CN110412368A - 基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统 - Google Patents

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统 Download PDF

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CN110412368A CN201910570185.2A CN201910570185A CN110412368A CN 110412368 A CN110412368 A CN 110412368A CN 201910570185 A CN201910570185 A CN 201910570185A CN 110412368 A CN110412368 A CN 110412368A
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Abstract

本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，采集预先设置的至少一个第一拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流。确定存在所建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；输出匹配结果。与现有技术相比，本方提供的基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。

Description

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统
技术领域
本技术涉及一种电力设备监测方法，尤其涉及一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统。
背景技术
变压器(电抗器)运行状态监测方式主要有人工走查、传感器监测和计算机视觉三种方式；而对于变压器(电抗器)运行过程中产生的声音数据(包含运行状态、故障原因等声纹信息)，主要是巡检人员凭经验判断是否正常，缺少智能化的监测手段。主要存在以下几个方面的需求：
缺少变压器(电抗器)音频实时采集和传输的设备：目前变压器(电抗器)的监测主要是区域、温度监测、负载等方面的监测，缺少对变压器(电抗器)音频数据的采集和监测的设备；
变压器(电抗器)内部故障诊断的方式匮乏：当变压器(电抗器)出现放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动等内部故障时，会伴随音频的变化，但是目前只能通过运维人员凭经验判断，存在主观经验错误和监测不及时等问题；
为了全面掌握变压器(电抗器)实时运行情况、及时发现故障设备，并做出科学的决策和处理，有必要研究一种无人值守的变压器(电抗器)音频监控新方法。
发明内容
本专利目的是针对上述现有技术的不足，提供一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器(电抗器)运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，包括如下步骤：采集预先设置的至少一个第一拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流；
一所述第一拾音器与一变压器通信连接，用于采集变压器音频数据，一所述第二拾音器与一电抗器通信连接，用于采集电抗器音频数据；
建立所述至少一个第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系；
确定存在所建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
输出匹配结果。
其中，数据服务器原始数据包括不同特征属性(负载、电压等级、季节)的变压器(电抗器)音频数据，不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据；不同环境噪声下(鸣笛、鸟叫、雷声、雨声)对应的变压器(电抗器)的音频数据；
不同电力设备(变压器、电抗器、GIS设备)不同状态(在线、离线)事件识别；
数据服务器数据存储，通过改进现有关系型数据库、Redis数据结构服务器以及分布式数据库存储技术，融合可靠的分布式文件系统(HDFS)、大数据去冗余及高效低成本的大数据存储技术，完成大数据的存储，建立相应的电力设备音频语料的索引，为分析处理等服务提供数据保障。
作为上述方案的进一步优化，若存在所建立的至少一个第一拾音器包括数据流和对应数据流节点或所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系匹配，数据服务器存储建立连接的至少一个第一拾音器中的数据流信息和对应数据流节点信息或至少一个第二拾音器中数据流信息和对应数据流节点信息；
且根据采集的对应的拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
针对不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据，对应的数据属性、属性参数及故障阈值，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
建立预先设置的至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接，基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则，对当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测分析；
若违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则，发出告警。
作为上述方案的进一步优化，基于声成像设备，实时追踪违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器，追踪与所述一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。
本发明中定位是通过声成像设备进行电力设备内部故障的定位，声成像(acoustic imaging)是基于传声器阵列测量技术，通过测量一定空间内的声波到达各传声器的信号相位差异，依据相控阵原理确定声源的位置，测量声源的幅值，并以图像的方式显示声源在空间的分布，即取得空间声场分布云图－声像图，其中以图像的颜色和亮度代表声音的强弱。声学照相机，又名声相(像)仪，是利用传声器阵列测量一定范围内的声场分布的专用设备，可用于测量物体发出的声音的位置和声音辐射的状态，并用云图方式显示出直观的图像，即声成像测量。
作为上述方案的进一步优化，获取目标电力设备的数据流节点，数据属性、属性参数及故障阈值，包括如下步骤：
获取第一拾音器或第二拾音器采集的音频数据流；
抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值；
根据抽取出的属性值，建立对应目标实体的音频数据属性参数集。所述电力设备包括变压器，电抗器和GIS设备；
作为上述方案的进一步优化，获取针对所述至少一个第一拾音器采集的数据流与所述至少一个第一拾音器采集数据流的风险特征信息；确定所述至少一个第一拾音器采集的数据流或所述至少一个第一拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组，输出所述数据流节点组的信息。
作为上述方案的进一步优化，所述建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系，包括：根据预先设置于数据服务器内的原始数据流包括数据流节点和属性，与所述第一拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性，以及与所述第二拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性间的对应关系，建立所述至少一个第一拾音器中的数据流和对应数据流节点及属性以及所述至少一个第二拾音器中的数据流和对应数据流节点与数据服务器内原始数据连接关系。
本发明还公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，
至少一个第一拾音器，与一个在用变压器电性连接，用于采集变压器音频数据；
至少一个第二拾音器，与一个在用电抗器电性连接，用于采集变压器音频数据；
音频数据服务器，与至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器电性连接，用于存储所述至少一个第一拾音器或所述至少一个第二拾音器采集的音频数据；
音频数据匹配模块，确定建立第一拾音器中数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器中数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
音频数据规则学习模块，根据采集的对应的第一拾音器或第二拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
