CN113566974B - 一种开关柜的视频温度成像分析方法及平台端 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种开关柜的视频温度成像分析方法及平台端，获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温；获取与柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据温度异常点和柜体内部设备空间信息，确定开关柜内部过热的第一设备；获取第一设备的设备运行状况，根据第一设备的设备运行状况判断第一设备是否过热异常，若是，则将第一设备标记为过热设备，否则将第一设备标记为非过热设备；对每一个温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到开关柜的最终测温结果。本发明能实现对开关柜的精准测温。

Description

一种开关柜的视频温度成像分析方法及平台端

技术领域

本发明涉及开关柜技术领域，特别涉及一种开关柜的视频温度成像分析方法及平台端。

背景技术

在开关柜技术领域中，原有测温方法采用红外测温直接形成二次图像方式，无法直接确定三维空间的具体位置，在实际发生过热的时候，有时会由于内部电力设备工作导致的局部发热而造成误判。造成人力物力资源的浪费。这方面在行业内尚无相关解决方案。

因此，急需一种能够对开关柜急需精准测温的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种开关柜的视频温度成像分析方法及平台端，以实现对开关柜的精准测温。

为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：

一种开关柜的视频温度成像分析方法，包括步骤：

S1、获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；

S2、获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断所述二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温；

S3、获取与所述柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据所述温度异常点和所述柜体内部设备空间信息，确定所述开关柜内部过热的第一设备；

S4、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况判断所述第一设备是否过热异常，若是，则将所述第一设备标记为过热设备，否则将所述第一设备标记为非过热设备；

S5、对每一个所述温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到所述开关柜的最终测温结果。

为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：

一种开关柜的视频温度成像分析平台端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1、获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；

S2、获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断所述二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温；

S3、获取与所述柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据所述温度异常点和所述柜体内部设备空间信息，确定所述开关柜内部过热的第一设备；

S4、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况判断所述第一设备是否过热异常，若是，则将所述第一设备标记为过热设备，否则将所述第一设备标记为非过热设备；

S5、对每一个所述温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到所述开关柜的最终测温结果。

本发明的有益效果在于：一种开关柜的视频温度成像分析方法及平台端，当通过二维红外谱图，判断出温度异常点之后，结合柜体内部设备空间信息，以确定开关柜内部过热的第一设备，此时，获取第一设备的设备运行状况，判断第一设备是否过热异常，若是，则将第一设备标记为过热设备，从而可以直接确定过热的具体空间位置，同时避免了内部电力设备工作导致的局部发热而造成误判的现象，以实现对开关柜的精准测温。

附图说明

图1为本发明实施例的一种开关柜的视频温度成像分析方法的流程示意图；

图2为本发明实施例的一种开关柜的视频温度成像分析平台端的结构示意图。

标号说明：

1、一种开关柜的视频温度成像分析平台端；2、处理器；3、存储器。

具体实施方式

为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。

请参照图1，一种开关柜的视频温度成像分析方法，包括步骤：

S1、获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；

S2、获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断所述二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温；

S3、获取与所述柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据所述温度异常点和所述柜体内部设备空间信息，确定所述开关柜内部过热的第一设备；

S4、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况判断所述第一设备是否过热异常，若是，则将所述第一设备标记为过热设备，否则将所述第一设备标记为非过热设备；

S5、对每一个所述温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到所述开关柜的最终测温结果。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：当通过二维红外谱图，判断出温度异常点之后，结合柜体内部设备空间信息，以确定开关柜内部过热的第一设备，此时，获取第一设备的设备运行状况，判断第一设备是否过热异常，若是，则将第一设备标记为过热设备，从而可以直接确定过热的具体空间位置，同时避免了内部电力设备工作导致的局部发热而造成误判的现象，以实现对开关柜的精准测温。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、获取所述开关柜内处于所述温度异常点附近且与设备接触的温度传感器所返回的实时温度数据，根据所有所述温度传感器的温度数据确定产生过热的初始空间位置；

S32、在所述柜体内部设备空间信息中找到所述初始空间位置所对应的设备，即为所述开关柜内部过热的第一设备。

从上述描述可知，结合温度传感器采集的实时温度数据和二维红外谱图的温度异常点以更好的确定发热设备的具体位置。

进一步地，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况得到所述第一设备在所述设备运行状况下的正常温度区间；

S42、获取所述温度异常点所对应的异常温度数值，判断所述异常温度数值是否不在所述第一设备的正常温度区间，若是，则所述第一设备为过热设备，否则所述第一设备为非过热设备结束所述开关柜的测温。

从上述描述可知，由于内部电力设备工作导致的局部发热现象可以由设备运行状况来判断，通过不同运行状况下的正常温度区间，从而判断该设备在该运行状况下是否为过热异常，以实现对设备进行精准的过热判断。

