CN116243214A - 电力变压器振动数据在线监测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种电力变压器振动数据在线监测系统,包括:与变压器相装配的多维传感器模组,用于实时采集变压器的运行数据;与所述多维传感器模组相连接的物联网计算设备,用于对所述运行数据进行预处理以根据多维传感器模组的分布位置获取若干对应变压器不同部位的振动数据组;以及,云服务平台,所述云服务平台包括:数据处理中心,用于对所述振动数据组进行分析处理以获得对应不同的运行参数的故障信息并生成诊断报表;调度运营中心,用于根据故障信息定位相应的变压器。通过物联网计算设备配合数据处理中心对采集的各类运行参数进行计算分析,从而使得振动数据及故障分析准确性更高,且能够实时的信号采集和故障判断,及时性更高。
Description
技术领域
本发明涉及电力设备监测技术领域,特别是涉及一种电力变压器振动数据在线监测系统及方法。
背景技术
变压器作为配网电力系统关键重要设备,变压器的运行状态直接关系到电力系统安全稳定重要。变压器振动是引起故障的主要原因之一,通过理论分析可知,电力变压器在稳定运行时,硅钢片的磁致伸缩会引起铁心振动,绕组在负载电流的电场力作用下也会产生振动,在变压器长期运行的过程中,这些振动会影响变压器本身的机械稳定性,导致变压器故障或者缩短变压器的使用寿命。因此需要对变压器振动情况进行监测,及时在振动情况出现异常是进行维护,现有的变压器振动监测系统通常仅对振动幅值或者振动产生的声音信息进行简单的监测分析,分析准确性不高。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种电力变压器振动数据在线监测系统及方法,具体提高振动数据分析准确性的优点。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供如下技术方案:
一种电力变压器振动数据在线监测系统,包括:
与变压器相装配的多维传感器模组,用于实时采集变压器的运行数据,所述运行数据包括润滑油状态参数、温度信号、气体信号、振动信号以及压力信号;
与所述多维传感器模组相连接的物联网计算设备,用于对所述运行数据进行预处理以根据多维传感器模组的分布位置获取若干对应变压器不同部位的振动数据组;以及,
与所述物联网计算设备通信连接的云服务平台,所述云服务平台包括:数据处理中心,用于对所述振动数据组进行分析处理以获得对应不同的运行参数的故障信息,并依据所述振动数据组及故障信息生成诊断报表;调度运营中心,用于获取各变压器的运行状态,并根据故障信息定位相应的变压器。
实现上述技术方案,首先通过多维传感器模组采集变压器的运行数据,各类运行数据均会对变压器的振动情况造成影响,如润滑油的浓度对变压器运行阻力会产生影响进而影响振动情况、温度会影响润滑油的粘度进而对变压器的振动情况也会产生影响,因此需要采集各类数据进行分析处理;随后通过物联网计算设备对运行数据进行预处理,对隶属于统一区域部位的多维传感器模组采集的运行数据进行综合处理,形成对应变压器不同部位的振动数据组,该振动数据组中包含若干不同的信号数据,接着由数据处理中心对振动数据组进行分析处理,当振动数据组中的存在异常的运行参数时,即说明变压器存在故障情况,而不同的信号对应不同的故障情况,通过对振动数据组进行分析即得到相应的故障信息,同时数据处理中心还可以根据振动数据组和故障信息对应生成诊断报表,并由调度运营中心能够对发生故障的变压器进行定位,从而能够使得工作人员获得详细的故障情况,进行及时的维护;通过物联网计算设备配合数据处理中心对采集的各类运行参数进行计算分析,从而使得振动数据及故障分析准确性更高,且能够实时的信号采集和故障判断,及时性更高。
作为发明的一种优选方案,所述多维传感器模组包括若干润滑油传感器、若干温度传感器、若干气体传感器、若干振动传感器及若干压力传感器,所述多维传感器模组各传感器分布于变压器的不同部位。
实现上述技术方案,通过不同类型的传感器采集变压器不同部位的不同信号,以便进行更加全面的振动分析和故障判断。
作为发明的一种优选方案,所述物联网计算设备包括:
物联网芯片模块,用于与外界物联网交互连接;
与所述物联网芯片模块连接的处理单元,用于依据所述振动数据组判断变压器发生的故障类型;
与所述物联网芯片相连接的数据识别报警模块,用于依据所述处理单元的判断结果向所述云服务平台发送计算预警信息;以及,
电源模块,用于提供工作电压。
