一种变压器智能在线监测装置的制作方法

一种变压器智能在线监测装置的制作方法

本发明涉及变压器，具体为一种变压器智能在线监测装置。

背景技术：

1、在现代电力系统中，变压器是不可或缺的设备。然而，变压器的运行环境复杂，长期处于高负荷状态，加之设备老化、维护不当等因素，导致变压器故障频发，甚至发生爆炸事故。这些事故不仅危及到现场工作人员的生命安全，还可能引起大面积停电，对社会经济和公共安全造成严重影响。为了有效预防和减少这类事故的发生，经过深入研究和技术创新，推出了变压器智能监测系统，旨在通过先进的技术手段，实现对变压器运行状态的实时监控，确保电力系统的稳定与安全。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种变压器智能在线监测装置，解决了现有变压器运行存在的安全问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种变压器智能在线监测装置，包括：

3、前端采集层，用于部署高精度传感器网络，实时采集变压器油温、压力、液位和声音数据；并通过边缘计算节点接收并初步处理数据，提取特征，并自适应调整策略以提高准确性和效率；

4、数据传输层，通过自适应通信协议确保数据实时、可靠传输；并利用数据压缩减少带宽占用，采用aes-256加密算法对数据进行加密保护，结合区块链技术，记录数据传输过程中的关键信息，确保数据的溯源和防篡改；

5、数据处理与分析层，用于智能数据清洗剔除异常数据，并对剩余数据进行特征提取与降维处理；同时构建集成学习和深度学习模型以分析变压器数据进行智能预警，利用自适应学习机制持续优化预警性能；

6、云端监控与管理层，采用大数据平台存储、处理和分析数据，支持实时查询和历史追溯；使用智能运维平台提供直观、全面的信息支持，自动生成运维建议；利用ai辅助决策系统生成最优运维策略；

7、应急响应层，设置多级预警机制，触发相应应急响应流程；并通过智能调度系统快速响应故障，设置备用电源与自恢复系统保障系统持续运行；通过异地容灾备份中心确保数据不丢失、系统可恢复；

8、所述高精度传感器网络用于在变压器上部署油温、压力、液位、噪音的多类型传感器，实时采集变压器运行数据；

9、所述边缘计算节点用于接收传感器数据，进行初步处理和特征提取，为后续分析提供关键信息。

10、优选的，高精度传感器具体包括：

11、油温传感器：用于实时采集油温数据toil(t)，其中t表示时间；

12、压力传感器：监测变压器内部压力，数据表示为pint(t)；

13、液位传感器：记录变压器绝缘油液位信号v(t)，用于评估变压器绝缘状态；

14、噪音传感器：采集声音信号a(t)，用于检测异常声响；

15、初步处理：包括滤波f(d)=filter(d)和去噪z(d)=zenoise(d)，其中d表示接收到的传感器数据；

16、特征提取：包括计算油温变化趋势；

17、自适应学习机制：使用算法alearn(dnew)根据新数据dnew自动调整特征提取策略，以提高数据处理的准确性和效率。

18、优选的，前端采集层中引入传感器自诊断与状态监测功能，自诊断模块实时监测传感器的运行状态，包括信号质量、响应时间的关键参数；当传感器状态出现异常时，自诊断模块触发报警机制，通过系统界面或短信/邮件的方式通知运维人员，并提示传感器可能存在的故障类型及建议的更换时间；

19、所述前端采集层还制定校准与维护计划，根据传感器的特性和应用场景，制定详细的校准与维护计划，包括校准周期、校准方法和维护优先级。

20、优选的，自诊断模块在传感器设计阶段集成到传感器中，并设置相应的自诊断频率和报警阈值，具体包括：

21、自诊断频率fdiag：定义自诊断模块执行状态监测的频率，单位为秒或分钟；

22、信号质量阈值qthresh：定义信号质量的可接受范围，以百分比表示；设传感器采集的信号质量为q，则q应满足q≥qthresh；

23、响应时间阈值tthresh：定义传感器响应时间的上限，单位为毫秒或秒；设传感器的响应时间为t，则t应满足t ≤ tthresh；

24、报警阈值alertthresh：定义触发报警机制的条件，设定为单一参数超过阈值，即若q< qthresh或t > tthresh，则触发报警机制；或根据需要设定为多个参数同时超过阈值，即若q< qthresh且t > tthresh；其中，对于变压器内部压力的报警机制，除了远程报警外，还需在检测出变压器内部压力超出报警阈值时，自动开启变压器上安装的电磁排泄阀，对内部压力进行主动释放，无需等待维修人员前来再进行泄压处理，避免压力积累过大而爆炸。

