CN116131468A - 一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法及系统 - Google Patents

一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电力系统监测技术领域，具体而言，涉及一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法及系统，本发明解决的问题：电力系统在动态监测的过程中，如何对损耗程度不同的配电设备选用不一样的监测指标，以提高监测准确性的问题，为解决上述问题，本发明实施例提供一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法，监测方法包括：建立数据管理库，实时获取配电设备的运行状态，得到第一运行参数，实时获取配电设备的环境状态，得到第一环境参数；从数据管理库中调取配电设备正常工作时的运行状态参数，得到正常参数范围与安全参数范围；根据第一环境参数对正常参数范围进行修正，得到修正参数范围。

Description

一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法及系统
技术领域
本发明涉及电力系统监测技术领域，具体而言，涉及一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法及系统。
背景技术
电力系统中的配电设备在使用的过程中都会发生阶段性的损耗，传统的监测方式在判断配电设备是否触发预警条件时，损耗程度不同的配电设备采用的是相同的判定标准，这导致了电力系统中部分设备无法被精确的监测，即使采用历史数据进行预测评估，也无法避免配电设备运行状态波动所带来的影响。
发明内容
本发明解决的问题：电力系统在动态监测的过程中，如何对损耗程度不同的配电设备选用不一样的监测指标，以提高监测准确性的问题。
为解决上述问题，本发明实施例提供一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法，监测方法包括：建立数据管理库，实时获取配电设备的运行状态，得到第一运行参数，实时获取配电设备的环境状态，得到第一环境参数；从数据管理库中调取配电设备正常工作时的运行状态参数，得到正常参数范围与安全参数范围；根据第一环境参数对正常参数范围进行修正，得到修正参数范围；根据第一运行参数与修正参数范围判断配电设备是否处于异常状态；若是，则电力系统发出预警信号；若否，则根据第一运行参数与安全参数范围判断配电设备是否发生损耗；当配电设备发生损耗时，根据第一运行参数与安全参数范围计算配电设备的损耗程度；根据损耗程度对安全参数范围进行调整，得到调整参数范围，并记录第一运行参数超出调整参数范围的时间，得到第一时间结果；当第一时间结果大于第一目标时间时，电力系统发出预警信号；当第一时间结果小于等于第一目标时间时，预测配电设备的剩余工作时长。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：数据管理库让电力系统中的每个配电设备能够更好的管控，修正参数范围的设置让配电设备在监测时能够针对不同的工作环境进行改变，安全参数范围的设置，不仅能够监测配电能否正常工作，还能够监测电力设备是否发生损耗，并能够通过损耗程度预测配电设备的剩余工作时长，在提升电力系统监测准确性的同时，也让电力系统在出现故障前，工作人员能够及时的进行预防性维修，确保电力系统的正常工作。
在本发明的一个实施例中，根据第一环境参数对正常参数范围进行修正，得到修正参数范围，具体包括：实时检测配电设备的工作温度，得到第一温度结果；从设备管理库中获取配电设备的预设温度，得到第二温度结果；根据第一温度结果与第二温度结果计算配电设备的补偿系数；根据补偿系数与正常参数范围计算修正参数范围。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：第一温度结果的检测，让电力系统能够实时的获取配电设备的工作温度通过将第一温度结果与第二温度结果进行对比，得到配电设备在当前工作环境下的温度变化趋势，并对正常参数范围进行补偿，让正常参数范围能够与配电设备的工作环境相适配，避免电力系统发生误判，影响配电设备的正常工作。
