CN111352365A - 一种防尘通风型电力电气设备机柜及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于电气设备技术领域，公开了一种防尘通风型电力电气设备机柜及其控制方法，所述防尘通风型电力电气设备机柜包括：供电模块、灰尘浓度检测模块、电压检测模块、温度检测模块、中央控制模块、工作参数配置模块、除尘模块、故障诊断模块、绝缘状态评估模块、显示模块。本发明通过故障诊断模块根据模糊理论中的隶属度方法和mass函数提取故障特征及赋值，然后通过D‑S理论合成规则进行特征信息融合，减少电气设备故障诊断的误差；同时，通过绝缘状态评估模块采用电介质时域介电响应法，因此只需施加低直流电压，一般远小于额定电压，测得电介质的极化去极化电流，可以准确判断其绝缘状态。
Description
技术领域
本发明属于电气设备技术领域，尤其涉及一种防尘通风型电力电气设备机柜及控制方法。
背景技术
电气设备(Electrical Equipment)是在电力系统中对发电机、变压器、电力线路、断路器等设备的统称。电力在生活和生产中所发挥的重要作用不容忽视，其带给我们极大的便利，成为我们生产生活中的重要能源。电厂中能够让电力正常运行和输送的最为关键的因素便是电气设备。然而，现有防尘通风型电力电气设备机柜对设备故障诊断不准确；同时，对设备绝缘状态评估存在着效率低、准确率不高。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有防尘通风型电力电气设备机柜对设备故障诊断不准确；同时，对设备绝缘状态评估存在着效率低、准确率不高。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种防尘通风型电力电气设备机柜及控制方法。
本发明是这样实现的，一种防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，所述防尘通风型电力电气设备机柜控制方法包括：
步骤一，灰尘浓度检测模块通过灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据，电压检测模块通过电压表检测电气设备供电电压，温度检测模块通过温度传感器检测电气设备温度数据；
步骤二，根据检测到的数据，故障诊断模块通过诊断电路对电气设备故障进行诊断，绝缘状态评估模块通过评估程序对电气设备绝缘状态进行评估；
步骤三，根据检测诊断评估的数据，中央控制模块通过单片机控制各个模块正常工作，工作参数配置模块通过配置程序对电气设备工作参数进行配置；
步骤四，除尘模块通过吸尘设备对机柜环境灰尘进行清除，显示模块通过显示器显示检测的灰尘浓度、电压、温度及故障信息、绝缘状态评估结果；
步骤五，供电模块为防尘通风型电力电气设备机柜供电；
所述绝缘状态评估模块评估方法如下：
1)通过测试设备根据时域介电谱法测得电气设备去极化电流；
2)以去极化电流为参数构建Hankel矩阵Y；
3)对Hankel矩阵Y进行奇异值分解，根据奇异值大小确定有效信号子空间与噪声子空间，滤除噪声子空间，并根据有效信号子空间确定扩展Debye模型驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi；
4)利用确定的驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi构建电气设备绝缘扩展Debye模型，并根据此模型计算介损频谱，以判断电介质绝缘状态；
所述工作参数配置模块对参数选择寻优方法，包括：
对相关的机柜参数数据进行聚类，所有参数采用默认值，查看分类情况；
对外侧决策树进行参数择优，对最大迭代次数参数择优，其他参数不变；优化决策树参数的最大特征数，其他特征数不变；
根据得出的最优参数，进行训练数据，计算泛化误差。
进一步，所述1)中测得电气设备去极化电流的方法是：
对被测电气设备施加一个直流电压Uc进行充电，充电完成后对被测电气设备进行短路处理，利用皮安表测得去极化电流。
进一步，所述2)中以去极化电流为参数构建Hankel矩阵的方法是：
使用矩阵束算法，利用实测的去极化电流y(k)(k＝1,2,3,…,N；N为去极化电流采样数)作为采样信号，构造Hankel矩阵Y如下
式中：L为矩阵束参数，选择范围为N/4～N/3。
进一步，所述3)中对Hankel矩阵Y进行奇异值分解的方法如下：
对Hankel矩阵Y进行奇异值分解：
Y＝SVDT
式中：S为(N-L)×(N-L)的正交矩阵；D为(L+1)×(L+1)的正交矩阵；V为(N-L)×(L+1)的对角阵，N为去极化电流采样数，L为矩阵束参数，选择范围为N/4～N/3。
进一步，所述步骤二中，故障诊断模块诊断方法如下：
(1)通过数据处理程序构建相关性函数，计算检测电气设备运行的所有传感器之间的相互支持程度；
