分和红外信号采集处理部分分别将一次设备的振动和温度参数进行采集和处理，生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据；
所述设备性能分析系统单元将振动特性曲线和温度特性曲线进行实时处理和分析，找到一些温度异样点和振动频谱异样区域并将温度异样点和振动频谱异样区域数据不间断的传递给诊断中心单元；
诊断中心单元分别与预测中心单元和数据存储单元连接，将数据评估后结果按有故障的将评估数据发送给预测中心单元，无故障的发送给数据存储单元补入其数据库；
预测中心单元对评估数据与数据存储单元存储的数据库进行比对、分析，预测故障类型，并对设备是否需要检修做出决策，传送给显示终端加以显示。
进一步，所述显示终端为打印机。
进一步，所述振动信号采集处理部分包括将一次设备的振动进行采集的振动监测采集单元、将采集后信号进行A/D转换的A/D转换单元、将转换后的信号生成振动特性曲线数据并发送给设备性能参数分析系统单元的信号处理单元。
进一步，所述红外信号采集处理部分包括将一次设备的温度进行采集的红外监测采集单元、将采集后信号进行A/D转换的A/D转换单元、将转换后的信号生成温度特性曲线数据并发送给设备性能参数分析系统单元的信号处理单元。
本发明具有的优点和积极效果是：通过振动频谱监测和红外线探测技术对运行中的电网采用非接触的形式进行实时监测，对一次设备的振动和温度参数绘制特性曲线。通过不同设备不同型号不同故障的振动频谱和温度特性曲线，利用模糊数学理论和人工神经网络技术构建一个完备的专家系统（一次设备智能诊断系统）。系统平时周密地对一次设备进行实时在线监测、故障诊断和预测，实现在设备使用初期探测异常征兆的异常预知诊断和设备性能逐年变化的老化诊断。一次设备智能诊断系统通过自学习自诊断的模糊理论对设备是否已故障或是否需要检修做出决策。通过振动频谱监测和红外线探测技术，结合智能诊断系统对设备是否故障做出分析并对故障类型做出诊断，这样能有效解决以上问题，提高一次设备的运行效率，推动智能电网的进一步发展。
附图说明
图1是本发明的装置结构示意图
图2是本发明的方法流程图
具体实施方式
如图1所示，本发明的电力一次设备运行工况监测装置红外信号采集处理部分1、振动信号采集处理部分2、设备性能分析系统单元3、诊断中心单元4、预测中心单元5、数据存储单元6和显示终端7；
本实施例中，振动信号采集处理部分2包括将一次设备的振动进行采集的振动监测采集单元21、将采集后信号进行A/D转换的A/D转换单元22、将转换后的信号生成振动特性曲线数据并发送给设备性能参数分析系统单元3的信号处理单元23。红外信号采集处理部分1包括将一次设备的温度进行采集的红外监测采集单元11、将采集后信号进行A/D转换的A/D转换单元12、将转换后的信号生成温度特性曲线数据并发送给设备性能参数分析系统单元3的信号处理单元13。
振动信号采集处理部分2和红外信号采集处理部分1分别将一次设备的振动和温度参数进行采集和处理，生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据；
设备性能分析系统单元3将振动特性曲线和温度特性曲线进行实时处理和分析，找到一些温度异样点和振动频谱异样区域并将温度异样点和振动频谱异样区域数据不间断的传递给诊断中心单元4；
诊断中心单元4分别与预测中心单元5和数据存储单元6连接，将数据评估后结果按有故障的将评估数据发送给预测中心单元5，无故障的发送给数据存储单元6补入其数据库；
预测中心单元5对评估数据与数据存储单元存储的数据库进行比对、分析，预测故障类型，并对设备是否需要检修做出决策，传送给显示终端加以显示。在本实施例中，所述显示终端为打印机，打印机将检修报告打印出来，也可以采用显示器，将报告加以显示；也可以是显示器和打印机结合。
本发明采用智能诊断系统对一次设备故障做出诊断和决策，监测方法包括信号采集处理步骤S1，对运行中的电网的一次设备的振动和温度参数进行采集和处理，生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据；所述信号采集处理步骤S1包括对一次设备的振动和温度分别通过振动频谱探测和红外线探测技术进行非接触形式采集，对各自采集到的信号进行A/D转换，并将转换后的信号进行处理生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据。
分析传递步骤S2，在对设备实现实时监测的同时，由设备性能参数分析系统单元将振动特性曲线和温度特性曲线进行实时处理和分析，找到一些温度异样点和振动频谱异样区域并将温度异样点和振动频谱异样区域数据不间断的传递给诊断中心单元做诊断处理；
