基于智能断路器与AI的防灭火故障诊断定位系统及方法与流程

基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法
技术领域
1.本发明涉及林区防灭火及电网故障监测领域，特别是涉及一种基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法。


背景技术：

2.由于架空配电线路一般采用中性点经消弧线圈接地方式，在线路发生接地短路故障时，可以通过消弧线圈进行电流补偿和接地故障选线。但这种接地方式在线路发生接地障时，开关不会立即跳闸，如果架空配电线路在森林草原地区，极易引起森林草原火灾的发生。为降低配电线路故障造成的损失，保障配电线路稳定安全运行，做好森林草原的防灭火工作，及时给出故障报警信息，精确定位故障点位，并进行故障消缺和灭火工作，本发明提出了一种基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法以有效解决该问题。


技术实现要素：

3.为了克服现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法，本发明通过精确定位故障点位信息，为制定故障消缺和灭火计策提供数据支持，大大降低了森林草原的安全隐患。
4.为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
5.基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统包括:一二次融合智能断路器、云台ai相机和后台系统；所述后台系统分别与所述一二次融合智能断路器和所述云台ai相机连接；所述一二次融合智能断路器与所述云台ai相机连接；所述云台ai相机包括:云台、红外相机、可见光相机；
6.多个所述一二次融合智能断路器设置在架空配电线路杆塔上，用于对所述架空配电线路的异常电流波形进行采样，并将异常电流波形上传到所述后台系统；
7.所述后台系统分别与各个所述一二次融合智能断路器连接，所述后台系统用于根据所述异常电流波形和gis地理信息系统数据计算出所述云台的转动数据，并将所述云台的转动数据上传到所述云台；
8.所述云台ai相机设置在瞭望塔上，所述云台根据所述转动数据，联动所述红外相机和可见光相机，用于确定故障点位并进行拍照和ai图像算法分析，并将识别后的结果和报警图像数据上传到后台系统；
9.所述后台系统用于对所述异常波形进行分析计算，得到故障点位信息和故障类型，并获取所述红外相机和所述可见光相机拍摄的图片和视频数据，以为操作人员制定故障消除和灭火提供数据支持。
10.优选地，所述的基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统还包括：
11.cors基准站；所述cors基准站与所述云台ai相机连接；所述cors基准站用于输出rtk差分修正量到所述云台ai相机。
12.优选地，所述一二次融合智能断路器包括：
13.依次连接的高精度高速采样单元、故障研判单元、录波单元、高精度北斗授时单元和通信单元；
14.所述高精度高速采样单元用于实时采集高频暂态行波电流数据和工频电流数据，获取电流波形；所述故障研判单元用于判断所述电流波形是否异常；所述录波单元用于录取故障电流波形并标注高精度时间戳；所述高精度北斗授时单元用于将带有高精度时间戳的故障电流波形进行压缩打包，获取打包数据；所述通信单元用于将所述打包数据传输到所述后台处理单元。
15.优选地，所述通信单元包括：
16.2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元；所述2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元均与所述高精度北斗授时单元连接；所述2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元；所述2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元均与所述后台系统连接；当所述2g/4g通信单元传输失败时，启用所述北斗3号短报文通信单元。
17.优选地，所述后台系统包括：
18.信息获取单元，用于获取gis地理信息系统数据；
19.计算单元，用于根据所述gis地理信息系统数据和计算公式确定故障点位信息；
20.辨识单元，用于根据所述异常波形中的故障波形特征辨识故障类别。
21.优选地，所述计算公式为：sa＝1/2[(ta-tb)*v+l]，其中，sa为故障点距离线路a端的距离，ta为故障点波形到线路a端的时间，tb为故障点波形到线路b端的时间，l为线路总长。
[0022]
优选地，所述云台ai相机包括：
[0023]
