基于泛在电力物联网的多技术融合变电设备发热缺陷判别预测系统的研究设计

发布时间：2024-05-11 07:36

　　目前,变电设备发热缺陷主要依托人工红外测温发现,但人工判别过程繁琐且缺乏时效性,并存在测温数据应用单一,测温信息未进行深度挖掘应用等问题。文中基于泛在电力物联网的理论体系下,结合云、管、边、场、端架构体系,设计出由智能数据采集分析终端(感知层)、手机客户端APP(网络层+应用层)、变电设备运检管理系统和大数据分析平台(平台层)4个模块组成的变电设备发热缺陷判别预测系统。该系统融合物联网的通信和识别、云计算的计算和存储以及大数据的数据处理和分析等技术,可为变电设备的智能化管理提供数据和决策的支持。

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【部分图文】：

图1变电设备发热缺陷人工定级流程

目前变电设备测温工作仍以人工测温为主，见图1。变电设备在日常运行过程中温度是随着环境温度及负荷大小动态变化，而在对设备异常发热缺陷定性时，需人工将缺陷量化计算，再查阅《国网设备缺陷标准库》定级[21]。这种发热缺陷定级流程，存在定级繁琐且定级结果带有主观性等不足。不仅如此，传统的....

图2变电设备发热缺陷判别预测系统数据流向及功能

文中根据变电设备发热特征，结合泛在电力物联网的理念，将云、管、边、场、端灵活地融合一起，设计出由智能数据采集分析终端(感知层)、手机客户端APP(网络层+应用层)、变电设备运检管理系统和大数据分析平台(平台层)4个模块及架构组成的变电设备发热缺陷判别预测系统。该系统4个模块间的数....

图3智能数据采集分析终端与红外测温设备对接示意图

手机APP所使用的传输方式，是电力物联中网络层和应用层的表现形式，能自动存储和分析从终端接收的设备发热缺陷信息及图谱，并同时将测温数据及图谱通过运营商物联网网络传至变电设备运检管理系统，用以生成判别及预测报告单中，当前设备发热缺陷的定级判别部分；能接收预测及判别系统中大数据模块对....

图4智能数据采集分析终端与红外测温设备对接后的识别功能拓展示意图

图3智能数据采集分析终端与红外测温设备对接示意图图5手机客户端APP中设备发热缺陷判别界面示意图

本文编号：3969730