CN112304446B - 电力设备报警处理方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电力设备报警处理方法和装置，涉及设备安全技术领域，其中，方法包括：获取电力设备各个测温点的测量温度值，若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常；其中，报警阈值大于检测阈值；若检测电力设备异常，则进行报警处理。由此，通过设定检测阈值，减少了低于一定温度下的报警检测流程，大幅提升了报警整体的效率和准确性，以及进一步基于电力设备的当前信息进行合理预测电力设备是否异常，在高温实际发生之前更快的对电力设备潜在故障进行预警，实现更早、更准确的进行报警。

Description

电力设备报警处理方法和装置
技术领域
本发明涉及设备安全技术领域，特别涉及一种电力设备报警处理方法和装置。
背景技术
在如今智能电网大力发展下，如何对电网潜在问题进行预警是一个重点和难点。对电力设备发热点的监测是电网安全预警体系的重要一环。
相关技术中，在电力设备测温点实际出现高温(超过行业规定的标准，对不同连接形式，不同材质划定不同阈值)时，根据测温设备测得的温度，与行业规定的安全温度进行对比，如果测得设备温度高于行业标准温度，则认为设备存在故障进行报警。
然而，当电力设备实际出现高温时，可能已经出现了严重故障，对电力设备造成了损害，严重的可能会有因线路老化、短路等原因引起的火灾。即使检修人员根据报警立刻前往，也难以阻止出现大量损失，即现有报警方法在预警方面还远远不够。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种电力设备报警处理方法，通过设定检测阈值，减少了低于一定温度下的报警检测流程，大幅提升了报警整体的效率和准确性，以及进一步基于电力设备的当前信息进行合理预测电力设备是否异常，在高温实际发生之前更快的对电力设备潜在故障进行预警，实现更早、更准确的进行报警。
本发明的另一个目的在于提出一种电力设备报警处理装置。
为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种电力设备报警处理方法，包括：获取电力设备各个测温点的测量温度值；若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于等于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测所述电力设备是否异常；其中，所述报警阈值大于所述检测阈值；若检测所述电力设备异常，则进行报警处理。
另外，根据本发明上述实施例的电力设备报警处理方法还可以具有如下附加的技术特征：
根据本发明的一个实施例，所述按照预设检测策略进行检测所述电力设备是否异常，包括：检测所述电力设备的每一个变压器的进口端或出口端的三相转接口的三个测量温度值；根据所述三个测量温度值的差值检测所述电力设备是否异常。
根据本发明的一个实施例，所述根据所述三个测量温度值的差值检测所述电力设备是否异常，包括：获取所述三个测量温度值中最大温度与最小温度的差值；根据所述最大温度与最小温度的差值与标准温度值和阈值比例的乘积进行对比，检测所述电力设备是否异常；所述若检测所述电力设备异常，则进行报警处理，包括：若所述最大温度与最小温度的差值大于等于标准温度值和阈值比例的乘积，则进行报警处理。
根据本发明的一个实施例，所述根据所述三个测量温度值的差值检测所述电力设备是否异常，包括：获取所述三个测量温度值中三个温度差值中的最大温度差值；根据所述最大温度差值、历史温度极差值的平均值、预设偏离系数和历史温度极差值的标准差进行计算，检测所述电力设备是否异常；所述若检测所述电力设备异常，则进行报警处理，包括：若所述最大温度差值与历史温度极差值的平均值的差大于预设偏离系数和历史温度极差值的标准差乘积，则进行报警处理。
根据本发明的一个实施例，按照预设检测策略进行检测所述电力设备是否异常，包括：通过预设算法分别获取所述电力设备的任意两个相关测温点对应的测量温度序列；计算两个测量温度序列的相关系数，根据所述相关系数和预设阈值检测所述电力设备是否异常；所述若检测所述电力设备异常，则进行报警处理，包括：若所述相关系数小于所述预设阈值，则进行报警处理。
根据本发明的一个实施例，按照预设检测策略进行检测所述电力设备是否异常，包括：获取所述电力设备的所有测温点的测量温度序列；对所述所有测温点的测量温度序列进行傅里叶变换，判断变换后的测量温度序列的温度变化周期是否一致检测所述电力设备是否异常；所述若检测所述电力设备异常，则进行报警处理，包括：若任一测温点的测量温度序列的温度变化周期与其它测温点的测量温度序列的温度变化周期的差值大于预设周期阈值，则进行报警处理。
