CN113176523B - 一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法及系统 - Google Patents

一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法及系统，包括，步骤S1，通过漏电流传感器、超声传感器及电弧传感器分别检测目标电力设备实时的漏电流信息、超声信息及电弧信息；步骤S2，根据预设的评分规则分别评测固定时间间隔的漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值，并根据预设的时间评分规则计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值；步骤S3，根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况，当存在异常时，发出预警信号。本发明通过综合漏电流传感器、超声传感器和电弧传感器的检测信息在一段时间内的检测结果，能够准确地对火灾进行预警，有效地预防火灾的发生。

Description

一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法及系统
技术领域
本发明涉及电力检测技术领域，特别是涉及一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法及系统。
背景技术
电力电气设备经常会因为老化、绝缘层破损、器件损坏等原因造成漏电或短路，从而引起设备发热，严重时会引发火灾，目前对电气火灾预警有多种方法，但是，目前常用的方法均采用单一传感器进行检测，检测精度并不高。
发明内容
本发明的目的在于，提出一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法及系统，解决现有方法采用单一传感器进行检测，检测精度并不高的技术问题。
一方面，提供一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法，包括以下步骤：
步骤S1，通过漏电流传感器、超声传感器及电弧传感器分别检测目标电力设备实时的漏电流信息、超声信息及电弧信息；
步骤S2，根据预设的评分规则分别评测固定时间间隔的漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值，并根据预设的时间评分规则计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值；
步骤S3，根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况，当存在异常时，发出预警信号。
优选地，所述步骤S2中，根据预设的评分规则评测固定时间间隔的漏电流信息对应的得分值具体包括：
根据以下公式计算漏电流信息对应的得分值GI：
Figure BDA0003041507820000021
其中，GI为设备异常程度得分；I为检测到的剩余电流值；IC为漏电流值阈值；
当设备无漏电流发生时，则确定对应的得分值为100分；当检测到的漏电流值大于IC时，确定对应的得分值为0分。
优选地，所述步骤S2中，根据预设的评分规则评测固定时间间隔的超声信息对应的得分值具体包括：
根据以下公式计算超声信息对应的得分值GS：
Figure BDA0003041507820000022
其中，GS为设备异常程度得分；S为检测到的超声信息幅值；SC为超声信息幅值阈值；
当设备检测不到超声信息时，确定对应的得分值为0分；当检测到的超声信息幅值大于SC时，确定对应的得分值为100分。
优选地，所述步骤S2中，根据预设的评分规则评测固定时间间隔的电弧信息对应的得分值具体包括：
根据以下公式计算电弧信息对应的得分值：
Figure BDA0003041507820000023
其中，GD为设备异常程度得分；D为检测到的电弧个数；DC为电弧个数阈值；
当设备检测不到电弧时，确定对应的得分值为0分；当检测到的电弧个数大于DC时，确定对应的得分值为100分。
优选地，所述步骤S2中，预设的时间评分规则具体包括：
评分值随检测过去的时间的增加逐渐减小，在TC时取值为0的函数u(t)为：
Figure BDA0003041507820000031
其中，t为检测到信息的时刻离现在的时间值；TC为检测到信息的时刻。
优选地，所述步骤S2中，通过以下公式计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值：
Figure BDA0003041507820000032
其中，G为过去iTP时间内检测的总得分；TP为测量状态得分的时间间隔；Gi为在离现在iTP时漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值之和；TP为评分规则中的固定时间间隔，Tc＝M·TP，M为大于等于1的整数。
优选地，所述步骤S3中，根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况，具体包括：
将异常程度总得分值与预设的异常阈值比较，若异常程度总得分值大于等于预设的异常阈值，则判定存在异常；若异常程度总得分值小于预设的异常阈值，则判定不存在异常。
另一方面，还提供一种基于多传感器的电力设备火灾预警系统，用以实现所述的基于多传感器的电力设备火灾预警方法，包括：
信息获取模块，用以通过漏电流传感器、超声传感器及电弧传感器分别检测目标电力设备实时的漏电流信息、超声信息及电弧信息；
异常评分模块，用以根据预设的评分规则分别评测固定时间间隔的漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值，并根据预设的时间评分规则计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值；以及根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况；
报警模块，用以当异常评分模块确定存在异常时，发出预警信号。
优选地，所述异常评分模块根据以下公式计算漏电流信息对应的得分值GI：
Figure BDA0003041507820000041
其中，GI为设备异常程度得分；I为检测到的剩余电流值；IC为漏电流值阈值；当设备无漏电流发生时，则确定对应的得分值为100分；当检测到的漏电流值大于IC时，确定对应的得分值为0分；