进一步地，所述步骤S5之后还包括以下步骤：

S6、将包括所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值的告警信息返回至巡检端；

S7、获取过热历史记录，采用预判算法对所述过热历史记录、所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值进行故障风险判断，得到故障风险结果，将所述故障风险结果返回至巡检端。

从上述描述可知，生成告警信息给巡检端，使得巡检人员知晓当前开关柜的异常情况，同时，平台端根据历史记录对当前的过热数据进行故障风险判断，以便于巡检人员根据故障风险结果进行现场维护。

进一步地，所述步骤S7之后还包括以下步骤：

S8、获取所述开关柜的设备维护结果，根据所述设备维护结果对所述预判算法进行修正。

从上述描述可知，通过预设结果和实际结果的不断验证，来对预判算法进行修正，从而得到更为准确的预判算法，以提高故障风险结果的准确性。

请参照图2，一种开关柜的视频温度成像分析平台端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1、获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；

S2、获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断所述二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温；

S3、获取与所述柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据所述温度异常点和所述柜体内部设备空间信息，确定所述开关柜内部过热的第一设备；

S4、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况判断所述第一设备是否过热异常，若是，则将所述第一设备标记为过热设备，否则将所述第一设备标记为非过热设备；

S5、对每一个所述温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到所述开关柜的最终测温结果。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：当通过二维红外谱图，判断出温度异常点之后，结合柜体内部设备空间信息，以确定开关柜内部过热的第一设备，此时，获取第一设备的设备运行状况，判断第一设备是否过热异常，若是，则将第一设备标记为过热设备，从而可以直接确定过热的具体空间位置，同时避免了内部电力设备工作导致的局部发热而造成误判的现象，以实现对开关柜的精准测温。

进一步地，所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、获取所述开关柜内处于所述温度异常点附近且与设备接触的温度传感器所返回的实时温度数据，根据所有所述温度传感器的温度数据确定产生过热的初始空间位置；

S32、在所述柜体内部设备空间信息中找到所述初始空间位置所对应的设备，即为所述开关柜内部过热的第一设备。

从上述描述可知，结合温度传感器采集的实时温度数据和二维红外谱图的温度异常点以更好的确定发热设备的具体位置。

进一步地，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况得到所述第一设备在所述设备运行状况下的正常温度区间；

S42、获取所述温度异常点所对应的异常温度数值，判断所述异常温度数值是否不在所述第一设备的正常温度区间，若是，则所述第一设备为过热设备，否则所述第一设备为非过热设备结束所述开关柜的测温。

从上述描述可知，由于内部电力设备工作导致的局部发热现象可以由设备运行状况来判断，通过不同运行状况下的正常温度区间，从而判断该设备在该运行状况下是否为过热异常，以实现对设备进行精准的过热判断。

进一步地，所述步骤S5之后还包括以下步骤：

S6、将包括所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值的告警信息返回至巡检端；

S7、获取过热历史记录，采用预判算法对所述过热历史记录、所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值进行故障风险判断，得到故障风险结果，将所述故障风险结果返回至巡检端。

从上述描述可知，生成告警信息给巡检端，使得巡检人员知晓当前开关柜的异常情况，同时，平台端根据历史记录对当前的过热数据进行故障风险判断，以便于巡检人员根据故障风险结果进行现场维护。

进一步地，所述步骤S7之后还包括以下步骤：

S8、获取所述开关柜的设备维护结果，根据所述设备维护结果对所述预判算法进行修正。

从上述描述可知，本发明的有益效果在于：当通过二维红外谱图，判断出温度异常点之后，结合柜体内部设备空间信息，以确定开关柜内部过热的第一设备，此时，获取第一设备的设备运行状况，判断第一设备是否过热异常，若是，则将第一设备标记为过热设备，从而可以直接确定过热的具体空间位置，同时避免了内部电力设备工作导致的局部发热而造成误判的现象，以实现对开关柜的精准测温。

从上述描述可知，通过预设结果和实际结果的不断验证，来对预判算法进行修正，从而得到更为准确的预判算法，以提高故障风险结果的准确性。

请参照图1，本发明的实施例一为：

一种开关柜的视频温度成像分析方法，包括步骤：

S1、获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；

其中，在每一个开关柜都设置有一个柜体二维码，将柜体二维码、柜体信息和上传到平台端的柜体内部设备空间信息进行一一对应。

其中，每一个开关柜实际上是大同小异的，由此建立不同开关柜所对应的柜体内部设备空间信息也大致相同，仅有系数具有相应变化。

S2、获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温。

其中，巡检人员手持巡检端对开关柜进行红外扫描，以得到二维红外谱图，将该二维红外谱图送至平台端进行温度异常分析。

在本实施例中，红外光谱采用不同的颜色代表温度区间，在被监测空间中，正在运行的高压电力设备的温度本身较高，因此设定的异常温度偏高，比如判断超过55度以上为异常，其他空间环境的温度较低，因此设定的异常温度偏低，比如超过35度为异常。在其他等同实施例中，可以考虑不同的异常温度设定值，只要满足正在运行的高压电力设备所在空间环境的异常温度高于其他空间环境的异常温度。