4g/5g通信单元、光纤通信单元、北斗短报文通信单元、边缘计算单元、处理器、数传电台、云台、红外相机和可见光相机；所述处理器分别与所述4g/5g通信单元、光纤通信单元、北斗短报文通信单元、边缘计算单元、处理器、数传电台、云台、红外相机和可见光相机连接；
[0024]
所述4g/5g通信单元用于有运行商网络的场景下数据通信；
[0025]
所述光纤通信单元用于无运营商网络覆盖，有光纤网络的场景下数据的通信；
[0026]
北斗短报文通信单元用于无运营商网络和光纤网络场景下数据的通信；
[0027]
所述数传电台用于接收所述cors基准站传输的信息；
[0028]
所述处理器用于处理数据，封包数据并调用通信接口完成数据转发；
[0029]
所述云台用于调整所述基于云台ai相机的拍摄方向；
[0030]
所述红外相机用于拍摄故障点位处，获取故障点位的第一实时图像和第一视频数据；
[0031]
所述边缘计算单元用于根据所述获取故障点位的第一实时图像和第一视频数据分析是否有火灾发生；
[0032]
所述可见光相机用于对故障点位进行二次拍照，获取第二实时图像和第二视频数据，进行二次判断。
[0033]
优选地，所述处理器通过网络分别与所述ai边缘计算单元、红外相机、可见光相机和光纤通信单元连接，所述处理器通过uart与所述数传电台连接；
[0034]
所述处理器通过rs232与所述云台连接；所述处理器通过usb与所述4g/5g通信单
元连接；所述处理器通过rs422与所述北斗短报文通信单元连接。
[0035]
基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法包括：
[0036]
对所述架空配电线路的异常电流波形进行采样,并将异常电流波形上传到所述后台系统；
[0037]
根据所述异常电流波形和gis地理信息系统数据计算出所述云台的转动数据，并将所述云台的转动数据上传到所述云台；
[0038]
利用所述后台系统对所述异常波形进行分析计算，获取故障点位信息和故障类型；
[0039]
确定故障点位并进行拍照，并将拍照得到的图像数据上传到所述后台系统；
[0040]
对所述异常波形进行分析计算，得到故障点位信息和故障类型，并获取所述红外相机和所述可见光相机拍摄的图片和视频数据，以为操作人员制定故障消除和灭火提供数据支持。
[0041]
优选地，所述后台系统用于对所述异常波形进行分析计算，得到故障点位信息和故障类型，包括：基于后台系统的gis地理信息系统数据，根据计算公式计算出故障点位信息，并根据故障波形特征辨识故障类别。
[0042]
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
[0043]
本发明提供了一种基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法，本发明通过对架空线路电流采样，获取故障点位信息，通过云台ai相机进一步确认故障点位信息，确认有无火灾发生，并将实时图像和视频数据传至后台系统，为故障的消缺和灭火计划的制定提供数据支持，大大降低了安全隐患。
附图说明
[0044]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]
图1为本发明实施例提供的基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统结构图；
[0046]
图2为本发明实施例提供的基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位方法流程图；
[0047]
图3为本发明实施例提供的基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统结构图；
[0048]
图4为本发明实施例提供的云台ai相机结构图；
[0049]
图5为本发明实施例提供的基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位工作过程示意图。
[0050]
附图标记说明：
[0051]
1-云台ai相机，2-一二次融合智能断路器，3-北斗卫星，4-4g/5g通信单元，5-光纤通信单元，6-北斗短报文通信单元，7-边缘计算单元，8-处理器，9-数传电台，10-云台，11-红外相机，12-可见光相机，13-后台系统。
具体实施方式
[0052]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0053]
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0054]
本技术的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤、过程、方法等没有限定于已列出的步骤，而是可选地还包括没有列出的步骤，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤元。
