CN114460519A - 基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统和方法 - Google Patents

Abstract

本申请适用于互感器技术领域，提供了基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统和方法。该系统包括：多个变电站互感器采集装置、多个用户终端和一个服务器；每个变电站互感器采集装置对应一个变电站互感器，用于采集互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等；用户终端用于向服务器发送请求，包括互感器状态查询、互感器信息查询；服务器用于获取变电站互感器采集装置采集的互感器的信息，并根据用户终端发送的请求确定对应的互感器是否存在异常，以及将互感器状态下发给对应的用户终端，用户终端可以在互感器存在异常的情况下，显示存在异常的互感器及异常类型，以告知维修人员查验。

Description

基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统和方法

技术领域

本申请属于互感器技术领域，尤其涉及基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统和方法。

背景技术

为了保证电压互感器能够正常运行及其计量数据的可靠性，通常需要对电压互感器的运行工况进行远程估计，现有的电压互感器运行工况检验方法大都是采用人工检验的方式，人工检验的方式需要大量的人工进行现场检验和复杂的计算过程，工作效率低；其次，人工在对电压互感器进行现场精度测试时，对电压互感器进行多次反复的操作，导致原本正常运行的设备发生故障，存在较大的故障隐患。

另外，现有的电压互感器运行工况检验方法只单纯的对电压互感器的设备好坏进行检测，而电压互感器的运行状态检测常被忽视，而这部分的故障所带来的影响有时非常较大，因此，现有的电压互感器运行工况检验方法不能实现电压互感器运行工况的全面检验，导致最后得出的运行工况检验结果不准确，并且人工干预容易出错导致检验结果可靠性低，无法准确掌握电能电压互感器的运行工况动态安全稳定性，进而也无法保证各主要电压互感器安全、稳定、准确运行，缺乏对事故处理信息进行动态跟踪及分析，不能对严重故障进行动态控制。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本申请实施例提供了基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统和方法。

本申请是通过如下技术方案实现的：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，包括：多个变电站互感器采集装置、多个用户终端和一个服务器；

每个变电站互感器采集装置对应一个变电站互感器，用于采集互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号；

用户终端用于向服务器发送请求，所述请求包括互感器状态查询；

服务器用于根据互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，确定对应的互感器是否存在异常，以及将互感器状态下发给对应的用户终端；

所述用户终端还用于在互感器存在异常的情况下，显示存在异常的互感器及异常类型，以告知维修人员查验。

一些实施例中，维修人员对互感器进行现场检查时，通过用户终端采集互感器的图像，并将互感器的图像上传给服务器；其中，用户终端可以在互感器的图像上生成维修人员标识、经纬度、时间、互感器标识、故障信息。

一些实施例中，服务器还用于定时对片区内的互感器是否出现异常以及异常信息进行统计，生成互感器运行状态报告，所述互感器运行状态报告包括互感器类型、是否发生过异常、异常类型、异常时间、维修人员、维修时间和维修方案。

一些实施例中，所述服务器具体用于：

对一次侧电流和二次侧电压进行预处理，得到多个异常样本集，每个异常样本集对应一种故障类型，每个异常样本集包含多组一次侧电流和二次侧电压数据；

基于所述多个异常样本集对互感器预警模型进行训练，并采用训练后的数据对互感器进行预警监测；

在监测到互感器存在异常时，获取互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，根据所述音频信号、温度、气体信息和光信号对监测到的互感器的异常进行验证。

一些实施例中，服务器基于预处理后的数据对互感器预警模型进行训练，具体为：

获取上述多个异常样本集，以及每个异常样本集对应的互感器的故障信息；

获取互感器无故障时的数据组成的正常样本集；

根据上述多个异常样本集和正常样本集，对模型预警装置进行训练。

一些实施例中，服务器对互感器进行异常监测的过程包括：

服务器获取互感器一次侧电流和二次侧电压；

对一次侧电流和二次侧电压进行预处理后，输入到训练后的互感器预警模型；

互感器预警模型中的子模型若检测到对应的异常，输出互感器的异常信息；

服务器请求信息采集装置采集互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等；

服务器根据音频信号、温度、气体信息和光信号验证互感器的异常信息是否准确。

一些实施例中，假设互感器异常可以包括第一异常、第二异常和第三异常，每种异常对应一种物理表现，例如产生某种声音、温度过高、产生某种气体或产生亮光等；因此，处理器可以将模型预警装置确定的异常信息与信息采集装置采集到的信息进行匹配，以准确地确定异常的信息。