还根据以下公式计算超声信息对应的得分值GS：
Figure BDA0003041507820000042
其中，GS为设备异常程度得分；S为检测到的超声信息幅值；SC为超声信息幅值阈值；当设备检测不到超声信息时，确定对应的得分值为0分；当检测到的超声信息幅值大于SC时，确定对应的得分值为100分；
以及根据以下公式计算电弧信息对应的得分值：
Figure BDA0003041507820000043
其中，GD为设备异常程度得分；D为检测到的电弧个数；DC为电弧个数阈值；当设备检测不到电弧时，确定对应的得分值为0分；当检测到的电弧个数大于DC时，确定对应的得分值为100分；
以及，通过以下公式计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值：
Figure BDA0003041507820000051
其中，G为过去iTP时间内检测的总得分；TP为测量状态得分的时间间隔；Gi为在离现在iTP时漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值之和；TP为评分规则中的固定时间间隔，Tc＝M·TP，M为大于等于1的整数。
优选地，所述异常评分模块还用于将异常程度总得分值与预设的异常阈值比较，若异常程度总得分值大于等于预设的异常阈值，则判定存在异常；若异常程度总得分值小于预设的异常阈值，则判定不存在异常。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的基于多传感器的电力设备火灾预警方法，通过综合漏电流传感器、超声传感器和电弧传感器的检测信息在一段时间内的检测结果，能够准确地对火灾进行预警，有效地预防火灾的发生。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例中一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法的主流程示意图。
图2为本发明实施例中一种基于多传感器的电力设备火灾预警系统的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
如图1所示，为本发明提供的一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法的一个实施例的示意图。在该实施例中，所述方法包括以下步骤：
步骤S1，通过漏电流传感器、超声传感器及电弧传感器分别检测目标电力设备实时的漏电流信息、超声信息及电弧信息；可以理解的是，利用上述三种传感器对目标设备进行检测，每隔固定时间间隔TP分别记录每种传感器测量值。
步骤S2，根据预设的评分规则分别评测固定时间间隔的漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值，并根据预设的时间评分规则计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值；可以理解的是，根据预设的评分规则每隔固定时间间隔TP分别计算每种传感器测量值对应于设备异常程度的得分GI、Gs和GD，其中TP满足Tc＝M·TP，M为大于等于1的整数。通过确定评分随过去的时间的增加趋势衰减到0的函数u(t)，计算过去一段时间内检测值的得分G。
具体实施例中，根据以下公式计算漏电流信息对应的得分值GI：
Figure BDA0003041507820000061
其中，GI为设备异常程度得分；I为检测到的剩余电流值；IC为漏电流值阈值；当设备无漏电流发生时，则确定对应的得分值为100分；当检测到的漏电流值大于IC时，确定对应的得分值为0分；
具体地，根据以下公式计算超声信息对应的得分值GS：
Figure BDA0003041507820000071
其中，GS为设备异常程度得分；S为检测到的超声信息幅值；SC为超声信息幅值阈值；当设备检测不到超声信息时，确定对应的得分值为0分；当检测到的超声信息幅值大于SC时，确定对应的得分值为100分；
再具体地，根据以下公式计算电弧信息对应的得分值：
Figure BDA0003041507820000072
其中，GD为设备异常程度得分；D为检测到的电弧个数；DC为电弧个数阈值；当设备检测不到电弧时，确定对应的得分值为0分；当检测到的电弧个数大于DC时，确定对应的得分值为100分；
考虑到检测结果的时效性，充分利用出现频率高、间隔短的异常数据，设置评分随检测过去的时间的增加逐渐减小，在TC时取值为0的函数u(t)，u(t)的表达式为：
Figure BDA0003041507820000073
u(t)是一个随时间变化的函数，t代表检测到信息离现在的时间，若过去时刻检测到的信息离现在时刻越久，则代表该异常发生的频率越低，危险性越小。
根据确定的评分随过去的时间的增加趋势衰减到0的函数u(t)，计算过去一段时间内检测值的得分G，具体通过以下公式计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值G：
Figure BDA0003041507820000081
其中，G为过去iTP时间内检测的总得分；TP为测量状态得分的时间间隔；Gi为在离现在iTP时漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值之和；TP为评分规则中的固定时间间隔，Tc＝M·TP，M为大于等于1的整数。
步骤S3，根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况，当存在异常时，发出预警信号。可以理解的是，预设设备异常程度的异常阈值Gthre，若设备的异常程度总得分G超过预设阈值Gthre，则发出预警信号。
具体实施例中，将异常程度总得分值与预设的异常阈值比较，若异常程度总得分值大于等于预设的异常阈值，则判定存在异常；若异常程度总得分值小于预设的异常阈值，则判定不存在异常。
如图2所示，本发明的实施例还提供一种基于多传感器的电力设备火灾预警系统，用以实现所述的基于多传感器的电力设备火灾预警方法，包括：
信息获取模块，用以通过漏电流传感器、超声传感器及电弧传感器分别检测目标电力设备实时的漏电流信息、超声信息及电弧信息；