实现上述技术方案,物联网芯片模块实现传感采集单元与外界的物联网进行交互连接,并起到“即插即用”的作用,而不需要借助其它网络,提高了物联网计算设备的数据分析能力;随后通过处理单元进行运算处理,根据振动数据组初步判断出故障类型,再由数据识别报警模块根据故障类型向云服务平台发送计算预警信息,通知云服务平台进行计算详细的计算分析,此时云服务平台对振动数据组进行计算处理,从而判断变压器发生的具体故障,进而能够使管理人员及时对变压器进行应急维修,避免变压器设备功能进一步遭受损坏,同时由于通过物联网计算设备进行初步运算处理在出现故障时再同时云服务平台进行计算处理,大大缓解了云服务平台的工作符合和计算压力。
作为发明的一种优选方案,所述处理单元包括:
边缘计算模块,用于获取关键故障信号进行检测诊断判断故障类型;
代理服务器模块,用于进行数据存储;
CPU计算模块,用于为所述边缘计算模块提供计算资源。
实现上述技术方案,通过边缘计算模块、代理服务器模块和CPU计算模块能够实现对故障信号的快速计算。
作为发明的一种优选方案,所述物联网计算设备还包括WiFi模块、路由器模块、3G/4G/5G通信模块以及通信接口模块。
实现上述技术方案,可以实现多种数据传输方式。
作为发明的一种优选方案,还包括:电流采样模块,用于采集变压器绕组的电流信号;所述物联网计算设备还用于依据所述电流信号计算绕组与磁通相互作用产生的电动力,所述振动数据组包括所述电动力。
实现上述技术方案,由于绕组振动是由绕组上流动的电流与磁通相互作用产生电动力引起的,这些力与电流平方成正比,并且在轴向和径向方向上具有分量,轴向力倾向于垂直压缩绕组,径向力倾向于压缩内部绕组并且扩大外部绕组,因此通过采集电流信号能够反映绕组振动情况,进一步提高振动故障判断的准确性。
另一方面,为解决上述技术问题,本发明还提供一种电力变压器振动数据在线监测方法,其特征在于,所述方法基于上述任一技术方案所述的在线监测系统实现,包括:
获取变压器实时的运行数据,所述运行数据包括润滑油状态参数、温度信号、气体信号、振动信号以及压力信号;
对所述运行数据进行预处理以根据多维传感器模组的分布位置获取若干对应变压器不同部位的振动数据组;
对所述振动数据组进行分析处理以获得对应不同的运行参数的故障信息,并依据所述振动数据组及故障信息生成诊断报表;
根据所述故障信息定位对应的变压机及该变压器的故障发生位置。
另一方面,为解决上述技术问题,本发明还提供一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如上述任一技术方案所述在线监测方法的步骤。
另一方面,为解决上述技术问题,本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行如上述任一技术方案所述在线监测方法的步骤。
如上所述,本发明具有以下有益效果:
本发明实施例通过提供一种电力变压器振动数据在线监测系统及方法,首先通过多维传感器模组采集变压器的运行数据,各类运行数据均会对变压器的振动情况造成影响,如润滑油的浓度对变压器运行阻力会产生影响进而影响振动情况、温度会影响润滑油的粘度进而对变压器的振动情况也会产生影响,因此需要采集各类数据进行分析处理;随后通过物联网计算设备对运行数据进行预处理,对隶属于统一区域部位的多维传感器模组采集的运行数据进行综合处理,形成对应变压器不同部位的振动数据组,该振动数据组中包含若干不同的信号数据,接着由数据处理中心对振动数据组进行分析处理,当振动数据组中的存在异常的运行参数时,即说明变压器存在故障情况,而不同的信号对应不同的故障情况,通过对振动数据组进行分析即得到相应的故障信息,同时数据处理中心还可以根据振动数据组和故障信息对应生成诊断报表,并由调度运营中心能够对发生故障的变压器进行定位,从而能够使得工作人员获得详细的故障情况,进行及时的维护;通过物联网计算设备配合数据处理中心对采集的各类运行参数进行计算分析,从而使得振动数据及故障分析准确性更高,且能够实时的信号采集和故障判断,及时性更高。
附图说明
图1显示为本发明实施例中电力变压器振动数据在线监测系统的结构示意图。
图2显示为本发明实施例中电力变压器振动数据在线监测方法的方法流程图。
图3显示为本发明实施例中计算机设备的基本结构框图。
图中数字和字母所表示的相应部件名称:
1、多维传感器模组;2、物联网计算设备;3、云服务平台。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式,熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
