[发明专利]一种应用于核电大型电力变压器的健康管理系统及方法

说明书

本发明公开了一种应用于核电大型电力变压器的健康管理系统及方法，包括：终端传感单元，包括若干采集端，获取变压器的原始数据；边缘智能数采单元，接收原始数据，并通过算法将原始数据进行清洗和预处理，实时把计算结果传送至云端服务器单元；云端服务器单元，接收计算结果和原始数据，根据专家系统算法或神经网络学习算法进行分析和计算，提供变压器设备当前工作健康状态和未来预测结果，储存数据。本发明可实时对变压器运行状态进行监测，减少了人员投入和人为测量造成的误差；在服务器端对采集的原始数据或特征值数据进行统一管理，保证了数据管理的安全性和效率。

技术领域

本发明涉及变压器监测技术领域，特别涉及一种应用于核电大型电力变压器的健康管理系统及方法。

背景技术

核电电力系统中，变压器是其中的关键设备。大多数核电站中目前使用的三相变压器的容量在1000MVA以上，低压侧的电压在几十，高压侧在几百KV左右。对于此类重要设备的维护和管理，大部分依然采用常规的事后维修、定期维护保养以及安检人员定时巡检的方式。现有的监测维护方式无法满足变压器此类关键设备对于安全性和实时性的要求。

如公开号 CN110361088A的发明公开了变压器机械稳定故障监测诊断系统，传感器层包括吸附或固定连接在油箱外表面上的若干个ICP传感器、设置在变压器的负荷端的若干个负荷电流传感器和设置在变压器的中性点扁铁上的中性点接地电流传感器；数据汇聚层包括AD数据采集模块和高速信号分析模块；网络层包括边缘计算模块；管理层包括变压器故障监控平台；ICP传感器、负荷电流传感器和中性点接地电流传感器分别与AD数据采集模块相连接，高速信号分析模块分别与AD数据采集模块和边缘计算模块信号连接；边缘计算模块与变压器故障监控平台通信连接。

根据实际核电现场应用的需要，现有的维护方案无法实时获取设备状态数据。对于设备的监测是离散、非实时的方式，难以对设备的潜在安全问题进行分析和预测。对于采集的数据难以形成统一有效的数据库进行管理。无法对变压器的运行状况进行管理。

发明内容

针对现有技术无法对变压器的运行状况进行管理的问题，本发明提供了一种应用于核电大型电力变压器的健康管理系统，通过各类参数的采集和分析，实时监控变压器的健康状况，即使了解异常信息，提高安全性和可靠性。

以下是本发明的技术方案。

一种应用于核电大型电力变压器的健康管理系统，包括：终端传感单元，包括若干采集端，获取变压器的原始数据；边缘智能数采单元，接收原始数据，并通过算法将原始数据进行清洗和预处理，实时把计算结果传送至云端服务器单元；云端服务器单元，接收计算结果和原始数据，根据专家系统算法或神经网络学习算法进行分析和计算，提供变压器设备当前工作健康状态和未来预测结果，储存数据。

本发明构建边缘、云端两级数据管理及分析体系，实现变压器关键运行参数的感知和实时分析，大幅降低工作人员日常数据采集和分析的工作量及工作难度。边缘智能数采单元将终端传感器单元的数据实时采集，基于云端服务器单元构建数据分析挖掘平台，部署专家系统算法或神经网络学习算法，通过综合分析各传感器的数据，可对变压器设备进行预测性维护。监测变压器设备的状态变化，预测变压器设备的运行寿命轨迹，分析给出变压器的健康度。

作为优选，所述云端服务器单元，将计算结果用于专家系统算法或神经网络学习算法进行分析和计算，提供变压器设备当前工作健康状态和未来预测结果；将原始数据、变压器设备当前工作健康状态和未来预测结果用于训练和完善算法，并将最新的算法下发至边缘智能数采单元中。将海量的测量数据基于专家系统或神经网络学习系统对算法不断优化，可不断升级系统，提高对于变压器健康状态预测的准确性。