[发明专利]局部放电故障监测和评估装置及方法

说明书

本发明公开了一种局部放电故障监测和评估装置以及方法，该装置包括：麦克风阵列信号采集模块，其包括超声波麦克风阵列，被配置成对被测电力设备进行超声波信号采集并缓存音频数据；基于机器学习的局部放电事件检测模块，被配置成利用基于机器学习的局部放电事件检测算法，对所述麦克风阵列信号采集模块所采集的音频数据进行局部放电事件的实时监测，标记该局部放电事件发生的时刻并缓存所述音频数据；以及声源定位模块，被配置成在缓存的音频数据中找出被标记的局部放电事件发生时刻对应的音频数据，并利用声源定位算法对所述音频数据进行声源定位并得到声源的强度分布图。

技术领域

本发明涉及电力设备检测领域，尤其涉及电力设备的局部放电监测和评估。

背景技术

在电力系统中，设备局部放电现象是反映电力设备运行状态的一个重要指标。目前常用局部放电设备（局放设备）是超声波局放检测仪，需要人工手持检测仪器对电力设备进行巡检，检测仪器巡检效率低，长时间使用会造成听力损伤；此外，对局部放电故障的定位、局部放电故障严重程度评估需要靠巡检员的个人经验，测试结果不直观，测试经验难以复用。

因此，亟需一种能提高局部放电检测效率、直观显示测试结果、并能量化测试结果的局部放电故障监测和评估方案。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种局部放电故障监测和评估装置以及局部放电故障监测和评估方法。

本发明的局部放电故障监测和评估装置至少包括：麦克风阵列信号采集模块、基于机器学习的局部放电事件检测模块以及声源定位模块。

麦克风阵列信号采集模块，包括超声波麦克风阵列，被配置成对被测电力设备进行超声波信号采集并缓存音频数据；

基于机器学习的局部放电事件检测模块，被配置成利用基于机器学习的局部放电事件检测算法，对所述麦克风阵列信号采集模块所采集的音频数据进行局部放电事件的实时监测，标记该局部放电事件发生的时刻并缓存所述音频数据；以及

声源定位模块，被配置成在缓存的音频数据中找出被标记的局部放电事件发生时刻对应的音频数据，并利用声源定位算法对所述音频数据进行声源定位并得到声源的强度分布图。

在一个实施例中，所述基于机器学习的局部放电事件检测算法为基于卷积神经网络算法，所述声源定位算法为Beamforming算法。

在一个实施例中，该装置还包括：光学图像采集模块，包括位于所述超声波麦克风阵列几何中心位置的摄像头，被配置成对所述电力设备进行光学图像采集并缓存光学图像数据。

在一个实施例中，该装置还包括：传感器数据采集模块被配置成采集环境数据，包括温度传感器、湿度传感器、气压传感器以及距离传感器；

其中，所述温度传感器采集测试环境的温度；所述湿度传感器采集测试环境的湿度；所述气压传感器采集测试环境的气压；所述距离传感器采集被测的电气设备与所述局部放电故障监测和评估装置之间的直线距离。

在一个实施例中，该装置还包括：修正模块，被配置成基于传感器获得的环境数据得到距离修正参数以及环境衰减修正参数。

在一个实施例中，该装置还包括：局部放电强度估算模块,被配置成利用所述距离修正参数以及环境衰减修正参数对所述声源定位模块所得到的声源强度分布图中声源位置处超声波信号的强度进行距离修正以及环境衰减修正，得到局部放电声源超声波信号强度估计值。

在一个实施例中，该装置还包括：声像云图融合模块，被配置成将所述声源强度分布图与所述光学图像采集模块中缓存的光学图像叠加融合，在叠加融合后的声源分布图中标识出局部放电事件发生的位置及声源强度的分布状况。