本申請涉及電數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種智能避雷器檢測方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，對電力設(shè)施的保護需求日益增長，避雷器作為電力系統(tǒng)中重要的保護設(shè)備，其可靠性和有效性直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

2、傳統(tǒng)避雷器故障檢測手段主要依賴人工巡檢和基本的電氣測試，這種方法不僅效率低下，而且在復(fù)雜多變的運行環(huán)境下容易遺漏隱患。特別是在雷暴天氣頻發(fā)的地區(qū)，避雷器的健康狀態(tài)直接影響到電網(wǎng)的安全。此外，隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，對避雷器的實時監(jiān)測和智能診斷提出了更高的要求，傳統(tǒng)的檢測方法無法滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)對避雷器故障早期發(fā)現(xiàn)、及時處理的需求。

3、因此，本申請?zhí)峁┝艘环N智能避雷器檢測方法及裝置，以解決上述技術(shù)問題之一。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的在于提供一種智能避雷器檢測方法和裝置，能夠解決上述提到的至少一個技術(shù)問題。具體方案如下：

2、根據(jù)本申請的具體實施方式，第一方面，本申請?zhí)峁┮环N智能避雷器檢測方法，包括：

3、響應(yīng)于監(jiān)測到存在避雷器未能完成避雷作業(yè)，獲取所述避雷器的多模態(tài)數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括溫濕度數(shù)據(jù)、功率數(shù)據(jù)、以及機械狀態(tài)數(shù)據(jù)；獲取所述避雷器的三維模型；將所述三維模型和所述多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至推理模型，以使所述推理模型按照所述多模態(tài)數(shù)據(jù)對所述三維模型進行避雷仿真；將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)和所述避雷仿真產(chǎn)生的過程數(shù)據(jù)實時輸入至分類模型，以使所述分類模型對所述過程數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，并在監(jiān)測到異常數(shù)據(jù)的情況下，基于所述多模態(tài)數(shù)據(jù)和所述異常數(shù)據(jù)輸出避雷器故障類型。

4、一種實施方式中，所述溫濕度數(shù)據(jù)包括環(huán)境溫度、環(huán)境濕度以及所述避雷器的內(nèi)部溫度，所述避雷器故障類型包括表征設(shè)備過熱的第一故障類型；所述分類模型參考以下至少一項數(shù)據(jù)以輸出所述第一故障類型：所述異常數(shù)據(jù)中所述避雷器的工作狀態(tài)表征數(shù)據(jù)；所述內(nèi)部溫度與所述環(huán)境溫度之間的溫差；設(shè)備溫升系數(shù)；其中，所述設(shè)備溫升系數(shù)用于表征所述避雷器由當(dāng)前時刻至下一時刻的溫度變化率，所述設(shè)備溫升系數(shù)基于所述環(huán)境濕度、所述功率數(shù)據(jù)與所述設(shè)備溫升系數(shù)之間的預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系得到。

5、一種實施方式中，所述預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系采用如下公式表示：δtrate=k1·h+k2·p+k3；其中，δtrate表示設(shè)備溫升系數(shù)，h表示環(huán)境濕度，p表示功率數(shù)據(jù)，k1、k2和k3表示不同系數(shù)。

6、一種實施方式中，所述避雷器故障類型包括表征電氣故障的第二故障類型；所述分類模型參考以下至少一項數(shù)據(jù)以輸出所述第二故障類型：所述異常數(shù)據(jù)表征的避雷器工作狀態(tài)；功率預(yù)期偏差值；其中，所述功率預(yù)期偏差值為所述異常數(shù)據(jù)表征的功率值與所述功率數(shù)據(jù)表征的功率值之間的差值。

7、一種實施方式中，所述機械狀態(tài)數(shù)據(jù)包括所述避雷器的位姿調(diào)節(jié)響應(yīng)情況和振動情況，所述避雷器故障類型包括表征機械損傷的第三故障類型；所述分類模型參考以下至少一項數(shù)據(jù)以輸出所述第三故障類型：所述三維模型；所述避雷器的位姿調(diào)節(jié)響應(yīng)情況；所述避雷器的振動情況。

8、根據(jù)本申請的具體實施方式，第二方面，本申請?zhí)峁┮环N智能避雷器檢測裝置，包括：

9、獲取單元，響應(yīng)于監(jiān)測到存在避雷器未能完成避雷作業(yè)，獲取所述避雷器的多模態(tài)數(shù)據(jù)，所述多模態(tài)數(shù)據(jù)包括溫濕度數(shù)據(jù)、功率數(shù)據(jù)、以及機械狀態(tài)數(shù)據(jù)；以及用于獲取所述避雷器的三維模型；處理單元，用于將所述三維模型和所述多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至推理模型，以使所述推理模型按照所述多模態(tài)數(shù)據(jù)對所述三維模型進行避雷仿真；以及用于將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)和所述避雷仿真產(chǎn)生的過程數(shù)據(jù)實時輸入至分類模型，以使所述分類模型對所述過程數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，并在監(jiān)測到異常數(shù)據(jù)的情況下，基于所述多模態(tài)數(shù)據(jù)和所述異常數(shù)據(jù)輸出避雷器故障類型。

