CN116295661A - 一种基于物联网的变压器故障预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于变压器领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的变压器故障预警系统在故障诊断完成之后无法采取最合适的处理措施进行故障处理的问题，具体是一种基于物联网的变压器故障预警系统，包括故障预警平台，所述故障预警平台通信连接有温度监测模块、异响监控模块、线圈监测模块、决策分析模块以及存储模块；生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW并进行数值计算得到监测对象在监测周期内的运载系数YZ；本发明可以对变压器的运行温度进行监测分析，通过对监测对象的运行环境参数与负载参数进行综合分析与计算得到运载系数，结合监测对象的应用环境对其温度状态进行精准反馈。

Description

一种基于物联网的变压器故障预警系统

技术领域

本发明属于变压器领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于物联网的变压器故障预警系统。

背景技术

变压器是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯，在电器设备和无线电路中，常用作升降电压、匹配阻抗、安全隔离等，在发电机中，不管是线圈运动通过磁场或磁场运动通过固定线圈，均能在线圈中感应电势，变压器就是一种利用电磁互感应变换电压、电流和阻抗的器件。

现有的变压器故障预警系统仅能够对变压器的运行状态进行监控，通过运行状态监控结果进行故障预警，公告号为CN111239555B的授权发明专利公开了一种多电压多绕组变压器线圈故障诊断方法，该多电压多绕组变压器线圈故障诊断方法用于多电压多绕组变压器线圈的故障排查及诊断，诊断方法简单，有效地缩短了变压器故障排查的时间，提高了工作效率；但是在故障诊断完成之后，如何采取最合适的处理措施进行故障处理，使变压器运行状态和故障处理效果均能够得到保障，是一个本领域亟需解决的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于物联网的变压器故障预警系统，用于解决现有的变压器故障预警系统在故障诊断完成之后无法采取最合适的处理措施进行故障处理的问题；

本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以在故障诊断完成之后进行处理措施决策分析的基于物联网的变压器故障预警系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于物联网的变压器故障预警系统，包括故障预警平台，所述故障预警平台通信连接有温度监测模块、异响监控模块、线圈监测模块、决策分析模块以及存储模块；

所述温度监测模块用于对变压器的运行温度进行监测分析：将变压器标记为监测对象，生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW并进行数值计算得到监测对象在监测周期内的运载系数YZ，通过运载系数YZ在存储模块中调取对应的温度阈值WDmax1、WDmax2，将监测对象在监测周期内的温度最大值标记为温表值WB，将监测对象的温表值WB与温表阈值WDmax1、WDmax2进行比较并通过比较结果对监测对象在监测周期内的温度是否满足要求进行判定；

所述异响监控模块用于对变压器运行过程中的异常噪声进行监控并得到监测对象的差表值与波动值，通过存储模块获取到差表阈值与波动阈值，将差表值、波动值分别与差表阈值、波动阈值进行比较并通过比较结果对监测对象的运行声响是否满足要求进行判定；

所述线圈监测模块用于对变压器的线圈故障进行监测分析并得到监测对象的硫表值LB，通过硫表值LB的数值大小对监测对象的线圈运行状态是否满足要求进行判定；

所述决策分析模块用于对变压器的异常处理方式进行决策分析。

作为本发明的一种优选实施方式，监测对象在监测周期内的负载数据FZ的获取过程包括：获取监测对象在监测周期内实际负载值的最大值，将监测对象在监测周期内实际负载值的最大值与监测对象的负载容量的比值标记为负载数据FZ；外温数据WW为监测对象运行环境的空气温度值在监测周期内的最大值。

作为本发明的一种优选实施方式，将监测对象的温表值WB与温表阈值WDmax1、WDmax2进行比较的具体过程包括：若WB≤WDmax1，则判定监测对象在监测周期内的温度正常，温度监测模块向故障预警平台发送温度正常信号；若WDmax1＜WB＜WDmax2，则判定监测对象在监测周期内的温度异常，温度监测模块向故障预警平台发送温度维护信号，故障预警平台接收到温度维护信号后将温度维护信号发送至决策分析模块；若WB≥WDmax2，则判定监测对象在监测周期内的温度异常，温度监测模块向故障预警平台发送温度更换信号，故障预警平台接收到温度更换信号后将温度更换信号发送至管理人员的手机终端。