请参阅图1至图3。须知,本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等,均仅用以配合说明书所揭示的内容,以供熟悉此技术的人士了解与阅读,并非用以限定本发明可实施的限定条件,故不具技术上的实质意义,任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整,在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下,均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时,本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语,亦仅为便于叙述的明了,而非用以限定本发明可实施的范围,其相对关系的改变或调整,在无实质变更技术内容下,当亦视为本发明可实施的范畴。
请参阅图1,本发明提供一种电力变压器振动数据在线监测系统,包括:与变压器相装配的多维传感器模组,用于实时采集变压器的运行数据,运行数据包括润滑油状态参数、温度信号、气体信号、振动信号以及压力信号;与多维传感器模组相连接的物联网计算设备,用于对运行数据进行预处理以根据多维传感器模组的分布位置获取若干对应变压器不同部位的振动数据组;以及,与物联网计算设备通信连接的云服务平台,云服务平台包括:数据处理中心,用于对振动数据组进行分析处理以获得对应不同的运行参数的故障信息,并依据振动数据组及故障信息生成诊断报表;调度运营中心,用于获取各变压器的运行状态,并根据故障信息定位相应的变压器。
具体的,多维传感器模组包括若干润滑油传感器、若干温度传感器、若干气体传感器、若干振动传感器及若干压力传感器,多维传感器模组各传感器分布于变压器的不同部位,通过不同类型的传感器采集变压器不同部位的不同信号,以便进行更加全面的振动分析和故障判断。
同时,作为发明的一种优选方案,多维传感器模组还包括:电流采样模块,用于采集变压器绕组的电流信号;物联网计算设备还用于依据电流信号计算绕组与磁通相互作用产生的电动力,振动数据组包括电动力。由于绕组振动是由绕组上流动的电流与磁通相互作用产生电动力引起的,这些力与电流平方成正比,并且在轴向和径向方向上具有分量,轴向力倾向于垂直压缩绕组,径向力倾向于压缩内部绕组并且扩大外部绕组,因此通过采集电流信号能够反映绕组振动情况,进一步提高振动故障判断的准确性。
物联网计算设备包括:物联网芯片模块,用于与外界物联网交互连接;与物联网芯片模块连接的处理单元,用于依据振动数据组判断变压器发生的故障类型;与物联网芯片相连接的数据识别报警模块,用于依据处理单元的判断结果向云服务平台发送计算预警信息;以及,电源模块,用于提供工作电压。
物联网芯片模块实现传感采集单元与外界的物联网进行交互连接,并起到“即插即用”的作用,而不需要借助其它网络,提高了物联网计算设备的数据分析能力;随后通过处理单元进行运算处理,根据振动数据组初步判断出故障类型,再由数据识别报警模块根据故障类型向云服务平台发送计算预警信息,通知云服务平台进行计算详细的计算分析,此时云服务平台对振动数据组进行计算处理,从而判断变压器发生的具体故障,进而能够使管理人员及时对变压器进行应急维修,避免变压器设备功能进一步遭受损坏,同时由于通过物联网计算设备进行初步运算处理在出现故障时再同时云服务平台进行计算处理,大大缓解了云服务平台的工作符合和计算压力。
其中,处理单元包括:边缘计算模块,用于获取关键故障信号进行检测诊断判断故障类型;代理服务器模块,用于进行数据存储;CPU计算模块,用于为边缘计算模块提供计算资源;通过边缘计算模块、代理服务器模块和CPU计算模块能够实现对故障信号的快速计算。
具体来说,边缘计算模块用于增强物联网计算设备自身的计算能力,加强物联网计算设备自身分析处理与检测诊断故障的容量和能力,物联网计算设备自身就可以完成现有故障的检测,找出故障原因,不再依赖云计算来检测诊断故障,只需将故障检测结果上报到云服务中心即可,大幅度降低了云计算的工作量,减轻了云端服务器的工作压力,避免云服务器宕机,影响远程设备故障的日常检测与诊断工作。
代理服务器模块除了用于存储与备份物联网计算设备自身日常采集的所有传感数据以及变压器故障检测数据的所有历史数据,同时也用于物联网计算设备自身与物联网及其它网络的连接与互动,增强了物联网计算设备融入物联网网络的能力与效率,提高了物联网计算设备连接物联网的高效性、稳定性、可靠性与安全性,比如防止掉线、宕机、传输延时、防火墙入侵等恶性情况发生。
