申请/专利权人：南京中鑫智电科技有限公司

申请日：2024-02-06

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117706943B

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04;G01D21/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明公开了一种换流变阀侧套管末屏分压器的自适应控制方法及系统，涉及分压器控制技术领域，包括：收集初始运行数据，进行微气候环境监测，评估测试条件的适宜性；进行外观检查，识别裂缝和腐蚀，分析仪测量设备振动频谱，预判机械完整性；执行绝缘电阻和介电强度测试，配合局部放电检测，评估设备的绝缘层状态；根据绝缘测试结果，进行电压分布的均匀性测试，并预判热点区域；对设备进行扫描，根据电压测试指导的重点区域分析热点分布，识别潜在异常热区域，对设备进行自适应控制。本发明提供的换流变阀侧套管末屏分压器的自适应控制方法能够优化设备的运行状态，提高整体运行效率。减少突发故障和意外停机。提高故障检测的准确性。

主权项：1.一种换流变阀侧套管末屏分压器的自适应控制方法，其特征在于，包括：布置传感器，收集初始运行数据，进行微气候环境监测，评估测试条件的适宜性；进行外观检查，识别裂缝和腐蚀，分析仪测量设备振动频谱，预判机械完整性；执行绝缘电阻和介电强度测试，配合局部放电检测，评估设备的绝缘层状态；根据绝缘测试结果，进行电压分布的均匀性测试，并预判热点区域；对设备进行扫描，根据电压测试指导的重点区域分析热点分布，识别潜在异常热区域，对设备进行自适应控制；所述初始运行数据包括设备运行数据和环境监测数据；所述设备运行数据包括电气参数、机械参数、性能指标；所述环境监测数据包括温度、湿度、气压、风速和风向；所述评估测试条件的适宜性包括实时接收传感器的数据，当环境参数超出预设阈值时进行数据趋势识别，使用数据分析软件对收集的环境和设备运行数据进行分析，识别数据中的模式和趋势，评估当前环境条件下进行自适应控制的适宜性，制定适应性控制策略，根据数据分析结果，调整设备的运行参数适应当前环境条件；所述预判机械完整性包括对设备表面进行检查，识别不同的光谱频率下的表面损伤，利用AR技术将扫描结果以图形方式展现，识别损伤区域，应用AI算法对扫描结果进行深度分析，识别和分类各种类型的裂缝和腐蚀；在识别出潜在的结构损伤后，使用分析仪测量设备损伤区域振动的振动频谱，分析裂缝或腐蚀对设备整体振动特性的影响，对设备的机械完整性进行全面评估；所述全面评估包括对初始运行数据进行预处理，对振动数据应用小波变换，提取时间-频率特征，分析温度和压力数据，分析处理后的数据，识别振动模式，考虑环境因素对振动特性的影响，分析数据中的关联性和因果关系，基于深度学习模型的输出Y进行评估；所述深度学习模型表示为， Fi＝hFw,FeY＝DLFi其中，Dp表示预处理后的数据，fp表示预处理函数，Dr表示原始数据，表示自适应函数，De表示环境数据，Fw表示小波特征，W表示小波变换函数，ψi表示小波基函数，N表示小波变换中使用的基函数的数量，Fe表示环境特征，g表示环境因素分析函数，表示动态调整函数，Fi表示综合特征，h表示特征整合函数，Y表示深度学习模型的输出，DL表示深度学习模型；所述进行评估包括当特征整合结果Fi与预设第一操作模式一致，且深度学习模型Y的输出指示Y＜0.35时，判断为正常振动状态A1；当特征整合结果Fi与预设第二操作模式一致，且Y的输出指示0.35≤Y≤0.65时，判断为轻微异常振动状态A2；当特征整合结果Fi与预设第三操作模式一致，且Y的输出指示Y＞0.65时，判断为显著异常振动状态A3；所述第一操作模式包括使用时间序列分析环境参数与Fi中振动特征间的相关性，应用聚类分析确认Fi是否与历史上已知的正常操作模式相符，若符合，利用神经网络，预测未来操作状态，当未来操作状态仍为正常操作模式时，判断为第一操作模式；所述第二操作模式包括分析评估环境变化对Fi中振动数据的影响，结合实时操作数据，使短期趋势分析技术识别导致异常的瞬时或短期操作条件变化，若环境参数的短期变化与Fi中振动数据的轻微变化有直接关联，且变化不符合正常操作模式、实时操作数据显示短期波动，且波动与振动数据的异常有关，判断为第二操作模式，若环境参数保持在长期的正常范围内，且实时操作数据显示设备运行在正常的操作条件下，未出现异常的短期波动、Fi中的振动数据与历史上记录的正常操作模式的振动特征一致时，调整为判断为第一操作模式，若环境参数的变化持续，实时操作数据显示设备长时间运行在非标准或极端的操作条件下，Fi中的振动数据显示持续的异常模式，进行第三操作模式判断；所述第三操作模式包括进行耦合分析，采用多变量分析评估环境和机械参数间的相互关系，利用长期数据趋势分析和退化模型评估设备性能的持续下降趋势，若环境变化或操作异常对设备的振动特性有直接且负面的影响，且设备性能持续下降或存在严重的退化趋势，判断为第三操作模式；所述评估设备的绝缘层状态包括当判断为A1状态时，根据预设频率执行绝缘电阻和介电强度测试，执行预防性检查，获取设备绝缘层状态的详细信息，显示绝缘层的整体健康状况，结合局部放电检测技术，持续监控设备绝缘层的状态；当判断为A2状态时，结合实时振动监测数据和历史绝缘测试结果，使用基于机器学习的异常检测算法识别绝缘层受到影响的区域，确定区域中的异常振动区域，进行异常振动区域检查，执行绝缘测试策略；当判断为A3状态时，利用局部放电检测技术对设备放电模式异常区域的绝缘层进行全面扫描，使用傅里叶变换对捕获的放电信号进行分析，识别放电模式和频率，精确定位绝缘缺陷，对已识别的异常区域进行深入检查，执行非破坏性测试技术，通过超声波检测揭示绝缘层内部状态，通过红外热成像发现由绝缘损坏引起的温度异常情况，对于确认存在问题的区域，执行绝缘电阻和介电强度测试，获取定量的绝缘性能数据，基于放电模式和频率、非破坏性测试结果和定量测试数据，进行综合评估，确定绝缘层的具体损坏程度和修复的紧急性，制定紧急修复方案。

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权利要求：

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