CN113091928A - 一种高压室设备温度故障监测方法及相关装置 - Google Patents

一种高压室设备温度故障监测方法及相关装置 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种高压室设备温度故障监测方法及相关装置，方法包括：将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵；为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，特征温度矩阵库包括特征温度矩阵；根据预置偏移量将修正温度矩阵与特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分；若判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，预置得分值为占得分矩阵总分的预置百分比的分数。本申请解决了现有基于红外测温技术的监测方式过于单一，无法满足高压室设备温度故障监测的有效性需求的技术问题。

Description

一种高压室设备温度故障监测方法及相关装置
技术领域
本申请涉及故障监测技术领域，尤其涉及一种高压室设备温度故障监测方法及相关装置。
背景技术
随着电网规模的日趋扩大和复杂、输送容量的大幅提升和电压等级的提高，电能输送效率越来越高，电网装备投资越来越高。高压室是变电站内放置高压开关柜的设备室，其中包含了各种设备元件，一旦出现故障就会直接影响到电力系统的工作效率。
红外成像及红外测温技术，是监测变电设备运行工况进行监测的一项重要手段，能及时发现设备的发热现象，从而发现其缺陷，也有在线监测的功能。
现时的红外测温技术，一般只作超温告警，成本高、误报率高。由于故障有发展过程，现有技术和判断方式对于初期出现的故障，无法进行有效监控，针对高压室这类排布固定，故障特征明显的电气场所而言，现有红外测温技术无法满足持续有效的监测需求。
发明内容
本申请提供了一种高压室设备温度故障监测方法及相关装置，用于解决现有基于红外测温技术的监测方式过于单一，无法满足高压室设备温度故障监测的有效性需求的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种高压室设备温度故障监测方法，包括：
将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵；
为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，所述特征温度矩阵库包括特征温度矩阵；
根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分；
若所述判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，所述预置得分值为占所述得分矩阵总分的预置百分比的分数。
可选的，所述将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵，包括：
采用矩阵式传感器获取高压室内设备的温度数据，得到初始温度矩阵；
根据预置转换矩阵对所述初始温度矩阵进行修正处理，得到所述修正温度矩阵。
可选的，所述根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分，之前还包括：
根据预置环境修正值和温度阈值对所述修正温度矩阵进行初步温度判断，若满足预置条件，则执行所述中心温度分布式对比判断。
可选的，所述根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分，包括：
根据所述特征温度矩阵的最高特征温度值的位置确定所述修正温度矩阵的最高修正温度值的位置，记作中心温度位置；
根据预置偏移量和所述中心温度位置将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵的元素进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分。
本申请第二方面提供了一种高压室设备温度故障监测装置，包括：
温度获取模块，用于将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵；
数据库配置模块，用于为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，所述特征温度矩阵库包括特征温度矩阵；
对比判断模块，用于根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分；
高温告警模块，用于若所述判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，所述预置得分值为占所述得分矩阵总分的预置百分比的分数。
可选的，所述温度获取模块，具体用于：
采用矩阵式传感器获取高压室内设备的温度数据，得到初始温度矩阵；
根据预置转换矩阵对所述初始温度矩阵进行修正处理，得到所述修正温度矩阵。
可选的，还包括：
初步判断模块，用于根据预置环境修正值和温度阈值对所述修正温度矩阵进行初步温度判断，若满足预置条件，则执行所述中心温度分布式对比判断。
可选的，所述对比判断模块，包括：
确定子模块，用于根据所述特征温度矩阵的最高特征温度值的位置确定所述修正温度矩阵的最高修正温度值的位置，记作中心温度位置；
