CN112350442A - 基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统 - Google Patents

基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电气设备用电状态检测技术领域，尤其基于一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统。该系统包括数据采集模块、分布式处理单元、无线传输模块、云平台监控中心和应用端；该系统能够实时精确监测水电站厂房电气设备运行的情况，实现电气设备状态的预警与报警功能；该系统对数据需求量相对较少，运行效率较高，便于系统的运维；用户通过该系统可以随时调取历史相应数据进行比对，为维修提供了数据依据，从而为管理人员的分析和决策提供更好的参考；该系统具有上传数据量小、不依赖于后台系统、控制精度高、可靠性好、扩展性强的特点。

Description

基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统
技术领域
本发明涉及电气设备用电状态检测技术领域，尤其基于一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统。
背景技术
目前由于水电站厂房电气设备众多，环境条件复杂多样，特别是长期高温高湿环境引起的电气设备、线路绝缘破损和漏电隐患众多，人身触电及设备短路损坏的风险极大，给电厂的安全稳定运行带来严重后果。传统监测方法需要大量布设监测点，且主要监测电类信息为电压、电流、功率等，难以对负荷真实运行情况进行全方位分析和管控，难以满足电厂配电设备的监测需求。因此迫切需要具备交直流混合漏电流的实时感知装置对电厂的配电设备进行运行监测，全面管控配电系统的漏电安全风险。
为保障水电站厂房的用电安全，开展用电状态监测意义重大。为解决上述问题，本发明提出一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供了一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，该系统能够监测水电站厂房电气设备运行的情况，从而为管理人员的分析和决策提供更好的参考。
本发明提出一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，该系统包括数据采集模块、分布式处理单元、无线传输模块、云平台监控中心和应用端；
所述数据采集模块用于采集水电站厂房电气设备用电状态的物理信息，包括采集测量水电站厂房电气设备的电压、电流、功率、漏电流、温度、湿度、烟雾信息；
所述分布式处理单元用于对采集的数据进行筛选和修正，通过边缘计算进行数据的初步处理、分析，并生成时域波形图比对典型波形、去除噪声干扰；
所述无线传输模块用于实现无线传输功能；
所述云平台监控中心用于实现数据监控，通过采用大数据挖掘技术进行数据比对，对电气设备介损值、温湿度和暂态地电压参数进行绝缘状态评估，并对故障类别进行判断和对故障点进行定位；
所述应用端用于用户访问，用户通过PC端和APP端进行数据信息查询和分析。
优选的，所述数据采集模块是集成了交直流剩余电流监测传感器、环境温湿度传感器、烟雾传感器于一体的监测终端，可监测电气设备的电压、电流、功率、漏电流、温度、湿度、烟雾信息。
优选的，所述无线传输模块中还包括LoRa无线传输模块，并采用了低功耗技术，多个LoRa模块可自主形成LoRa通信网络，进行数据无线传输；该模块采用网络对时，通过无线通讯方式，为了控制上传信息的质量，在正常模式下依据设置的时间间隔定时上报数据，出现越限数据时则实时上传。
优选的，所述云平台监控中心采用大数据挖掘技术进行相应数据比对，对电气设备介损值、温湿度、暂态地电压参数进行绝缘状态评估；所述云平台监控中心采用基于神经网络、数据挖掘和深度学习算法，应用脉宽、频谱、时域反射、衰减常数方法，生成时域波形图、PRPS谱图、PRPD谱图，并调取历史剩余电流检测数据，与预设阈值进行比较，实现故障类别判断及故障点定位。
优选的，所述应用端的展示方式包括两个层面，第一层面在地图上展示传感单元集中布点位置，第二层面针对传感单元集中布点位置给出具体接线图，在接线图上展示传感数据，告警事件在展示图上通过不同颜色表示；用户在应用端可以通过PC端和APP端看到传感单元在地图上布点位置，并可以看到各个监测设备相应的实时数据、历史数据和告警事件。
本发明的有益效果：本发明提出了一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，能够实时精确监测水电站厂房电气设备运行的情况，实现电气设备状态的预警与报警功能；该系统对数据需求量相对较少，运行效率较高，便于系统的运维；用户通过该系统可以随时调取历史相应数据进行比对，为维修提供了数据依据，从而为管理人员的分析和决策提供更好的参考；该系统具有上传数据量小、不依赖于后台系统、控制精度高、可靠性好、扩展性强的特点。
附图说明
图1为本发明基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统的结构示意图。
具体实施方式
本发明提供一种本发明基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，该系统具有上传数据量小、不依赖于后台系统、控制精度高、可靠性好、扩展性强的特点。
如图1所示，本发明提出一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，该系统包括数据采集模块、分布式处理单元、无线传输模块、云平台监控中心和应用端；
所述数据采集模块用于采集水电站厂房电气设备用电状态的物理信息，包括采集测量水电站厂房电气设备的电压、电流、功率、漏电流、温度、湿度、烟雾信息；
所述分布式处理单元用于对采集的数据进行筛选和修正，通过边缘计算进行数据的初步处理、分析，并生成时域波形图比对典型波形、去除噪声干扰；
所述无线传输模块用于实现无线传输功能；
所述云平台监控中心用于实现数据监控，通过采用大数据挖掘技术进行数据比对，对电气设备介损值、温湿度和暂态地电压参数进行绝缘状态评估，并对故障类别进行判断和对故障点进行定位；