在本发明的一个实施例中，根据第一运行参数与修正参数范围判断配电设备是否处于异常状态，具体包括：当第一运行参数位于修正参数范围外时，配电设备处于异常状态；当第一运行参数位于修正参数范围内时，根据安全参数范围判断配电设备是否发生损耗。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：当电力设备满足正常工作状态时，对配电设备的损耗性进行检测，以此实现对配电设备的预防性监测。
在本发明的一个实施例中，当配电设备发生损耗时，根据第一运行参数与安全参数范围计算配电设备的损耗程度，具体包括：计算第一运行参数与安全参数范围端点值的参数差值；从数据管理库中获取配电设备的实际运行时间和预计使用时间；根据实际运行时间与预计使用时间计算配电设备的损耗系数；根据参数差值与损耗系数计算配电设备的损耗程度。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：参数差值体现了配电设备当前工作状态与安全工作状态之间的差距，实际使用时间和预计使用时间的获取，能够准确的判断出配电设备的损耗效率，通过损耗效率与参数差值结合，让监测配电设备的损耗程度变得更加准确。
在本发明的一个实施例中，根据实际运行时间与预计使用时间计算配电设备的损耗系数，具体包括：当实际运行时间与预计使用时间的比值小于第一阈值时，配电设备具有第一损耗系数；当实际运行时间与预计使用时间的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，配电设备具有第二损耗系数；当实际运行时间与预计使用时间的比值大于第二阈值时，配电设备具有第三损耗系数；其中，第一阈值小于第二阈值，第一损耗系数＞第二损耗系数＞第三损耗系数。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：第一损耗系数、第二损耗系数与第三损耗系数的设置，建立了多种监测指标，让电力系统能够根据不同配电设备的损耗速率选取不同的监测方式，提升了电力系统监测的准确性。
在本发明的一个实施例中，根据损耗程度对安全参数范围进行调整，得到调整参数范围，并记录第一运行参数超出调整参数范围的时间，得到第一时间结果，具体包括：在监测过程中建立多个取样周期，根据损耗程度调整每个取样周期的时间长度；当第一运行参数多次超出调整参数范围，或者第一运行参数超出调整参数范围的时间大于第二目标时间时，将取样周期超出调整参数范围的时间进行记录，得到风险时长；将每个取样周期的风险时长进行累加，得到第一时间结果。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：让不同损耗程度的配电设备具有不同的取样周期，对损耗程度较大的配电设备提升监测强度，风险时长的统计，不仅避免了第一运行参数的偶然波动对监测造成的影响，还能避免配电设备发生故障，进一步的提升了电力系统监测的准确性。
在本发明的一个实施例中，当第一时间结果小于等于第一目标时间时，预测配电设备的剩余工作时长，具体包括：根据损耗程度计算配电设备的理论工作时长；根据触发风险时长的取样周期的个数判断配电设备的工作稳定性；根据工作稳定性与理论工作时长计算剩余工作时长；根据剩余工作时长判断配电设备是否需要提前更换。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：通过对剩余工作时长的预测，让工作人员可以根据剩余工作时长判断配电设备运行的稳定性，并主动更换配电设备，提升电力系统运行的稳定性。
在本发明的一个实施例中，根据剩余工作时长判断配电设备是否需要提前更换，具体包括：当剩余工作时长小于第一时间结果时，电力系统提醒配电设备需要更换；当剩余工作时长小于取样周期的时间长度时，电力系统发出预警信号。
与现有技术相比，采用该技术方案所达到的技术效果：第一时间结果的检测，让电力系统在维护的时能够同步更换配电设备，既不影响电力系统的整体运行，又完成了配电设备的更新。
在本发明的一个实施例中，还提供一种基于物联网的电力系统实时动态监测系统，上述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法应用于动态监测系统，动态检测系统包括：存储模块，数据管理库的数据存储于存储模块中；获取模块，获取模块用于获取正常参数范围与安全参数范围；监测模块，监测模块用于监测第一运行参数与第一环境参数；判断模块，判断模块用于判断配电设备是否处于异常状态计算模块，计算模块用于计算修正参数范围以及配电设备的损耗程度；信号发射模块，信号发射模块用于发出预警信号，该基于物联网的电力系统实时动态监测系统具有上述基于物联网的电力系统实时动态监测方法的全部技术特征，此处不再一一赘述。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中待要使用的附图作简单介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；