对比子模块，用于根据预置偏移量和所述中心温度位置将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵的元素进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分。
本申请第三方面提供了一种高压室设备温度故障监测设备，所述设备包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行第一方面所述的高压室设备温度故障监测方法。
本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行第一方面所述的高压室设备温度故障监测方法。
从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：
本申请中，提供了一种高压室设备温度故障监测方法，包括：将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵；为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，特征温度矩阵库包括特征温度矩阵；根据预置偏移量将修正温度矩阵与特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分；若判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，预置得分值为占得分矩阵总分的预置百分比的分数。
本申请提供的高压室设备温度故障监测方法中，以平面分布的形式对高压室设备的温度进行采集，可以描述高压室内不同位置的温度分布情况；通过修正处理使得获取的温度矩阵更加准确；根据预置偏移量对修正温度矩阵和特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断更加符合实际温度数据分布特点，并且采用统计判断得分的形式进行告警判断，只有统计判断得分超过预置得分值才需要进行告警，一定程度上可以降低误报率。因此，本申请能够解决现有基于红外测温技术的监测方式过于单一，无法满足高压室设备温度故障监测的有效性需求的技术问题。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种高压室设备温度故障监测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种高压室设备温度故障监测装置的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的矩阵式温度传感器分布示意图；
图4为本申请实施例提供的矩阵式温度传感器获取的初始温度矩阵示例图；
图5为本申请实施例提供的特征温度矩阵示例图；
图6为本申请实施例提供的得分矩阵示例图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
为了便于理解，请参阅图1，本申请提供的一种高压室设备温度故障监测方法的实施例，包括：
步骤101、将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵。
获取到的高压室内设备的温度数据并非单个独立数据，而是以高压室内的高压开关柜为平面，获取开关柜内的设备温度数据，呈平面分布状态，组合得到一个温度数据矩阵；将采集到的温度数据矩阵进行修正处理可以增加矩阵的数据准确性，可以提升后续操作的精确度。
高压开关柜是按电气接线要求，以开关设备为主体，将断路器、隔离开关、互感器、避雷器、母线、电缆终端等电气元件，成套布置在一个或者几个金属柜内的配电装置，柜内安装控制、测量、保护装置。
进一步地，步骤101包括：
采用矩阵式传感器获取高压室内设备的温度数据。得到初始温度矩阵；
根据预置转换矩阵对初始温度矩阵进行修正处理，得到修正温度矩阵。
具体的，可以采用矩阵式传感器进行温度数据的获取，请参阅图3，本实施例选取的传感器是8833矩阵式传感器，共划分8×8＝64个区域，每0.1秒上送64个温度数据。还可以根据需要配置区域更大的矩阵式传感器，在此不作限定。预置转换矩阵是根据传感器探头的距离和角度设置得到的。
假设采用8833矩阵式传感器采集的温度数据形成的初始温度矩阵为|Gs|，Gs(i,j)，具体分布例如图4，预置转换矩阵设为|L|，修正后得到的修正温度矩阵为|G|，定义为G(i,j)。
步骤102、为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，特征温度矩阵库包括特征温度矩阵。
特征温度矩阵库中存在多个特征温度矩阵|Sn|，特征温度矩阵的大小根据实际情况进行设定，但是特征温度矩阵与得分矩阵|Pn|的大小一致，且每一个行列位置存在对应关系，即相同位置即为关联的温度数值和得分数值。例如图5和图6，图5为一个特征温度矩阵示例，图6为图5对应的得分矩阵示例。具体的得分机制可以是百分制，十分制，在此不作限定。
步骤103、根据预置偏移量将修正温度矩阵与特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分。
修正温度矩阵和特征温度矩阵都可以找到对应的极大值，分别记作
Figure BDA0003004106800000051
对准两个矩阵的极大值温度的坐标，就可以获取中心温度位置，然后再根据预置偏移量K1进行逐一的温度对比，每一个特征温度矩阵对应一个得分矩阵，就可以根据对比结果进行得分统计，最后得到总分，即判断得分。
进一步地，步骤103，之前还包括：
根据预置环境修正值和温度阈值对修正温度矩阵进行初步温度判断，若满足预置条件，则执行中心温度分布式对比判断。
修正温度矩阵中的温度数据分别加预置环境修正值后，如果大于温度阈值，则满足启动判断流程的预置条件，具体可以描述为：