上述基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，用户可以通过用户终端向服务器发送互感器查询请求(例如互感器状态查询、互感器信息查询)，服务器响应该请求向互感器的采集装置请求互感器的数据。该采集装置采集互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等，发送给服务器。服务器根据上述信息确定互感器的运行状态。

另外，在某个互感器存在异常时，服务器可以向对应的用户终端下发维修检查指令。维修人员对互感器进行现场检查时，可以通过用户终端对互感器进行现场拍照，并将照片上传给服务器；其中，用户终端可以在互感器照片上生成工作人员标识、经纬度、时间、互感器标识、故障信息，通过照片中的这些信息能够对互感器的情况进行追踪。

另外，服务器能够定时对片区内的互感器是否出现异常以及异常信息进行统计，生成互感器运行状态报告，包括互感器类型、是否发生过异常、异常类型、异常时间、维修人员、维修时间、维修方案等，进行全方位分析。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法，包括：

接收用户终端发送的互感器状态查询请求；

响应互感器状态查询请求，获取互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号；

根据互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，确定互感器运行状态是否存在异常以及异常类型；

在互感器存在异常的情况下，将存在异常的互感器发送给用户终端。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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如第一方面任一项所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法。

第四方面，本申请实施例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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请一实施例提供的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统的结构示意图；

图2是本申请一实施例提供的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

图1是本申请一实施例提供的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统的结构示意图。参照图1，该基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统可以多个变电站互感器采集装置101、多个用户终端102和一个服务器103。

每个变电站互感器采集装置101对应一个变电站互感器，用于采集互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等。

用户终端102用于向服务器103发送请求，该请求包括互感器状态查询、互感器信息查询等。

服务器103用于根据互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，确定对应的互感器是否存在异常，以及将互感器状态下发给对应的用户终端102。用户终端102可以在互感器存在异常的情况下，显示存在异常的互感器及异常类型，以告知维修人员查验。

一些实施例中，维修人员对互感器进行现场检查时，通过用户终端102采集互感器的图像，并将互感器的图像上传给服务器103。其中，用户终端102可以在互感器的图像上生成维修人员标识、经纬度、时间、互感器标识、故障信息，通过照片中的这些信息能够对互感器的情况进行追踪。

一些实施例中，服务器103还用于定时对片区内的互感器是否出现异常以及异常信息进行统计，生成互感器运行状态报告。所述互感器运行状态报告包括互感器类型、是否发生过异常、异常类型、异常时间、维修人员、维修时间、维修方案等，基于该互感器运行状态报告能够对互感器进行全方位分析。

示例性的，服务器103具体用于：对一次侧电流和二次侧电压进行预处理，得到多个异常样本集，每个异常样本集对应一种故障类型，每个异常样本集包含多组一次侧电流和二次侧电压数据；基于预处理后的数据对互感器预警模型进行训练，并采用训练后的数据对互感器进行预警监测；在监测到互感器存在异常时，采集互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等，进行进一步判断。

示例性的，服务器103对一次侧电流和二次侧电压进行预处理的过程可以包括：

对一次侧电流和二次侧电压进行滤波；其中，所述一次侧电流和二次侧电压为互感器发生故障时对应的一次侧的电流和二次侧的电压，所述互感器的故障包括多种，每种故障对应采集多个一次侧电流和二次侧电压；

去除一次侧电流和二次侧电压中的异常值；

根据互感器的故障类型，将一次侧电流和二次侧电压分为多个异常样本集，每个异常样本集对应一种故障类型，每个异常样本集包含多组一次侧电流和二次侧电压数据。

例如，服务器基于预处理后的数据对互感器预警模型进行训练，具体为：获取上述多个异常样本集，以及每个异常样本集对应的互感器的故障信息；获取互感器无故障时的数据组成的正常样本集；根据上述多个异常样本集和正常样本集，对模型预警装置进行训练。

其中，根据上述多个异常样本集和正常样本集，对模型预警装置进行训练的过程可以为：采用多个异常样本集对模型预警装置进行训练，之后采用正常样本集对训练后的模型预警装置进行修正；或者，将正常样本集中的数据均分后注入各个异常样本集中，之后采用新的异常样本集对模型预警装置进行训练。其中，互感器预警模型可以包括多个子模型，每个异常样本集对应训练一个子模型，训练后的每个子模型用于检测一种互感器异常。

其中，互感器常见异常包括以下三种：1、互感器过热，可能是内外接头松动，一次侧过负荷或二次侧开路；2、互感器产生异常声音，可能是铁心或零件松动，电场屏蔽不当，二次层开路或点位悬浮，末屏开路或绝缘损坏放电；3、绝缘油溶解气体色谱分析异常，按照相关标准进行故障判断。

