CN104535221A - 一种基于分布式光纤测温智能分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，包括以下步骤：对测温的电缆进行分区管理，安装光纤测温设备；在后台数据处理系统中设置告警参数，分布式光纤测温设备上报实时测温数据；每接收一次当前温度值，系统就分别对各个分区采集的温度进行一次温度跳变分析，若分析数值超过阈值，进行温度跳变告警；每接收一次当前温度值，系统就进行缓变分析，与分区的最高温度、最低温度、环境温差、平均温差、温度差值相比较，超过设定数值时，产生缓变温度告警。该方法对温度的突变和缓慢变化进行分析过滤，当电缆运行状态和周围环境温度出现异常波动或出现故障时，可及时自动做出预警，进一步提高了电力电缆的安全运行等级。

Description

一种基于分布式光纤测温智能分析方法

技术领域

本发明涉及一种基于分布式光纤测温智能分析方法。

背景技术

随着我国经济的发展，电力系统正在朝着超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，一旦发生事故便会对国民经济造成巨大损失。如何对正在运行的电力设备进行在线监测并进行安全预测和温度变化趋势分析，如何通过实时数据对设备质量、运行环境、运行方式、设备老化、负荷不平衡等进行科学分析，这些都是电力系统中迫切需要解决的问题。传统的红外测温仪、红外成像仪、感温电缆、热电阻式测温系统等只能对电力系统的局部位置进行测温，无法为安全、经济运行、高效检修提供科学依据。

目前市场上有许多光纤测温装置和方法，但只是将温度测量出来并不进行智能分析，只能靠人工根据经验或以前的数据进行比较，从而判断出电缆的实际状况，这种方法费时费力，而且效率低误判高，不能及时做出应急措施。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种基于分布式光纤测温智能分析方法，本方法通过对采集的数据进行实时在线分析，对电缆运行状态和周围环境温度状态做出评估，得出分析结果，能够实现多点、在线的分布式测量，对测量数据进行智能分析并告警，有效地解决了长期以来现场出现的高温、燃烧、爆炸、火灾等事故应急不备的问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，包括以下步骤：

(1)对需要测温的电缆进行分区管理，安装光纤测温设备；

(2)在后台数据处理系统中设置告警参数，包括：最高温度、最低温度、环境温差、平均温差、温度差值和温度跳变；

(3)分布式光纤测温设备上报实时测温数据；

(4)每接收一次当前温度值，系统就分别对各个分区采集的温度进行一次温度跳变分析，若分析数值超出时，进行温度跳变告警；

(5)每接收一次当前温度值，系统就进行缓变分析，分别对各个分区采集的温度与分区 的最高温度、最低温度、环境温差、平均温差、温度差值相比较，超出预先设定的数值时，产生缓变温度告警。

所述步骤(1)中，分区管理是根据电缆的长度将电缆划分成多个分段，每一段为一个分区，分区管理是便于对重点区域进行温度监测分析。电缆接头处、电缆交叉互联处、电缆接地处都需要着重管理监控。

所述步骤(2)中，最高温度、最低温度分别为设定每个分区的温度上限和温度下限；

环境温差指预先设定每个分区的温度测量值与该分区的环境温度的差值；

平均温差指预先设定每个分区的温度测量值与该分区的温度平均值的差值；

温度差值为单位时间内，每个分区本次接收的温度值与上一次温度值的差值。

所述步骤(4)中，所述的温度跳变分析是指单位时间内，每个分区本次接收到的温度值T1与上一次温度值T0相减得到的温度差值与上一次温度值再进行比值计算，如公式所示：

(T1-T0)/T0

所述步骤(4)中，需要就温度跳变分析设置正向变化率阈值和反向变化率阈值。

所述步骤(4)中，如果是第一次接收测温数值，由于没有上一次测温数值，因此，无法完成数值的比较，分析结束。

所述步骤(4)中，判断本次跳变为正向跳变还是反向跳变，如果是正向跳变，则计算变化率，并判断变化率是否超过正向变化率阈值，变化率超过正向变化率阈值，则发送正向跳变故障告警，通知值班人员，分析结束；如果是反向跳变，则计算变化率，并判断变化率是否超过反向变化率阈值，变化率超过反向变化率阈值，则发送反向跳变故障告警，通知值班人员，分析结束。