作为本发明的一种优选实施方式，监测对象的差表值与波动值的获取过程包括：将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测时段内监测对象产生的噪声分贝值的最大值并标记为噪表值，将监测时段内监测对象产生的噪声分贝的最大值与最小值的差值标记为噪差值，将所有监测时段的噪差值的最大值标记为差表值，对所有监测时段的噪表值进行方差计算得到波动值。

作为本发明的一种优选实施方式，将差表值、波动值分别与差表阈值、波动阈值进行比较的具体过程包括：若差表值小于差表阈值且波动值小于波动阈值，则判定监测对象在监测周期内的运行声响满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送声响合格信号；若差表值大于等于差表阈值且波动值小于波动阈值，则判定监测对象在监测周期内的运行声响不满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送异响维护信号，故障预警平台接收到异响维护信号后将异响维护信号发送至决策分析模块；否则，判定监测对象在监测周期内的运行声响不满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送异响更换信号，故障预警平台接收到异响更换信号后将异响更换信号发送至管理人员的手机终端。

作为本发明的一种优选实施方式，线圈监测模块对变压器的线圈故障进行监测分析的具体过程包括：获取监测对象运行环境中空气的硫元素浓度值并标记为硫浓值，将监测对象在监测周期内的硫浓值的最大值标记为硫表值LB，通过存储模块获取到硫表阈值LBmin、LBmax，将硫表值LB与硫表阈值LBmin、LBmax进行比较：若LB≤LBmin，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈正常信号；若LBmin＜LB＜LBmax，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态不满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈维护信号，故障预警平台接收到线圈维护信号后将线圈维护信号发送至决策分析模块；若LB≥LBmax，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态不满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈更换信号，故障预警平台接收到线圈更换信号后将线圈更换信号发送至管理人员的手机终端。

作为本发明的一种优选实施方式，决策分析模块对变压器的异常处理方式进行决策分析的具体过程包括：决策分析模块同时接收到温度维护信号、异响维护信号以及线圈维护信号时，对监测对象进行更换必要性分析；否则，不对监测对象进行更换必要性分析。

作为本发明的一种优选实施方式，对监测对象进行更换必要性分析的具体过程包括：通过温表值WB、差表值以及硫表值LB进行数值计算得到监测对象的更新系数GX，CB与CBmax分别为差表值与差表阈值的数值；通过存储模块获取到更新阈值GXmax，将监测对象的更新系数GX与更新阈值GXmax进行比较：若更新系数GX小于更新阈值GXmax，则不做更新处理；若更新系数GX大于等于更新阈值GXmax，则生成全部更新信号并发送至故障预警平台，故障预警平台接收到全部更新信号后将全部更新信号发送至管理人员的手机终端。

作为本发明的一种优选实施方式，该基于物联网的变压器故障预警系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：对变压器的运行温度进行监测分析：将变压器标记为监测对象，生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW并进行数值计算得到运载系数YZ；

步骤二：通过运载系数YZ在存储模块中调取对应的温度阈值WDmax1、WDmax2，将监测对象在监测周期内的温度最大值标记为温表值WB，通过将温表值WB与温度阈值WDmax1、WDmax2进行比较并通过比较结果对监测对象的温度是否正常进行判定；

步骤三：对变压器运行过程中的异常噪声进行监控并获取监测对象的差表值与波动值，通过差表值、波动值的数值对监测对象的运行声响是否满足要求进行判定；

步骤四：对变压器的线圈故障进行监测分析并获取监测对象的硫表值LB，通过硫表值LB的数值对监测对象的线圈运行状态是否满足要求进行判定；

步骤五：对变压器的异常处理方式进行决策分析。

本发明具备下述有益效果：

通过温度监测模块可以对变压器的运行温度进行监测分析，通过对监测对象的运行环境参数与负载参数进行综合分析与计算得到运载系数，通过运载系数的数值获取到对应的温度阈值，从而通过温度阈值对监测对象的温度是否异常进行判定，结合监测对象的应用环境对其温度状态进行精准反馈；

