CN112904231A - 一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统及其监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及避雷器检测领域，具体为一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，包括N个监测器，监测器由特征录入装置与信号转换装置组成，每一组特征录入装置的输出端都一一对应连接有信号转换装置的输入端，N为大于或等于2的整数；信号处理器，信号处理器的输入端对应连接有N组监测器的输出端，本发明还公开了上述检测系统的监测方法，通过监测器的设置可以将阻性泄漏电流的幅值变化记录并实时传导至电脑处理器中进行分析，电脑处理器中分析结束后超出预警程度的幅度变化，则会以电信号的方式传递至警报灯上亮起，通过蜂鸣器的鸣叫与警示灯的闪烁提示监测人员，避雷器的实时状况。
Description
技术领域
本发明涉及避雷器检测领域，具体为一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统及其监测方法。
背景技术
氧化锌避雷器主要是由氧化锌阀片组成，具有良好的非线性性。通常氧化锌避雷器的泄漏电流很小，一般只有几十到几百微安。其中主要为容性分量，阻性分量的占比约在总电流的5-20％。而阻性电流分量会产生有功功率，持续作用会使阀片发热。氧化锌避雷器长时间处于发热状态，会导致氧化锌避雷器老化甚至完全损坏。这也是氧化锌避雷器发生故障最常见的原因。除了长时间运行导致的发热老化以外，氧化锌避雷器出现故障的其它原因主要有表面污秽、工艺质量问题、内部受潮和运行不当等。当氧化锌避雷器表面被污染时，外加环境湿度的影响，总泄漏电流会增大，而其中阻性分量也会随之增大。当氧化锌避雷器的避雷器阀片受潮时，总泄漏电流会略微增大，此时主要是阻性电流的增大，而阻性电流在其中的占比较小，所以主要表现为泄漏电流阻性分量增大；同时，受潮时主要增大的是基波分量，谐波分量变化相对不明显。而当氧化锌避雷器阀片出现老化时，与受潮情况类似，总泄漏电流会略微增大，此时主要也是阻性电流的增大，而阻性电流在其中的占比较小，所以主要表现为泄漏电流阻性分量增大；但发生老化时，主要影响的是谐波分量，而基波分量变化幅度相对较小。综上，一般认为阻性泄漏电流是引起氧化锌阀片劣化的主要原因。
传统的避雷器的损坏难以监测预警，为此我们提出了一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，其特征在于，包括信号采集系统和信号处理系统，所述的信号采集系统包括：
监测器，所述的监测器由信号转换装置和特征录入装置组成，每一组所述的特征录入装置的输出端都一一对应连接有信号转换装置的输入端；
所述的信号处理系统包括：
信号处理器，所述的信号处理器的输入端对应连接有监测器的输出端，所述的信号处理器的输出端与信号发送器的输入端连接；
信号发送器，所述的信号发送器的输出端与信号警示器连接；
信号警示器，所述的信号警示器通过颜色区分显示不同幅度的阻性电流变化。
优选地，所述的特征录入装置连接有阻性泄漏电流监控装置，所述的阻性泄漏电流监控装置用于检测阻性电流的幅度变化。
优选地，所述的信号处理器由一组信号接收端口A与电脑处理器组成，所述的信号接收端口A与监测器中的信号转换装置的输出端口连接，所述的信号接收端口A的输出端连接有电脑处理器的输入端。
优选地，所述的信号警示器由信号接收端口B、信号转换端口以及信号灯组成，所述的信号接收端口B的输出端连接有信号转换端口的输入端，所述的信号转换端口的输出端连接有信号灯的输入端。
优选地，所述的信号灯为由三组颜色的报警灯已经蜂鸣器组成。
优选地，所述的监测器设置有N组，N为大于或等于2的整数。
本发明还公开了上述检测系统的监测方法，具体步骤如下：
S1、阻性泄露电流监控装置对避雷器中的电流进行检测，检测数值反应给监测器，监测器中的特征录入装置用于录入监控数值并且通过信号转换装置转换成传输的电信号，完成信号采集工作；
S2、信号处理器接收到所述的监测器检测到的信号数值，并且通过大数据进行比对，判断阻断阻性泄露电流的是否有变化；
