[发明专利]一种变压器储油柜的监测方法、介质及系统

说明书

本发明公开一种变压器储油柜的监测方法、介质及系统。该方法包括：采用第一数据集训练卷积神经网络，得到训练好的卷积神经网络；将训练好的卷积神经网络迁移至多层感知机，形成多参融合网络；采用第二数据集训练多参融合网络，得到训练好的多参融合网络；从训练好的多参融合网络中分离出经第二数据集修正的卷积神经网络；实时采集变压器储油柜的参数；将实时采集的变压器储油柜内的红外图像输入到分离出的卷积神经网络后，再经分类函数输出故障类型判断；将实时采集的变压器储油柜内的湿度、温度、油位和压力输入到训练好的多参融合网络后，再经分类函数输出故障类型判断。本发明可及时发现潜在故障，实现风险预防。

技术领域

本发明涉及变压器储油柜技术领域，尤其涉及一种变压器储油柜的监测方法、介质及系统。

背景技术

目前实际应用的变压器储油柜均没有实现在线监测，因此，也无法及时发现变压器储油柜的潜在故障，导致不能有效预防潜在风险，产生安全隐患，并造成经济算损失。

发明内容

本发明实施例提供了一种变压器储油柜的监测方法、介质及系统，以解决现有技术不能及时发现变压器储油柜的潜在故障的问题。

第一方面，提供了一种变压器储油柜的监测方法，包括：采用第一数据集训练卷积神经网络，得到训练好的卷积神经网络，其中，所述第一数据集中的样本为变压器储油柜内的红外图像样本；将所述训练好的卷积神经网络迁移至多层感知机，形成多参融合网络；采用第二数据集训练所述多参融合网络，得到训练好的多参融合网络，其中，所述第二数据集中的样本包括所述变压器储油柜内的湿度、温度、油位和压力样本；从所述训练好的多参融合网络中分离出经所述第二数据集修正的卷积神经网络；实时采集所述变压器储油柜的参数，其中，所述参数包括：所述变压器储油柜内的红外图像、湿度、温度、油位和压力；将实时采集的所述变压器储油柜内的红外图像输入到所述分离出的卷积神经网络后，再经分类函数输出所述红外图像对应的所述变压器储油柜的故障类型；将实时采集的所述变压器储油柜内的湿度、温度、油位和压力输入到所述训练好的多参融合网络后，再经分类函数输出所述变压器储油柜内的湿度、温度、油位和压力对应的所述变压器储油柜的故障类型。

第二方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的变压器储油柜的监测方法。

第三方面，提供了一种变压器储油柜的监测系统，包括：上位机、通讯组件和监测元件，所述上位机包括如第二方面实施例所述的计算机可读存储介质，所述上位机与所述监测元件通过所述通讯组件连接。

本发明实施例，可全天候监测实时红外图像、温度、湿度、压力、油位等参数，无需人工值守；通过引入神经网络对采集的数据进行自动分析判别，可确定潜在的故障类型，以便及时发现潜在故障，对故障进行定位、报警等，实现风险预防，方便运维人员远程实时监测储油柜乃至整个变压器的运行状况。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的变压器储油柜的监测方法的流程图；

图2是本发明实施例的变压器储油柜的监测系统的结构示意图；

图3是本发明实施例的监测元件的安装结构剖视图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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取的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。