一种高压环网柜的远程通讯测温处理方法及系统与流程

本发明涉及高压环网柜监测，具体为一种高压环网柜的远程通讯测温处理方法及系统。

背景技术：

1、高压环网柜是一种常见于住宅区、工业园区和企业园区中的配电设施，由于高压环网柜的高集成性、强大的灵活配置性和易于维护性，因此高压环网柜成为目前主要的配电设施。

2、高压环网柜通常分为低端部分、中端部分和高端部分；高端部分通常由断路器、熔断器和电流互感器等电路保护设施和电路转换设施构成；中端部分通常由隔离开关、负荷开关和环网开关等电路控制设施构成；低端部分通常由桥式整流器、电池组和直流电源等环网柜供电运行设施构成；在长时间使用过程高压环网柜会因为各种问题而影响正常供电，因此高压环网柜通常会进行定期的维护，为了提升维护工作效率，目前也提出一些方案，例如cn202211285107.6提出了一种基于气体绝缘环网柜的一体化智能在线检测装置，该装置通过改善在维护过程中造成大量六氟化硫排出问题，节省了高压环网柜维护的成本。

3、而在高压环网柜维护的诸多问题中，过热问题一直是高压环网柜问题的重点问题之一，由于高压环网柜在使用过程中由于电流和电阻的存在，因此在正常供电过程中极易出现热损耗的情况，若是某个部分电阻值过高加上散热慢的情况出现，一旦超过该部分温度阈值，很容易出现发热故障而造成供电问题甚至事故发生。

4、通常造成发热故障的原因，如高端部分断路器中接触电阻过载、各配件连接部分的接触面氧化或电力负荷突变造成的过载过热等；然而过热问题产生的原因较多且时间不定，为了能够及时了解高压环网柜过热问题的产生并进行维护，cn202211312453.9提出了一种基于数据分析的充气式高压环网柜的监测控制系统，通过结合柜内数据和柜外数据的综合分析并分成不同监测等级以改变目前采用统一标准的监测方式，提升了充气式高压环网柜的监测精确性；cn202011620950.6提出了一种基于高压环网柜的远程通讯测温处理方法及系统，通过对传输数据的数据包对比以避免集成管理设备间数据的相互污染问题，提升了数据的准确度。

5、然而上述方法仅改善了过热问题在监测过程中的数据准确性，没有基于这些数据去进一步分析过热问题产生的原因去进行维护以减少过热问题引发的事故，而目前基于高压环网柜的过热问题进行归因分析的研究较少；为了能够基于数据实现系统自动化的过热问题数据原因分析，提升高压环网柜维护的准确性和高效性，本发明提出一种高压环网柜的远程通讯测温处理方法及系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种高压环网柜的远程通讯测温处理方法及系统，通过对高压环网柜可能会引起过热问题的部分建立节点矩阵，结合传感器和摄像设备通过远程通讯手段，每隔一定时间实时监测、记录和保存高压环网柜的温度数据、电压数据和图像数据，当温度数据和/或电压数据超出设定阈值时，通过图像数据的矩阵相似度以及温度数据和/或电压数据的变化率聚类分析结果，判断是高压环网柜出现故障、电压急剧变换故障或监测设备故障，以保证监测完成后能够分析故障发生的原因，提升高压环网柜的维修准确性。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种高压环网柜的远程通讯测温处理方法，包括：

4、获取高压环网柜的第一节点，依据所述第一节点建立第一节点矩阵；

5、进一步地，依据所述第一节点安装温度传感器和电压传感器；所述第一节点为所述高压环网柜的容易引起发热的接触点，包括电气设备连接的接触点、连接线路和各个开关；

6、每隔t时间获取所述第一节点对应的电压数据和温度数据；生成第一电压数据集和第一温度数据集，将所述第一电压数据集和所述第一温度数据集关联所述第一节点矩阵；依据所述第一电压数据集的变化率和所述第一温度数据集的变化率获取第二电压数据集和第二温度数据集，将所述第二电压数据集、所述第二温度数据集和所述第一节点矩阵进行关联并通过远程通讯进行数据传输；

7、每隔s时间远程发送信号对所述第一节点矩阵进行遍历，依据所述第一节点矩阵获取所述第一节点对应的所述第一电压数据集和所述第一温度数据集进行过热监测；

8、进一步地，所述过热监测的流程为获取所述第一电压数据集和所述第一温度数据集判断是否超出阈值，并依据所述第一节点矩阵获取对应所述第一节点的图像数据、所述第二电压数据和所述第二温度数据；