根据本发明的一个实施例，按照预设检测策略进行检测所述电力设备是否异常，包括：获取所述电力设备的当前设备信息；将所述当前设备信息输入预设线性回归模型进行拟合得到预测结果；根据预设结果与实际结果是否一致检测所述电力设备是否异常；所述若检测所述电力设备异常，则进行报警处理，包括：根据所述预设结果与所述实际结果不一致，则进行报警处理。
根据本发明的一个实施例，所述当前设备信息，包括：当前设备功率、测量温度值、环境温度、环境湿度和当前时间中的一种或者多种。
根据本发明的一个实施例，所述的电力设备报警处理方法，还包括：在进行报警处理之前，还包括：根据所述最大温度差值与预设差值确定第一异常等级；根据测温点对应的测量温度序列的变化差异程度确定第二异常等级；根据线性回归模型的预测结果和实际结果的一致性确定第三异常等级；其中，异常等级包括：正常、轻度异常和重度异常；若所述第一异常等级、所述第二异常等级和所述第三异常等级中存在重度异常，则进行报警处理；若所述第一异常等级、所述第二异常等级和所述第三异常等级中不存在重度异常，若存在两个以上轻度异常，则进行报警处理，否则不进行报警处理。
根据本发明实施例的电力设备报警处理方法，通过获取电力设备各个测温点的测量温度值，若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常；其中，报警阈值大于检测阈值；若检测电力设备异常，则进行报警处理。由此，通过设定检测阈值，减少了低于一定温度下的报警检测流程，大幅提升了报警整体的效率和准确性，以及进一步基于电力设备的当前信息进行合理预测电力设备是否异常，在高温实际发生之前更快的对电力设备潜在故障进行预警，实现更早、更准确的进行报警。
为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种电力设备报警处理装置，包括：获取模块，用于获取电力设备各个测温点的测量温度值；检测模块，用于若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测所述电力设备是否异常；其中，所述报警阈值大于所述检测阈值；报警模块，用于若检测所述电力设备异常，则进行报警处理。
根据本发明实施例的电力设备报警处理装置，通过获取电力设备各个测温点的测量温度值，若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常；其中，报警阈值大于检测阈值；若检测电力设备异常，则进行报警处理。由此，通过设定检测阈值，减少了低于一定温度下的报警检测流程，大幅提升了报警整体的效率和准确性，以及进一步基于电力设备的当前信息进行合理预测电力设备是否异常，在高温实际发生之前更快的对电力设备潜在故障进行预警，实现更早、更准确的进行报警。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种服务器，包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现第一方面实施例所述的电力设备报警处理方法。
根据本发明实施例的第四方面，提供一种存储介质，包括：
当所述存储介质中的指令由服务器的处理器执行时，使得服务器能够执行第一方面实施例所述的电力设备报警处理方法。
根据本发明实施例的第五方面，提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，使得服务器能够执行第一方面实施例所述的电力设备报警处理方法。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是根据本发明一个实施例的电力设备报警处理方法的流程图；
图2是根据本发明另一个实施例的电力设备报警处理方法的流程图；
图3是根据本发明又一个实施例的电力设备报警处理方法的流程图；
图4是根据本发明再一个实施例的电力设备报警处理方法的流程图；
图5是根据本发明还一个实施例的电力设备报警处理方法的流程图；
图6是根据本发明一个实施例的电力设备报警处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的电力设备报警处理方法和装置。
相关技术中的电力设备报警处理方法在预警方面还远远不够，举例说明如下：