音频数据识别判断模块，建立预先设置的至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接，基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则，对当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测判断分析；
报警模块，若当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则，发出告警
导航定位模块，基于声成像设备，实时追踪违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器，追踪与所述一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。
本发明还公开了一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理
器执行权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。
本发明还公开了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。
与现有技术相比，本发明的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统,有益效果如下：
本发明的一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器(电抗器)运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
附图说明
图1为本发明的基于声纹识别的电力设备在线监测系统的拓扑结构示意图；
图2是本发明的基于声纹识别的电力设备在线监测方法的流程图；
图3是本发明的基于声纹识别的电力设备在线监测系统的模块框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
参见图2，本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，包括如下步骤：采集预先设置的至少一个第一拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流；
一所述第一拾音器与一变压器通信连接，用于采集变压器音频数据，一所述第二拾音器与一电抗器通信连接，用于采集电抗器音频数据；
建立所述至少一个第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系；
确定存在所建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
输出匹配结果。
其中，数据服务器原始数据包括不同特征属性(负载、电压等级、季节)的变压器(电抗器)音频数据，不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据；不同环境噪声下(鸣笛、鸟叫、雷声、雨声)对应的变压器(电抗器)的音频数据；
不同电力设备(变压器、电抗器、GIS设备)不同状态(在线、离线)事件识别；
数据服务器数据存储，通过改进现有关系型数据库、Redis数据结构服务器以及分布式数据库存储技术，融合可靠的分布式文件系统(HDFS)、大数据去冗余及高效低成本的大数据存储技术，完成大数据的存储，建立相应的电力设备音频语料的索引，为分析处理等服务提供数据保障。
作为上述方案的进一步优化，若存在所建立的至少一个第一拾音器包括数据流和对应数据流节点或所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系匹配，数据服务器存储建立连接的至少一个第一拾音器中的数据流信息和对应数据流节点信息或至少一个第二拾音器中数据流信息和对应数据流节点信息；
且根据采集的对应的拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
针对不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据，对应的数据属性、属性参数及故障阈值，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
建立预先设置的至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接，基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则，对当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测分析；
若违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则，发出告警。
作为上述方案的进一步优化，基于GIS声成像设备，实时追踪违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器，追踪与所述一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。
作为上述方案的进一步优化，获取目标电力设备的数据流节点，数据属性、属性参数及故障阈值，包括如下步骤：
获取第一拾音器或第二拾音器采集的音频数据流；
抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值；
根据抽取出的属性值，建立对应目标实体的音频数据属性参数集。所述电力设备包括变压器，电抗器和GIS设备；
作为上述方案的进一步优化，获取针对所述至少一个第一拾音器采集的数据流与所述至少一个第一拾音器采集数据流的风险特征信息；确定所述至少一个第一拾音器采集的数据流或所述至少一个第一拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组，输出所述数据流节点组的信息。
作为上述方案的进一步优化，所述建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系，包括：根据预先设置于数据服务器内的原始数据流包括数据流节点和属性，与所述第一拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性，以及与所述第二拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性间的对应关系，建立所述至少一个第一拾音器中的数据流和对应数据流节点及属性以及所述至少一个第二拾音器中的数据流和对应数据流节点与数据服务器内原始数据连接关系。
本发明还公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，参见图1和图3，
包括
至少一个第一拾音器，与一个在用变压器电性连接，用于采集变压器音频数据；
至少一个第二拾音器，与一个在用电抗器电性连接，用于采集变压器音频数据；
音频数据服务器，与至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器电性连接，用于存储所述至少一个第一拾音器或所述至少一个第二拾音器采集的音频数据；
音频数据匹配模块，确定建立第一拾音器中数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器中数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
音频数据规则学习模块，根据采集的对应的第一拾音器或第二拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
音频数据识别判断模块，建立预先设置的至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接，基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则，对当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测判断分析；
报警模块，若当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则，发出告警
导航定位模块，基于声成像设备，实时追踪违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器，追踪与所述一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。
本发明的一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器(电抗器)运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，通过客户端随时关注基于声纹识别的电力设备在线监测系统，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
除说明书所述的技术特征外，其余技术特征为本领域技术人员的已知技术，为突出本发明的创新特点，其余技术特征在此不再赘述。