通过异响监控模块可以对变压器运行过程中的异常噪声进行监控，通过对各个监测时段内监测对象的噪表值与噪差值进行计算得到差表值与波动值，从而根据差表值与波动值对监测对象的运行声响进行监控，在存在运行异响时及时进行预警；

通过线圈监测模块可以对变压器的线圈故障进行监测分析，通过对监测对象运行环境中硫元素的浓度值进行监测得到硫表值，通过硫表值的数值对线圈运行状态进行反馈，从而在线圈运行异常时进行预警，同时在线圈运行异常时进行线圈维护、线圈更换的处理措施推荐；

4、通过决策分析模块可以对变压器的异常处理方式进行决策分析，通过温度维护信号、异响维护信号以及线圈维护信号的接收情况进行更换必要性分析，从而在整机存在更换必要性时对散热组件、铁芯以及线圈进行整体更换，在保证变压器运行状态的情况下提高其故障处理效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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发明的一些实施例，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为本发明实施例一的系统框图；

图2为本发明实施例二的系统框图；

图3为本发明实施例三的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一，如图1所示，一种基于物联网的变压器故障预警系统，包括故障预警平台，故障预警平台通信连接有温度监测模块、异响监控模块、线圈监测模块、决策分析模块以及存储模块。

温度监测模块用于对变压器的运行温度进行监测分析：将变压器标记为监测对象，生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW，监测对象在监测周期内的负载数据FZ的获取过程包括：获取监测对象在监测周期内实际负载值的最大值，将监测对象在监测周期内实际负载值的最大值与监测对象的负载容量的比值标记为负载数据FZ，监测对象的实际负载值由万用表直接测量；外温数据WW为监测对象运行环境的空气温度值在监测周期内的最大值，空气温度值由温度传感器进行测量，温度计通过传导或对流达到热平衡，从而使温度计的示值能直接表示被测对象的温度，一般测量精度较高，在一定的测温范围内，温度计也可测量物体内部的温度分布；通过公式YZ=α1×FZ×100+α2×WW得到监测对象在监测周期内的运载系数YZ，运载系数是一个反映监测对象运行负载强度的数值，运载系数的数值越大，表示监测对象运行负载强度越高，其对应的温度监测标准越高；其中α1与α2均为比例系数；通过运载系数YZ在存储模块中调取对应的温度阈值WDmax1、WDmax2，存储模块中存储有运载温度对照表，运载温度对照表中包含有若干个运载区间，每个运载区间均对应一组温度阈值WDmax1、WDmax2，温度阈值WDmax1、WDmax2是针对不同应用环境对监测对象温度进行监测的标准数值；将监测对象在监测周期内的温度最大值标记为温表值WB，将监测对象的温表值WB与温表阈值WDmax1、WDmax2进行比较：若WB≤WDmax1，则判定监测对象在监测周期内的温度正常，温度监测模块向故障预警平台发送温度正常信号；若WDmax1＜WB＜WDmax2，则判定监测对象在监测周期内的温度异常，温度监测模块向故障预警平台发送温度维护信号，故障预警平台接收到温度维护信号后将温度维护信号发送至决策分析模块；若WB≥WDmax2，则判定监测对象在监测周期内的温度异常，温度监测模块向故障预警平台发送温度更换信号，故障预警平台接收到温度更换信号后将温度更换信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到温度更换信号后直接对监测对象的散热组件进行更换，以提高监测对象的散热性能；对变压器的运行温度进行监测分析，通过对监测对象的运行环境参数与负载参数进行综合分析与计算得到运载系数，通过运载系数的数值获取到对应的温度阈值，从而通过温度阈值对监测对象的温度是否异常进行判定，结合监测对象的应用环境对其温度状态进行精准反馈。

