CN113281674A - 一种基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统及其使用方法 - Google Patents

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李小康
尹张楠
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Abstract

本发明涉及避雷器领域，具体为一种基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统，包括：N个监测器，所述的监测器由特征录入装置与信号转换装置组成，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，N为大于或等于2的整数；信号处理器，所述的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评估系统的使用方法，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，并实时将变化幅度传送至云端与本地数据库进行存储，并同时向外发出应急信息，通过幅值变化幅度判断避雷器的损毁程度，从而决定予以补修还是更换。

Description

一种基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统及其使用方法
技术领域
本发明涉及避雷器领域，具体为一种基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统。
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程度难以评估，从而难以针对损毁程度，做出对应的应急方案，为此我们提出了一种基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统。
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评估系统，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评估系统，其特征在于，包括：
信号采集系统；所述的信号采集系统是由多组监测器构成；
监测器，所述的监测器由特征录入装置与信号转换装置组成，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；
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入端连接有信号转换装置的输出端；
数据存储系统；用于接收通过信号处理器处理后的信号数据；
指令警示器，所述的指令指示器由一组微处理器以及指令显示屏组成，所述的微处理器的输入端连接有信号处理器的输出端，所述的微处理的输出端连接有指令显示屏的输入端。
优选地，所述的数据存储系统包括云端数据库和本地数据库；
云端数据库，所述的云端数据库的输入端连接有信号处理器的输出端，且所述的云端数据库与信号处理器通过电磁波传递信号；
本地数据库，所述的本地数据库的输入端连接有信号处理器的输出端，且所述的本地数据库与信号处理器通过电磁波传递信号。
优选地，所述的特征录入装置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的输入端。
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，所述的本地数据库由一台录入电脑以及一块数据硬盘组成。
优选地，所述的指令警示器还连接有爆闪灯。
本发明还提供了上述评估系统的使用方法，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，并且向信号数值通过电磁波传递方式分别发送到所述的数据存储系统内部，所述的数据存储系统包括云端数据库和本地数据库，云端数据库和本地数据库分别存储由信号处理器发送过来的数据，并且通过大数据对比的方式对信号数值进行评估；
S3、数据存储系统对信号数值评估完成以后将所述的结果发送到所述的指令警示器中，指令警示器中的微处理器将结果通过所述的指令显示屏进行反馈显示，完成避雷器的评估操作。
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评估系统，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，并实时将变化幅度传送至云端与本地数据库进行存储，通过大数据比对的方式对避雷器的缺陷进行评估并显示，同时向外发出应急信息，通过幅值变化幅度判断避雷器的损毁程度，从而决定予以补修还是更换。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统原理框图；
图2为本发明中监测器的组成原理框图；
图3为本发明中信号处理器的组成原理框图；
图4为本发明中指令警示器的组成原理框图；
图5为本发明中评估系统的使用流程图；
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；20、信号处理器；21、信号接收端口A；22、电脑处理器；300、数据存储系统；30、云端数据库； 40、本地数据库；400、指令警示器。
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，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评估系统，包括信号采集系统100和数据存储系统300以及信号处理器20，所述的信号采集系统 100是由多个监测器10组成，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；
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 的输入端连接有信号转换装置11的输出端；
所述的数据存储系统300包括云端数据库30以及本地数据库40，所述的云端数据库 20的输入端连接有信号处理器20的输出端，且所述的云端数据库30与信号处理器20通过电磁波传递信号；所述的本地数据库40的输入端连接有信号处理器20的输出端，且所述的本地数据库40与信号处理器20通过电磁波传递信号；
本实施例中的基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统还包括指令警示器400，所述的指令指示器400由一组微处理器以及指令显示屏组成，所述的微处理器的输入端连接有信号处理器的输出端，所述的微处理的输出端连接有指令显示屏的输入端。
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与信号转换装置11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，所述的本地数据库40 由一台录入电脑以及一块数据硬盘组成，所述的指令警示器400还连接有爆闪灯，通过本地数据库40以及云端数据库30对幅值的变化进行记录，并将数据同时同步入大数据中，从而通过大数据比对，比对出不同幅值对应的避雷器变化原因，并通过信号处理器向外发送维修信号，通过大数据的比对，发送出更换或者维修的指令。
本实施例中，所述的基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统使用方法如下：
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，并且向信号数值通过电磁波传递方式分别发送到所述的数据存储系统300内部，所述的数据存储系统300包括云端数据库30和本地数据库40，云端数据库30和本地数据库40分别存储由信号处理器 20发送过来的数据，并且通过大数据对比的方式对信号数值进行评估；
S3、数据存储系统300对信号数值评估完成以后将所述的结果发送到所述的指令警示器400中，指令警示器400中的微处理器将结果通过所述的指令显示屏进行反馈显示，完成避雷器的评估操作。
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评估系统，其特征在于，包括：
信号采集系统(100)；所述的信号采集系统(100)是由多组监测器(10)构成；
监测器(10)，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；
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)的输入端连接有信号转换装置(11)的输出端；
数据存储系统(300)；用于接收通过信号处理器(20)处理后的信号数据；
指令警示器(400)，所述的指令指示器由一组微处理器以及指令显示屏组成，所述的微处理器的输入端连接有信号处理器的输出端，所述的微处理的输出端连接有指令显示屏的输入端。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统，其特征在于：所述的数据存储系统(300)包括云端数据库(30)和本地数据库(40)；
云端数据库(30)，所述的云端数据库(30)的输入端连接有信号处理器(20)的输出端，且所述的云端数据库(30)与信号处理器(20)通过电磁波传递信号；
本地数据库(40)，所述的本地数据库(40)的输入端连接有信号处理器(20)的输出端，且所述的本地数据库与信号处理器(20)通过电磁波传递信号。
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评估系统，其特征在于：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。
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评估系统，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。
5.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评估系统，其特征在于：所述的本地数据库(40)由一台录入电脑以及一块数据硬盘组成。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的避雷器缺陷评估系统，其特征在于：所述的指令警示器(400)还连接有爆闪灯。
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评估系统的使用方法，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，并且向信号数值通过电磁波传递方式分别发送到所述的数据存储系统(300)内部，所述的数据存储系统(300)包括云端数据库(30)和本地数据库(40)，云端数据库(30)和本地数据库(40)分别存储由信号处理器(20)发送过来的数据，并且通过大数据对比的方式对信号数值进行评估；
S3、数据存储系统(300)对信号数值评估完成以后将所述的结果发送到所述的指令警示器(400)中，指令警示器(400)中的微处理器将结果通过所述的指令显示屏进行反馈显示，完成避雷器的评估操作。
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