G(i,j)+K2＞T；
其中，K2为预置环境修正值，T为温度阈值。
预置环境修正值是将环境温度与标准温度作差值得到，标准温度一般为+20℃。执行初步温度判断机制可以减少不必要的判定和对比操作，倘若较长是简单内，高压室的设备温度均呈现较低状态，没有高温故障风险，那么就不必要每次都执行步骤103中的对比判断操作。
进一步地，步骤103，包括：
根据特征温度矩阵的最高特征温度值的位置确定修正温度矩阵的最高修正温度值的位置，记作中心温度位置；
根据预置偏移量和中心温度位置将修正温度矩阵与特征温度矩阵的元素进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分。
采用特征温度矩阵的最高特征温度值
Figure BDA0003004106800000061
的位置对修正温度矩阵的最高温度值
Figure BDA0003004106800000062
的位置进行标定，标定后的修正温度矩阵的最高温度值为
Figure BDA0003004106800000063
即坐标位置的更新。使得修正温度矩阵的高温值始终为中心温度位置，即两个矩阵的最高温度点重合。
根据中心温度位置的分布特点在修正温度矩阵上确定一个与特征温度矩阵大小一致的待对比的局部修正温度矩阵，将这个局部修正温度矩阵与特征温度矩阵中对应位置的元素逐一进行对比操作，若是修正温度矩阵中的温度数据在预置温度条件范围内，则可以获得得分矩阵对应位置上的分数，否则此温度数据对应位置得分为零；具体的预置温度条件范围表示为：
Sn(i,j)-K1*Sn(i,j)＜G(i,j)＜Sn(i,j)+K1*Sn(i,j)；
该公式表明，只要修正温度矩阵中的温度数据与特征温度矩阵中的温度数据相差在预置偏移量K1倍范围内，即为满足预置温度条件，可以得分。
需要说明的是，修正温度矩阵一般比特征温度矩阵大，所以会存在修正温度矩阵中部分数据不参与对比的情况；即修正温度矩阵中未被划分到对比部分的数据不参与对比，不作得分计分处置，主要关注中心温度一定范围内的数据对比，计分。
最后统计整个修正温度矩阵中的得分，Sum|Pn|＝P(i,j)，即判断得分。
步骤104、若判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，预置得分值为占得分矩阵总分的预置百分比的分数。
预置得分值是得分矩阵总分的预置百分比的分数，例如，预置百分比为70％，得分矩阵总分为100，那么预置得分值即为70分，若是此时判断得分超过70分，则执行高温告警操作，否则不作任何动作。可以发现，本实施例中的监测是一种具有包容性的监测过程，能够容忍一定的温度攀升，并且具有时序性，温度不断升高，可以根据温度发展趋势不断更新判断得分，从而在超出告警阈值时进行告警操作，在一定程度上可以降低误报率。
本申请实施例提供的高压室设备温度故障监测方法中，以平面分布的形式对高压室设备的温度进行采集，可以描述高压室内不同位置的温度分布情况；通过修正处理使得获取的温度矩阵更加准确；根据预置偏移量对修正温度矩阵和特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断更加符合实际温度数据分布特点，并且采用统计判断得分的形式进行告警判断，只有统计判断得分超过预置得分值才需要进行告警，一定程度上可以降低误报率。因此，本申请实施例能够解决现有基于红外测温技术的监测方式过于单一，无法满足高压室设备温度故障监测的有效性需求的技术问题。
以上为本申请提供的一种高压室设备温度故障监测方法的一个实施例，以下为本申请提供的一种高压室设备温度故障监测装置的一个实施例。
为了便于理解，请参阅图2，本申请提供了一种高压室设备温度故障监测装置的实施例，包括：
温度获取模块201，用于将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵；
数据库配置模块202，用于为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，特征温度矩阵库包括特征温度矩阵；
对比判断模块203，用于根据预置偏移量将修正温度矩阵与特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分；
高温告警模块204，用于若判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，预置得分值为占得分矩阵总分的预置百分比的分数。
进一步地，温度获取模块201，具体用于：
采用矩阵式传感器获取高压室内设备的温度数据。得到初始温度矩阵；
根据预置转换矩阵对初始温度矩阵进行修正处理，得到修正温度矩阵。
进一步地，还包括：
初步判断模块205，用于根据预置环境修正值和温度阈值对修正温度矩阵进行初步温度判断，若满足预置条件，则执行中心温度分布式对比判断。
进一步地，对比判断模块203，包括：
确定子模块2031，用于根据特征温度矩阵的最高特征温度值的位置确定修正温度矩阵的最高修正温度值的位置，记作中心温度位置；
对比子模块2032，用于根据预置偏移量和中心温度位置将修正温度矩阵与特征温度矩阵的元素进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分。