异响监控模块用于对变压器运行过程中的异常噪声进行监控：将监测周期分割为若干个监测时段，通过噪声传感器获取监测时段内监测对象产生的噪声分贝值的最大值并标记为噪表值，噪声传感器是由于传感器内置一个对声音敏感的电容式驻极体话筒，声波使话筒内的驻极体薄膜振动，导致电容的变化，而产生与之对应变化的微小电压，从而实现光信号到电信号的转换；将监测时段内监测对象产生的噪声分贝的最大值与最小值的差值标记为噪差值，将所有监测时段的噪差值的最大值标记为差表值，对所有监测时段的噪表值进行方差计算得到波动值，通过存储模块获取到差表阈值与波动阈值，将差表值、波动值分别与差表阈值、波动阈值进行比较：若差表值小于差表阈值且波动值小于波动阈值，则判定监测对象在监测周期内的运行声响满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送声响合格信号；若差表值大于等于差表阈值且波动值小于波动阈值，则判定监测对象在监测周期内的运行声响不满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送异响维护信号，故障预警平台接收到异响维护信号后将异响维护信号发送至决策分析模块；否则，判定监测对象在监测周期内的运行声响不满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送异响更换信号，故障预警平台接收到异响更换信号后将异响更换信号发送至管理人员的手机终端；对变压器运行过程中的异常噪声进行监控，通过对各个监测时段内监测对象的噪表值与噪差值进行计算得到差表值与波动值，从而根据差表值与波动值对监测对象的运行声响进行监控，在存在运行异响时及时进行预警。

差表阈值与波动阈值是评价监测对象运行声是否满足要求的数值，其具体数值由管理人员根据自身经验以及历史数据进行设定，数值设定完成之后存入存储模块当中。

线圈监测模块用于对变压器的线圈故障进行监测分析：获取监测对象运行环境中空气的硫元素浓度值并标记为硫浓值，将监测对象在监测周期内的硫浓值的最大值标记为硫表值LB，通过存储模块获取到硫表阈值LBmin、LBmax，将硫表值LB与硫表阈值LBmin、LBmax进行比较：

若LB≤LBmin，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈正常信号；

若LBmin＜LB＜LBmax，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态不满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈维护信号，故障预警平台接收到线圈维护信号后将线圈维护信号发送至决策分析模块；

若LB≥LBmax，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态不满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈更换信号，故障预警平台接收到线圈更换信号后将线圈更换信号发送至管理人员的手机终端；对变压器的线圈故障进行监测分析，通过对监测对象运行环境中硫元素的浓度值进行监测得到硫表值，通过硫表值的数值对线圈运行状态进行反馈，从而在线圈运行异常时进行预警，同时在线圈运行异常时进行线圈维护、线圈更换的处理措施推荐。

实施例二，如图2所示，决策分析模块用于对变压器的异常处理方式进行决策分析：决策分析模块同时接收到温度维护信号、异响维护信号以及线圈维护信号时，对监测对象进行更换必要性分析；否则，不对监测对象进行更换必要性分析；对监测对象进行更换必要性分析的具体过程包括：通过公式GX=β1×（WB-WDmax1）+β2×（CB-CBmax）+β3×（LB-LBmin）得到监测对象的更新系数GX，更新系数是一个反映监测对象的整体更新必要性的数值，更新系数的数值越大，则表示监测对象的整体更新必要性越高，其中β1、β2以及β3均为比例系数，且β1＞β2＞β3＞1，CB与CBmax分别为差表值与差表阈值的数值；通过存储模块获取到更新阈值GXmax，将监测对象的更新系数GX与更新阈值GXmax进行比较：若更新系数GX小于更新阈值GXmax，则不做更新处理；若更新系数GX大于等于更新阈值GXmax，则生成全部更新信号并发送至故障预警平台，故障预警平台接收到全部更新信号后将全部更新信号发送至管理人员的手机终端；对变压器的异常处理方式进行决策分析，通过温度维护信号、异响维护信号以及线圈维护信号的接收情况进行更换必要性分析，从而在整机存在更换必要性时对散热组件、铁芯以及线圈进行整体更换，在保证变压器运行状态的情况下提高其故障处理效率。

