CN114167119A - 一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的系统和方法，该方法包括如下步骤：声音采集，通过拾音装置采集绝缘子发出的声音信号；声纹特征提取及传输，将采集到的声音信号转换为声纹特征向量后传输给后台算法服务器；数据研判分析，后台算法服务器将接收到的声纹特征向量转换为声纹特征变化曲线并进行研判分析；终端处理，PC端或移动终端接收后台算法服务器的研判分析结果，判断为爬电、污闪、闪络异常时发出预警信息。采用本发明的方法无需接触被监测的绝缘子，不会影响其工作状态，不会受到高压及强电磁场的影响，能够及时准确地监测到绝缘子是否出现爬电、污闪、闪络异常，具有很好的识别性能，实用性高，误报率低，监测成本低。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统监控技术领域，特别涉及一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的系统及方法。
背景技术
电力设备运行的在线监测是保证可靠运行的重要技术手段，尤其是电力设备上的绝缘子，如高压电塔上的绝缘子等，一旦出现爬电、污闪、闪络异常，将会导致高压线路短路，造成大面积区域性停电现象发生。
目前市场上针对电力设备的绝缘子是否出现爬电、污闪、闪络异常通常采用以下几种状态监测方法：1、通过检修人员肉眼观察绝缘子是否出现爬电现象，这种方法需要大量的检修人员连续不断地进行巡检，工作量极大，实施难度大，而且白天状态下的爬电现象无法通过肉眼发现，即便是采用高倍数的望远镜也无法发现，只能夜晚进行巡检；2、采用无人机巡检，这种方法相对于肉眼观察效果较好，效率更高，但是由于绝缘子数量很多，无人机无法实时有效地对每个绝缘子进行监测，而且相邻的两座高压电塔之间往往相隔很远，采用无人机实现监测的难度非常大；3、通过在每个绝缘子边上安装视觉相机实现监测，这种方法虽然监测效果佳，但是实施起来是极不现实的，首先，像是绝缘子这种类型的绝缘子，每一座高压电力塔上就有几个甚至几十个之多，如果每个绝缘子边上都安装一个视觉相机，那成本会非常之高，如果在一座高压电塔上安装一个可旋转的视觉相机，用于监测这座塔的所有绝缘子，由于受到电塔结构的影响，一个视觉相机无法全方位地扫描到所有绝缘子的状态；其次，绝缘子发生爬电现象的概率是极低的，一个绝缘子正常的使用寿命在6-10年，为了实现对一个绝缘子的监测而投入巨大的财力物力是完全不值得的；4、采用接触式监测技术监测局部放电，该方法的监测设备安装危险性较高，总的投入成本较高，同时，电力设备在运行时往往存在着广泛的电晕放电、开关动作产生的冲击及相邻高压电力设备内部可能出现的局部放电等干扰源，这些干扰源很容易对监测造成影响，导致监测准确率低，误报率高。
发明内容
针对背景技术中所存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的系统及方法，无需接触被监测的绝缘子，也不会受到高电压及强磁场的影响，监测成本低，监测准确率高，误报率低。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，包括如下步骤：
声音采集，通过拾音装置采集绝缘子发出的声音信号；
声纹特征提取及传输，将采集到的声音信号转换为声纹特征向量后传输给后台算法服务器；
数据研判分析，后台算法服务器将接收到的声纹特征向量转换为声纹特征变化曲线并进行研判分析；
终端处理，PC端或移动终端接收后台算法服务器的研判分析结果，判断为爬电、污闪、闪络异常时发出预警信息。
进一步地，所述的数据研判分析具体包括如下过程：
将声纹特征变化曲线以固定时间周期为单位均分为若干单元，逐一判断每个单元内的声纹特征变化曲线是否存在震荡；
当判断出某一单元内的声纹特征变化曲线未出现震荡时，则说明绝缘子未出现爬电、污闪、闪络异常；
当判断出某一单元内的声纹特征变化曲线出现震荡时，计算该单元内的声纹特征变化曲线出现的局部极大值点个数是否超过设定数值M，若未超过设定数值M，则说明绝缘子未出现爬电、污闪、闪络异常，若超过设定数值M，则将该单元判定为异常单元，当声纹特征变化曲线的异常单元连续出现N个时，则判断该绝缘子出现爬电、污闪、闪络异常，后台发出预警信息。