进一步的,物联网计算设备还包括WiFi模块、路由器模块、3G/4G/5G通信模块以及通信接口模块,从而可以实现多种数据传输方式;WiFi模块便于传感采集单元100自动组成无线局域网,实现跨区域联网并网工作模式,3G/4G/5G通信模块便于物联网计算设备自动与3G/4G/5G网络连接,而不需要外接网关资源,通信接口模块便于物联网计算设备与外接任何通信接口无缝对接,包括移动无线网、光纤网、优先数据网、VPN专网等,不再依赖于通过外接网关及路由器与外界通信网络连接。
物联网计算设备与云服务平台通过通信网络实现连接,通信连接的方式主要包括5G移动互联网、宽带无线网(WIFI)、宽带有线网(光纤网)、高速数据网(Internet)以及VPN专网等。
首先通过多维传感器模组采集变压器的运行数据,各类运行数据均会对变压器的振动情况造成影响,如润滑油的浓度对变压器运行阻力会产生影响进而影响振动情况、温度会影响润滑油的粘度进而对变压器的振动情况也会产生影响,因此需要采集各类数据进行分析处理;随后通过物联网计算设备对运行数据进行预处理,对隶属于统一区域部位的多维传感器模组采集的运行数据进行综合处理,形成对应变压器不同部位的振动数据组,该振动数据组中包含若干不同的信号数据,接着由数据处理中心对振动数据组进行分析处理,当振动数据组中的存在异常的运行参数时,即说明变压器存在故障情况,而不同的信号对应不同的故障情况,通过对振动数据组进行分析即得到相应的故障信息,同时数据处理中心还可以根据振动数据组和故障信息对应生成诊断报表,并由调度运营中心能够对发生故障的变压器进行定位,从而能够使得工作人员获得详细的故障情况,进行及时的维护;通过物联网计算设备配合数据处理中心对采集的各类运行参数进行计算分析,从而使得振动数据及故障分析准确性更高,且能够实时的信号采集和故障判断,及时性更高。
另一方面,为解决上述技术问题,本发明还提供一种电力变压器振动数据在线监测方法,其特征在于,方法基于上述任一技术方案的在线监测系统实现,包括:
S100、获取变压器实时的运行数据,运行数据包括润滑油状态参数、温度信号、气体信号、振动信号以及压力信号;
S200、对运行数据进行预处理以根据多维传感器模组的分布位置获取若干对应变压器不同部位的振动数据组;
S300、对振动数据组进行分析处理以获得对应不同的运行参数的故障信息,并依据振动数据组及故障信息生成诊断报表;
S400、根据故障信息定位对应的变压机及该变压器的故障发生位置。
通过获取由多维传感器模组采集的变压器的运行数据,再对运行数据进行预处理,对隶属于统一区域部位的多维传感器模组采集的运行数据进行综合处理,形成对应变压器不同部位的振动数据组,该振动数据组中包含若干不同的信号数据,接着由对振动数据组进行分析处理,当振动数据组中的存在异常的运行参数时,即说明变压器存在故障情况,而不同的信号对应不同的故障情况,通过对振动数据组进行分析即得到相应的故障信息,同时根据振动数据组和故障信息对应生成诊断报表,并由对发生故障的变压器进行定位,从而能够使得工作人员获得详细的故障情况,进行及时的维护,且使得振动数据及故障分析准确性更高,且能够实时的信号采集和故障判断,及时性更高。
另一方面,为解决上述技术问题,本发明实施例提供计算机设备。具体请参阅图3,图3为本实施例计算机设备基本结构框图。
如图3所示,计算机设备的内部结构示意图。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中,该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令,数据库中可存储有控件信息序列,该计算机可读指令被处理器执行时,可使得处理器实现一种在线监测方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力,支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令,该计算机可读指令被处理器执行时,可使得处理器执行一种在线监测方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解,图3中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
本实施方式中处理器用于执行上述在线监测方法的具体步骤,存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。