对于上述三种异常中的每种异常，可以采集互感器一次侧电流和二次侧电压对应的数据，得到每种异常对应的异常样本集。

又例如，服务器对互感器进行异常监测的过程包括：服务器获取互感器一次侧电流和二次侧电压；对一次侧电流和二次侧电压进行预处理后，输入到训练后的互感器预警模型；互感器预警模型中的子模型若检测到对应的异常，输出互感器的异常信息；服务器请求信息采集装置采集互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等；服务器根据音频信号、温度、气体信息和光信号等验证互感器的异常信息是否准确。

在对模型训练完成后，采集互感器的一次侧电流和二次侧电压，将一次侧电流和二次侧电压进行低通滤波，去除明显的单个孤立异常点之后，输入模型判断是否有异常。

一些实施例中，服务器103接收到互感器的异常信息后，请求采集装置101采集互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等。服务器103根据采集装置101采集的音频信号、温度、气体信息和光信号等验证互感器的异常信息是否准确。

例如，假设互感器异常可以包括第一异常、第二异常和第三异常，每种异常对应一种物理表现，例如产生某种声音、温度过高、产生某种气体或产生亮光等。因此，可以将服务器103确定的异常信息与采集装置10采集到的音频信号、温度、气体信息和光信号等进行匹配，以准确地确定异常的信息。

其中，采集装置101可以包括设置在互感器外部或内部的音频采集单元、温度传感器、气体探测器和光信号传感器。音频采集单元采集互感器发出的声音，温度传感器采集互感器内部的温度，气体探测器探测互感器中的气体组分，光信号传感器采集互感器中的光信号。

例如，若模型确定互感器发生为第一异常，则服务器103请求采集装置101检测互感器的音频信号、温度、气体组分和是否有光信号，然后查找第一异常对应的互感器的异常物理表现。根据查表得到的异常物理表现与采集装置101检测到的信号匹配，若能够匹配上，则说明互感器确实发生第一异常。若并不能够完全匹配，则可以说明模型的结果不够准确，记录此时的数据，对模型进行更新。

表1互感器异常类型对应的异常物理表现

异常类型	音频	温度	气体组分	光
					第一异常	有	与外部环境温差＞30°	氢气	无
第二异常	无	与外部环境温差＞20°	乙炔	有
					第三异常	有	与外部环境温差接近	乙炔、氢气	有

一些实施例中，若采集装置101采集的数据量较少，服务器103可以对采集的数据经过与处理后，建立走势曲线，然后对走势曲线进行采样，增加数据量。

一些实施例中，服务器103对采集装置101采集的数据可以采用聚类算法，将数据分为多类，一类数据与一种互感器的异常对应。

聚类是一种机器学习技术，它涉及到数据点的分组。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。

聚类算法包括K-MEANS聚类算法、均值偏移聚类算法、DBSCAN聚类算法、高斯混合模型(GMM)的期望最大化(EM)聚类和层次聚类算法等五种。本实施例中，可以采用上述五种中的任一种聚类算法。

对应于上文实施例所述的系统，图2示出了本申请实施例提供的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法的流程图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

参照图2，对该基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法的详述如下：

在步骤201中，接收用户终端发送的互感器状态查询请求。

用户可以通过用户终端向服务器发送互感器状态查询请求等，以对某个互感器或某些互感器的状态进行查询。

例如，用户可以通过用户终端向服务器发送互感器的标识，来告知服务器想要查询的互感器。另外，用户还可以通过输入区域范围来查询该区域内所有互感器的状态。另外，用户还可以输入时间范围以查询该时间范围内某些互感器的相关信息。

在步骤202中，响应互感器状态查询请求，获取互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号。

例如，服务器接收到互感器状态查询请求后，可以向对应的互感器采集装置发送数据获取请求，互感器集装置根据该数据获取请求采集互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，并将这些数据发送给服务器。

又例如，互感器采集装置实时采集互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，并实时发送给服务器。服务器存储互感器采集装置发送的数据。服务器接收到互感器状态查询请求后，从存储的数据中查找对应的互感器的数据。

又例如，用户终端请求查询时间段A中互感器B1～Bn的状态，服务器接收到互感器状态查询请求后，从存储的数据中查找与互感器B1～Bn对应的互感器的数据，在从该数据中筛选出与时间段A对应的数据，来确定互感器B1～Bn的状态。

在步骤203中，根据互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，确定互感器运行状态是否存在异常以及异常类型。