实施例三，如图3所示，一种基于物联网的变压器故障预警方法，包括以下步骤：

步骤一：对变压器的运行温度进行监测分析：将变压器标记为监测对象，生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW并进行数值计算得到运载系数YZ；

步骤二：通过运载系数YZ在存储模块中调取对应的温度阈值WDmax1、WDmax2，将监测对象在监测周期内的温度最大值标记为温表值WB，通过将温表值WB与温度阈值WDmax1、WDmax2进行比较并通过比较结果对监测对象的温度是否正常进行判定；

步骤三：对变压器运行过程中的异常噪声进行监控并获取监测对象的差表值与波动值，通过差表值、波动值的数值对监测对象的运行声响是否满足要求进行判定；

步骤四：对变压器的线圈故障进行监测分析并获取监测对象的硫表值LB，通过硫表值LB的数值对监测对象的线圈运行状态是否满足要求进行判定；

步骤五：对变压器的异常处理方式进行决策分析。

一种基于物联网的变压器故障预警系统，工作时，将变压器标记为监测对象，生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW并进行数值计算得到运载系数YZ；通过运载系数YZ在存储模块中调取对应的温度阈值WDmax1、WDmax2，将监测对象在监测周期内的温度最大值标记为温表值WB，通过将温表值WB与温度阈值WDmax1、WDmax2进行比较并通过比较结果对监测对象的温度是否正常进行判定；对变压器运行过程中的异常噪声进行监控并获取监测对象的差表值与波动值，通过差表值、波动值的数值对监测对象的运行声响是否满足要求进行判定；对变压器的线圈故障进行监测分析并获取监测对象的硫表值LB，通过硫表值LB的数值对监测对象的线圈运行状态是否满足要求进行判定。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式GX=β1×（WB-WDmax1）+β2×（CB-CBmax）+β3×（LB-LBmin）；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的更新系数；将设定的更新系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到β1、β2以及β3的取值分别为5.68、3.47和2.13；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的更新系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如更新系数与温表值的数值成正比。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (9)

1.一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，包括故障预警平台，所述故障预警平台通信连接有温度监测模块、异响监控模块、线圈监测模块、决策分析模块以及存储模块；

所述温度监测模块用于对变压器的运行温度进行监测分析：将变压器标记为监测对象，生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW并进行数值计算得到监测对象在监测周期内的运载系数YZ，通过运载系数YZ在存储模块中调取对应的温度阈值WDmax1、WDmax2，将监测对象在监测周期内的温度最大值标记为温表值WB，将监测对象的温表值WB与温表阈值WDmax1、WDmax2进行比较并通过比较结果对监测对象在监测周期内的温度是否满足要求进行判定；

所述异响监控模块用于对变压器运行过程中的异常噪声进行监控并得到监测对象的差表值与波动值，通过存储模块获取到差表阈值与波动阈值，将差表值、波动值分别与差表阈值、波动阈值进行比较并通过比较结果对监测对象的运行声响是否满足要求进行判定；

所述线圈监测模块用于对变压器的线圈故障进行监测分析并得到监测对象的硫表值LB，通过硫表值LB的数值大小对监测对象的线圈运行状态是否满足要求进行判定；

所述决策分析模块用于对变压器的异常处理方式进行决策分析。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，监测对象在监测周期内的负载数据FZ的获取过程包括：获取监测对象在监测周期内实际负载值的最大值，将监测对象在监测周期内实际负载值的最大值与监测对象的负载容量的比值标记为负载数据FZ；外温数据WW为监测对象运行环境的空气温度值在监测周期内的最大值。

3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，将监测对象的温表值WB与温表阈值WDmax1、WDmax2进行比较的具体过程包括：若WB≤WDmax1，则判定监测对象在监测周期内的温度正常，温度监测模块向故障预警平台发送温度正常信号；若WDmax1＜WB＜WDmax2，则判定监测对象在监测周期内的温度异常，温度监测模块向故障预警平台发送温度维护信号，故障预警平台接收到温度维护信号后将温度维护信号发送至决策分析模块；若WB≥WDmax2，则判定监测对象在监测周期内的温度异常，温度监测模块向故障预警平台发送温度更换信号，故障预警平台接收到温度更换信号后将温度更换信号发送至管理人员的手机终端。