(2)构建隶属度函数，提取传感器回传的故障特征值，计算各传感器所提供数据的可信度；
(3)根据传感器的支持度及可信度转换成基本概率赋值；
(4)对获取的基本概率赋值进行合成，获得综合概率分配值；
(5)综合概率分配值超过设定阈值则进行报警操作。
进一步，所述(1)中，构建一个秩为n的矩阵方阵f(h/t)，f(h/t)的相关性函数如下：
f(h/t)＝f(h/t)/max[f(h/t)，f(t/h)]，h，t＝1，2，....，n.；
f(h/t)表示传感器h被传感器t的支持程度，h，t＝1，2，....，n；
通过以下公式计算各个传感器被其他传感器所相互支持程度：
C′h＝minf(h/A)，A＝1，2，...，n.；
其中，C′h表示第h个传感器被其他传感器支持的程度。
步骤(1)中，计算相关性函数后得出的f(h/t)＝1-dht，dht表示多传感器数据的置信距离测度。
进一步，所述步骤(2)中，构建隶属度函数由电气设备本身的工作特性以及采集到的参数及数据确定，即获取电气设备稳定时的工作参数的数据作为标准测量参数，获取当前电气设备的实际测量值，将实际测量值作为变量进行隶属度运算，由得出的隶属度来表示各传感器所提供数据的可信度。
进一步，所述步骤一中，灰尘浓度检测模块对灰尘检测的方法，包括：
利用摄像头对周围的环境获取相应的灰尘图像，提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值；
根据相似度值，利用相应的去噪算法，提高图像的清晰度；并且利用相应的提取方法，提取灰尘的纹理特征；
利用相似度算法计算标准图与需要判断的灰尘图像之间的相似度值；
根据相似度值与提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值进行比较判断。
进一步，所述步骤一中，电压检测模块中需要对电压信号进行去噪处理，具体处理过程，如下：
将采取的电压数据生成二维图，并且根据HIS模型，进行二值化操作、阈值选择，Y/K为基准，峰值的宽度和相邻峰间距确定电压信号的边界；
利用相应的信号提取算法，通过多通道信息提取有用的信号；对提取有用的信号利用相应的分割算法进行分割操作；
分割完成后，通过异步细化算法得到没有噪声的电压信号，再与原数据进行重构。
本发明提供的另一目的在于提供一种实施所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法的防尘通风型电力电气设备机柜，其特征在于，所述防尘通风型电力电气设备机柜包括：
供电模块，与中央控制模块连接，用于为防尘通风型电力电气设备机柜供电；
灰尘浓度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据；利用摄像头对周围的环境获取相应的灰尘图像，提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值；根据相似度值，利用相应的去噪算法，提高图像的清晰度；并且利用相应的提取方法，提取灰尘的纹理特征；利用相似度算法计算标准图与需要判断的灰尘图像之间的相似度值；根据相似度值与提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值进行比较判断；
电压检测模块，与中央控制模块连接，用于通过电压表检测电气设备供电电压；
温度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过温度传感器检测电气设备温度数据；
中央控制模块，与供电模块、灰尘浓度检测模块、电压检测模块、温度检测模块、工作参数配置模块、除尘模块、故障诊断模块、绝缘状态评估模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
工作参数配置模块，与中央控制模块连接，用于通过配置程序对电气设备工作参数进行配置；对相关的机柜参数数据进行聚类，所有参数采用默认值，查看分类情况；对外侧决策树进行参数择优，对最大迭代次数参数择优，其他参数不变；优化决策树参数的最大特征数，其他特征数不变；根据得出的最优参数，进行训练数据，计算泛化误差。
除尘模块，与中央控制模块连接，用于通过吸尘设备对机柜环境灰尘进行清除；
故障诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断电路对电气设备故障进行诊断；通过数据处理程序构建相关性函数，计算检测电气设备运行的所有传感器之间的相互支持程度；构建隶属度函数，提取传感器回传的故障特征值，计算各传感器所提供数据的可信度；根据传感器的支持度及可信度转换成基本概率赋值，对获取的基本概率赋值进行合成，获得综合概率分配值，综合概率分配值超过设定阈值则进行报警操作；