其中，所述的固定时间周期为30s-120s。
进一步地，判断声纹特征变化曲线是否存在震荡具体包括如下过程：将每个单元均分为若干维度，将每一维度对应的声纹特征值和前一维度对应的声纹特征值作比较，通过声纹特征值的变大或变小来判断声纹特征变化曲线是否存在震荡。
优选地，每个单元的维度数量为40-60个。
优选地，5≤M≤22，且M为整数。
优选地，3≤N≤12，且N为整数。
本发明还公开了一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络的系统，用于实现上述所述的方法，包括拾音装置、声纹特征处理装置、后台算法服务器和移动终端，所述的拾音装置、声纹特征处理装置、后台算法服务器和移动终端依次通讯连接。
本发明具有如下有益效果：采用本发明的方法无需接触被监测的绝缘子，不会影响其工作状态，不会受到高压及强电磁场的影响，能够及时准确地监测到绝缘子是否出现爬电、污闪、闪络异常，具有很好的识别性能，实用性高，误报率低，监测成本低，有效工作时间长。本发明的方法可以有效地替代现有的监控方法，大大减轻输电检修人员的工作量，成本低，效益高。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图。
图2为现场采集到的不同声音的音频曲线。
图3为未出现/出现爬电、污闪、闪络时的声纹特征变化曲线图。
图4为绝缘子爬电声识别图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明做进一步说明。
如图1所示，本发明的系统包括拾音装置、声纹特征处理装置、后台算法服务器和移动终端，所述的拾音装置、声纹特征处理装置、后台算法服务器和移动终端依次通讯连接。拾音装置可以采用超指向拾音器或全指向拾音器。
本发明以绝缘子为例进行说明，但本发明的方法还可以适用于电力系统中的其他绝缘控件。将拾音装置安装于高压电塔的中部位置，尽可能地使得拾音装置到每个绝缘子的距离相等，每个高压电塔只需要安装一个拾音装置即可，安装成本低。
本发明的方法具体包括如下步骤：
声音采集：通过拾音装置采集绝缘子发出的声音信号，可以结合一定的手段屏蔽掉非拾音区域/范围的全部声音；如图2所示为2021年7月15日至2021年8月12日所采集到的现场音频，在该音频中，声音大致存在四种类型：安静的环境声、虫鸣鸟叫声、风噪声和爬电声，与所获取到的爬电声音频样本相比，非爬电声如风噪声可能存在较高的声音强度，但音色较为沉闷，而爬电声声音更尖锐，高频段部分存在一定的波动；
声纹特征提取及传输：通过声纹特征处理装置将采集到的声音信号转换为声纹特征向量后无线传输给后台算法服务器；
数据研判分析：后台算法服务器将接收到的声纹特征向量转换为声纹特征变化曲线并进行研判分析，以2021年7月15日至2021年7月18日的曲线作为示例进行说明，以1min为单元进行识别，每个单元的曲线包含音频的41维高频特征，自适应特征值大小为0～200，特征值无特定单位，为一个参考数值。当存在爬电异音时，声纹特征变化曲线均出现一定震荡，存在多个局部极大值，当存在震荡且震荡程度较大时，计算其局部极大值点个数，当其大于设定数值时，初步识别为异常。识别结果在图中的文件名后进行标识，如图3所示，20210721-1536(0)表示识别为正常，20210721-1536_爬电声(1)表示识别为异常。
| 局部极大值数据点个数 | 识别结果 |
| ＜11 | 正常 |
| ＞＝11 | 异常 |
上述单元识别结果作为中间结果，当连续出现6次中间结果为异常时，最终识别为异常，相关数据如图4所示。图4中，lmax_num表示局部极大值数据点个数，mid_type表示中间识别结果，roll_mid_type-mid_type表示累计值，res_type表示最终识别结果，file_type表示文件类型，0表示正常文件，1表示为异常文件。由于较多的误报，可能增加现场监测人员的工作负担，在真正异常时，无法引起足够的重视与关注，因此在该测试中，设置了6次中间结果作为最终结果判定的依据，尽可能地避免误报的出现。而对于爬电声模拟样本，测试中存在部分中间结果及最终结果为正常的情况，通过分析发现，其主要受环境噪声强度影响，当高强度噪声基本覆盖爬电声时，其震荡特征无法有效提取。实际在监测时，当环境噪声超过一定强度，算法将进入到“监测中止”状态，以提示现场工作人员，算法当前无法有效进行爬电声识别。