图1为本发明电力系统实时动态监测方法的流程图之一；
图2为本发明电力系统实时动态监测方法的流程图之二；
图3为本发明电力系统实时动态监测方法的流程图之三；
图4为本发明电力系统实时动态监测方法的流程图之四；
图5为本发明电力系统实时动态监测系统内部模块示意图。
附图标记说明：
100-动态监测系统；110-存储模块；120-获取模块；130-监测模块；140-判断模块；150-计算模块；160-信号发射模块。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
【第一实施例】
参见图1和图3，在一个具体的实施例中，本发明提供一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法，监测方法包括：
S100、建立数据管理库，实时获取配电设备的运行状态，得到第一运行参数，实时获取配电设备的环境状态，得到第一环境参数；
S200、从数据管理库中调取配电设备正常工作时的运行状态参数，得到正常参数范围与安全参数范围；
S300、根据第一环境参数对正常参数范围进行修正，得到修正参数范围；
S400、根据第一运行参数与修正参数范围判断配电设备是否处于异常状态；
S500、若是，则电力系统发出预警信号；
S600、若否，则根据第一运行参数与安全参数范围判断配电设备是否发生损耗；
S610、当配电设备发生损耗时，根据第一运行参数与安全参数范围计算配电设备的损耗程度；
S620、根据损耗程度对安全参数范围进行调整，得到调整参数范围，并记录第一运行参数超出调整参数范围的时间，得到第一时间结果；
S630、当第一时间结果大于第一目标时间时，电力系统发出预警信号；
S640、当第一时间结果小于等于第一目标时间时，预测配电设备的剩余工作时长。
在步骤S100中，将电力系统中需要进行监测的设备都加入到数据管理库中，在工作过程中，对每一个运行的配电适配进行实时的监测，监测得到的数据存入到数据管理库中，配电设备所需要监测的状态包括但不限于电压值、电流值、工作时长、工作环境以及损耗程度，电力系统中还设置有温湿度传感器，通过温湿度传感器对配电设备的所处的工作环境的温度与湿度进行监测，并得到第一环境参数。
在步骤S200中，在对每一个配电设备进行监测的过程中，可以对每一个配电设备设立一个监测的指标，即以该指标作为判定配电设备是否处于异常状态的标准，通常情况下，均以配电设备的电压值作为判定指标，在判定的过程中，需要从数据管理库中获取配电设备的正常参数范围与安全参数范围，正常参数范围是数据管理库经过训练后得到，并在运行的过程中能够不断的收集实时数据，对正常参数范围的准确性进行调整，安全参数范围属于正常参数范围，是对正常参数范围缩小后的范围，当第一运行参数位于安全参数范围内时，配电设备具有良好的抗干扰能力，工作状态稳定。
在步骤S300中，正常参数范围是在配电设备的标准工作环境下得到的数据，但是在实际的工作过程中，配电设备所处的工作环境往往不是标准的工作环境，因此，需要根据第一环境参数对正常参数范围进行修正，让第一运行参数的判定标准更符合当前的工作环境。
在步骤S400中，当第一运行参数位于修正参数范围之外时，配电设备处于异常状态，当第一运行参数位于修正参数范围之内时，配电设备处于正常工作状态。
举例来说，修正参数范围为（a，2a），若此时第一运行参数为1.5a，则配电设备的工作状态正常，若此时第一运行参数为2.5a，则配电设备的工作状态异常。
在步骤S600中，当配电设备虽然能够满足当前的工作状态，但是配电设备根据使用时间的不同，都具有不同的损耗程度，因此，在能够正常运行的情况下，需要对配电设备进行预防性的维护，当第一运行参数位于修正参数范围内，但是位于安全参数范围外时，说明配电设备存在损坏的风险，为了确保电力系统能够安全且持续的运行，需要对风险进行评估。
在步骤S610中，当第一运行参数位于安全参数范围之外时，就认为配电设备发生了损耗，配电设备的损耗程度通过第一运行参数与安全参数范围端点值的差值进行计算，差值越大，损耗程度也就越大，配电设备的第一运行参数在工作时波动的范围就越大，出现意外的概率也会上升。