9、所述第一电压数据集和所述第一温度数据集的获取为数据传输设备每隔t时间向所述温度传感器和所述电压传感器发送指令，获取对应所述第一节点的所述温度数据和所述电压数据，所述数据传输设备通过远程通讯传输将所有所述温度数据和所述电压数据传输给中央处理器，生成所述第一电压数据集和所述第一温度数据集；

10、所述图像数据的获取为依据所述第一节点矩阵安装图像拍摄装置，所述数据传输设备每隔t时间向所述图像拍摄装置获取对应第一节点的节点图像和节点红外图像，所述数据传输设备通过远程通讯传输将所述节点图像和所述节点红外图像传输给中央处理器；

11、当所述第一电压数据集和/或所述第一温度数据集超出阈值时获取对应的所述第一节点；

12、依据所述第一节点矩阵获取所述对应的第一节点图像数据进行第一数据分析；

13、进一步地，所述第一数据分析通过过热环网柜节点分析模型分析节点图像和红外图像；

14、所述过热环网柜节点分析模型包括热度分析模型和异常节点分析模型；所述热度分析模型包括红外图像输入单元、红外热度分析单元、红外热度计算单元和红外热度匹配单元；

15、所述红外图像输入单元将所述红外图像进行预处理，生成热度输入图像；所述红外热度分析单元提取所述热度输入图像的像素特征，生成热度特征数据；红外热度计算单元获取所述热度特征数据对应的温度数据并进行平均计算，生成节点热度数据；所述红外热度匹配单元依据所述节点热度数据匹配所述温度数据，依据匹配结果调用所述异常节点分析模型；

16、所述异常节点分析模型包括节点图像输入单元、节点特征提取单元、节点异常分析单元和节点异常输出单元；所述节点图像输入单元将所述节点图像进行预处理，生成节点输入图像；所述节点特征提取单元提取所述节点输入图像的图像特征，生成节点特征数据；所述节点异常分析单元将所述节点特征数据与正常数据的特征图像的相似度对比，生成特征对比数据；所述节点异常输出单元依据所述特征对比数据计算异常等级并输出；

17、异常等级的计算如下：

18、

19、其中，unl为所述异常等级，exp()为以e为底的指数函数，irn为所述特征图像的异常特征像素点数量，irsi为第i个异常特征像素点的相似度，in为所述特征图像的特征像素点总数，ωi为默认相似度，ωi的默认数值为1；

20、依据所述第一节点获取所述第二电压数据集和所述第二温度数据集，对所述第二电压数据集和所述第二温度数据集进行第二数据分析；

21、进一步地，每隔t时间对所述第二电压数据集和所述第二温度数据集进行聚类计算获取第二数据分析结果，所述聚类计算如下：

22、

23、其中，cd为聚类距离，svao为所述第二电压数据集的聚类中心位置，stao为所述第二温度数据集的聚类中心位置，svas为所述第二电压数据集中第s个数据，stas为所述第二温度数据集中第s个数据；

24、若cd大于聚类半径cdo则发生异常；若cd小于所述聚类半径cdo则未发生异常；

25、将所述图像数据的第一数据分析结果和第二数据分析结果进行第三数据分析；

26、进一步地，所述第三数据分析依据所述第一数据分析结果和所述第二数据分析结果判断维护内容；

27、若所述第一数据分析结果无异常，则判断所述传感器出现问题，需要进行更换；

28、若所述第一数据分析结果出现异常但异常节点分析模型无异常，则依据所述第二数据分析进行分析，若所述第二数据分析发生异常，则判断是输入电压数据增高并进行相应处理；若第二数据分析未发生异常，则通知人员进行维护；

29、若维护发现异常，则记录当前数据并对聚类模型进行更新，若维护未发生异常，则查询所述图像拍摄装置是否异常，若异常则进行更换；若未发生异常，则对过热环网柜节点分析模型进行更新；