25、优选的，校准与维护计划内容具体包括：

26、校准周期tcal：定义传感器校准的时间间隔，单位为月或年；

27、校准误差范围ecal：定义校准后传感器误差的可接受范围，以百分比或绝对值表示；设校准后传感器的误差为e，则e应满足|e| ≤ ecal；

28、维护优先级p：根据传感器的重要性和故障率，为传感器分配维护优先级，即高、中、低三个等级，分别以p1、p2、p3表示；优先级p的计算方式根据传感器的故障率rfail、重要性iimp因素，使用加权求和的方法计算维护优先级：p = w1 × rfail + w2 × iimp，其中w1和w2为权重系数，且w1+w2=1。

29、优选的，所述自适应通信协议具有多种通信协议，并根据网络环境选择最优通信协议，确保变压器数据的实时、可靠传输；

30、数据压缩与加密通过使用压缩算法 c(d) 对传输的数据 d 进行压缩，以减少带宽占用；同时应用aes-256加密算法 eaes-256(d) ，保护变压器数据的机密性和完整性；结合区块链技术，b(ttrans) 记录数据传输过程中的关键信息，确保数据的溯源和防篡改。

31、优选的，所述数据处理与分析层工作内容具体包括：

32、a1、智能数据清洗：利用机器学习算法mclean(d) 识别并剔除异常或无效数据，确保分析结果的准确性，包括：

33、a1.1、异常数据识别：利用机器学习算法识别变压器数据中的异常点；

34、a1.2、无效数据剔除：对于识别出的异常数据，系统会根据预设的规则进行剔除或修正；同时，系统会记录异常数据的产生原因，用于后续的分析和改进；

35、设传感器采集到的数据为d={d1，d2，...，dn}，其中di表示第i个时刻的数据，智能数据清洗过程表示为：

36、dcleaned={di∣isvalid(di)}；

37、其中，isvalid(di)是一个布尔函数，用于判断数据di是否有效；

38、a2、特征提取与降维：通过数学方法提取关键特征，降低数据维度，提高处理效率，包括：

39、a2.1、特征提取：利用数学方法从原始数据中提取出油温特征，油温特征具体表示为油温的变化趋势和波动范围，目标是提取出油温特征中的油温异常特征；

40、提取前的原始数据为清洗后的数据dcleaned，提取的特征为f={f1，f2，...，fm}，其中fj表示第j个特征；

41、a2.2、降维：在提取特征的基础上，利用降维技术进一步降低数据维度，以减少计算量和提高处理速度；

42、a3、智能预警模型：基于处理后的数据，构建集成学习、深度学习模型，实时监测变压器状态，预测潜在故障；模型采用自适应学习机制，根据新采集的变压器数据自动调整参数，持续优化预警性能；同时，结合异常检测算法，提高故障识别的准确性和敏感性，包括：

43、a3.1、模型构建：利用处理后的数据构建预警模型；

44、a3.2、实时监测与预警：将实时采集的变压器数据输入到预警模型中，得到变压器的当前状态和未来趋势；当模型预测到潜在故障时，会触发预警机制，向运维人员发送预警信息；

45、设预警模型为m，实时采集的数据为dreal，预警结果表示为：

46、ywarning=m(dreal)；

47、其中，ywarning是一个布尔值或预警等级，表示当前变压器是否存在潜在故障或故障的严重程度。

48、优选的，所述云端监控与管理层具体内容包括：

49、大数据平台，用于存储、处理和分析变压器数据，支持实时查询和历史追溯；使用分布式存储系统 sdist(d)存储变压器数据，支持实时查询 areal-time(d) 和历史追溯 htrace(d，tpast)，其中tpast表示历史时间点；

50、智能运维平台，用于展示变压器状态sdisplay(d)、预警信息 wdisplay(w) 和历史趋势，为运维人员提供直观、全面的信息支持；基于变压器数据的实时分析，智能运维平台自动生成运维建议 rsuggest(danalysis)，运维建议直接基于变压器数据的分析结果，确保运维操作的针对性和有效性；

51、ai辅助决策，基于变压器数据，运用强化学习算法 rrl(d，h) 生成最优运维策略，包括预测性维护计划ppred和运维资源调度 rschedule，其中 h 表示历史运维数据。

52、优选的，所述应急响应层具体内容包括：

53、多级预警机制：根据变压器数据的异常情况 danomaly，设置不同级别的预警 lwarning(danomaly)，触发相应的应急响应流程；

54、智能调度系统：根据预警信息 w 自动调度运维资源 rdispatch(w)，快速响应变压器故障；

55、备用电源与自恢复系统：确保在主电源故障时，系统仍能持续运行并自动恢复，保障变压器数据的连续性和完整性；具体地，sbackup(tfail) 在主电源故障时间 tfail时启动备用电源，其中sbackup(tfail) 表示主电源或主系统发生故障时，自动启动的备用电源和自恢复系统中的备份机制；