异常评分模块，用以根据预设的评分规则分别评测固定时间间隔的漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值，并根据预设的时间评分规则计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值；以及根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况；
报警模块，用以当异常评分模块确定存在异常时，发出预警信号。
具体是实施例中，所述异常评分模块根据以下公式计算漏电流信息对应的得分值GI：
Figure BDA0003041507820000091
其中，GI为设备异常程度得分；I为检测到的剩余电流值；IC为漏电流值阈值；当设备无漏电流发生时，则确定对应的得分值为100分；当检测到的漏电流值大于IC时，确定对应的得分值为0分；
还根据以下公式计算超声信息对应的得分值GS：
Figure BDA0003041507820000092
其中，GS为设备异常程度得分；S为检测到的超声信息幅值；SC为超声信息幅值阈值；当设备检测不到超声信息时，确定对应的得分值为0分；当检测到的超声信息幅值大于SC时，确定对应的得分值为100分；
以及根据以下公式计算电弧信息对应的得分值：
Figure BDA0003041507820000093
其中，GD为设备异常程度得分；D为检测到的电弧个数；DC为电弧个数阈值；当设备检测不到电弧时，确定对应的得分值为0分；当检测到的电弧个数大于DC时，确定对应的得分值为100分；
以及，通过以下公式计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值：
Figure BDA0003041507820000094
其中，G为过去iTP时间内检测的总得分；TP为测量状态得分的时间间隔；Gi为在离现在iTP时漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值之和；TP为评分规则中的固定时间间隔，Tc＝M·TP，M为大于等于1的整数。
具体地，所述异常评分模块还用于将异常程度总得分值与预设的异常阈值比较，若异常程度总得分值大于等于预设的异常阈值，则判定存在异常；若异常程度总得分值小于预设的异常阈值，则判定不存在异常。
综上，实施本发明的实施例，具有如下的有益效果：
本发明提供的基于多传感器的电力设备火灾预警方法及系统，通过综合漏电流传感器、超声传感器和电弧传感器的检测信息在一段时间内的检测结果，能够准确地对火灾进行预警，有效地预防火灾的发生。
以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (4)

1.一种基于多传感器的电力设备火灾预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，通过漏电流传感器、超声传感器及电弧传感器分别检测目标电力设备实时的漏电流信息、超声信息及电弧信息；
步骤S2，根据预设的评分规则分别评测固定时间间隔的漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值，并根据预设的时间评分规则计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值；
其中，预设的时间评分规则具体为评分值随检测过去的时间的增加逐渐减小，在TC时取值为0的函数u(t)为：
Figure FDA0003619007400000011
其中，t为检测到信息的时刻离现在的时间值；TC为检测到信息的时刻；
以及，通过以下公式计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值：
Figure FDA0003619007400000012
其中，G为过去iTP时间内检测的总得分；Gi为在离现在iTP时漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值GI、GS及GD之和；TP为评分规则中的固定时间间隔，Tc＝M·TP，M为大于等于1的整数；
步骤S3，根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况，当存在异常时，发出预警信号。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况，具体包括：
将异常程度总得分值与预设的异常阈值比较，若异常程度总得分值大于等于预设的异常阈值，则判定存在异常；若异常程度总得分值小于预设的异常阈值，则判定不存在异常。
3.一种基于多传感器的电力设备火灾预警系统，用以实现如权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，包括：
信息获取模块，用以通过漏电流传感器、超声传感器及电弧传感器分别检测目标电力设备实时的漏电流信息、超声信息及电弧信息；
异常评分模块，用以根据预设的评分规则分别评测固定时间间隔的漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值，并根据预设的时间评分规则计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值；以及根据异常程度总得分值确定目标设备的异常情况；其中，预设的时间评分规则具体为评分值随检测过去的时间的增加逐渐减小，在TC时取值为0的函数u(t)为：
Figure FDA0003619007400000021
其中，t为检测到信息的时刻离现在的时间值；TC为检测到信息的时刻；
以及，通过以下公式计算过去一段时间内对应的异常程度总得分值：
Figure FDA0003619007400000031
其中，G为过去iTP时间内检测的总得分；Gi为在离现在iTP时漏电流信息、超声信息及电弧信息对应的异常程度得分值GI、GS及GD之和；TP为评分规则中的固定时间间隔，Tc＝M·TP，M为大于等于1的整数；
报警模块，用以当异常评分模块确定存在异常时，发出预警信号。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述异常评分模块还用于将异常程度总得分值与预设的异常阈值比较，若异常程度总得分值大于等于预设的异常阈值，则判定存在异常；若异常程度总得分值小于预设的异常阈值，则判定不存在异常。
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