[0055]
本发明的目的是提供一种基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法，本发明通过精确定位故障点位信息，为制定故障消缺和灭火计策提供数据支持，大大降低了森林草原的安全隐患。
[0056]
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0057]
如图1所示，本发明提供了一种基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统包括:一二次融合智能断路器2、云台ai相机和后台系统13；所述后台系统13分别与所述一二次融合智能断路器2和所述云台ai相机连接；所述一二次融合智能断路器2与所述云台ai相机连接；所述云台ai相机包括:云台、红外相机和可见光相机；
[0058]
多个所述一二次融合智能断路器设置在架空配电线路杆塔上，用于对所述架空配电线路的异常电流波形进行采样，并将异常电流波形上传到所述后台系统13；
[0059]
所述后台系统13分别与各个所述一二次融合智能断路器2连接，所述后台系统13用于根据所述异常电流波形和gis地理信息系统数据计算出所述云台的转动数据，并将所述云台的转动数据上传到所述云台；
[0060]
所述云台ai相机设置在瞭望塔上，所述云台根据所述转动数据，联动所述红外相机和可见光相机，用于确定故障点位并进行拍照和ai图像算法分析，并将识别后的结果和报警图像数据上传到后台系统13；
[0061]
所述后台系统13用于对所述异常波形进行分析计算，得到故障点位信息和故障类型，并获取所述红外相机和所述可见光相机拍摄的图片和视频数据，以为操作人员制定故障消除和灭火提供数据支持。
[0062]
进一步的，所述的基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法还包括：
[0063]
cors基准站；所述cors基准站与所述云台ai相机连接；所述cors基准站用于输出rtk差分修正量到所述云台ai相机。
[0064]
云台ai相机基于高精度rtk差分定位技术，林区现场部署北斗cors基准站，实时接
收北斗卫星3定位数据，输出rtk差分修正量。云台ai相机内置处理单元通过数传电台9接收获取北斗cors基准站差分修正数据，实时修正自身云台10转动的位置信息。
[0065]
进一步的，如图3和图4所示所述一二次融合智能断路器2包括：
[0066]
依次连接的高精度高速采样单元、故障研判单元、录波单元、高精度北斗授时单元和通信单元；
[0067]
所述高精度高速采样单元用于实时采集高频暂态行波电流数据和工频电流数据，获取电流波形；所述故障研判单元用于判断所述电流波形是否异常；所述录波单元用于录取故障电流波形并标注高精度时间戳；所述高精度北斗授时单元用于将带有高精度时间戳的故障电流波形进行压缩打包，获取打包数据；所述通信单元用于将所述打包数据传输到所述后台处理单元。
[0068]
进一步的，所述通信单元包括：
[0069]
2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元；所述2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元均与所述高精度北斗授时单元连接；所述2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元；所述2g/4g通信单元和北斗3号短报文通信单元均与所述后台系统13连接；当所述2g/4g通信单元传输失败时，启用所述北斗3号短报文通信单元。
[0070]
更进一步的，所述后台系统13包括：
[0071]
信息获取单元，用于获取gis地理信息系统数据；
[0072]
计算单元，用于根据所述gis地理信息系统数据和计算公式确定故障点位信息；
[0073]
辨识单元，用于根据所述异常波形中的故障波形特征辨识故障类别。
[0074]
进一步的，所述计算公式为：sa＝1/2[(ta-tb)*v+l]，其中，sa为故障点距离线路a端的距离，ta为故障点波形到线路a端的时间，tb为故障点波形到线路b端的时间，l为线路总长。
[0075]
进一步的，所述云台ai相机包括：
[0076]
4g/5g通信单元4、光纤通信单元5、北斗短报文通信单元6、边缘计算单元7、处理器8、数传电台9、云台10、红外相机11和可见光相机12；所述处理器8分别与所述4g/5g通信单元4、光纤通信单元5、北斗短报文通信单元6、边缘计算单元7、处理器8、数传电台9、云台10、红外相机11和可见光相机12连接；
[0077]
所述4g/5g通信单元用于有运行商网络的场景下数据通信；
[0078]
所述光纤通信单元用于无运营商网络覆盖，有光纤网络的场景下数据的通信；