在步骤S620中，当配电设备发生损耗后，数据管理库会将该设备标记为损耗设备，在对损耗设备进行监测时，会根据不同的损耗程度选取新的判定标准，即扩大安全参数范围，以得到调整参数范围，调整参数范围小于正常参数范围，当配电设备的第一运行参数位于调整参数范围内时，说明配电设备在当前损耗程度下能够保持正常工作，当配电设备位于调整参数范围外，又位于正常参数范围内时，说明配电设备的状态值不够稳定，此时对配电设备超出调整参数范围的时间进行统计，得到第一时间结果。
举例来说，修正参数范围为（a，2a），安全参数范围为（1.3a，1.7a），根据损耗程度得到的调整参数范围为（1.2a，1.8a），当第一运行参数为1.25a时，配电设备能够保持正常工作，当第一运行参数为1.1a时，需要统计第一时间结果。
在步骤S640中，配电设备在出现损耗后，运行状态波动起伏会随着工作时间的增加而增大，因此，为了确保电力系统的正常运行，当在损耗状态下持续工作第一目标时间后，该配电设备需要进行更换，避免后期电力系统出现故障或者瘫痪的现象，当配电设备出现损耗时，会对配电设备的剩余工作时长进行预测，便于工作人员在于电力系统的维护时提前更换。
数据管理库让电力系统中的每个配电设备能够更好的管控，修正参数范围的设置让配电设备在监测时能够针对不同的工作环境进行改变，安全参数范围的设置，不仅能够监测配电能否正常工作，还能够监测电力设备是否发生损耗，并能够通过损耗程度预测配电设备的剩余工作时长，在提升电力系统监测准确性的同时，也让电力系统在出现故障前，工作人员能够及时的进行预防性维修，确保电力系统的正常工作。
【第二实施例】
参见图2，在一个具体的实施例中，根据第一环境参数对正常参数范围进行修正，得到修正参数范围，具体包括：
S310、实时检测配电设备的工作温度，得到第一温度结果；
S320、从设备管理库中获取配电设备的预设温度，得到第二温度结果；
S330、根据第一温度结果与第二温度结果计算配电设备的补偿系数；
S340、根据补偿系数与正常参数范围计算修正参数范围。
在步骤S310中，对电力系统中的每个配电设备的工作温度都进行检测，第一温度结果采用温度传感器进行检测。
在步骤S320中，设备管理库中存储有每个配电设备的预设温度，预设温度为配电设备能够处于最佳工作状态的温度。
在步骤S330中，计算第一温度结果与第二温度结果的差值，根据差值来判断配电设备的当前工作环境是否会影响到配电设备的工作温度，当工作温度大于预设温度时，补偿系数位于[1，1.1)的区间内，并随着工作温度的升高而升高，当工作温度小于预设温度时，补偿系数位于(0.9，1]区间内，并随着工作温度的降低而降低。
需要说明的是，对于一些对工作温度要求不苛刻的配电设备，所允许的工作温度可以在一定的范围内波动，因此，补偿系数也会相应的作出调整，记第一温度结果为T1，第二温度结果为T2，补偿系数为Y，具体调整方式如下：
| (T1－T2)÷T2|≤5%，Y=1；
(T1－T2)÷T2＞5%，Y∈(1，1.1)；
(T1－T2)÷T2＜－5%，Y∈(0.9，1)。
在步骤S340中，补偿系数计算完毕后，对正常参数范围的端点值同时乘以补偿系数，得到修正参数范围，举例来说，正常参数范围为（a，2a），补偿系数Y=1.05，则修正参数范围为（1.05a，2.1a）。
第一温度结果的检测，让电力系统能够实时的获取配电设备的工作温度通过将第一温度结果与第二温度结果进行对比，得到配电设备在当前工作环境下的温度变化趋势，并对正常参数范围进行补偿，让正常参数范围能够与配电设备的工作环境相适配，避免电力系统发生误判，影响配电设备的正常工作。
【第三实施例】
在一个具体的实施例中，根据第一运行参数与修正参数范围判断配电设备是否处于异常状态，具体包括：
S410、当第一运行参数位于修正参数范围外时，配电设备处于异常状态；当第一运行参数位于修正参数范围内时，根据安全参数范围判断配电设备是否发生损耗。
在步骤S410中，配电设备的工作状态是否异常通过修正参数范围进行判断，当电力设备满足正常工作状态时，还需要对配电设备的损耗性进行检测，以此实现对配电设备的预防性监测。
【第四实施例】
参见图4，在一个具体的实施例中，当配电设备发生损耗时，根据第一运行参数与安全参数范围计算配电设备的损耗程度，具体包括：
S611、计算第一运行参数与安全参数范围端点值的参数差值；
S612、从数据管理库中获取配电设备的实际使用时间和预计使用时间；
S613、根据实际使用时间与预计使用时间计算配电设备的损耗系数；
S614、根据参数差值与损耗系数计算配电设备的损耗程度。
在步骤S611中，参数差值是第一运行参数与安全参数范围之间的最小差值，举例来说，修正参数范围为（a，2a），安全参数范围为（1.3a，1.7a），若第一运行参数为1.1a，此时参数差值为0.2a，若第一运行参数为1.8a，则此时参数差值为0.1a。