4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，监测对象的差表值与波动值的获取过程包括：将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测时段内监测对象产生的噪声分贝值的最大值并标记为噪表值，将监测时段内监测对象产生的噪声分贝的最大值与最小值的差值标记为噪差值，将所有监测时段的噪差值的最大值标记为差表值，对所有监测时段的噪表值进行方差计算得到波动值。

5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，将差表值、波动值分别与差表阈值、波动阈值进行比较的具体过程包括：若差表值小于差表阈值且波动值小于波动阈值，则判定监测对象在监测周期内的运行声响满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送声响合格信号；若差表值大于等于差表阈值且波动值小于波动阈值，则判定监测对象在监测周期内的运行声响不满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送异响维护信号，故障预警平台接收到异响维护信号后将异响维护信号发送至决策分析模块；否则，判定监测对象在监测周期内的运行声响不满足要求，异响监控模块向故障预警平台发送异响更换信号，故障预警平台接收到异响更换信号后将异响更换信号发送至管理人员的手机终端。

6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，线圈监测模块对变压器的线圈故障进行监测分析的具体过程包括：获取监测对象运行环境中空气的硫元素浓度值并标记为硫浓值，将监测对象在监测周期内的硫浓值的最大值标记为硫表值LB，通过存储模块获取到硫表阈值LBmin、LBmax，将硫表值LB与硫表阈值LBmin、LBmax进行比较：若LB≤LBmin，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈正常信号；若LBmin＜LB＜LBmax，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态不满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈维护信号，故障预警平台接收到线圈维护信号后将线圈维护信号发送至决策分析模块；若LB≥LBmax，则判定监测对象在监测周期内的线圈运行状态不满足要求，线圈监测模块向故障预警平台发送线圈更换信号，故障预警平台接收到线圈更换信号后将线圈更换信号发送至管理人员的手机终端。

7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，决策分析模块对变压器的异常处理方式进行决策分析的具体过程包括：决策分析模块同时接收到温度维护信号、异响维护信号以及线圈维护信号时，对监测对象进行更换必要性分析；否则，不对监测对象进行更换必要性分析。

8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，对监测对象进行更换必要性分析的具体过程包括：通过温表值WB、差表值以及硫表值LB进行数值计算得到监测对象的更新系数GX，CB与CBmax分别为差表值与差表阈值的数值；通过存储模块获取到更新阈值GXmax，将监测对象的更新系数GX与更新阈值GXmax进行比较：若更新系数GX小于更新阈值GXmax，则不做更新处理；若更新系数GX大于等于更新阈值GXmax，则生成全部更新信号并发送至故障预警平台，故障预警平台接收到全部更新信号后将全部更新信号发送至管理人员的手机终端。

9.根据权利要求1-8任一项所述的一种基于物联网的变压器故障预警系统，其特征在于，该基于物联网的变压器故障预警系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：对变压器的运行温度进行监测分析：将变压器标记为监测对象，生成监测周期，获取监测对象在监测周期内的负载数据FZ与外温数据WW并进行数值计算得到运载系数YZ；

步骤二：通过运载系数YZ在存储模块中调取对应的温度阈值WDmax1、WDmax2，将监测对象在监测周期内的温度最大值标记为温表值WB，通过将温表值WB与温度阈值WDmax1、WDmax2进行比较并通过比较结果对监测对象的温度是否正常进行判定；

步骤三：对变压器运行过程中的异常噪声进行监控并获取监测对象的差表值与波动值，通过差表值、波动值的数值对监测对象的运行声响是否满足要求进行判定；

步骤四：对变压器的线圈故障进行监测分析并获取监测对象的硫表值LB，通过硫表值LB的数值对监测对象的线圈运行状态是否满足要求进行判定；

步骤五：对变压器的异常处理方式进行决策分析。

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