绝缘状态评估模块，与中央控制模块连接，用于通过评估程序对电气设备绝缘状态进行评估；通过测试设备根据时域介电谱法测得电气设备去极化电流，以去极化电流为参数构建Hankel矩阵Y；对Hankel矩阵Y进行奇异值分解，根据奇异值大小确定有效信号子空间与噪声子空间，滤除噪声子空间，并根据有效信号子空间确定扩展Debye模型驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi；利用确定的驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi构建电气设备绝缘扩展Debye模型，并根据此模型计算介损频谱，以判断电介质绝缘状态；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示检测的灰尘浓度、电压、温度及故障信息、绝缘状态评估结果。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过故障诊断模块根据模糊理论中的隶属度方法和mass函数提取故障特征及赋值，然后通过D-S理论合成规则进行特征信息融合，减少电气设备故障诊断的误差；同时，通过绝缘状态评估模块采用电介质时域介电响应法，因此只需施加低直流电压，一般远小于额定电压，测得电介质的极化去极化电流，可以准确判断其绝缘状态。
本发明采用灰尘浓度检测模块通过灰尘检测的方法检测检测机柜环境灰尘浓度数据，可以提高灰度检测的准确度；同时该算法简单，能够有效提高计算速率；本发明中电压检测模块通过对需要的电压信号进行去噪处理，能够提高电力电气设备机柜输出电流的准确性，保证设备的正常运行；同时工作参数配置模块通过参数选择寻优方法电气设备工作参数进行配置，提高提高机柜执行的准确率。
附图说明
图1本发明实施例提供的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法流程图。
图2是本发明实施例提供的防尘通风型电力电气设备机柜结构框图；
图中：1、供电模块；2、灰尘浓度检测模块；3、电压检测模块；4、温度检测模块；5、中央控制模块；6、工作参数配置模块；7、除尘模块；8、故障诊断模块；9、绝缘状态评估模块；10、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，包括：
S101：灰尘浓度检测模块通过灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据，电压检测模块通过电压表检测电气设备供电电压，温度检测模块通过温度传感器检测电气设备温度数据。
S102：根据检测到的数据，故障诊断模块通过诊断电路对电气设备故障进行诊断，绝缘状态评估模块通过评估程序对电气设备绝缘状态进行评估。
S103：根据检测诊断评估的数据，中央控制模块通过单片机控制各个模块正常工作，工作参数配置模块通过配置程序对电气设备工作参数进行配置。
S104：除尘模块通过吸尘设备对机柜环境灰尘进行清除，显示模块通过显示器显示检测的灰尘浓度、电压、温度及故障信息、绝缘状态评估结果。
S105：供电模块为防尘通风型电力电气设备机柜供电。
如图2所示，本发明实施例提供的防尘通风型电力电气设备机柜包括：供电模块1、灰尘浓度检测模块2、电压检测模块3、温度检测模块4、中央控制模块5、工作参数配置模块6、除尘模块7、故障诊断模块8、绝缘状态评估模块9、显示模块10。
供电模块1，与中央控制模块5连接，用于为防尘通风型电力电气设备机柜供电；
灰尘浓度检测模块2，与中央控制模块5连接，用于通过灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据；
电压检测模块3，与中央控制模块5连接，用于通过电压表检测电气设备供电电压；
温度检测模块4，与中央控制模块5连接，用于通过温度传感器检测电气设备温度数据；
中央控制模块5，与供电模块1、灰尘浓度检测模块2、电压检测模块3、温度检测模块4、工作参数配置模块6、除尘模块7、故障诊断模块8、绝缘状态评估模块9、显示模块10连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
工作参数配置模块6，与中央控制模块5连接，用于通过配置程序对电气设备工作参数进行配置；
除尘模块7，与中央控制模块5连接，用于通过吸尘设备对机柜环境灰尘进行清除；
故障诊断模块8，与中央控制模块5连接，用于通过诊断电路对电气设备故障进行诊断；
绝缘状态评估模块9，与中央控制模块5连接，用于通过评估程序对电气设备绝缘状态进行评估；
显示模块10，与中央控制模块5连接，用于通过显示器显示检测的灰尘浓度、电压、温度及故障信息、绝缘状态评估结果。
本发明提供的与中央控制模块5连接，用于通过灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据的灰尘浓度检测模块2对灰尘检测的方法，包括：