所述步骤(5)中，缓变分析是指每一次上报的测温数据都和设定的最高温度、最低温度、环境温差、平均温差、温度差值相比较得到一组缓慢变化的历史变化趋势。

所述步骤(5)中，接收到的测温数据与最高温度相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与最低温度相比较，如果低于最低温度则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与环境温度相减得到差值，再与设定的环境温差相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与平均温度相减得到差值，再与设定的平均温差相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与上次接收到的温度值相减得到差值，如果差值超出预先设定的温度差值则告警，否则就结束分析；

通过上述五种分析比较后，得到当次接收的测温数据是否属于缓变告警类型，同时也得到温度历史变化趋势。

本发明的有益效果为：

(1)基于分布式光纤测温的智能分析方法能够实现多点、在线的分布式测量，实现了运行设备的实时在线监测，并能够采用多种方法对测量数据进行快速有效的分析，解决了长期以来现场出现的高温、燃烧、爆炸、火灾等事故反应不及时的问题；

(2)通过对电缆故障发生前和故障发生时的温度变化规律进行归纳总结，可以对高温、燃烧、爆炸、火灾的情况及时给出预警；

(3)既提高了电缆隐患和电缆故障处置的实时性，又避免了人力物力的浪费，在很大程度上提高了电缆的安全运行，有效防止了隐患和故障的进一步扩大，最大限度的减小了损失；

(4)实时性强，兼容性好，操作简单，实现了电缆运行状态的智能化分析处理，为电力电缆的安全运行提供了保障。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为分布式光纤测温缓变告警示意图；

图3为分布式光纤测温跳变告警示意图。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示：本发明包括以下步骤：

1、根据电缆长度设置分区分段测温，并将测温数据上报智能分析系统；

2、在系统内预先设定告警参数，包括：

最高温度、最低温度：设定每个分区的温度上限和温度下限。

环境温差：每个分区的温度测量值与环境温度的差值。

平均温差：每个分区的温度测量值与该分区的温度平均值的差值。

温度差值：单位时间内，每个分区的温度值与上一次温度值的差值。

温度跳变：是指单位时间内，每个分区本次接收到的温度值T1与上一次温度值T0相减 得到的温度差值与上一次温度值再进行比值计算。如公式所示：

(T1-T0)/T0

3、对测温数据进行智能分析，每一次上报的测温数据都要进行缓变分析和跳变分析。缓变分析是指每一次上报的测温数据都和设定的最高温度、最低温度、环境温差、平均温差、温度差值相比较得到一组缓慢变化的历史变化趋势，从而进行分析；跳变分析是指对当次温度值超过预先设定的温度跳变范围的分析，这种分析适用于突发性事件，能够实时分析，及时告警。

4、智能分析系统将各种分析结果和告警通知给工作人员，便于及时做出调整和布署。

如图2所示：

接收到的测温数据与最高温度相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与最低温度相比较，如果低于最低温度则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与环境温度相减得到差值，再与设定的环境温差相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与平均温度相减得到差值，再与设定的平均温差相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与上次接收的温度相减得到差值，如果差值比预先设定的温度差值高则告警，否则就结束分析；

