申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117517335B

主分类号：G01N21/94

分类号：G01N21/94;H04W4/38;H04W84/18;G06F18/24;G06N20/00;G01N21/01;G01N21/93;G01N21/88

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本申请提供了一种变电设备绝缘子污秽监测系统及方法，涉及绝缘检测技术领域，系统包括：污秽测量模块、数据分析模块和监测模块，数据分析模块内设置有数据处理平台和深度学习模型；污秽测量模块用于采集目标变电设备表面的污秽监测数据，目标变电设备表面沉积有污秽物；数据分析模块与污秽测量模块连接，用于对污秽监测数据进行预处理，得到污秽物对应的污秽分析结果，预处理至少包括数据校正处理、谱线识别处理以及深度学习模型对应的污秽类型分类处理，污秽分析结果至少包括盐密和灰密；监测模块与数据分析模块连接，用于利用无线传感网络将污秽分析结果传输至后台监控中心存储后进行展示。

主权项：1.一种变电设备绝缘子污秽监测系统，其特征在于，包括：污秽测量模块、数据分析模块和监测模块，所述数据分析模块内设置有数据处理平台和深度学习模型；所述污秽测量模块用于采集目标变电设备表面的污秽监测数据，所述目标变电设备表面沉积有污秽物；所述数据分析模块与所述污秽测量模块连接，用于对所述污秽监测数据进行预处理，得到所述污秽物对应的污秽分析结果，所述预处理至少包括：所述数据处理平台对所述污秽监测数据依次进行数据校正处理以及谱线识别处理，得到有效谱线的谱线识别结果；以及所述深度学习模型基于所述谱线识别结果进行污秽类型分类划分，得到污秽分析结果，所述污秽分析结果至少包括盐密和灰密，所述深度学习模型为利用配置有预设特征标签的污秽样本训练得到的，污秽样本用于模拟实际运行环境中变电设备表面积聚的污秽，所述污秽样本中利用NaCl、CaSO4、CaCO3、SiO2、Al2O3、Fe2O3六种化合物盐模拟计算变电设备表面的污秽盐密，以及利用不可溶性盐的混合物高岭土和硅藻土，来模拟计算实际运行环境中变电设备表面积聚的污秽灰密，所述预设特征标签为所述污秽样本对应的污秽分析结果；所述深度学习模型包括自编码器AE、多卷积自编码器MCAE、混合卷积自编码器FCAE以及卷积神经网络，所述深度学习模型基于所述谱线识别结果进行污秽类型分类划分，得到污秽分析结果，包括：所述深度学习模型用于利用所述自编码器AE提取所述谱线识别结果中不同谱线元素间的组合结构特征，利用所述多卷积自编码器MCAE提取所述谱线识别结果中多个谱线元素的空间分布特征，以及利用所述混合卷积自编码器FCAE提取所述组合结构特征和所述空间分布特征对应的混合特征，之后利用所述卷积神经网络，基于所述组合结构特征、所述空间分布特征以及所述混合特征，进行污秽类型分类划分，得到污秽分析结果；所述监测模块与所述数据分析模块连接，用于利用无线传感网络将所述污秽分析结果传输至后台监控中心存储后进行展示。

全文数据：

权利要求：

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