利用摄像头对周围的环境获取相应的灰尘图像，提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值；
根据相似度值，利用相应的去噪算法，提高图像的清晰度；并且利用相应的提取方法，提取灰尘的纹理特征；
利用相似度算法计算标准图与需要判断的灰尘图像之间的相似度值；
根据相似度值与提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值进行比较判断。
本发明提供的与中央控制模块5连接，用于通过电压表检测电气设备供电电压的电压检测模块3中需要对电压信号进行去噪处理，具体处理过程，如下：
将采取的电压数据生成二维图，并且根据HIS模型，进行二值化操作、阈值选择，Y/K为基准，峰值的宽度和相邻峰间距确定电压信号的边界；
利用相应的信号提取算法，通过多通道信息提取有用的信号；对提取有用的信号利用相应的分割算法进行分割操作；
分割完成后，通过异步细化算法得到没有噪声的电压信号，再与原数据进行重构。
本发明提供的与中央控制模块5连接，用于通过配置程序对电气设备工作参数进行配置的工作参数配置模块6对参数选择寻优方法，包括：
对相关的机柜参数数据进行聚类，所有参数采用默认值，查看分类情况；
对外侧决策树进行参数择优，对最大迭代次数参数择优，其他参数不变；优化决策树参数的最大特征数，其他特征数不变；
根据得出的最优参数，进行训练数据，计算泛化误差。
本发明提供的故障诊断模块8诊断方法如下：
(1)通过数据处理程序构建相关性函数，计算检测电气设备运行的所有传感器之间的相互支持程度；
(2)构建隶属度函数，提取传感器回传的故障特征值，计算各传感器所提供数据的可信度；
(3)根据传感器的支持度及可信度转换成基本概率赋值；
(4)对获取的基本概率赋值进行合成，获得综合概率分配值；
(5)综合概率分配值超过设定阈值则进行报警操作。
本发明提供的步骤(1)中，构建一个秩为n的矩阵方阵f(h/t)，f(h/t)的相关性函数如下：
f(h/t)＝f(h/t)/max[f(h/t)，f(t/h)]，h，t＝1，2，....，n.；
f(h/t)表示传感器h被传感器t的支持程度，h，t＝1，2，....，n；
通过以下公式计算各个传感器被其他传感器所相互支持程度：
C′h＝minf(h/A)，A＝1，2，...，n.；
其中，C′h表示第h个传感器被其他传感器支持的程度。
本发明提供的步骤(1)中，计算相关性函数后得出的f(h/t)＝1-dht，dht表示多传感器数据的置信距离测度。
本发明提供的步骤(2)中，构建隶属度函数由电气设备本身的工作特性以及采集到的参数及数据确定，即获取电气设备稳定时的工作参数的数据作为标准测量参数，获取当前电气设备的实际测量值，将实际测量值作为变量进行隶属度运算，由得出的隶属度来表示各传感器所提供数据的可信度。
本发明提供的绝缘状态评估模块9评估方法如下：
1)通过测试设备根据时域介电谱法测得电气设备去极化电流；
2)以去极化电流为参数构建Hankel矩阵Y；
3)对Hankel矩阵Y进行奇异值分解，根据奇异值大小确定有效信号子空间与噪声子空间，滤除噪声子空间，并根据有效信号子空间确定扩展Debye模型驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi；
4)利用确定的驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi构建电气设备绝缘扩展Debye模型，并根据此模型计算介损频谱，以判断电介质绝缘状态。
本发明提供的步骤1)中测得电气设备去极化电流的方法是：
对被测电气设备施加一个直流电压Uc进行充电，充电完成后对被测电气设备进行短路处理，利用皮安表测得去极化电流。
本发明提供的步骤2)中以去极化电流为参数构建Hankel矩阵的方法是：
使用矩阵束算法，利用实测的去极化电流y(k)(k＝1,2,3,…,N；N为去极化电流采样数)作为采样信号，构造Hankel矩阵Y如下
式中：L为矩阵束参数，选择范围为N/4～N/3。
本发明提供的步骤3)中对Hankel矩阵Y进行奇异值分解的方法如下：
对Hankel矩阵Y进行奇异值分解：
Y＝SVDT
式中：S为(N-L)×(N-L)的正交矩阵；D为(L+1)×(L+1)的正交矩阵；V为(N-L)×(L+1)的对角阵，N为去极化电流采样数，L为矩阵束参数，选择范围为N/4～N/3。
本发明工作时，首先，通过供电模块1为防尘通风型电力电气设备机柜供电；通过灰尘浓度检测模块2利用灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据；通过电压检测模块3利用电压表检测电气设备供电电压；通过温度检测模块4利用温度传感器检测电气设备温度数据；其次，中央控制模块5通过工作参数配置模块6利用配置程序对电气设备工作参数进行配置；通过除尘模块7利用吸尘设备对机柜环境灰尘进行清除；通过故障诊断模块8利用诊断电路对电气设备故障进行诊断；然后，通过绝缘状态评估模块9利用评估程序对电气设备绝缘状态进行评估；通过显示模块10利用显示器显示检测的灰尘浓度、电压、温度及故障信息、绝缘状态评估结果。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述防尘通风型电力电气设备机柜控制方法包括：