10、一種實施方式中，所述溫濕度數(shù)據(jù)包括環(huán)境溫度、環(huán)境濕度以及所述避雷器的內(nèi)部溫度，所述避雷器故障類型包括表征設(shè)備過熱的第一故障類型；所述分類模型參考以下至少一項數(shù)據(jù)以輸出所述第一故障類型：所述異常數(shù)據(jù)中所述避雷器的工作狀態(tài)表征數(shù)據(jù)；所述內(nèi)部溫度與所述環(huán)境溫度之間的溫差；設(shè)備溫升系數(shù)；其中，所述設(shè)備溫升系數(shù)用于表征所述避雷器由當(dāng)前時刻至下一時刻的溫度變化率，所述設(shè)備溫升系數(shù)基于所述環(huán)境濕度、所述功率數(shù)據(jù)與所述設(shè)備溫升系數(shù)之間的預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系得到。

11、一種實施方式中，所述預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系采用如下公式表示：δtrate=k1·h+k2·p+k3；其中，δtrate表示設(shè)備溫升系數(shù)，h表示環(huán)境濕度，p表示功率數(shù)據(jù)，k1、k2和k3表示不同系數(shù)。

12、一種實施方式中，所述避雷器故障類型包括表征電氣故障的第二故障類型；所述分類模型參考以下至少一項數(shù)據(jù)以輸出所述第二故障類型：所述異常數(shù)據(jù)表征的避雷器工作狀態(tài)；功率預(yù)期偏差值；其中，所述功率預(yù)期偏差值為所述異常數(shù)據(jù)表征的功率值與所述功率數(shù)據(jù)表征的功率值之間的差值。

13、一種實施方式中，所述機械狀態(tài)數(shù)據(jù)包括所述避雷器的位姿調(diào)節(jié)響應(yīng)情況和振動情況，所述避雷器故障類型包括表征機械損傷的第三故障類型；所述分類模型參考以下至少一項數(shù)據(jù)以輸出所述第三故障類型：所述三維模型；所述避雷器的位姿調(diào)節(jié)響應(yīng)情況；所述避雷器的振動情況。

14、本申請實施例的上述方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，至少具有以下有益效果：本申請通過獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)（溫濕度數(shù)據(jù)、功率數(shù)據(jù)、機械狀態(tài)數(shù)據(jù)）、三維模型，并將其輸入推理模型進行避雷仿真，然后將仿真結(jié)果與實際數(shù)據(jù)輸入分類模型來檢測故障類型，該方法能夠綜合考慮各種因素，提高故障檢測的準(zhǔn)確性和效率。

技術(shù)特征：

1.一種智能避雷器檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能避雷器檢測方法，其特征在于，所述溫濕度數(shù)據(jù)包括環(huán)境溫度、環(huán)境濕度以及所述避雷器的內(nèi)部溫度，所述避雷器故障類型包括表征設(shè)備過熱的第一故障類型；

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能避雷器檢測方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系采用如下公式表示：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能避雷器檢測方法，其特征在于，所述避雷器故障類型包括表征電氣故障的第二故障類型；

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能避雷器檢測方法，其特征在于，所述機械狀態(tài)數(shù)據(jù)包括所述避雷器的位姿調(diào)節(jié)響應(yīng)情況和振動情況，所述避雷器故障類型包括表征機械損傷的第三故障類型；

6.一種智能避雷器檢測裝置，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能避雷器檢測裝置，其特征在于，所述溫濕度數(shù)據(jù)包括環(huán)境溫度、環(huán)境濕度以及所述避雷器的內(nèi)部溫度，所述避雷器故障類型包括表征設(shè)備過熱的第一故障類型；

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的智能避雷器檢測裝置，其特征在于，所述預(yù)設(shè)函數(shù)關(guān)系采用如下公式表示：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能避雷器檢測裝置，其特征在于，所述避雷器故障類型包括表征電氣故障的第二故障類型；

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的智能避雷器檢測裝置，其特征在于，所述機械狀態(tài)數(shù)據(jù)包括所述避雷器的位姿調(diào)節(jié)響應(yīng)情況和振動情況，所述避雷器故障類型包括表征機械損傷的第三故障類型；

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┝艘环N智能避雷器檢測方法及裝置。所述方法包括：響應(yīng)于監(jiān)測到存在避雷器未能完成避雷作業(yè)，獲取避雷器的多模態(tài)數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括溫濕度數(shù)據(jù)、功率數(shù)據(jù)、以及機械狀態(tài)數(shù)據(jù)；獲取避雷器的三維模型；將三維模型和多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至推理模型，以使推理模型按照多模態(tài)數(shù)據(jù)對三維模型進行避雷仿真；將多模態(tài)數(shù)據(jù)和避雷仿真產(chǎn)生的過程數(shù)據(jù)實時輸入至分類模型，以使分類模型對過程數(shù)據(jù)進行監(jiān)測，并在監(jiān)測到異常數(shù)據(jù)的情況下，基于多模態(tài)數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)輸出避雷器故障類型。本申請?zhí)峁┝艘环N針對避雷器的智能檢測方案，可以在避雷器未能完成避雷作業(yè)的情況下實現(xiàn)故障檢出及故障類型告知。

技術(shù)研發(fā)人員：翟鵬飛,徐沛,王焓,胡超,常鵬,尚林坡,劉萬兆,艾三,楊棟,段鈞洋,史峰,樊崇
受保護的技術(shù)使用者：金冠電氣股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30