第一种示例：某型号变压器行业规定的安全温度是100℃，当前电力设备实际温度是98℃，但此时电力设备的负载是1％，按通常的方案是不会报警的，但实际上电力设备很有可能已经出现问题，如果出现需要高负载甚至满负载的情形，很可能出现问题。
第二种示例：变压器的进口端三相转接头，理论上温度应该是相近的，假如有两个接头是50℃，51℃，另一个接头是95℃；这种情况就属于异常情况，而相关技术方案不会进行报警，但实际上出现95℃的转接头可能存在短路或线路老化等问题，需要及时去人工检修。
本发明可以解决上述相关技术的不足之处即解决只有当设备实际出现高温才能进行报警，而不能在高温前就对可能存在的潜在故障进行预警的技术问题，即可以在温度正常的情况下通过其他特征发现设备的潜在风险，进行预先报警，给予检修人员充足的时间去实地排查具体故障。
图1是根据本发明一个实施例的电力设备报警处理方法的流程图。如图1所示，该电力设备报警处理方法包括以下步骤：
步骤S101，获取电力设备各个测温点的测量温度值。
在本实施例中，测温点是电力设备内各个电缆接头处，在电力设备内一个变压器至少包含两个端口(进口端和出口端)，每个端口都有三相转接头，以及在变压器内各个测温点的类型有所不同，包括电力设备与金属部件的连接、金属部件与金属部件的连接、隔离开关-转头、断路器-动静触头等类型。
在本实施例中，获取电力设备各个测温点的测量温度值的方式有很多种，可以在各个测温点安装一个或者测温装置，比如温度传感器等，获取各个测温点的测量温度值。
步骤S102，若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常；其中，报警阈值大于检测阈值。
步骤S103，若检测电力设备异常，则进行报警处理。
在本实施例中，任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于测温点对应的检测阈值，需要进行后续一个或者多个报警判断，若有一个报警判断当前设备存在异常，则进行报警。
需要说明的是，不同的测温点对应的报警阈值以及检测阈值，具体根据各型号设备行业标准确定。
具体地，按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常的方式有很多种，可以根据实际应用场景需要选择设置，举例说明如下：
第一种示例，检测电力设备的每一个变压器的进口端或出口端的三相转接口的三个测量温度值；根据三个测量温度值的差值检测电力设备是否异常。
具体地，获取三个测量温度值中最大温度与最小温度的差值，根据最大温度与最小温度的差值与标准温度值和阈值比例的乘积进行对比，检测电力设备是否异常。
在本实施例中，若检测电力设备异常，则进行报警处理可以为最大温度与最小温度的差值大于等于标准温度值和阈值比例的乘积，则进行报警处理。
具体地，获取三个测量温度值中三个温度差值中的最大温度差值，根据最大温度差值、历史温度极差值的平均值、预设偏离系数和历史温度极差值的标准差进行计算，检测所述电力设备是否异常。
在本实施例中，若检测电力设备异常，则进行报警处理，包括：若最大温度差值与历史温度极差值的平均值的差大于预设偏离系数和历史温度极差值的标准差乘，则进行报警处理。
第二种示例，通过预设算法分别获取电力设备的任意两个相关测温点的对应的测量温度序列，计算两个测量温度序列的相关系数，根据相关系数和预设阈值检测电力设备是否异常。其中，任意两个相关测温点，可以理解为温度变化理论上具有较大相关性的测温点，如进口端和出口端的，或同一端的三相接口。
在本实施例中，若检测电力设备异常，则进行报警处理可以为若相关系数小于预设阈值，则进行报警处理。
第三种示例，获取电力设备的所有测温点的测量温度序列，对所有测温点的测量温度序列进行傅里叶变换，判断变换后的测量温度序列的温度变化周期是否一致检测所述电力设备是否异常。
在本实施例中，若检测电力设备异常，则进行报警处理可以为任一测温点的测量温度序列的温度变化周期与其它测温点的测量温度序列的温度变化周期的差值大于预设周期阈值，则进行报警处理。
也就是说，任一测温点的温度序列的变化周期与其他测温点的温度序列的变化周期进行对比，如果和其他测温点的温度序列的变化周期显著不同(可能大于或小于)，则认定为异常。
第四种示例，获取电力设备的当前设备信息，将当前设备信息输入预设线性回归模型进行拟合得到预测结果，根据预设结果与实际结果是否一致检测电力设备是否异常。
在本实施例中，若检测电力设备异常，则进行报警处理可以为根据预设结果与实际结果不一致，则进行报警处理。
需要说明的是，若存在任一测温点的目标测量温度值大于等于报警阈值，则进行报警处理；或，若各个测温点的测量温度值都小于等于检测阈值，则继续对电力设备各个测温点进行温度监测。