[0079]
北斗短报文通信单元用于无运营商网络和光纤网络场景下数据的通信；
[0080]
所述数传电台9用于接收所述cors基准站传输的信息；
[0081]
所述处理器8用于用于处理数据，封包数据并调用通信接口完成数据转发；
[0082]
所述云台10用于调整所述基于云台10ai相机的拍摄方向；
[0083]
所述红外相机11用于拍摄故障点位处，获取故障点位的第一实时图像和第一视频数据；
[0084]
所述边缘计算单元7用于根据所述获取故障点位的第一实时图像和第一视频数据分析是否有火灾发生；
[0085]
所述可见光相机12用于对故障点位进行二次拍照，获取第二实时图像和第二视频数据，进行二次判断。
[0086]
更进一步的，所述处理器8通过网络分别与所述ai边缘计算单元7、红外相机11、可见光相机12和光纤通信单元5连接，所述处理器8通过uart与所述数传电台9连接；
[0087]
所述处理器8通过rs232与所述云台10连接；所述处理器8通过usb与所述4g/5g通信单元4连接；所述处理器8通过rs422与所述北斗短报文通信单元6连接。
[0088]
如图2所示基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位方法包括：
[0089]
对架空配电线路的异常电流波形进行采样,并将异常电流波形上传到后台系统13；
[0090]
根据所述异常电流波形和gis地理信息系统数据计算出云台的转动数据，并将所述云台的转动数据上传到所述云台；
[0091]
利用所述后台系统13对所述异常波形进行分析计算，获取故障点位信息和故障类型；
[0092]
确定故障点位并进行拍照，并将拍照得到的图像数据上传到所述后台系统13；
[0093]
对所述异常波形进行分析计算，得到故障点位信息和故障类型，并获取所述红外相机和所述可见光相机拍摄的图片和视频数据，以为操作人员制定故障消除和灭火提供数据支持。
[0094]
更进一步的，所述利用所述后台系统13对所述异常波形进行分析计算，获取故障点位信息和故障类型，包括：
[0095]
基于后台系统13的gis地理信息系统数据，根据计算公式计算出故障点位信息，并根据故障波形特征辨识故障类别。
[0096]
如图5所示，本实施例还提供了基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位工作过程：
[0097]
一二次融合智能断路器2安装与架空配电线路杆塔上，通过感应取电供电，内置高精度高速采样单元、故障研判单元和高精度北斗授时单元，实时采集线路高频暂态行波电流数据和工频电流数据，并研发是否有异常波形发生，如分析有异常波形发生，即启动录波单元，录取一段故障高频暂态波形和工频波形并标注高精度时间戳，并经高压缩比算法后，将数据压缩打包，再通过内置的2g/4g通信单元，将数据发送到后台分析系统。如果现场无移动运营商信号或弱信号，导致传输失败，则启动北斗3号短报文通信单元，通过北斗3号卫星将数据发送到后台北斗3号短报文接收机处，由北斗接收机解压后将数据传给后台分析系统。后台分析系统基于同一线路不同一二次融合智能断路器2波形数据结合线路信息和智能断路器台账信息；
[0098]
根据sa＝1/2[(ta-tb)*v+l]公式，精确计算出故障点位信息，并根据故障波形特征，辨识故障类别。
[0099]
后台系统13融合了gis地理信息系统数据，将故障点位信息结合gis地理信息，分析计算精确的故障信息，并发送到林区现场瞭望塔上的高精度rtk云台ai相机处，联动云台ai相机转动到故障点位，并调整镜头焦距，使能视场角清晰覆盖故障区域，高清近距离捕捉故障信息。然后开启ai相机红外拍摄实时图像及视频数据，并通过ai边缘计算单元7，分析是否有火灾发生，如果有分析判段有火灾发生，立即开启可见光相机12，进行图像视频二次判断。并通过无线通信将红外和可将光报信息回传到后台系统13处，云台ai相机上行通信单元支持4g/5g或光纤或北斗3号短报文通信。通过北斗3号短报文通信时由于带宽限制，只
传输高压缩比报警图像，不传输视频。后台系统13维护人员结合图像/视频报警信息和故障点位，故障类别信息，制定故障消缺和去现场灭火的决策。
[0100]
本发明的有益效果如下：
[0101]
本发明提供了一种基于智能断路器与ai的防灭火故障诊断定位系统及方法，本发明通过对架空线路电流采样，获取故障点位信息，通过云台ai相机进一步确认故障点位信息，确认有无火灾发生，并将实时图像和视频数据传至后台系统13，为故障的消缺和灭火计划的制定提供数据支持，大大降低了安全隐患。
[0102]
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
[0103]
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。