30、依据所述第三数据分析的结果对所述高压环网柜进行维护和处理。

31、本发明还提出了一种高压环网柜的远程通讯测温处理系统，包括节点建立模块、数据建立与获取模块、过热监测模块和过热分析模块；具体为：

32、节点建立模块，获取高压环网柜的第一节点，依据所述第一节点建立第一节点矩阵；

33、数据建立与获取模块，每隔t时间获取所述第一节点对应的电压数据和温度数据；生成第一电压数据集和第一温度数据集并关联所述第一节点矩阵；依据所述第一电压数据集获取第二电压数据集，依据所述第一温度数据集获取第二温度数据集，将所述第二电压数据集、所述第二温度数据集和所述第一节点矩阵进行关联并通过远程通讯进行数据传输；

34、过热监测模块，每隔s时间远程发送信号对所述第一节点矩阵进行遍历，依据所述第一节点矩阵获取所述第一节点对应所述第一电压数据集和所述第一温度数据集进行过热监测；

35、过热分析模块，当所述第一电压数据集和/或所述第一温度数据集超出阈值时获取对应所述第一节点；依据所述第一节点矩阵获取所述对应第一节点图像数据进行第一数据分析；依据所述第一节点获取所述第二电压数据集和所述第二温度数据集，对所述第二电压数据集和所述第二温度数据集进行第二数据分析；依据所述图像数据的第一数据分析结果和第二数据分析结果进行第三数据分析；依据所述第三数据分析结果对所述高压环网柜进行维护和处理；

36、进一步地，所述过热分析模块的第一数据分析采用过热环网柜节点分析模型分析节点图像和红外图像，所述过热环网柜节点分析模型包括热度分析模型和异常节点分析模型，热度分析模型匹配温度数据，依据匹配结果调用异常节点分析模型分析计算异常等级；

37、所述过热分析模块的第二数据分析为每隔t时间对所述第二电压数据集和所述第二温度数据集进行聚类计算获取第二数据分析结果，所述聚类计算如下：

38、

39、其中，cd为聚类距离，svao为所述第二电压数据集的聚类中心位置，stao为所述第二温度数据集的聚类中心位置，svas为所述第二电压数据集中第s个数据，stas为所述第二温度数据集中第s个数据；

40、若cd大于聚类半径cdo则发生异常；若cd小于所述聚类半径cdo则未发生异常；

41、所述过热分析模块的第三数据分析为所述第三数据分析依据所述第一数据分析结果和所述第二数据分析结果判断维护内容；

42、若所述第一数据分析结果无异常，则判断所述传感器出现问题，需要进行更换；

43、若所述第一数据分析结果出现异常但异常节点分析模型无异常，则依据所述第二数据分析进行分析，若所述第二数据分析发生异常，则判断是输入电压数据增高并进行相应处理；若第二数据分析未发生异常，则通知人员进行维护；

44、若维护发现异常，则记录当前数据并对聚类模型进行更新，若维护未发生异常，则查询所述图像拍摄装置是否异常，若异常则进行更换；若未发生异常，则对过热环网柜节点分析模型进行更新。

45、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

46、1、为了通过数据能够了解过热问题发生原因，当电压数据和/或温度数据发生异常时，通过对摄像装置拍摄到的节点图像数据和红外图像数据，通过对红外图像的热度分析判断是否发生发热问题，通过节点图像数据的特征分析判断是否是老化或氧化引发的发热问题，结合图像数据能够准确的分析发热节点发热的原因，能够高效快速的对高压环网柜中的发生问题的节点进行维修和处理。

47、2、为了预防电压突变导致的过热问题，通过对远程传输得到的电压数据和温度数据计算其变化率，当电压数据和/或温度数据发生异常时，针对当前的变化率和历史变化率得到的安全聚类范围进行聚类计算，通过聚类计算结果分析是否是电压突变造成的过热问题，并通知相关人员做进一步的维护和处理工作，确保高压环网柜的维护过程中对过热问题了解的准确性和高效性。

48、3、在实施检测过程中，由于相关监测设备也可能会出现故障导致误报的情况，因此在电压数据和/或温度数据发生异常时，通过图像数据的分析和历史电压温度数据的聚类计算能够对目前发生的异常情况进行分析，以准确的了解高压环网柜确实是发生了过热问题；若是误报问题也能根据分析结果也能判断出监测设备的哪一部分出现的问题，以对监测设备进行进一步的维修，在保证高压环网柜过热问题能够准确分析原因的同时，也保证了监测设备故障的原因分析，提升整体的维护和处理的准确性。