S3、信号处理器将处理完成的信号通过信号发送器反馈给信号警示器，信号警示器通过绿色的信号灯进行显示反馈；
S4、信号处理器将处理完成的信号通过信号发送器反馈给信号警示器，阻性泄露电流有变化，且变化幅度位于限值之内通过黄色的信号灯进行反馈；变化幅度超出限值通过红色的信号灯进行反馈。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，通过监测器的设置可以将阻性泄漏电流的幅值变化记录并实时传导至电脑处理器中进行分析，电脑处理器中分析结束后超出预警程度的幅度变化，则会以电信号的方式传递至警报灯上亮起，通过蜂鸣器的鸣叫与警示灯的闪烁提示监测人员，避雷器的实时状况。
附图说明
图1为本发明监测系统的原理框图；
图2为本发明中监测器的组成结构原理框图；
图3为本发明中信号处理器的组成结构原理框图；
图4为本发明中信号警示器的组成结构原理框图；
图5为本发明中监测系统的监测流程图。
100、信号采集系统；10、监测器；11、信号转换装置；12、特征录入装置；
200、信号处理系统；20、信号处理器；21、信号接收端口A；22、电脑处理器；30、信号发送器；40、信号警示器；41、信号接收端口B；42、信号转换端口；43、信号灯。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-5，图为本发明中一优选实施方式，一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，包括：信号采集系统100以及信号处理系统200构成，所述的信号采集系统100是由N个监测器10构成；所述的信号处理系统200是由信号处理器20、信号发送器30以及信号警示器40构成；
所述的监测器10由特征录入装置12与信号转换装置11组成，每一组所述的特征录入装置12的输出端都一一对应连接有信号转换装置11的输入端，N为大于或等于2的整数；
信号处理器20，所述的信号处理器20的输入端对应连接有N组监测器10的输出端，所述的信号处理器20的输入端连接有信号转换装置11的输出端；
信号发送器30，所述的信号发送器30的输入端连接有信号处理器20的输出端；
信号警示器40，所述的信号警示器40的输入端连接有信号发送器30的输出端，通过设置监测器对氧化锌阀片的阻性泄漏电流进行记录，传输至信号处理器20中，对比大数据进行判断，数据是否异常，如果数据出现异常再通过设置的信号发送器30向信号警示器40发送信号，控制警示器表现与实际状况相对应的状态。
所述的特征录入装置12由阻性泄漏电流监控装置组成，所述的阻性泄漏电流监控装置的输出端连接有信号转换装置11的输入端，所述的信号处理器20由一组信号接收端口A21与电脑处理器22组成，所述的信号接收端口A21与监测器10的输出端口连接，所述的信号接收端口A21的输出端连接有电脑处理器22的输入端，所述的信号警示器40由一组信号接收端口B41、一组信号转换端口42以及信号灯43组成，所述的信号接收端口B41的输出端连接有信号转换端口42的输入端，所述的信号转换端口42的输出端连接有信号灯43的输入端，所述的信号灯43为由三组颜色的报警灯以及一组蜂鸣器组成，三组颜色的报警灯43颜色为红黄绿，其中，红色信号灯43为阻性泄漏电流的幅值变化超幅度时启动，同时蜂鸣器发出警鸣；黄色信号灯43为阻性泄漏电流的幅值变化接近幅度，存在氧化锌阀片出现故障可能的情况，黄灯亮起，蜂蜜器不工作，当阻性泄漏电流的幅值变化在正常值时，绿灯信号灯43亮起，表示氧化锌阀片工作正常。
本发明的工作流程及其原理：监测器检测氧化锌阀片的阻性泄漏电流的幅值变化，将该变化录入电脑处理器中，通过电脑处理器的大数据库对该数据进行比对，从而判断该变化是否正常，并发送出对应的信号控制报警器发出对应的警报，从而实现对避雷器功能的实时监测。
本实施例中，上述监测系统的监测方法包括如下步骤：
S1、阻性泄露电流监控装置对避雷器中的电流进行检测，检测数值反应给监测器10，监测器10中的特征录入装置12用于录入监控数值并且通过信号转换装置11转换成传输的电信号，完成信号采集工作；