其中，互感器常见异常包括以下三种：1、互感器过热，可能是内外接头松动，一次侧过负荷或二次侧开路；2、互感器产生异常声音，可能是铁心或零件松动，电场屏蔽不当，二次层开路或点位悬浮，末屏开路或绝缘损坏放电；3、绝缘油溶解气体色谱分析异常，按照相关标准进行故障判断。

对于上述三种异常中的每种异常，可以采集互感器一次侧电流和二次侧电压对应的数据，得到每种异常对应的异常样本集。

一些实施例中，若信号采集装置采集的数据量较少，可以对采集的数据经过与处理后，建立走势曲线，然后对走势曲线进行采样，增加数据量。

一些实施例中，步骤203可以包括：对获取到的一次侧电流和二次侧电压进行预处理。

具体的，对获取到的一次侧电流和二次侧电压进行预处理，可以包括：

对一次侧电流和二次侧电压进行滤波；此处的一次侧电流和二次侧电压可以为互感器发生故障时对应的一次侧电流和二次侧电压，互感器的故障可以包括多种，每种故障对应采集多个一次侧电流和二次侧电压；

之后，去除一次侧电流和二次侧电压中的异常值；

之后，根据互感器的故障类型，将一次侧电流和二次侧电压分为多个异常样本集，每个异常样本集对应一种故障类型，每个异常样本集包含多组一次侧电流和二次侧电压数据。

其中，可以通过聚类算法去除一次侧电流和二次侧电压中的异常值，将距离聚类中心较远的点作为异常值去掉。

之后，服务器基于预处理后的数据对互感器预警模型进行训练，并采用训练后的数据对互感器预警模型进行预警监测。

例如，对互感器预警模型进行训练的过程可以包括：获取上述多个异常样本集，以及每个异常样本集对应的互感器的故障信息；获取互感器无故障时的数据组成的正常样本集；根据上述多个异常样本集和正常样本集，对模型预警装置进行训练。

其中，可以采用多个异常样本集对模型预警装置进行训练，之后采用正常样本集对训练后的模型预警装置进行修正。或者，可以将正常样本集中的数据均分后注入各个异常样本集中，之后采用新的异常样本集对模型预警装置进行训练。

在对模型训练完成后，服务器获取互感器的一次侧电流和二次侧电压，将一次侧电流和二次侧电压进行低通滤波，去除明显的单个孤立异常点之后，输入模型确定互感器的状态。

一些实施例中，对采集的数据可以采用聚类算法，将数据分为多类，一类与一种异常对应。

本实施例中，互感器预警模型可以包括四个子模型，每个异常样本集对应训练一个子模型，训练后的每个子模型用于检测一种互感器异常。

例如，采用训练后的互感器预警模型对互感器进行预警监测的过程为：采集互感器一次侧电流和二次侧电压；对一次侧电流和二次侧电压进行预处理后，输入到训练后的互感器预警模型；互感器预警模型中的几个子模型若检测到对应的异常，输出互感器的异常信息。

其中，在监测到互感器存在异常时，采集互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等，根据音频信号、温度、气体信息和光信号等对互感器的异常进行验证确定。

处理器接收到互感器的异常信息后，可以请求信息采集装置采集互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等。之后，处理器根据互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号等验证互感器的异常信息是否准确。

假设互感器异常可以包括第一异常、第二异常和第三异常，每种异常对应一种物理表现，例如产生某种声音、温度过高、产生某种气体或产生亮光等。因此，处理器可以将模型预警装置确定的异常信息与信息采集装置采集到的信息进行匹配，以准确地确定异常的信息。

其中，信息采集装置可以为设置在互感器外部或内部的音频采集单元、温度传感器、气体探测器和光信号传感器。音频采集单元采集互感器发出的声音，温度传感器采集互感器内部的温度，气体探测器探测互感器中的气体组分，光信号传感器采集互感器中的光信号。

例如，若模型确定互感器发生为第一异常，则处理器请求信息采集装置105检测互感器的音频信号、温度、气体组分和是否有光信号，然后查找第一异常对应的互感器的异常物理表现。根据查表得到的异常物理表现与信息采集装置105检测到的信号匹配，若能够匹配上，则说明互感器确实发生第一异常。若并不能够完全匹配，则可以说明模型的结果不够准确，记录此时的数据，对模型进行更新。