也就是说，针对各个测温点比如转接口，如果其当前测温已经超过报警阈值(参照不同型号设备的行业标准确定)立即进行报警，检查是否超过要进行后续检测的检测阈值(检测阈值设定远低于报警阈值)，如果未超过检测阈值，继续对电力设备各个测温点进行温度监测。
基于上述实施例的描述，以图2-4为例进行详细说明。
举例而言，如图2所示，测量变压器同一端口的三相转接口的温度，如果其当前测温已经超过报警阈值a(参照不同型号设备的行业标准确定)立即进行报警；如果没有超过报警阈值a，检查是否超过要进行后续检测的检测阈值b(报警阈值b设定远低于报警阈值a)；如果未超过检测阈值b，则流程结束，反之计算同一端点多个接口温度，设定阈值/利用统计学方法筛选出异常值，并判断是否异常，若异常，则进行报警。
需要说明的是，由于后续检测过程相对复杂，为减少计算成本和排除一下极端情况，设定了一个较低的相对安全检测阈值b(可选取报警阈值a的30％-50％)，对于低于这个温度的情况不再执行后续的预警流程，大大提高了效率。
举例而言，如果一个变压器行业标准的限定温度是100℃，设定的比例为40％，则对于测温小于40℃的接口不进行后续检测步骤。
具体地，在存在针对各个转接口，如果其当前测温已经超过检测阈值，第一，同一端点异常检测方式为通过检测变压器的同一端口的的三相转接口的3个测温点，根据3个测温点的差异判断是否报警：
1)阈值报警：设当前3个转接口温度为t1,t2,t3(t1≤t2≤t3)，型号设备行业规定温度标准为t，设定的阈值比例α,则当t3-t1>＝αt时进行报警；2)根据历史判断是否异常，记3个接口历史同一时刻3个温度值的极差(最大值减去最小值)序列为{Ti},其均值为μT，标准差为σT，当前温度的极差为T0，设定的允许偏离系数为k，则当T0≥μT+kσT时进行报警。
举例而言，在当前时刻测得3个转接口温度为50℃，52℃，85℃，历史温度极差的平均值为10℃，标准差为6℃，设定的允许偏离系数为3，则85-50＝35≥10+3*6＝28进行报警。
举例而言，如图3所示，测量设备内两个转接口的温度数据，如果其当前测温已经超过报警阈值a(参照不同型号设备的行业标准确定)立即进行报警；如果没有超过报警阈值a，检查是否超过要进行后续检测的检测阈值b(报警阈值b设定远低于报警阈值a)；如果未超过检测阈值b，则流程结束，反之检测两个测温点温度序列的变化情况(趋势性、周期性、其他波动)，判断异常，则进行报警。
具体地，1)趋势性检测，由于在实际测温中，电力设备的温度序列会有一定的波动，为此利用移动平均法或指数移动平均等算法分离出温度的趋势性，计算两个温度序列的相关系数ρ，如果其小于一个特定阈值则报警；2)周期性检测，对同一电力设备多个端点或转接口的温度进行测量，对温度序列进行傅里叶变换，对变换后的温度序列研究温度的变化周期是否一致，或利用研究温度极值出现的周期等方式方法，如果温度周期有不正常差异过大则报警；3)其他波动检验：研究测温点的温度序列的波动，判断是否与其他测温点的波动存在明显异常，衡量波动的方式可以用极差或者方差。
示例一，假设经过平稳化处理后，一个转接口温度序列为50,55,60,65,70；而电力设备处测得的温度是50,48,46,44,42,设定的阈值是0.2，则两个温度序列的相关系数为-1<0.2，报警处理。
示例二，如果一个测温点的温度变换周期为0.5h，而该电力设备其他测温点的温度变换周期都在2h附近，且方差足够小，则认为这个测温点的温度变换周期和其他的有显著性差异，需要进行报警处理。
示例三，一个测温点一天温度序列的极差为50℃，而该电力设备其他测温点设备温度序列的极差为10℃，假定设定的阈值为3，对于50>3*10进行报警处理。
举例而言，如图4所示，测量各个转接口温度、设备功率、环境温度和湿度，如果其当前测温已经超过报警阈值a(参照不同型号设备的行业标准确定)立即进行报警；如果没有超过报警阈值a，检查是否超过要进行后续检测的检测阈值b(报警阈值b设定远低于报警阈值a)；如果未超过检测阈值b，则流程结束，反之利用测量的信息对设备温度进行线性回归预测，并计算偏离预测值程度。
具体地，利用回归模型判断温度是否异常，考虑的变量包括当前设备功率、其他测温点的温度、环境的温度、湿度、当前的时间等，利用线性回归模型进行拟合，对预测结果与实际结果是否有显著性差异进行假设检验，最终决定是否报警，其中，回归模型也可采用树模型(决策树、随机森林、xgboost、lightgbm等)、神经网络模型(CNN、RNN、LSTM等)。由此，不仅仅可以进行报警，还可以根据设备功率、其他测温点的温度、环境的温度、湿度、当前的时间等信息，对设备的正常温度进行合理预测，提供了更多的信息，可以更有效的帮助检修人员进行判断。