S3、获取与柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据温度异常点和柜体内部设备空间信息，确定开关柜内部过热的第一设备；

其中，本身二维红外谱图就是扫描开关柜所得到的，由此，整个柜体内部中与温度异常点在二维红外谱图的位置信息相对应的位置所对应的设备即为有可能过热异常的设备，在本实施例中称为第一设备。

在本实施例中，步骤S3具体包括以下步骤：

S31、获取开关柜内处于温度异常点附近且与设备接触的温度传感器所返回的实时温度数据，根据所有温度传感器的温度数据确定产生过热的初始空间位置；

S32、在柜体内部设备空间信息中找到初始空间位置所对应的设备，即为开关柜内部过热的第一设备。

在本实施例中，由于开关柜相对密闭，内部空间气体比热容是个常量C₁；在热传递过程中不涉及到物态变化，因此可选择原始公式：Q＝C₁mΔT。

由于发热点与柜内气体为直接接触式热传递，因此发热的热量Q₁＝热传递升温热量Q₂，其具体算法见下：

Δu＝Q+w；

根据焓变公式：ΔH＝Δu+Δ(pv)；

已知电力柜体内部相对密闭，则Δ(pv)＝0；

而电流热功：Q＝I²RT，则：Q1＝I²R(T1-T2)；Q2＝C₁m(T3-T4)；

由于气体质量与体积正相关，比热容C₁为常数，因此当Q1＝Q2时，T1,T2为发热源变化前后温度；T3,T4为监测点的变化前后温度，则：

C₁m(T3-T4)＝I²R(T1-T2)；

即为：C₁mΔT1＝I²RΔT2，由此可得：

其中，温升气体质量m正比于距离L，因此可得：

由于实时电流I可以监测到确切的数，R和C1为常量；ΔT2,ΔT1可测，比例系数a为常数，可根据具体柜体体积而变化，由此可以算出距离L来确定过热点的大致空间位置。

S4、获取第一设备的设备运行状况，根据第一设备的设备运行状况判断第一设备是否过热异常，若是，则将第一设备标记为过热设备，否则将第一设备标记为非过热设备；

在本实施例中，步骤S4具体包括以下步骤：

S41、获取第一设备的设备运行状况，根据第一设备的设备运行状况得到第一设备在设备运行状况下的正常温度区间；

S42、获取温度异常点所对应的异常温度数值，判断异常温度数值是否不在第一设备的正常温度区间，若是，则第一设备为过热设备，否则第一设备为非过热设备结束开关柜的测温。

其中，在步骤S42中也确定了是母排过热还是监测母排的二次设备过热。其中，母排作为一次设备，属于直接输电设备，通常电流在100A左右；二次设备是监控设备，电流较低，因此可以基于发热情况即异常温度数值来分辨是母排过热还是监测母排的二次设备过热。基于上述算法，通过实际情况调节a系数，客实现算法的自我优化。

S5、对每一个温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到开关柜的最终测温结果。

S6、将包括过热设备和温度异常点所对应的异常温度数值的告警信息返回至巡检端；

S7、获取过热历史记录，采用预判算法对过热历史记录、过热设备和温度异常点所对应的异常温度数值进行故障风险判断，得到故障风险结果，将故障风险结果返回至巡检端。

S8、获取开关柜的设备维护结果，根据设备维护结果对预判算法进行修正。

请参照图2，本发明的实施例二为：

一种开关柜的视频温度成像分析平台端1，包括存储器3、处理器2及存储在存储器3上并可在处理器2上运行的计算机程序，其中，处理器2执行计算机程序时实现上述实施例一中的步骤。

综上所述，本发明提供的一种开关柜的视频温度成像分析方法及平台端，通过二维红外谱图、温度传感器采集的实时温度数据和柜体内部设备空间信息的结合，以准确确定开关柜内部可能出现过热异常的第一设备，此时，获取第一设备的设备运行状况，判断第一设备是否过热异常，若是，则将第一设备标记为过热设备，从而可以直接确定过热的具体空间位置，同时避免了内部电力设备工作导致的局部发热而造成误判的现象，以实现对开关柜的精准测温。同时，生成告警信息给巡检端，使得巡检人员知晓当前开关柜的异常情况，同时，平台端根据历史记录对当前的过热数据进行故障风险判断，以便于巡检人员根据故障风险结果进行现场维护；并通过预设结果和实际结果的不断验证，来对预判算法进行修正，以得到更为准确的预判算法，从而提供更为准确的故障风险结果，来更好的协助巡检人员对开关柜的维护。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种开关柜的视频温度成像分析方法，其特征在于，包括步骤：