本申请实施例提供的高压室设备温度故障监测方法中，以平面分布的形式对高压室设备的温度进行采集，可以描述高压室内不同位置的温度分布情况；通过修正处理使得获取的温度矩阵更加准确；根据预置偏移量对修正温度矩阵和特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断更加符合实际温度数据分布特点，并且采用统计判断得分的形式进行告警判断，只有统计判断得分超过预置得分值才需要进行告警，一定程度上可以降低误报率。因此，本申请实施例能够解决现有基于红外测温技术的监测方式过于单一，无法满足高压室设备温度故障监测的有效性需求的技术问题。
以上为本申请提供的一种高压室设备温度故障监测装置的一个实施例，以下为本申请提供的一种高压室设备温度故障监测设备的一个实施例。
本申请还提供了一种高压室设备温度故障监测设备，设备包括处理器以及存储器；
存储器用于存储程序代码，并将程序代码传输给处理器；
处理器用于根据程序代码中的指令执行上述方法实施例中的高压室设备温度故障监测方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质用于存储程序代码，程序代码用于执行上述方法实施例中的高压室设备温度故障监测方法。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以通过一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：Read-OnlyMemory，英文缩写：ROM)、随机存取存储器(英文全称：RandomAccess Memory，英文缩写：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种高压室设备温度故障监测方法，其特征在于，包括：
将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵；
为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，所述特征温度矩阵库包括特征温度矩阵；
根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分；
若所述判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，所述预置得分值为占所述得分矩阵总分的预置百分比的分数。
2.根据权利要求1所述的高压室设备温度故障监测方法，其特征在于，所述将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵，包括：
采用矩阵式传感器获取高压室内设备的温度数据，得到初始温度矩阵；
根据预置转换矩阵对所述初始温度矩阵进行修正处理，得到所述修正温度矩阵。
3.根据权利要求1所述的高压室设备温度故障监测方法，其特征在于，所述根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分，之前还包括：
根据预置环境修正值和温度阈值对所述修正温度矩阵进行初步温度判断，若满足预置条件，则执行所述中心温度分布式对比判断。
4.根据权利要求1所述的高压室设备温度故障监测方法，其特征在于，所述根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分，包括：
根据所述特征温度矩阵的最高特征温度值的位置确定所述修正温度矩阵的最高修正温度值的位置，记作中心温度位置；
根据预置偏移量和所述中心温度位置将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵的元素进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分。
5.一种高压室设备温度故障监测装置，其特征在于，包括：
温度获取模块，用于将获取到的高压室内设备的温度数据进行修正处理，得到修正温度矩阵；
数据库配置模块，用于为构建的特征温度矩阵库配置对应的得分矩阵，所述特征温度矩阵库包括特征温度矩阵；
对比判断模块，用于根据预置偏移量将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分；
高温告警模块，用于若所述判断得分超过预置得分值，则执行高温告警操作，所述预置得分值为占所述得分矩阵总分的预置百分比的分数。
6.根据权利要求5所述的高压室设备温度故障监测装置，其特征在于，所述温度获取模块，具体用于：
采用矩阵式传感器获取高压室内设备的温度数据，得到初始温度矩阵；
根据预置转换矩阵对所述初始温度矩阵进行修正处理，得到所述修正温度矩阵。
7.根据权利要求5所述的高压室设备温度故障监测装置，其特征在于，还包括：
初步判断模块，用于根据预置环境修正值和温度阈值对所述修正温度矩阵进行初步温度判断，若满足预置条件，则执行所述中心温度分布式对比判断。
8.根据权利要求5所述的高压室设备温度故障监测装置，其特征在于，所述对比判断模块，包括：
确定子模块，用于根据所述特征温度矩阵的最高特征温度值的位置确定所述修正温度矩阵的最高修正温度值的位置，记作中心温度位置；
对比子模块，用于根据预置偏移量和所述中心温度位置将所述修正温度矩阵与所述特征温度矩阵的元素进行中心温度分布式对比判断，并统计判断得分。
9.一种高压室设备温度故障监测设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器；
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-4任一项所述的高压室设备温度故障监测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的高压室设备温度故障监测方法。
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