诊断评估步骤S3，诊断中心单元运用模糊数学理论和BP神经网络理论对振动特性曲线异样数据和温度特性曲线异样数据不断的进行自学习和自诊断，通过对温度异样点和振动频谱异样区域的自学习自诊断，加之与正常设备的特性曲线数据进行比对、分析，对一次设备性能做出评估，若评估出设备有故障，进入下面的检修决策步骤，若评估没有故障，则进入到下面的丰富数据步骤；
检修决策步骤S4，预测中心单元将评估数据与数据存储单元存储的数据库进行比对、分析，预测故障类型，并对设备是否需要检修做出决策，打印检修报告；
丰富数据步骤S5，不同型号不同批次的一次设备的性能参数是不同的，对不同故障也表现出不同的特性曲线，对此数据库是一个不断积累的过程，利用诊断中心单元不断的给定设备参数性能历史数据报表，补入到数据存储单元，完善智能诊断系统的数据库。
随着系统的不断完善，数据库的不断壮大，智能化的诊断中心和预测中心会做出正确的决策，让一次设备真正实现智能化诊断，推动智能化电网的发展。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (6)

1.一种电力一次设备运行工况监测方法，包括以下步骤：
信号采集处理步骤，对运行中的电网的一次设备的振动和温度参数进行采集和处理，生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据；
分析传递步骤，在对设备实现实时监测的同时，由设备性能参数分析系统单元将振动特性曲线和温度特性曲线进行实时处理和分析，找到一些温度异样点和振动频谱异样区域并将温度异样点和振动频谱异样区域数据不间断的传递给诊断中心单元做诊断处理；
诊断评估步骤，诊断中心单元运用模糊数学理论和BP神经网络理论对振动特性曲线异样数据和温度特性曲线异样数据不断的进行自学习和自诊断，通过对温度异样点和振动频谱异样区域的自学习自诊断，加之与正常设备的特性曲线数据进行比对、分析，对一次设备性能做出评估，若评估出设备有故障，进入下面的检修决策步骤，若评估没有故障，则进入到下面的丰富数据步骤；
检修决策步骤，预测中心单元将评估数据与数据存储单元存储的数据库进行比对、分析，预测故障类型，并对设备是否需要检修做出决策，打印检修报告；
丰富数据步骤，利用诊断中心单元不断的给定设备参数性能历史数据报表，补入到数据存储单元，完善智能诊断系统的数据库。
2.根据权利要求1所述的电力一次设备运行工况监测方法，其特征在于：所述信号采集处理步骤包括对一次设备的振动和温度分别通过振动频谱探测和红外线探测技术进行非接触形式采集，对各自采集到的信号进行A/D转换，并将转换后的信号进行处理生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据。
3.一种电力一次设备运行工况监测装置，其特征在于：包括红外信号采集处理部分、振动信号采集处理部分、设备性能分析系统单元、诊断中心单元、预测中心单元、数据存储单元和显示终端；
所述振动信号采集处理部分和红外信号采集处理部分分别将一次设备的振动和温度参数进行采集和处理，生成相应的振动特性曲线数据和温度特性曲线数据；
所述设备性能分析系统单元将振动特性曲线和温度特性曲线进行实时处理和分析，找到一些温度异样点和振动频谱异样区域并将温度异样点和振动频谱异样区域数据不间断的传递给诊断中心单元；
诊断中心单元分别与预测中心单元和数据存储单元连接，将数据评估后结果按有故障的将评估数据发送给预测中心单元，无故障的发送给数据存储单元补入其数据库；
预测中心单元对评估数据与数据存储单元存储的数据库进行比对、分析，预测故障类型，并对设备是否需要检修做出决策，传送给显示终端加以显示。
4.根据权利要求3所述的电力一次设备运行工况监测装置，其特征在于：所述显示终端为打印机。
5.根据权利要求3或4所述的电力一次设备运行工况监测装置，其特征在于：所述振动信号采集处理部分包括将一次设备的振动进行采集的振动监测采集单元、将采集后信号进行A/D转换的A/D转换单元、将转换后的信号生成振动特性曲线数据并发送给设备性能参数分析系统单元的信号处理单元。
6.根据权利要求3或4所述的电力一次设备运行工况监测装置，其特征在于：所述红外信号采集处理部分包括将一次设备的温度进行采集的红外监测采集单元、将采集后信号进行A/D转换的A/D转换单元、将转换后的信号生成温度特性曲线数据并发送给设备性能参数分析系统单元的信号处理单元。
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