申请/专利权人：国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司

申请日：2023-09-28

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117892226A

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G01D21/02;G06F18/214;G06F18/2113

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种SF6电气设备故障智能诊断仪及其使用方法，所述一种SF6电气设备故障智能诊断仪，包括核心处理单元、温湿度采集模块、密度采集模块、超高频采集模块、超声波采集模块、振动采集模块、混合绝缘气体分解产物采集模块、人机界面、无线通信网络模块、后台终端，该智能诊断仪依据各模块中对应传感器采集到的大量特征数据以及大量试验数据，利用人工智能神经网络模型，建立各采集特征数据与SF6电气设备故障的关系，实现对SF6电气设备故障的精准诊断，通过不同类型的传感器采集到的特征数据进而实现不同种类SF6电气设备的机械故障、绝缘故障、本体泄露故障、微水超标故障的精确诊断，确保了设备可靠性和电网的安全稳定运行。

主权项：1.一种SF6电气设备故障智能诊断仪，其特征在于，包括核心处理单元、温湿度采集模块、密度采集模块、超高频采集模块、超声波采集模块、振动采集模块、混合绝缘气体分解产物采集模块、人机界面、无线通信网络模块、后台终端；所述核心处理单元包括主控芯片、数据存储器，所述主控芯片用于接收、处理信息，运行后台终端训练好的人工神经网络故障诊断模型，所述数据存储器用于存储训练后的人工神经网络故障诊断模型和数据信息；所述温湿度采集模块用于测量SF6电气设备环境温度和设备内混合绝缘气体含水量；所述密度采集模块用于采集电气设备内密度传感器的数据；所述超高频采集模块用于检测电气设备内部局部放电产生的电磁波信号；所述超声波采集模块用于检测电气设备内部局部放电产生的超声波信号并对故障点实现精确定位；所述振动采集模块用于采集SF6电气设备的机械振动信号，判断SF6电气设备的机械故障；所述混合绝缘气体分解产物采集模块用于在线检测混合绝缘气体各组分含量；所述人机界面用于设置SF6电气设备类型及混合绝缘气体比例；所述无线通信网络模块用于传输核心处理单元的数据到后台终端；所述后台终端存储大量实时采集数据和人工神经网络模型，对SF6电气设备故障实现精确诊断。

全文数据：

权利要求：

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