S2、信号处理器20接收到所述的监测器10检测到的信号数值，并且通过大数据进行比对，判断阻断阻性泄露电流的是否有变化；
S3、信号处理器20将处理完成的信号通过信号发送器反馈给信号警示器40，信号警示器40通过绿色的信号灯43进行显示反馈；
S4、信号处理器20将处理完成的信号通过信号发送器反馈给信号警示器40，阻性泄露电流有变化，且变化幅度位于限值之内通过黄色的信号灯43进行反馈；变化幅度超出限值通过红色的信号灯43进行反馈。
以上内容是结合具体实施方式对本发明作进一步详细说明，不能认定本发明具体实施只局限于这些说明，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明所提交的权利要求书确定的保护范围。
Claims (7)
1.一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，其特征在于，包括信号采集系统(100)和信号处理系统(200)，所述的信号采集系统包括：
监测器(10)，所述的监测器(10)由信号转换装置(11)和特征录入装置(12)组成，每一组所述的特征录入装置(12)的输出端都一一对应连接有信号转换装置(11)的输入端；
所述的信号处理系统(200)包括：
信号处理器(20)，所述的信号处理器(20)的输入端对应连接有监测器(10)的输出端，所述的信号处理器(20)的输出端与信号发送器(30)的输入端连接；
信号发送器(30)，所述的信号发送器(30)的输出端与信号警示器(40)连接；
信号警示器(40)，所述的信号警示器(40)通过颜色区分显示不同幅度的阻性电流变化。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，其特征在于：所述的特征录入装置(12)连接有阻性泄漏电流监控装置，所述的阻性泄漏电流监控装置用于检测阻性电流的幅度变化。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，其特征在于：所述的信号处理器(20)由一组信号接收端口A(21)与电脑处理器(22)组成，所述的信号接收端口A(21)与监测器(10)中的信号转换装置(11)的输出端口连接，所述的信号接收端口A(21)的输出端连接有电脑处理器(22)的输入端。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，其特征在于：所述的信号警示器(40)由信号接收端口B(41)、信号转换端口(42)以及信号灯(43)组成，所述的信号接收端口B(41)的输出端连接有信号转换端口(42)的输入端，所述的信号转换端口(42)的输出端连接有信号灯(43)的输入端。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，其特征在于：所述的信号灯(43)为由三组颜色的报警灯已经蜂鸣器组成。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统，其特征在于：所述的监测器设置有N组，N为大于或等于2的整数。
7.根据权利要求1-6任一项所述的基于大数据分析的避雷器缺陷监测系统的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、阻性泄露电流监控装置对避雷器中的电流进行检测，检测数值反应给监测器(10)，监测器(10)中的特征录入装置(12)用于录入监控数值并且通过信号转换装置(11)转换成传输的电信号，完成信号采集工作；
S2、信号处理器(20)接收到所述的监测器(10)检测到的信号数值，并且通过大数据进行比对，判断阻断阻性泄露电流的是否有变化；
S3、信号处理器(20)将处理完成的信号通过信号发送器反馈给信号警示器(40)，信号警示器(40)通过绿色的信号灯(43)进行显示反馈；
S4、信号处理器(20)将处理完成的信号通过信号发送器反馈给信号警示器(40)，阻性泄露电流有变化，且变化幅度位于限值之内通过黄色的信号灯(43)进行反馈；变化幅度超出限值通过红色的信号灯(43)进行反馈。
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