通过上述五种分析比较后，可以得到当次接收的测温数据是否属于缓变告警类型，同时也可以得到温度历史变化趋势。

如图3所示：

跳变类型判断3，接收到测温设备上报的测温数值后触发该分析流程。

正向变化率阈值和反向变化率阈值，通过值班人员进行手动设定。

如果是第一次接收测温数值，由于没有上一次测温数值，因此，无法完成数值的比较，分析结束。

跳变类型判断3，即判断本次跳变为正向跳变还是反向跳变。如果是正向跳变，则计算变化率，并判断变化率是否超过正向变化率阈值，变化率超过正向变化率阈值，则发送正向跳变故障告警，通知值班人员，分析结束；如果是反向跳变，则计算变化率，并判断变化率是否超过反向变化率阈值，变化率超过反向变化率阈值，则发送反向跳变故障告警，通知值班人员，分析结束。

温度跳变分析，可有效判断温数值的突变。温度数值的突变，通常是高温、燃烧、爆炸、火灾等事故造成的，通过温度跳变分析，可以有效发现电缆运行过程中的隐患，并及时采取有效措施，避免隐患和事故的进一步扩散。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：包括以下步骤：

(1)对需要测温的电缆进行分区管理，安装光纤测温设备；

(2)在后台数据处理系统中设置告警参数，包括：最高温度、最低温度、环境温差、平均温差、温度差值和温度跳变；

(3)分布式光纤测温设备上报实时测温数据；

(4)每接收一次当前温度值，系统就分别对各个分区采集的温度进行一次温度跳变分析，若分析数值超过阈值，进行温度跳变告警；

(5)每接收一次当前温度值，系统就进行缓变分析，分别对各个分区采集的温度与分区的最高温度、最低温度、环境温度、平均温度相比较，超过阈值时，产生缓变温度告警。

2.如权利要求1所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(1)中，分区管理是根据电缆的长度将电缆划分成多个分段，每一段为一个分区，分区管理是便于对重点区域进行温度监测分析。

3.如权利要求2所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(1)中，重点区域包括电缆接头处、电缆交叉互联处和电缆接地处。

4.如权利要求1所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(4)中，所述温度跳变分析是指单位时间内，每个点本次接收到的温度值T1与上一次温度值T0相减得到的温度差值与上一次温度值再进行比值计算，如公式所示：

(T1-T0)/T0。

5.如权利要求1所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(2)中，最高温度、最低温度分别为设定该分区的温度上限和温度下限；

环境温差为该分区的温度测量值与环境温度的差值；

平均温差为该分区的温度测量值与该分区的温度平均值的差值；

温度差值为单位时间内，每个分区的温度值与上一次温度值的差值。

6.如权利要求1所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(4)中，需要就温度跳变分析设置正向变化率阈值和反向变化率阈值。

7.如权利要求6所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(4)中，如果是第一次接收测温数值，由于没有上一次测温数值，因此，无法完成数值的比较，分析结束。

8.如权利要求6所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(4)中，判断本次跳变为正向跳变还是反向跳变，如果是正向跳变，则计算变化率，并判断变化率是否超过正向变化率阈值，变化率超过正向变化率阈值，则发送正向跳变故障告警，通知值班人员，分析结束；如果是反向跳变，则计算变化率，并判断变化率是否超过反向变化率阈值，变化率超过反向变化率阈值，则发送反向跳变故障告警，通知值班人员，分析结束。

9.如权利要求1所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(5)中，缓变分析是指每一次上报的测温数据都和设定的最高温度、最低温度、环境温差、平均温差相比较得到一组缓慢变化的历史变化趋势。

10.如权利要求9所述的一种基于分布式光纤测温的智能分析方法，其特征是：所述步骤(5)中，接收到的测温数据与最高温度相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与最低温度相比较，如果低于最低温度则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与环境温度相减得到差值，再与设定的环境温差相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与平均温度相减得到差值，再与设定的平均温差相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

接收到的测温数据与上次接收的温度值相减得到差值，再与设定的温度差值相比较，如果超出则告警，否则就结束分析；

通过上述五种分析比较后，得到当次接收的测温数据是否属于缓变告警类型，同时也得到温度历史变化趋势。