在步骤204中，在互感器存在异常的情况下，将存在异常的互感器发送给用户终端。

另外，上述基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法，还可以包括：在检测到互感器存在异常时，向对应的用户终端发送维修检查指令；维修人员对互感器进行现场检查时，可以通过用户终端采集互感器的图像，并将互感器的图像上传给服务器。其中，用户终端可以在互感器的图像上生成维修人员标识、经纬度、时间、互感器标识、故障信息，通过照片中的这些信息能够对互感器的情况进行追踪。

另外，上述基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法，还可以包括：服务器定时对片区内的互感器是否出现异常以及异常信息进行统计，生成互感器运行状态报告，包括互感器类型、是否发生过异常、异常类型、异常时间、维修人员、维修时间、维修方案等，基于该互感器运行状态报告能够对互感器进行全方位分析。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本申请实施例还提供了一种终端设备，参见图3，该终端设500可以包括：至少一个处理器510、存储器520以及存储在所述存储器520中并可在所述至少一个处理器510上运行的计算机程序，所述处理器510执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤，例如图2所示实施例中的步骤201至步骤204。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器520中，并由处理器510执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在终端设备500中的执行过程。

本领域技术人员可以理解，图3仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。

处理器510可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器520可以是终端设备的内部存储单元，也可以是终端设备的外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。所述存储器520用于存储所述计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器520还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。

本申请实施例提供的XX方法可以应用于XX、计算机、可穿戴设备、车载设备、平板电脑、笔记本电脑、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、手机等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。

本申请实施例还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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述方法各个实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述方法各个实施例中的步骤。

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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，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。

以上所述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，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，其特征在于，包括：多个变电站互感器采集装置、多个用户终端和一个服务器；

每个变电站互感器采集装置对应一个变电站互感器，用于采集互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号；

用户终端用于向服务器发送请求，所述请求包括互感器状态查询；

服务器用于根据互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，确定对应的互感器是否存在异常，以及将互感器状态下发给对应的用户终端；

所述用户终端还用于在互感器存在异常的情况下，显示存在异常的互感器及异常类型，以告知维修人员查验。

2.如权利要求1所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，其特征在于，维修人员对互感器进行现场检查时，通过用户终端采集互感器的图像，并将互感器的图像上传给服务器；其中，用户终端可以在互感器的图像上生成维修人员标识、经纬度、时间、互感器标识、故障信息。

3.如权利要求1所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，其特征在于，服务器还用于定时对片区内的互感器是否出现异常以及异常信息进行统计，生成互感器运行状态报告，所述互感器运行状态报告包括互感器类型、是否发生过异常、异常类型、异常时间、维修人员、维修时间和维修方案。

4.如权利要求1所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，其特征在于，所述服务器具体用于：

对一次侧电流和二次侧电压进行预处理，得到多个异常样本集，每个异常样本集对应一种故障类型，每个异常样本集包含多组一次侧电流和二次侧电压数据；

基于所述多个异常样本集对互感器预警模型进行训练，并采用训练后的数据对互感器进行预警监测；

在监测到互感器存在异常时，获取互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，根据所述音频信号、温度、气体信息和光信号对监测到的互感器的异常进行验证。

5.如权利要求4所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，其特征在于，服务器基于预处理后的数据对互感器预警模型进行训练，具体为：

获取所述多个异常样本集，以及每个异常样本集对应的互感器的故障信息；

获取互感器无故障时的数据组成的正常样本集；

根据所述多个异常样本集和正常样本集，对模型预警装置进行训练。

6.如权利要求4所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，其特征在于，服务器对互感器进行异常监测的过程包括：

服务器获取互感器一次侧电流和二次侧电压；

对一次侧电流和二次侧电压进行预处理后，输入到训练后的互感器预警模型；

互感器预警模型中的子模型若检测到对应的异常，输出互感器的异常信息；

服务器请求信息采集装置采集互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号；

服务器根据音频信号、温度、气体信息和光信号验证互感器的异常信息是否准确。

7.如权利要求4所述的基于电力互感器检验的现场与终端融合管理系统，其特征在于，互感器异常包括第一异常、第二异常和第三异常，每种异常对应一种物理表现；服务器将所述互感器的异常信息与信息采集装置采集到的信息进行匹配，以确定异常的信息。

8.一种基于电力互感器检验的现场与终端融合管理方法，其特征在于，包括：

接收用户终端发送的互感器状态查询请求；

响应所述互感器状态查询请求，获取互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号；

根据互感器一次侧电流和二次侧电压，以及互感器内部的音频信号、温度、气体信息和光信号，确定互感器运行状态是否存在异常以及异常类型；

在互感器存在异常的情况下，将存在异常的互感器发送给用户终端。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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如权利要求8所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求8所述的方法。

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