Claims (10)

1.一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，其特征在于：
采集预先设置的至少一个第一拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流；
建立所述至少一个第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系；
确定存在所建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
输出匹配结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，其特征在于，
若存在所建立的至少一个第一拾音器包括数据流和对应数据流节点或所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系匹配，数据服务器存储建立连接的至少一个第一拾音器中的数据流信息和对应数据流节点信息或至少一个第二拾音器中数据流信息和对应数据流节点信息；
且根据采集的对应的拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
建立预先设置的至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接，基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则，对当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测分析；
若违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则，发出告警。
3.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，其特征在于，
基于声成像设备，实时追踪违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器，追踪与所述一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。
4.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，其特征在于，
获取目标电力设备的数据流节点，数据属性、属性参数及故障阈值，包括如下步骤：
获取第一拾音器或第二拾音器采集的音频数据流；
抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值；
根据抽取出的属性值，建立对应目标实体的音频数据属性参数集。
5.根据所述一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，其特征在于：
获取针对所述至少一个第一拾音器采集的数据流与所述至少一个第一拾音器采集数据流的风险特征信息；确定所述至少一个第一拾音器采集的数据流或所述至少一个第一拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组，输出所述数据流节点组的信息。
6.根据所述一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，其特征在于：
所述建立的第一拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系，包括：根据预先设置于数据服务器内的原始数据流包括数据流节点和属性，与所述第一拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性，以及与所述第二拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性间的对应关系，建立所述至少一个第一拾音器中的数据流和对应数据流节点及属性以及所述至少一个第二拾音器中的数据流和对应数据流节点与数据服务器内原始数据连接关系。
7.一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，其特征在于：
至少一个第一拾音器，与一个在用变压器电性连接，用于采集变压器音频数据；
至少一个第二拾音器，与一个在用电抗器电性连接，用于采集变压器音频数据；
音频数据服务器，与至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器电性连接，用于存储所述至少一个第一拾音器或所述至少一个第二拾音器采集的音频数据；
音频数据匹配模块，确定建立第一拾音器中数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器中数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
音频数据规则学习模块，根据采集的对应的第一拾音器或第二拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点，自动学习归集，形成新的待测数据流的音频数据规则；
音频数据识别判断模块，建立预先设置的至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接，基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则，对当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测判断分析；
报警模块，若当前至少一个第一拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则，发出告警。
8.根据权利要求7所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，其特征在于：还包括，
导航定位模块，基于声成像设备，实时追踪违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器，追踪与所述一个所述第一拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。
9.一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。
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