S1、获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；

S2、获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断所述二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温；

S3、获取与所述柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据所述温度异常点和所述柜体内部设备空间信息，确定所述开关柜内部过热的第一设备；

S4、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况判断所述第一设备是否过热异常，若是，则将所述第一设备标记为过热设备，否则将所述第一设备标记为非过热设备；

所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况得到所述第一设备在所述设备运行状况下的正常温度区间；

S42、获取所述温度异常点所对应的异常温度数值，判断所述异常温度数值是否不在所述第一设备的正常温度区间，若是，则所述第一设备为过热设备，否则所述第一设备为非过热设备结束所述开关柜的测温；

S5、对每一个所述温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到所述开关柜的最终测温结果；

所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、获取所述开关柜内处于所述温度异常点附近且与设备接触的温度传感器所返回的实时温度数据，根据所有所述温度传感器的温度数据确定产生过热的初始空间位置：

式中，I表示实时电流，可以监测到确切的数；R和C1为常量；ΔT2＝T2-T1，ΔT1＝T3-T4，T1、T2为发热源变化前后温度，T3、T4为监测点的变化前后温度；a表示比例系数；L表示距离，用来确定过热点的初始空间位置；

S32、在所述柜体内部设备空间信息中找到所述初始空间位置所对应的设备，即为所述开关柜内部过热的第一设备。

2.根据权利要求1所述的一种开关柜的视频温度成像分析方法，其特征在于，所述步骤S5之后还包括以下步骤：

S6、将包括所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值的告警信息返回至巡检端；

S7、获取过热历史记录，采用预判算法对所述过热历史记录、所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值进行故障风险判断，得到故障风险结果，将所述故障风险结果返回至巡检端。

3.根据权利要求2所述的一种开关柜的视频温度成像分析方法，其特征在于，所述步骤S7之后还包括以下步骤：

S8、获取所述开关柜的设备维护结果，根据所述设备维护结果对所述预判算法进行修正。

4.一种开关柜的视频温度成像分析平台端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

S1、获取巡检端扫描柜体二维码所得到的柜体信息；

S2、获取巡检端扫描开关柜所得到的二维红外谱图，判断所述二维红外谱图是否存在温度异常点，若有，则执行步骤S3，否则结束此次测温；

S3、获取与所述柜体信息对应的柜体内部设备空间信息，根据所述温度异常点和所述柜体内部设备空间信息，确定所述开关柜内部过热的第一设备；

S4、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况判断所述第一设备是否过热异常，若是，则将所述第一设备标记为过热设备，否则将所述第一设备标记为非过热设备；

所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、获取所述第一设备的设备运行状况，根据所述第一设备的设备运行状况得到所述第一设备在所述设备运行状况下的正常温度区间；

S42、获取所述温度异常点所对应的异常温度数值，判断所述异常温度数值是否不在所述第一设备的正常温度区间，若是，则所述第一设备为过热设备，否则所述第一设备为非过热设备结束所述开关柜的测温；

S5、对每一个所述温度异常点都执行步骤S3和步骤S4，以得到所述开关柜的最终测温结果；

所述步骤S3具体包括以下步骤：

S31、获取所述开关柜内处于所述温度异常点附近且与设备接触的温度传感器所返回的实时温度数据，根据所有所述温度传感器的温度数据确定产生过热的初始空间位置：

式中，I表示实时电流，可以监测到确切的数；R和C1为常量；ΔT2＝T2-T1，ΔT1＝T3-T4，T1、T2为发热源变化前后温度，T3、T4为监测点的变化前后温度；a表示比例系数；L表示距离，用来确定过热点的初始空间位置；

S32、在所述柜体内部设备空间信息中找到所述初始空间位置所对应的设备，即为所述开关柜内部过热的第一设备。

5.根据权利要求4所述的一种开关柜的视频温度成像分析平台端，其特征在于，所述步骤S5之后还包括以下步骤：

S6、将包括所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值的告警信息返回至巡检端；

S7、获取过热历史记录，采用预判算法对所述过热历史记录、所述过热设备和所述温度异常点所对应的异常温度数值进行故障风险判断，得到故障风险结果，将所述故障风险结果返回至巡检端。

6.根据权利要求5所述的一种开关柜的视频温度成像分析平台端，其特征在于，所述步骤S7之后还包括以下步骤：

S8、获取所述开关柜的设备维护结果，根据所述设备维护结果对所述预判算法进行修正。