56、异地容灾备份中心：采用分布式存储sdist-backup(d) 和数据复制 rreplicate(d) 技术实现数据的容灾备份，确保在极端情况下变压器数据不丢失、系统可恢复。

57、优选的，高精度传感器集成于一体，包括阀体及其前侧安装的数据换算与处理模块，所述数据换算与处理模块表面安装有数值显示表，所述阀体的底端转动连接有螺纹盖用于与变压器注油口螺纹连接，所述阀体的底端且位于螺纹盖内部还连通有检测管，所述检测管底端安装压力传感器，且压力传感器底端安装有油温传感器，所述检测管表面且位于螺纹盖下方安装有液位传感器，所述阀体的一端连通有电磁排泄阀，另一端通过导线连接有噪音传感器和数据采集终端，所述检测管侧面开孔且内部隔开有两道腔体，一道腔体与侧孔连通以将变压器油引导至电磁排泄阀排出，另一道腔体用于穿设导线。

58、本发明提供了一种变压器智能在线监测装置。与现有技术相比具备以下有益效果：

59、1、该变压器智能在线监测装置，通过高精度传感器网络和边缘计算节点的部署，系统能够实时、准确地采集和处理变压器运行数据，提高了监测的准确性和效率。其次，数据传输层采用自适应通信协议和数据加密技术，确保了数据的实时、可靠传输和安全保护，同时利用区块链技术实现了数据的溯源和防篡改。在数据处理与分析层，系统通过集成学习和深度学习模型，实现了对变压器数据的智能预警和持续优化，提高了预警的准确性和可靠性。最后，应急响应层的设置，使得系统能够快速响应故障，并通过异地容灾备份中心确保数据不丢失、系统可恢复，进一步提升了系统的稳定性和可靠性。这些创新性的改进，为变压器的安全运行提供了有力的保障；

60、2、该变压器智能在线监测装置，通过部署高精度、多类型的传感器网络，能够实时、全面地采集油温、压力、振动和声音等变压器运行数据。边缘计算节点的引入，实现了数据的初步处理和特征提取，显著提高了数据处理的准确性和效率。特别是自适应学习机制的应用，使得系统能够根据新数据自动调整特征提取策略，不断优化数据处理性能。为变压器的实时监测和预警提供了更为精准、高效的技术手段，确保了电力系统的稳定与安全；

61、3、该变压器智能在线监测装置，前端采集层引入传感器自诊断与状态监测功能，实时监测传感器运行状态，制定校准与维护计划，有效保障了数据的准确性和传感器的长期稳定运行。其次，自适应通信协议的选择，确保了数据在不同网络环境下的实时、可靠传输，提高了系统的通信效率和稳定性。此外，数据压缩与加密技术的应用，不仅减少了带宽占用，还保护了数据的机密性和完整性，增强了系统的安全性。最后，结合区块链技术记录数据传输过程中的关键信息，实现了数据的溯源和防篡改，进一步提升了数据的可信度和系统的可靠性。以上内容为变压器监测系统的智能化、高效化和安全化运行提供了有力支撑；

62、4、该变压器智能在线监测装置，智能数据清洗利用机器学习算法有效识别并剔除异常或无效数据，确保了分析结果的准确性，同时记录异常数据产生原因，为后续分析和改进提供了宝贵信息。其次，特征提取与降维技术通过数学方法提取关键特征并降低数据维度，不仅提高了处理效率，还增强了模型对变压器状态的敏感性和准确性。最后，智能预警模型采用集成学习和深度学习算法，结合自适应学习机制和异常检测算法，实现了对变压器状态的实时监测和潜在故障的准确预测，大大提高了预警的准确性和敏感性，为变压器监测系统的智能化、高效化和精准化提供了有力支撑，有效提升了变压器运行的安全性和可靠性；

63、5、该变压器智能在线监测装置，通过大数据平台，实现了变压器数据的实时查询和历史追溯，为运维提供了强有力的数据支持。智能运维平台的引入，不仅直观展示了变压器状态和预警信息，还自动生成了针对性的运维建议，提高了运维效率和准确性。特别是ai辅助决策系统的应用，基于强化学习算法生成最优运维策略，进一步提升了运维的智能化水平和决策效率，为变压器的安全、稳定运行提供了有力保障；

64、6、该变压器智能在线监测装置，通过多级预警机制，能够更精准地触发应急响应流程，提高故障处理的时效性。智能调度系统的引入，实现了运维资源的快速自动调度，进一步缩短了故障响应时间。备用电源与自恢复系统以及异地容灾备份中心的设置，则确保了系统在主电源故障或极端情况下的持续运行和数据安全，有效提升了变压器监测系统的可靠性和稳定性，为电力系统的安全运行提供了有力保障。