在步骤S612中，每个配电设备都有对应的使用时间，预计使用时间在配电设备加入设备管理库时输入，或者根据该配电设备历史的实际使用时间进行估计，随着使用时间的增加，发生损耗的概率也会大大提升。
在步骤S613中，实际使用时间越接近预计使用时间，配电设备位于安全参数范围外的概率就越高，因此，配电设备的损耗系数就越小，实际使用时间与预计使用时间越远，说明配电设备在运行的过程中，损耗速率过快，因此该配电设备的损耗系数也就越大。
在步骤S614中，参数差值与损耗系数均与配电设备的损耗程度成正相关，参数差值越大，说明配电设备的工作状态越不稳定，出现异常状态的概率也就越高，损耗程度通过损耗系数与参数差值综合计算得到。
参数差值体现了配电设备当前工作状态与安全工作状态之间的差距，实际使用时间和预计使用时间的获取，能够准确的判断出配电设备的损耗效率，通过损耗效率与参数差值结合，让监测配电设备的损耗程度变得更加准确。
【第五实施例】
在一个具体的实施例中，根据实际运行时间与预计使用时间计算配电设备的损耗系数，具体包括：
S613a、当实际运行时间与预计使用时间的比值小于第一阈值时，配电设备具有第一损耗系数；当实际运行时间与预计使用时间的比值大于第一阈值且小于第二阈值时，配电设备具有第二损耗系数；当实际运行时间与预计使用时间的比值大于第二阈值时，配电设备具有第三损耗系数；
其中，第一阈值小于第二阈值，第一损耗系数＞第二损耗系数＞第三损耗系数。
在步骤S613a中，记实际使用时间为S1，预计使用时间为S2，第一阈值为D1，第二阈值为D2，配电设备出现损耗的时间越早，说明该配电设备的损耗速率越快，因此具有更高的损耗速率，D1通常取50%，D2通常取80%。
举例来说，配电设备的预计使用时间为1000天，实际使用时间为300天，此时，S1÷S2=30%，此时，配电设备具有第一损耗系数F1，若实际使用天数为600天，S1÷S2=60%，此时，配电设备具有第二损耗系数F2，若实际使用天数为900天，S1÷S2=90%，此时，配电设备具有第三损耗系数F3。
第一损耗系数F1通常为1.2，第二损耗系数F2通常为1.15，第三损耗系数F3通常为1.1，通过损耗系数对参数差值进行放大，以步骤S611中的数据为例，若配电设备具有第一损耗系数，当第一运行参数为1.1a时，参数差值为0.2a×1.2=0.24a，此时电力系统判定第一运行参数为：1.3a-0.24a=1.06a，当判定的第一运行参数小于修正参数范围时，电力系统发出预警信号。当第一运行参数为1.8a时，在第一损耗系数下，参数差值被放大为0.12a，此时触发判定条件的第一运行参数为1.82a。
需要说明的是，出现损耗现象的时间越早，说明该配电设备的运行条件越不稳定，无法达到预计使用时间的概率也就越高，而损耗现象出现的越晚，说明该设备能够达到预计使用时间的概率就越高，该现象可能是配电设备自身的故障引起，也可能是恶劣的工作环境导致，因此，通过判断实际运行时间与预计使用时间的比值，让电力系统的监测更加符合配电设备自身的硬件条件。
第一损耗系数、第二损耗系数与第三损耗系数的设置，建立了多种监测指标，让电力系统能够根据不同配电设备的损耗速率选取不同的监测方式，提升了电力系统监测的准确性。
【第六实施例】
在一个具体的实施例中，根据损耗程度对安全参数范围进行调整，得到调整参数范围，并记录第一运行参数超出调整参数范围的时间，得到第一时间结果，具体包括：
S621、在监测过程中建立多个取样周期，根据损耗程度调整每个取样周期的时间长度；
S622、当第一运行参数多次超出调整参数范围，或者第一运行参数超出调整参数范围的时间大于第二目标时间时，将取样周期超出调整参数范围的时间进行记录，得到风险时长；
将每个取样周期的风险时长进行累加，得到第一时间结果。
在步骤S621中，一个配电设备的取样周期的长度是相同的，但不同配电设备之间的取样周期长度并不一定相同，取样周期的长度还可以进行调节，通常情况下，损耗程度越大，取样周期的长度也就越短，举例来说，配电设备没有发生损耗现象时，取样周期的长度为3天，当配电设备具有第三损耗系数时，取样周期的长度缩短为2天，当配电设备具有第二损耗系数时，取样周期的长度缩短为一天。
在步骤S622中，当配电设备发生损耗后，需要对配电设备进行风险时长统计，根据第一运行参数的波动频率来判断配电设备能否继续工作，说明配电设备的运行状态不够稳定，超出时间过长说明配电设备存在风险隐患，当满足这两个判定条件之一时，就将超出调整参数范围的时间进行统计，并记录在数据管理库中，直至该配电设备被更换。