算法准确率测试：将实际监测所获得的正常样本与爬电声样本混合，模拟实际故障发生时的异常音频，也称之为负样本。选取样本数量76，正负样本比例1:1，音频中包含安静声、虫鸣鸟叫声及风噪声三种主要的声音类型，以上述算法所得整体识别性能如下。当以所构建的高频多维特征进行样本异常识别时，初步测试结果表明，该算法准确率为98.5％，仅出现1次误报，具有良好的识别效果。
| 样本总数 | 识别准确数 | 识别正样本数 | 识别负样本数 |
| 76 | 75 | 37 | 38 |
| 样本比例 | 准确率 | 误报率 | 漏报率 |
| 1:1 | 98.6％ | 2％ | 0 |
通过上述识别结果可以得出结论：对于典型音频及长时段真实场景，算法具有良好的识别性能，能够及时地检测出环境中的爬电异音，具有较高的实用性。
终端处理：PC端或移动终端接收后台算法服务器的研判结果，判断为爬电、污闪、闪络异常时发出预警信息，提醒维护人员到现场进行进一步确认及检修工作，避免因绝缘子爬电造成大面积区域性停电。采用本发明的方法可以大大减轻输电检修人员的工作量，使得输电检修人员可以有针对性地进行维护检修。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，其特征在于，包括如下步骤：
声音采集，通过拾音装置采集绝缘子发出的声音信号；
声纹特征提取及传输，将采集到的声音信号转换为声纹特征向量后传输给后台算法服务器；
数据研判分析，后台算法服务器将接收到的声纹特征向量转换为声纹特征变化曲线并进行研判分析；
终端处理，PC端或移动终端接收后台算法服务器的研判分析结果，判断为爬电、污闪、闪络异常时发出预警信息。
2.如权利要求1所述的一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，其特征在于，所述的数据研判分析具体包括如下过程：
将声纹特征变化曲线以固定时间周期为单位均分为若干单元，逐一判断每个单元内的声纹特征变化曲线是否存在震荡；
当判断出某一单元内的声纹特征变化曲线未出现震荡时，则说明绝缘子未出现爬电、污闪、闪络异常；
当判断出某一单元内的声纹特征变化曲线出现震荡时，计算该单元内的声纹特征变化曲线出现的局部极大值点个数是否超过设定数值M，若未超过设定数值M，则说明绝缘子未出现爬电、污闪、闪络异常，若超过设定数值M，则将该单元判定为异常单元，当声纹特征变化曲线的异常单元连续出现N个时，则判断该绝缘子出现爬电、污闪、闪络异常，后台发出预警信息。
3.如权利要求2所述的一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，其特征在于：所述的固定时间周期为30s-120s。
4.如权利要求2所述的一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，其特征在于，判断声纹特征变化曲线是否存在震荡具体包括如下过程：将每个单元均分为若干维度，将每一维度对应的声纹特征值和前一维度对应的声纹特征值作比较，通过声纹特征值的变大或变小来判断声纹特征变化曲线是否存在震荡。
5.如权利要求4所述的一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，其特征在于：每个单元的维度数量为40-60个。
6.如权利要求2所述的一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，其特征在于：5≤M≤22，且M为整数。
7.如权利要求2所述的一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的方法，其特征在于：3≤N≤12，且N为整数。
8.一种监控绝缘子出现爬电、污闪、闪络现象的系统，用于实现权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于：包括拾音装置、声纹特征处理装置、后台算法服务器和移动终端，所述的拾音装置、声纹特征处理装置、后台算法服务器和移动终端依次通讯连接。
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