[发明专利]电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端及方法在审
| 申请号: | 202010662505.X | 申请日: | 2020-07-10 |
| 公开(公告)号: | CN112014691A | 公开(公告)日: | 2020-12-01 |
| 发明(设计)人: | 杨为;朱太云;田宇;柯艳国;朱胜龙;张国宝;赵恒阳;蔡梦怡;陈忠;罗沙;谢佳;李坚林;秦少瑞;赵常威;秦金飞;宋东波;杨海涛;钱宇骋;吴杰;吴正阳 | 申请(专利权)人: | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 |
| 主分类号: | G01R31/12 | 分类号: | G01R31/12 |
| 代理公司: | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人: | 何会侠 |
| 地址: | 230000 安徽省*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 电力 联网 信息 融合 局部 放电 检测 终端 方法 | ||
1.一种电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端,其特征在于:该终端由特高频信号采集装置(01)、超声波信号采集装置(02)和物联网智能单元(03)组成;所述特高频信号采集装置(01)包括特高频传感器并通过吸盘安装于待测电力设备外表面,在不同位置采集局部放电产生的特高频电磁波信号;所述超声波信号采集装置(02)包括超声波传感器,通过由电动机驱动的可升降的转动轴,实现超声波传感器的升降和180°旋转,在不同位置采集局部放电产生的超声波信号;所述物联网智能单元(03)包括中央处理器、信号处理和控制电路,采用光纤通信接收特高频电磁波信号与超声波信号并通过多信息融合实现局部放电识别与诊断,利用4G或5G网络将数据上传至电力物联网云平台(04)。
2.根据权利要求1所述的一种电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端,其特征在于:所述特高频信号采集装置(01)由金属屏蔽环(1)、检测窗口(2)、圆形金属片(3)、金属壳体(4)、同轴连接器(5)和吸盘(6)组成,金属壳体(4)为一端开口一端封闭的杯状结构,其横截面为圆形,构成一个波导谐振器,金属壳体(4)的开口端与金属屏蔽环(1)相连接,金属壳体(4)的封闭端外部设置有同轴连接器(5),设置在金属壳体(4)内的圆形金属片(3)与同轴连接器(5)的内导体相连;检测窗口(2)位于金属屏蔽环(1)上,特高频传感器为欧几里德螺旋天线并封装在检测窗口(2)内;金属壳体(4)与检测窗口(2)的几何中心相对,局部放电产生的特高频信号通过检测窗口(2)耦合到圆形金属片(3);特高频信号采集装置(1)过吸盘(6)固定到待测电力设备外表面。
3.根据权利要求2所述的一种电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端,其特征在于:所述吸盘(6)上设置有控制吸盘吸附和脱落的吸气放气装置(7)。
4.根据权利要求1所述的一种电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端,其特征在于:所述超声波信号采集装置(02)由伞状外壳(8)、固定支架(9)、升降杆(10)、滤波处理模块(11)、转动轴(12)和通信接口(13)组成;超声波传感器置于伞状外壳中并通过转动轴(12)连接至升降杆(10),转动轴(12)由旋转电机驱动实现180°旋转,升降杆(10)由直线电机驱动实现一米高度范围内的升降;滤波处理模块(11)设置在伞状外壳(8)中,由低通滤波器和信号处理模块构成;超声波传感器采集到的超声波信号首先通过低通滤波器进行低通滤波,然后通过信号处理模块进行高斯平滑滤波,从而消除环境噪声的干扰,滤波处理后的信号通过通信接口(13)传输给物联网智能单元(03)。
5.根据权利要求1所述的一种电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端,其特征在于:所述物联网智能单元(03)与特高频信号采集装置(01)和超声波信号采集装置(02)之间均采用光纤进行通信,物联网智能单元(03)不间断地向特高频信号采集装置(01)和超声波信号采集装置(02)发送查询指令,特高频信号采集装置(01)和超声波信号采集装置(02)在接收到该指令后查询相应的数据并上传至物联网智能单元(03)。
6.权利要求1-5任一项所述的一种电力物联网下多信息融合的局部放电检测终端的检测方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:特高频信号采集装置(01)的特高频传感器和超声波信号采集装置(02)的超声波传感器分别检测局部放电产生特高频电磁波信号和超声波信号,由于特高频信号的频率范围为0.3-3GHz,本身具有良好的降低环境噪声的能力,不需要滤波处理;超声波信号对环境噪声敏感,因此要通过滤波处理模块中的低通滤波器进行低通滤波并通过信号处理模块进行高斯平滑滤波,随后传送给物联网智能单元(03);
步骤2:利用传送至物联网智能单元(03)的特高频电磁波信号的脉冲参数信息生成局部放电相位分布图谱,对传送至物联网智能单元(03)的超声波信号进行傅里叶变换得到时频分布图谱;
步骤3:采用多视图深度卷积神经网络对所得到的特高频电磁波信号的局部放电相位分布图谱和超声波信号的时频分布图谱进行特征参量提取,并将分类器的最终输出结果进行归一化处理,随后利用D-S证据理论进行多信息融合并完成局部放电的决策诊断,判断局部放电类型是金属尖端、自由微粒、悬浮电位还是绝缘子气隙;
步骤4:在确定有局部放电发生的情况下,利用特高频电磁波信号和超声波信号进行局部放电源定位,先通过特高频电磁波信号确定局部放电源的大致位置,再通过特高频电磁波信号和超声波信号直接的时延作为局部放电源到超声波传感器的距离,进而准确获得局部放电源的准确位置;
步骤5:利用4G或5G网络将局部放电类型和局部放电源所在位置同步传送到电力物联网云平台(04)并进行实时分析处理。
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