步骤一，灰尘浓度检测模块通过灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据，电压检测模块通过电压表检测电气设备供电电压，温度检测模块通过温度传感器检测电气设备温度数据；
步骤二，根据检测到的数据，故障诊断模块通过诊断电路对电气设备故障进行诊断，绝缘状态评估模块通过评估程序对电气设备绝缘状态进行评估；
步骤三，根据检测诊断评估的数据，中央控制模块通过单片机控制各个模块正常工作，工作参数配置模块通过配置程序对电气设备工作参数进行配置；
步骤四，除尘模块通过吸尘设备对机柜环境灰尘进行清除，显示模块通过显示器显示检测的灰尘浓度、电压、温度及故障信息、绝缘状态评估结果；
步骤五，供电模块为防尘通风型电力电气设备机柜供电；
所述绝缘状态评估模块评估方法如下：
1)通过测试设备根据时域介电谱法测得电气设备去极化电流；
2)以去极化电流为参数构建Hankel矩阵Y；
3)对Hankel矩阵Y进行奇异值分解，根据奇异值大小确定有效信号子空间与噪声子空间，滤除噪声子空间，并根据有效信号子空间确定扩展Debye模型驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi；
4)利用确定的驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi构建电气设备绝缘扩展Debye模型，并根据此模型计算介损频谱，以判断电介质绝缘状态；
所述工作参数配置模块对参数选择寻优方法，包括：
对相关的机柜参数数据进行聚类，所有参数采用默认值，查看分类情况；
对外侧决策树进行参数择优，对最大迭代次数参数择优，其他参数不变；优化决策树参数的最大特征数，其他特征数不变；
根据得出的最优参数，进行训练数据，计算泛化误差。
2.如权利要求1所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述1)中测得电气设备去极化电流的方法是：
对被测电气设备施加一个直流电压Uc进行充电，充电完成后对被测电气设备进行短路处理，利用皮安表测得去极化电流。
3.如权利要求1所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述2)中以去极化电流为参数构建Hankel矩阵的方法是：
使用矩阵束算法，利用实测的去极化电流y(k)(k＝1,2,3,…,N；N为去极化电流采样数)作为采样信号，构造Hankel矩阵Y如下
式中：L为矩阵束参数，选择范围为N/4～N/3。
4.如权利要求1所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述3)中对Hankel矩阵Y进行奇异值分解的方法如下：
对Hankel矩阵Y进行奇异值分解：
Y＝SVDT
式中：S为(N-L)×(N-L)的正交矩阵；D为(L+1)×(L+1)的正交矩阵；V为(N-L)×(L+1)的对角阵，N为去极化电流采样数，L为矩阵束参数，选择范围为N/4～N/3。
5.如权利要求1所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述步骤二中，故障诊断模块诊断方法如下：
(1)通过数据处理程序构建相关性函数，计算检测电气设备运行的所有传感器之间的相互支持程度；
(2)构建隶属度函数，提取传感器回传的故障特征值，计算各传感器所提供数据的可信度；
(3)根据传感器的支持度及可信度转换成基本概率赋值；
(4)对获取的基本概率赋值进行合成，获得综合概率分配值；
(5)综合概率分配值超过设定阈值则进行报警操作。
6.如权利要求5所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述(1)中，构建一个秩为n的矩阵方阵f(h/t)，f(h/t)的相关性函数如下：
f(h/t)＝f(h/t)/max[f(h/t)，f(t/h)]，h，t＝1，2，....，n.；
f(h/t)表示传感器h被传感器t的支持程度，h，t＝1，2，....，n；
通过以下公式计算各个传感器被其他传感器所相互支持程度：
C′h＝minf(h/A)，A＝1，2，...，n.；
其中，C′h表示第h个传感器被其他传感器支持的程度；
步骤(1)中，计算相关性函数后得出的f(h/t)＝1-dht，dht表示多传感器数据的置信距离测度。