需要说明的是，如果上述的三个检测方式中有一个判断为异常，则认定为异常，进行报警。具体可以根据应用场景需要选择一个或者多个方式进行判断，可以理解的是，选的方式越多，对于电力设备预警更加准确，进一步提高电力设备的安全性。
在本发明的一个实施例中，为了进一步提高报警的准确性，根据最大温度差值与预设差值确定第一异常等级；根据测温点对应的测量温度序列的变化差异程度确定第二异常等级；根据线性回归模型的预测结果和实际结果的一致性确定第三异常等级；其中，异常等级包括：正常、轻度异常和重度异常；若第一异常等级、第二异常等级和第三异常等级中存在重度异常，则进行报警处理；若第一异常等级、第二异常等级和第三异常等级中不存在重度异常，若存在两个以上轻度异常，则进行报警处理，否则不进行报警处理。
举例而言，如图5所示，测量各个转接口温度、设备功率、环境温度和湿度，如果其当前测温已经超过报警阈值a(参照不同型号设备的行业标准确定)立即进行报警；如果没有超过报警阈值a，检查是否超过要进行后续检测的检测阈值b(报警阈值b设定远低于报警阈值a)；如果未超过检测阈值b，则流程结束，反之可以通过图2-图4中三种方式进行综合判断是否异常。
具体地，在每一种方法判断是否报警步骤中，划定两个标准(阈值)三个区间，分为重度异常、轻度异常和正常。若三种方法中有一个为重度异常，则报警。若无重度异常，但有两个或以上的轻度异常，则报警，其余情况不报警。
比如第一种方式中，根据最大温度差值与预设差值确定第一异常等级，比如最大温度差值的偏离程度超过0.5倍的预设差值，则判断为重度异常，系数在0.3-0.5之间，为轻度异常，0.3以下为正常。
再比如第二方式中，根据测温点对应的测量温度序列的变化差异程度确定第二异常等级，比如相关系数偏离程度超过0.5倍的预设阈值，则判断为重度异常，系数在0.3-0.5之间，为轻度异常，0.3以下为正常。
还比如第三种方式中，根据线性回归模型的预测结果和实际结果的一致性确定第三异常等级，比如预测结果偏离程度超过0.5倍的实际结果，则判断为重度异常，系数在0.3-0.5之间，为轻度异常，0.3以下为正常。
需要说明的是，系数可以根据具体场景进行设置调整，进一步提高电力设备报警处理的灵活性。
根据本发明实施例提出的电力设备报警处理方法，通过获取电力设备各个测温点的测量温度值，若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常；其中，报警阈值大于检测阈值；若检测电力设备异常，则进行报警处理。由此，通过设定检测阈值，减少了低于一定温度下的报警检测流程，大幅提升了报警整体的效率和准确性，以及进一步基于电力设备的当前信息进行合理预测电力设备是否异常，在高温实际发生之前更快的对电力设备潜在故障进行预警，实现更早、更准确的进行报警。
图6是本发明实施例的电力设备报警处理装置的结构示例图。如图6所示，该电力设备报警处理装置包括：获取模块100、检测模块200和报警模块300。
获取模块100，用于获取电力设备各个测温点的测量温度值。
检测模块200，用于若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常；其中，报警阈值大于检测阈值。
报警模块300，用于若检测电力设备异常，则进行报警处理。
需要说明的是，前述对电力设备报警处理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的电力设备报警处理装置，此处不再赘述。
根据本发明实施例提出的电力设备报警处理装置，通过获取电力设备各个测温点的测量温度值，若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于报警阈值，则按照预设检测策略进行检测电力设备是否异常；其中，报警阈值大于检测阈值；若检测电力设备异常，则进行报警处理。由此，通过设定检测阈值，减少了低于一定温度下的报警检测流程，大幅提升了报警整体的效率和准确性，以及进一步基于电力设备的当前信息进行合理预测电力设备是否异常，在高温实际发生之前更快的对电力设备潜在故障进行预警，实现更早、更准确的进行报警。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种电力设备报警处理方法，其特征在于，包括：
获取电力设备各个测温点的测量温度值；