需要说明的是，超出调整参数范围的次数与取样周期有关，通常取样周期的长度为3天的配电设备不得超出5次，第二目标时间通常为取样周期时长的十分之一。
让不同损耗程度的配电设备具有不同的取样周期，对损耗程度较大的配电设备提升监测强度，风险时长的统计，不仅避免了第一运行参数的偶然波动对监测造成的影响，还能避免配电设备发生故障，进一步的提升了电力系统监测的准确性。
【第七实施例】
在一个具体的实施例中，当第一时间结果小于等于第一目标时间时，预测配电设备的剩余工作时长，具体包括：
S641、根据损耗程度计算配电设备的理论工作时长；
S642、根据触发风险时长的取样周期的个数判断配电设备的工作稳定性；根据工作稳定性与理论工作时长计算剩余工作时长；
S643、根据剩余工作时长判断配电设备是否需要提前更换。
在步骤S641中，理论工作时长为损耗系数除以实际使用时间和预计使用时间之间的时间差值的商，以步骤S613a中的数据为例，记理论工作时长为S3，则S3=（S2－S1）÷F1，取F1=1.2，此时，S3=（1000-300）÷1.2=583.3（天）。
在步骤S642中，从数据管理库中获取配电设备获取根据触发风险时长的取样周期的个数，以及风险时长的时间，记取样周期的个数为L，风险时长为S4，剩余工作时长为S5，S5=S3－L×S4，取L为10，风险时长为3天，S5=583.3－10×3=553.3（天）
在步骤S643中，当剩余工作时长逐渐减少，且电力系统仍然没有针对该配电设备发出预警时，工作人员可以根据情况主动对配电设备进行更换，减小电力系统的运行隐患。
通过对剩余工作时长的预测，让工作人员可以根据剩余工作时长判断配电设备运行的稳定性，并主动更换配电设备，提升电力系统运行的稳定性。
【第八实施例】
在一个具体的实施例中，根据剩余工作时长判断配电设备是否需要提前更换，具体包括：
S643a、当剩余工作时长小于第一时间结果时，电力系统提醒配电设备需要更换；
S643b、当剩余工作时长小于取样周期的时间长度时，电力系统发出预警信号。
在步骤S643a中，第一时间结果通常为10天，当剩余工作时长小于十天时，电力系统会发出更换信号，并标记需要更换的配电设备。
第一时间结果的检测，让电力系统在维护的时能够同步更换配电设备，既不影响电力系统的整体运行，又完成了配电设备的更新。
【第九实施例】
参见图5，在一个具体的实施例中，还提供一种基于物联网的电力系统实时动态监测系统100，上述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法应用于动态监测系统100，动态检测系统包括：存储模块110，数据管理库的数据存储于存储模块110中；获取模块120，获取模块120用于获取正常参数范围与安全参数范围；监测模块130，监测模块130用于监测第一运行参数与第一环境参数；判断模块140，判断模块140用于判断配电设备是否处于异常状态计算模块150，计算模块150用于计算修正参数范围以及配电设备的损耗程度；信号发射模块160，信号发射模块160用于发出预警信号，该基于物联网的电力系统实时动态监测系统100具有上述基于物联网的电力系统实时动态监测方法的全部技术特征，此处不再一一赘述。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (9)

1.一种基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述监测方法包括：
建立数据管理库，实时获取配电设备的运行状态，得到第一运行参数，实时获取所述配电设备的环境状态，得到第一环境参数；
从所述数据管理库中调取所述配电设备正常工作时的运行状态参数，得到正常参数范围与安全参数范围；
根据所述第一环境参数对所述正常参数范围进行修正，得到修正参数范围；
根据所述第一运行参数与所述修正参数范围判断所述配电设备是否处于异常状态；
若是，则所述电力系统发出预警信号；
若否，则根据所述第一运行参数与所述安全参数范围判断所述配电设备是否发生损耗；
当所述配电设备发生损耗时，根据所述第一运行参数与所述安全参数范围计算所述配电设备的损耗程度；
根据所述损耗程度对所述安全参数范围进行调整，得到调整参数范围，并记录所述第一运行参数超出所述调整参数范围的时间，得到第一时间结果；
当所述第一时间结果大于第一目标时间时，所述电力系统发出预警信号；
当所述第一时间结果小于等于第一目标时间时，预测所述配电设备的剩余工作时长。
