[发明专利]一种基于边缘计算的变压器多模态故障诊断方法

说明书

本发明公开一种基于边缘计算的变压器多模态故障诊断方法，利用多种类型的感知终端采集变压器多模态参量，实现变压器状态的全面感知。同时，利用边缘计算接近数据输入侧的优势，可以在本地分别对变压器多模态数据进行处理分析，既减少了综合评估系统的输入数据量，又增加了变压器多模态数据融合度。此外，采用容器化技术可以一键部署数据分析和特征提取应用，操作方便快捷。本地轻量级数据库的使用避免了数据丢失的问题。本发明能够准确评估变压器运行状态，实现变压器故障的准确诊断与科学决策，减少检修现场大量人力、物力的投入，提高电力设备运维水平，确保电网安全稳定运行具有重要意义。

技术领域

本发明属于变压器故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的变压器多模态故障诊断方法。

背景技术

电力变压器作为变电站的核心设备之一，具有联络电网、调节无功潮流和稳定负荷中心电压的重要作用，其安全可靠性直接关系到电网的安全稳定运行。然而，在长期运行的过程中，电力变压器会受到电应力、热应力、机械应力以及运行工况、气象环境等多种因素的综合作用与影响。其内、外部会发生各种不同的物理和化学反应，各项参数指标逐步劣化，形成变压器内部局部放电、局部过热和绝缘老化等多种类型的潜伏性故障，涉及绕组、铁芯、主绝缘、分接开关、套管等多方面。

变压器内部绕组变形、紧固部件松动等机械缺陷往往为潜伏性隐患，难以通过常用的局部放电量、铁芯接地电流等电气特征参量准确地诊断出来，而常规油色谱在线监测和离线检修仅能对其内部放电等故障进行检测，且都是在内部机械缺陷故障发展到一定程度后，引起电气绝缘故障时才有一定的反应，无法在机械缺陷发生初期进行有效监测。因此，在变压器真正出现各类故障前，有必要寻求一种变压器多模态故障诊断技术手段，掌握变压器的振动、声纹、光、温度、电磁等多模态信号的变化趋势，对变压器故障隐患及时预警，以及时采取相应处理措施，避免故障进一步扩大，降低事故发生几率。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于边缘计算的变压器多模态故障诊断方法，能够解决常规诊断方法未能充分利用声、振、光等多模态变压器监测信息，检测模型的精度与泛化能力不足的问题，实现对现有故障诊断技术的有益补充。

为了解决所述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于边缘计算的变压器多模态故障诊断方法，包括以下步骤：

S01）、确定所需采集的变压器多模态数据参量，包括变压器的振动、声音、温度、特高频局部放电、铁芯或夹件接地电流、油中溶解气体信号；

S02）、通过多模态感知终端分别采集多模态参量数据，并分别对采集的各模态参量分别进行数据检验、阈值判断；

S03）、对于超出阈值的模态参量数据，通过边缘处理装置进行数据处理、特征提取和初步诊断分析，分别建立变压器铁芯和绕组的振动场、声场、温度场、电场、磁场、气体组分及含量的多模态计算模型；

S04）、在综合评估系统中构建设备信息、设备缺陷类型、故障案例样本数据库，采用卷积神经网络算法对变压器状态进行故障综合判断，根据构建好的数据库对卷积神经网络进行训练，得到训练好的卷积神经网络多模态诊断模型；

S05）、将设备信息、多模态参量特征值及各模态诊断结果为输入参量，与已训练好的多模态诊断模型进行比较、分析，实现电力变压器的多参量融合状态评价及缺陷告警。

进一步的，多模态感知终端包括传感单元和采集单元，传感单元包括振动加速度传感器、麦克风阵列、光纤温度传感器、特高频局放传感器、铁芯或夹件接地电流传感器、油气分离及色谱分离模块，采集单元包括本体振动采集单元、本体噪声采集单元、绕组温度采集单元、特高频局部放电采集单元、铁芯或夹件接地电流采集单元、油中溶解气体采集单元，各采集单元分别通过与设定的阈值进行比较，判断采集的各模态参量正常与否。