本发明实施例的计算机设备通过获取由多维传感器模组采集的变压器的运行数据,再对运行数据进行预处理,对隶属于统一区域部位的多维传感器模组采集的运行数据进行综合处理,形成对应变压器不同部位的振动数据组,该振动数据组中包含若干不同的信号数据,接着由对振动数据组进行分析处理,当振动数据组中的存在异常的运行参数时,即说明变压器存在故障情况,而不同的信号对应不同的故障情况,通过对振动数据组进行分析即得到相应的故障信息,同时根据振动数据组和故障信息对应生成诊断报表,并由对发生故障的变压器进行定位,从而能够使得工作人员获得详细的故障情况,进行及时的维护,且使得振动数据及故障分析准确性更高,且能够实时的信号采集和故障判断,及时性更高。
另一方面,本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质,计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行上述任一实施例在线监测方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)等非易失性存储介质,或随机存储记忆体(Random Access Memory,RAM)等。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (9)
1.一种电力变压器振动数据在线监测系统,其特征在于,包括:
与变压器相装配的多维传感器模组,用于实时采集变压器的运行数据,所述运行数据包括润滑油状态参数、温度信号、气体信号、振动信号以及压力信号;
与所述多维传感器模组相连接的物联网计算设备,用于对所述运行数据进行预处理以根据多维传感器模组的分布位置获取若干对应变压器不同部位的振动数据组;以及,
与所述物联网计算设备通信连接的云服务平台,所述云服务平台包括:数据处理中心,用于对所述振动数据组进行分析处理以获得对应不同的运行参数的故障信息,并依据所述振动数据组及故障信息生成诊断报表;调度运营中心,用于获取各变压器的运行状态,并根据故障信息定位相应的变压器。
2.根据权利要求1所述的电力变压器振动数据在线监测系统,其特征在于,所述多维传感器模组包括若干润滑油传感器、若干温度传感器、若干气体传感器、若干振动传感器及若干压力传感器,所述多维传感器模组各传感器分布于变压器的不同部位。
3.根据权利要求1所述的电力变压器振动数据在线监测系统,其特征在于,所述物联网计算设备包括:
物联网芯片模块,用于与外界物联网交互连接;
与所述物联网芯片模块连接的处理单元,用于依据所述振动数据组判断变压器发生的故障类型;
与所述物联网芯片相连接的数据识别报警模块,用于依据所述处理单元的判断结果向所述云服务平台发送计算预警信息;以及,
电源模块,用于提供工作电压。
4.根据权利要求2所述的电力变压器振动数据在线监测系统,其特征在于,所述处理单元包括:
边缘计算模块,用于获取关键故障信号进行检测诊断判断故障类型;
代理服务器模块,用于进行数据存储;
CPU计算模块,用于为所述边缘计算模块提供计算资源。
5.根据权利要求1所述的电力变压器振动数据在线监测系统,其特征在于,所述物联网计算设备还包括WiFi模块、路由器模块、3G/4G/5G通信模块以及通信接口模块。
6.根据权利要求1所述的电力变压器振动数据在线监测系统,其特征在于,还包括:电流采样模块,用于采集变压器绕组的电流信号;所述物联网计算设备还用于依据所述电流信号计算绕组与磁通相互作用产生的电动力,所述振动数据组包括所述电动力。
7.一种电力变压器振动数据在线监测方法,其特征在于,所述方法基于权利要求1-6中任一项所述的在线监测系统实现,包括:
获取变压器实时的运行数据,所述运行数据包括润滑油状态参数、温度信号、气体信号、振动信号以及压力信号;
对所述运行数据进行预处理以根据多维传感器模组的分布位置获取若干对应变压器不同部位的振动数据组;
对所述振动数据组进行分析处理以获得对应不同的运行参数的故障信息,并依据所述振动数据组及故障信息生成诊断报表;
根据所述故障信息定位对应的变压机及该变压器的故障发生位置。
8.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述在线监测方法的步骤。
9.一种存储有计算机可读指令的存储介质,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行如权利要求1-6中任一项所述在线监测方法的步骤。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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