7.如权利要求5所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述步骤(2)中，构建隶属度函数由电气设备本身的工作特性以及采集到的参数及数据确定，即获取电气设备稳定时的工作参数的数据作为标准测量参数，获取当前电气设备的实际测量值，将实际测量值作为变量进行隶属度运算，由得出的隶属度来表示各传感器所提供数据的可信度。
8.如权利要求1所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述步骤一中，灰尘浓度检测模块对灰尘检测的方法，包括：
利用摄像头对周围的环境获取相应的灰尘图像，提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值；
根据相似度值，利用相应的去噪算法，提高图像的清晰度；并且利用相应的提取方法，提取灰尘的纹理特征；
利用相似度算法计算标准图与需要判断的灰尘图像之间的相似度值；
根据相似度值与提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值进行比较判断。
9.如权利要求1所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法，其特征在于，所述步骤一中，电压检测模块中需要对电压信号进行去噪处理，具体处理过程，如下：
将采取的电压数据生成二维图，并且根据HIS模型，进行二值化操作、阈值选择，Y/K为基准，峰值的宽度和相邻峰间距确定电压信号的边界；
利用相应的信号提取算法，通过多通道信息提取有用的信号；对提取有用的信号利用相应的分割算法进行分割操作；
分割完成后，通过异步细化算法得到没有噪声的电压信号，再与原数据进行重构。
10.一种实施如权利要求1-9所述的防尘通风型电力电气设备机柜控制方法的防尘通风型电力电气设备机柜，其特征在于，所述防尘通风型电力电气设备机柜包括：
供电模块，与中央控制模块连接，用于为防尘通风型电力电气设备机柜供电；
灰尘浓度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过灰尘浓度传感器检测机柜环境灰尘浓度数据；利用摄像头对周围的环境获取相应的灰尘图像，提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值；根据相似度值，利用相应的去噪算法，提高图像的清晰度；并且利用相应的提取方法，提取灰尘的纹理特征；利用相似度算法计算标准图与需要判断的灰尘图像之间的相似度值；根据相似度值与提取相应的标准图与洁净的空气图像和有灰尘的图进行计算出相似度值进行比较判断；
电压检测模块，与中央控制模块连接，用于通过电压表检测电气设备供电电压；
温度检测模块，与中央控制模块连接，用于通过温度传感器检测电气设备温度数据；
中央控制模块，与供电模块、灰尘浓度检测模块、电压检测模块、温度检测模块、工作参数配置模块、除尘模块、故障诊断模块、绝缘状态评估模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
工作参数配置模块，与中央控制模块连接，用于通过配置程序对电气设备工作参数进行配置；对相关的机柜参数数据进行聚类，所有参数采用默认值，查看分类情况；对外侧决策树进行参数择优，对最大迭代次数参数择优，其他参数不变；优化决策树参数的最大特征数，其他特征数不变；根据得出的最优参数，进行训练数据，计算泛化误差。
除尘模块，与中央控制模块连接，用于通过吸尘设备对机柜环境灰尘进行清除；
故障诊断模块，与中央控制模块连接，用于通过诊断电路对电气设备故障进行诊断；通过数据处理程序构建相关性函数，计算检测电气设备运行的所有传感器之间的相互支持程度；构建隶属度函数，提取传感器回传的故障特征值，计算各传感器所提供数据的可信度；根据传感器的支持度及可信度转换成基本概率赋值，对获取的基本概率赋值进行合成，获得综合概率分配值，综合概率分配值超过设定阈值则进行报警操作；
绝缘状态评估模块，与中央控制模块连接，用于通过评估程序对电气设备绝缘状态进行评估；通过测试设备根据时域介电谱法测得电气设备去极化电流，以去极化电流为参数构建Hankel矩阵Y；对Hankel矩阵Y进行奇异值分解，根据奇异值大小确定有效信号子空间与噪声子空间，滤除噪声子空间，并根据有效信号子空间确定扩展Debye模型驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi；利用确定的驰豫支路数p、各支路指数分量的系数Ai和衰减系数τi构建电气设备绝缘扩展Debye模型，并根据此模型计算介损频谱，以判断电介质绝缘状态；
显示模块，与中央控制模块连接，用于通过显示器显示检测的灰尘浓度、电压、温度及故障信息、绝缘状态评估结果。
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