2.根据权利要求1所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述根据所述第一环境参数对所述正常参数范围进行修正，得到修正参数范围，具体包括：
实时检测所述配电设备的工作温度，得到第一温度结果；
从设备管理库中获取所述配电设备的预设温度，得到第二温度结果；
根据所述第一温度结果与所述第二温度结果计算所述配电设备的补偿系数；
根据补偿系数与所述正常参数范围计算所述修正参数范围。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述根据所述第一运行参数与所述修正参数范围判断所述配电设备是否处于异常状态，具体包括：
当所述第一运行参数位于所述修正参数范围外时，所述配电设备处于异常状态；
当所述第一运行参数位于所述修正参数范围内时，根据所述安全参数范围判断所述配电设备是否发生损耗。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述当所述配电设备发生损耗时，根据所述第一运行参数与所述安全参数范围计算所述配电设备的损耗程度，具体包括：
计算所述第一运行参数与所述安全参数范围端点值的参数差值；
从所述数据管理库中获取所述配电设备的实际使用时间和预计使用时间；
根据所述实际使用时间与所述预计使用时间计算所述配电设备的损耗系数；
根据所述参数差值与所述损耗系数计算所述配电设备的损耗程度。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述根据所述实际使用时间与所述预计使用时间计算所述配电设备的损耗系数，具体包括：
当所述实际使用时间与所述预计使用时间的比值小于第一阈值时，所述配电设备具有第一损耗系数；
当所述实际使用时间与所述预计使用时间的比值大于所述第一阈值且小于第二阈值时，所述配电设备具有第二损耗系数；
当所述实际使用时间与所述预计使用时间的比值大于所述第二阈值时，所述配电设备具有第三损耗系数；
其中，所述第一阈值小于所述第二阈值，所述第一损耗系数＞所述第二损耗系数＞所述第三损耗系数。
6.根据权利要求4所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述根据所述损耗程度对所述安全参数范围进行调整，得到调整参数范围，并记录所述第一运行参数超出所述调整参数范围的时间，得到第一时间结果，具体包括：
在监测过程中建立多个取样周期，根据所述损耗程度调整每个所述取样周期的时间长度；
当所述第一运行参数多次超出所述调整参数范围，或者所述第一运行参数超出所述调整参数范围的时间大于第二目标时间时，将所述取样周期超出所述调整参数范围的时间进行记录，得到风险时长；
将每个所述取样周期的风险时长进行累加，得到所述第一时间结果。
7.根据权利要求6所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述当所述第一时间结果小于等于第一目标时间时，预测所述配电设备的剩余工作时长，具体包括：
根据所述损耗程度计算所述配电设备的理论工作时长；
根据触发所述风险时长的所述取样周期的个数判断所述配电设备的工作稳定性；
根据所述工作稳定性与所述理论工作时长计算所述剩余工作时长；
根据所述剩余工作时长判断所述配电设备是否需要提前更换。
8.根据权利要求7所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法，其特征在于，所述根据所述剩余工作时长判断所述配电设备是否需要提前更换，具体包括：
当所述剩余工作时长小于所述第一时间结果时，所述电力系统提醒所述配电设备需要更换；
当所述剩余工作时长小于所述取样周期的时间长度时，所述电力系统发出所述预警信号。
9.一种基于物联网的电力系统实时动态监测系统，如权利要求1至8中任意一项所述的基于物联网的电力系统实时动态监测方法应用于所述动态监测系统，其特征在于，所述动态检测系统包括：
存储模块，所述数据管理库的数据存储于所述存储模块中；
获取模块，所述获取模块用于获取所述正常参数范围与所述安全参数范围；
监测模块，所述监测模块用于监测所述第一运行参数与所述第一环境参数；
判断模块，所述判断模块用于判断所述配电设备是否处于异常状态
计算模块，所述计算模块用于计算所述修正参数范围以及所述配电设备的损耗程度；
信号发射模块，所述信号发射模块用于发出所述预警信号。
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