一种采用大数据模型分析的变压器预警方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及变压器预警技术领域，尤其涉及一种采用大数据模型分析的变压器预警方法和系统。方法包括：通过在变压器的仿真模型施加不同的初始条件，确定温度变化率超过第一预设温度变化率阈值的多个第一位置，以及确定磁场强度变化率超过第一预设磁场强度变化率阈值的多个第二位置；获取每个第一位置的实际温度变化率，以及获取每个第二位置的实际磁场强度变化率；当任一第一位置的实际温度变化率超过第二预设温度变化率阈值时，发出第一预警信息，当任一第二位置的实际温度变化率超过第二预设磁场强度变化率阈值时，发出第二预警信息。通过仿真计算，能够准确确定对温度敏感的第一位置以及对磁场强度敏感的第二位置，更有针对性地采集数据，降低数据量和成本。降低数据量和成本。降低数据量和成本。

【技术实现步骤摘要】
一种采用大数据模型分析的变压器预警方法和系统


[0001]本专利技术涉及变压器预警
，尤其涉及一种采用大数据模型分析的变压器预警方法和系统。

技术介绍

[0002]变压器是网中重要的设备，变压器的运行状态的安全直接关系到整个电网的安全性和稳定性，目前，往往通过对电压器进行全方位的数据检测，以确定电网的运行状态，但由于提取的数据的数量庞大，必要时需要多态服务器和存储空间进行数据处理，成本高。
[0003]现有技术中，对于变压器的报警，存在难以锁定故障位置，检修时间长、效率低的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供了一种采用大数据模型分析的变压器预警方法和系统。
[0005]本专利技术的一种采用大数据模型分析的变压器预警方法的技术方案如下：
[0006]构建变压器的仿真模型；
[0007]通过在所述变压器的仿真模型施加不同的初始条件，确定温度变化率超过第一预设温度变化率阈值的多个第一位置，以及确定磁场强度变化率超过第一预设磁场强度变化率阈值的多个第二位置；
[0008]获取每个第一位置的实际温度变化率，以及获取每个第二位置的实际磁场强度变化率；
[0009]当任一第一位置的实际温度变化率超过第二预设温度变化率阈值时，发出第一预警信息，当任一第二位置的实际温度变化率超过第二预设磁场强度变化率阈值时，发出第二预警信息；
[0010]在所述第一预警信息和/或所述第二预警信息出现，且冷却设备工况正常却停止工作，检查关联设备内的湿度跳变状态时刻，以及同时刻的关联设备内的电路控制器的状态跳变；
[0011]将状态跳变的电路控制器输出给用户。
[0012]本专利技术的一种采用大数据模型分析的变压器预警方法的有益效果如下：
[0013]温度变化和磁场强度的变化，是影响变压器运行的状态的主要因素，通过仿真计算，能够准确确定对温度敏感的第一位置以及对磁场强度敏感的第二位置，更有针对性地采集数据，有效降低数据量，降低成本。还可以根据风机的状态，以及湿度的状态，排除出现了过湿导致部分电路出现故障的情况。由于个别的控制电路出现湿度引发的短路，导致风机停止，从而导致变压器的温度升高。
[0014]在上述方案的基础上，本专利技术的一种采用大数据模型分析的变压器预警方法还可以做如下改进。
[0015]进一步，还包括：
[0016]根据连续多天的历史数据，确定每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段，以及确定每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段；
[0017]在每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段内增大温度的采集频率，在每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段之外降低温度的采集频率；
[0018]在每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段内增大磁场强度的采集频率，在每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段之外降低磁场强度的采集频率。
[0019]采用上述进一步方案的有益效果是：能够进一步降低采集的数据量，进一步降低存储空间，降低成本。
[0020]进一步，还包括：
[0021]在显示界面排列设置多个显示窗口；
[0022]根据每个变压器的每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段以及每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段，实时更新每个显示窗口对应的变压器的电量参数。
[0023]采用上述进一步方案的有益效果是：在不同的时刻，更有针对性地进行显示，以便于对异常情况进行处理。
[0024]进一步，还包括：
[0025]对用户在所述显示界面上的截取的截图扩展空白区，并对用户在所述显示界面上的截取的截图进行识别，识别出所述截图中的每个变压器的编号，并根据每个变压器的编号调取每个变压器的产品信息和安装位置，并添加到所述空白区，得到处理后的截图。
[0026]采用上述进一步方案的有益效果是：现有技术中，当用户对截图进行传播过程中，还需要自己编辑一条文字进行产品信息和安装位置的说明，这样会造成截图和文字的分离，既复杂，又容易让别人漏看信息，本专利技术中，自动识别截图并添加文字，既简单，也不会让别人漏看信息。
[0027]进一步，还包括：
[0028]采集变压器在任一时间周期内的振动信号，当从该时间周期内的声音信号中存在大于预设幅值的幅值时，连续采集多个时间周期内的振动信号，当所有个时间周期均存在大于预设幅值的幅值时，发出异常提醒。