所述应用端用于用户访问，用户通过PC端和APP端进行数据信息查询和分析。
优选的，所述数据采集模块是集成了交直流剩余电流监测传感器、环境温湿度传感器、烟雾传感器于一体的监测终端，可监测电气设备的电压、电流、功率、漏电流、温度、湿度、烟雾信息。
优选的，所述无线传输模块中还包括LoRa无线传输模块，并采用了低功耗技术，多个LoRa模块可自主形成LoRa通信网络，进行数据无线传输；该模块采用网络对时，通过无线通讯方式，为了控制上传信息的质量，在正常模式下依据设置的时间间隔定时上报数据，出现越限数据时则实时上传。
优选的，所述云平台监控中心采用大数据挖掘技术进行相应数据比对，对电气设备介损值、温湿度、暂态地电压参数进行绝缘状态评估；所述云平台监控中心采用基于神经网络、数据挖掘和深度学习算法，应用脉宽、频谱、时域反射、衰减常数方法，生成时域波形图、PRPS谱图、PRPD谱图，并调取历史剩余电流检测数据，与预设阈值进行比较，实现故障类别判断及故障点定位。
优选的，所述应用端的展示方式包括两个层面，第一层面在地图上展示传感单元集中布点位置，第二层面针对传感单元集中布点位置给出具体接线图，在接线图上展示传感数据，告警事件在展示图上通过不同颜色表示；用户在应用端可以通过PC端和APP端看到传感单元在地图上布点位置，并可以看到各个监测设备相应的实时数据、历史数据和告警事件。
实施例一：
一种基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，包括采集端的集成温度、湿度、烟雾和交直流剩余电流的监测终端，对物理信息进行实时采集；分布式处理单元主要通过边缘计算进行数据的初步处理、分析并生成时域波形图比对典型波形、去除噪声干扰，对采集的数据进行筛选和修正，保障准确性和提高系统运行效率；云平台数据库采用大数据挖掘技术进行相应数据比对，对电气设备介损值、温湿度和暂态地电压等参数进行绝缘状态评估和对故障类别判断及故障点准确定位；用户在应用端可以利用PC端和APP端进行相应数据信息查询和分析。
所述分布式处理单元主要通过边缘计算对采集的数据进行初步处理，分析并生成时域波形图比对典型波形，并去除相应的噪声干扰，对采集的数据进行筛选和修正，可以精准地识别和定位故障，保障准确性和提高系统运行效率。
所述无线通讯采用LoRa无线通讯模块，采用网络对时，通过无线通讯方式，在正常模式下依据设置的时间间隔定时上报数据至分布式处理单元，出现越限数据时则实时上传，除电压暂降事件以外的越限数据以3秒为间隔连续上传10个数据之后，恢复为按原有时间间隔定时上报模式，电压暂降事件则以暂降发生前6个周波和后9个周波为数据包上传。
所述云平台监控中心采用大数据挖掘技术进行相应数据比对，对电气设备介损值、温湿度和暂态地电压等参数进行绝缘状态评估；采用基于神经网络、数据挖掘和深度学习算法，应用脉宽、频谱、时域反射、衰减常数等方法（精度可达1%），生成时域波形图、PRPS谱图及PRPD谱图，并调取历史剩余电流检测数据，与预设阈值进行比较，实现故障类别判断及故障点准确定位。
所述应用层的展示方式分为两个层面，第一层面在地图上展示传感单元集中布点位置，第二层面针对传感单元集中布点位置给出具体接线图，在接线图上展示传感数据，告警事件在展示图上通过不同颜色表示。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，其特征在于，该系统包括数据采集模块、分布式处理单元、无线传输模块、云平台监控中心和应用端；
所述数据采集模块用于采集水电站厂房电气设备用电状态的物理信息，包括采集测量水电站厂房电气设备的电压、电流、功率、漏电流、温度、湿度、烟雾信息；
所述分布式处理单元用于对采集的数据进行筛选和修正，通过边缘计算进行数据的初步处理、分析，并生成时域波形图比对典型波形、去除噪声干扰；
所述无线传输模块用于实现无线传输功能；
所述云平台监控中心用于实现数据监控，通过采用大数据挖掘技术进行数据比对，对电气设备介损值、温湿度和暂态地电压参数进行绝缘状态评估，并对故障类别进行判断和对故障点进行定位；
所述应用端用于用户访问，用户通过PC端和APP端进行数据信息查询和分析。
2.根据权利要求1所述的基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，其特征在于：所述数据采集模块是集成了交直流剩余电流监测传感器、环境温湿度传感器、烟雾传感器于一体的监测终端，可监测电气设备的电压、电流、功率、漏电流、温度、湿度、烟雾信息。
3.根据权利要求1所述的基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，其特征在于：所述无线传输模块中还包括LoRa无线传输模块，并采用了低功耗技术，多个LoRa模块可自主形成LoRa通信网络，进行数据无线传输；该模块采用网络对时，通过无线通讯方式，为了控制上传信息的质量，在正常模式下依据设置的时间间隔定时上报数据，出现越限数据时则实时上传。
4.根据权利要求1所述的基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，其特征在于：所述云平台监控中心采用大数据挖掘技术进行相应数据比对，对电气设备介损值、温湿度、暂态地电压参数进行绝缘状态评估；所述云平台监控中心采用基于神经网络、数据挖掘和深度学习算法，应用脉宽、频谱、时域反射、衰减常数方法，生成时域波形图、PRPS谱图、PRPD谱图，并调取历史剩余电流检测数据，与预设阈值进行比较，实现故障类别判断及故障点定位。
5.根据权利要求1所述的基于多传感终端的水电站厂房电气设备绝缘状态监测系统，其特征在于：所述应用端的展示方式包括两个层面，第一层面在地图上展示传感单元集中布点位置，第二层面针对传感单元集中布点位置给出具体接线图，在接线图上展示传感数据，告警事件在展示图上通过不同颜色表示；用户在应用端可以通过PC端和APP端看到传感单元在地图上布点位置，并可以看到各个监测设备相应的实时数据、历史数据和告警事件。
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