若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于所述报警阈值，则检测所述电力设备的每一个变压器的进口端或出口端的三相转接口的三个测量温度值，获取所述三个测量温度值的差值中最大温度差值，根据所述最大温度差值检测所述电力设备是否异常，通过预设算法分别获取所述电力设备的任意两个相关测温点对应的测量温度序列，计算两个测量温度序列的相关系数，根据所述相关系数和预设阈值检测所述电力设备是否异常，获取所述电力设备的所有测温点的测量温度序列，对所述所有测温点的测量温度序列进行傅里叶变换，判断变换后的测量温度序列的温度变化周期是否一致检测所述电力设备是否异常，获取所述电力设备的当前设备信息，将所述当前设备信息输入预设线性回归模型进行拟合得到预测结果，根据预设结果与实际结果是否一致检测所述电力设备是否异常；其中，所述报警阈值大于所述检测阈值；
若检测所述电力设备异常，则根据所述最大温度差值与预设差值确定第一异常等级，根据测温点对应的测量温度序列的变化差异程度确定第二异常等级，根据线性回归模型的预测结果和实际结果的一致性确定第三异常等级，其中，异常等级包括：正常、轻度异常和重度异常，若所述第一异常等级、所述第二异常等级和所述第三异常等级中存在重度异常，或者若所述第一异常等级、所述第二异常等级和所述第三异常等级中存在两个以上轻度异常，则进行报警处理。
2.如权利要求1所述的电力设备报警处理方法，其特征在于，根据所述最大温度差值检测所述电力设备是否异常，包括：
根据所述最大温度差值与标准温度值和阈值比例的乘积进行对比，检测所述电力设备是否异常，若所述最大温度差值大于等于标准温度值和阈值比例的乘积，则所述电力设备异常。
3.如权利要求1所述的电力设备报警处理方法，其特征在于，根据所述最大温度差值检测所述电力设备是否异常，包括：
根据所述最大温度差值、历史温度极差值的平均值、预设偏离系数和历史温度极差值的标准差进行计算，检测所述电力设备是否异常，若所述最大温度差值与历史温度极差值的平均值的差大于预设偏离系数和历史温度极差值的标准差乘积，则所述电力设备异常。
4.如权利要求1所述的电力设备报警处理方法，其特征在于，根据所述相关系数和预设阈值检测所述电力设备是否异常，包括：
若所述相关系数小于所述预设阈值，则所述电力设备异常。
5.如权利要求1所述的电力设备报警处理方法，其特征在于，所述判断变换后的测量温度序列的温度变化周期是否一致检测所述电力设备是否异常，包括：
若任一测温点的测量温度序列的温度变化周期与其它测温点的测量温度序列的温度变化周期的差值大于预设周期阈值，则所述电力设备异常。
6.如权利要求1所述的电力设备报警处理方法，其特征在于，所述根据预设结果与实际结果是否一致检测所述电力设备是否异常，包括：
若根据所述预设结果与所述实际结果不一致，则所述电力设备异常。
7.如权利要求6所述的电力设备报警处理方法，其特征在于，所述当前设备信息，包括：
当前设备功率、测量温度值、环境温度、环境湿度和当前时间中的一种或者多种。
8.一种电力设备报警处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取电力设备各个测温点的测量温度值；
检测模块，用于若存在任一测温点的目标测量温度值大于报警阈值，则进行报警处理，若大于检测阈值小于所述报警阈值，则检测所述电力设备的每一个变压器的进口端或出口端的三相转接口的三个测量温度值，获取所述三个测量温度值的差值中最大温度差值，根据所述最大温度差值检测所述电力设备是否异常，通过预设算法分别获取所述电力设备的任意两个相关测温点对应的测量温度序列，计算两个测量温度序列的相关系数，根据所述相关系数和预设阈值检测所述电力设备是否异常，获取所述电力设备的所有测温点的测量温度序列，对所述所有测温点的测量温度序列进行傅里叶变换，判断变换后的测量温度序列的温度变化周期是否一致检测所述电力设备是否异常，获取所述电力设备的当前设备信息，将所述当前设备信息输入预设线性回归模型进行拟合得到预测结果，根据预设结果与实际结果是否一致检测所述电力设备是否异常；其中，所述报警阈值大于所述检测阈值；
报警模块，用于若检测所述电力设备异常，则根据所述最大温度差值与预设差值确定第一异常等级，根据测温点对应的测量温度序列的变化差异程度确定第二异常等级，根据线性回归模型的预测结果和实际结果的一致性确定第三异常等级，其中，异常等级包括：正常、轻度异常和重度异常，若所述第一异常等级、所述第二异常等级和所述第三异常等级中存在重度异常，或者若所述第一异常等级、所述第二异常等级和所述第三异常等级中存在两个以上轻度异常，则进行报警处理。
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