[0029]采用上述进一步方案的有益效果是：现有技术中，当一个时间周期内容出现一个或两个大于预设幅值的幅值时，就会发出警报，但由偶然因素较多，导致报警过于敏感，会降低报警的准确度，本专利技术人中，连续采集多个时间周期内的振动信号，当所有时间周期均存在大于预设幅值的幅值时，发出异常提醒，能够保证报警的准确度。
[0030]本专利技术的一种采用大数据模型分析的变压器预警系统的技术方案如下：
[0031]包括构建模块、位置确定模块、获取模块和预警模块；
[0032]所述构建模块用于：构建变压器的仿真模型；
[0033]所述位置确定模块用于：通过在所述变压器的仿真模型施加不同的初始条件，确定温度变化率超过第一预设温度变化率阈值的多个第一位置，以及确定磁场强度变化率超过第一预设磁场强度变化率阈值的多个第二位置；
[0034]所述获取模块用于：获取每个第一位置的实际温度变化率，以及获取每个第二位
置的实际磁场强度变化率；
[0035]所述预警模块用于：当任一第一位置的实际温度变化率超过第二预设温度变化率阈值时，发出第一预警信息，当任一第二位置的实际温度变化率超过第二预设磁场强度变化率阈值时，发出第二预警信息；
[0036]在所述第一预警信息和/或所述第二预警信息出现，且冷却设备工况正常却停止工作，检查关联设备内的湿度跳变状态时刻，以及同时刻的关联设备内的电路控制器的状态跳变；
[0037]将状态跳变的电路控制器输出给用户。
[0038]本专利技术的一种采用大数据模型分析的变压器预警系统的有益效果如下：
[0039]温度变化和磁场强度的变化，是影响变压器运行的状态的主要因素，通过仿真计算，能够准确确定对温度敏感的第一位置以及对磁场强度敏感的第二位置，更有针对性地采集数据，有效降低数据量，降低成本。
[0040]在上述方案的基础上，本专利技术的一种采用大数据模型分析的变压器预警系统还可以做如下改进。
[0041]进一步，包括时间段确定模块和频率修正模块；
[0042]所述时间段确定模块用于：
[0043]根据连续多天的历史数据，确定每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段，以及确定每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段；
[0044]所述频率修正模块用于：
[0045]在每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段内增大温度的采集频率，在每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段之外降低温度的采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种采用大数据模型分析的变压器预警方法，其特征在于，包括：构建变压器的仿真模型；通过在所述变压器的仿真模型施加不同的初始条件，确定温度变化率超过第一预设温度变化率阈值的多个第一位置，以及确定磁场强度变化率超过第一预设磁场强度变化率阈值的多个第二位置；获取每个第一位置的实际温度变化率，以及获取每个第二位置的实际磁场强度变化率；当任一第一位置的实际温度变化率超过第二预设温度变化率阈值时，发出第一预警信息，当任一第二位置的实际温度变化率超过第二预设磁场强度变化率阈值时，发出第二预警信息；在所述第一预警信息和/或所述第二预警信息出现，且冷却设备工况正常却停止工作，检查关联设备内的湿度跳变状态时刻，以及同时刻的关联设备内的电路控制器的状态跳变；将状态跳变的电路控制器输出给用户。2.根据权利要求1所述的一种采用大数据模型分析的变压器预警方法，其特征在于，还包括：根据连续多天的历史数据，确定每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段，以及确定每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段；在每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段内增大温度的采集频率，在每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段之外降低温度的采集频率；在每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段内增大磁场强度的采集频率，在每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段之外降低磁场强度的采集频率。3.根据权利要求1所述的一种采用大数据模型分析的变压器预警方法，其特征在于，还包括：在显示界面排列设置多个显示窗口；根据每个变压器的每个第一位置的最大温度变化率的所属时间段以及每个第二位置的最大磁场强度变化率的所属时间段，实时更新每个显示窗口对应的变压器的电量参数。4.根据权利要求3所述的一种采用大数据模型分析的变压器预警方法，其特征在于，还包括：对用户在所述显示界面上的截取的截图扩展空白区，并对用户在所述显示界面上的截取的截图进行识别，识别出所述截图中的每个变压器的编号，并根据每个变压器的编号调取每个变压器的产品信息和安装位置，并添加到所述空白区，得到处理后的截图。5.根据权利要求1至4任一项所述的一种采用大数据模型分析的变压器预警方法，其特征在于，还包括：采集变压器在任一时间周期内的振动信号，当从该时间周期内的声音信号中存在大于预设幅值的幅值时，连续采集多个时间周期内的振动信号，当所有个时间周期均存在大于预设幅值的幅值时，发出异常提醒。6.一种采用大数据模型分析的变压器预警系统，其特征在于，包括构建模块、位置确定模块、获取模块和预警模块；
所述构建模块用于：构建变压器...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩涛，张天湖，李鹏，顾泽玉，胡长武，卢根富，李明，侯凯，范泽森，张燕，王仙，马建龙，
申请(专利权)人：国网宁夏电力有限公司中卫供电公司，
类型：发明
国别省市：