端子密封盖板异常脱落的监测系统及监测方法与流程

本技术涉及电力，具体涉及一种端子密封盖板异常脱落的监测系统及监测方法。

背景技术：

1、变电站内二次线路众多，在设备检修检测时，停电操作区和正常运行区域交错，可能由于误碰造成运行区域设备异动，为此，采用端子排密封盖板进行带电敏感区域的封堵是一种常见的方法；由于检修过程中工人为施工方便或安全意识淡薄，在设备检修过程中可能会拆除端子密封盖板，产生误碰隐患，目前针对端子密封盖板脱落的监测大多为人工巡检，自动化程度较低且无法准确、及时的识别端子密封盖板脱落。

2、需要提供一种端子密封盖板异常脱落监测系统及方法，对端子密封盖板的脱落进行自动监测和预警，提高变电站设备检修的安全性。

技术实现思路

1、本技术的目的是提供一种端子密封盖板异常脱落的监测系统及监测方法，避免在设备检修过程中因拆除端子密封盖板而产生误碰隐患，解决了现有技术中对端子密封盖板的监测自动化程度较低，且无法准确、及时的识别端子密封盖板脱落的问题，实现了对端子密封盖板的脱落进行自动监测和预警，提高了变电站设备检修的安全性和准确性。

2、为实现本技术的目的，本技术提供了如下的技术方案：第一方面，本技术提供了一种端子密封盖板异常脱落的监测系统，所述端子密封盖板异常脱落的监测系统包括：

3、端子密封盖板异常脱落监测装置，设置于端子密封盖板的外表面，用于获取所述端子密封盖板的异常脱落信号；

4、主控模块，与所述端子密封盖板异常脱落监测装置相连接，用于接收所述异常脱落信号，并基于预设的算法判断是否输出预警信号；

5、预警模块，用于构建端子密封盖板脱落预测模型，并利用所述端子密封盖板脱落预测模型对所述端子密封盖板进行故障预测，并获取故障预测结果。

6、本技术的端子密封盖板异常脱落的监测系统，通过端子密封盖板监测装置获取端子密封盖板异常脱落信号并根据预设的监测算法输出预警信号，实时监测端子密封盖板的状态，及时发现异常情况，避免因端子密封盖板异常脱落而引起的安全事故；通过构建端子密封盖板脱落预测模型，可以对端子密封盖板进行故障预测，提前预测端子密封盖板的状态，达到预防端子密封盖板脱落的效果。同时，该模型还可以对端子密封盖板的状态进行分析，找出导致端子密封盖板异常脱落的原因，为后续的维护和保养提供参考，实现了对端子密封盖板的脱落进行自动监测和预警，提高了变电站设备检修的安全性和准确性。

7、在其中一个实施例中，所述端子密封盖板异常脱落监测装置包括：

8、第一接口，所述第一接口包括第一引脚及第二引脚；所述第一引脚与所述主控模块相连接；所述第二引脚接地；

9、第一电阻，一端与所述第一引脚相连接，另一端与所述主控模块相连接。

10、在其中一个实施例中，所述主控模块包括控制芯片，所述控制芯片包括：

11、第一连接引脚，直接与所述第一引脚相连接；

12、第二连接引脚，与所述第一电阻远离所述第一引脚的一端相连接。

13、在其中一个实施例中，所述基于预设的算法判断是否输出预警信号，包括：

14、利用水银开关获取所述端子密封盖板异常脱落信号，并对所述异常脱落信号进行预处理；当所述端子密封盖板正常密封时，所述水银开关处于闭合状态；当所述端子密封盖板异常脱落时，所述水银开关处于打开状态；

15、基于卷积神经网络对所述异常脱落信号进行空间和时间特征提取；

16、将所述空间和时间特征输入预设的深度学习模型，并利用反向传播算法进行训练，利用训练好的深度学习模型对所述端子密封盖板的异常脱落进行监测，并判断是否输出预警信号。

17、在其中一个实施例中，所述构建端子密封盖板脱落预测模型，包括：

18、采集所述端子密封盖板异常脱落前的相关数据，并对所述相关数据进行预处理，所述相关数据至少包括所述端子密封盖板脱落前的振动数据、声音数据以及电压数据；

19、基于预处理后的相关数据提取所述端子密封盖板的相关特征；

20、建立端子密封盖板状态模型并定义故障标签，基于所述相关特征对所述端子密封盖板的脱落等级进行预测，将所述故障标签转换为数值标签；

21、建立故障标签与状态模型之间的关系模型，并对所述关系模型进行训练；

22、利用训练好的关系模型，输入实时数据获取预测的数值标签。

23、在其中一个实施例中，所述建立端子密封盖板状态模型并定义故障标签，基于所述相关特征对所述端子密封盖板的脱落等级进行预测，将所述故障标签转换为数值标签，包括：

24、定义所述故障标签，所述故障标签至少包括正常、轻微脱落、严重脱落、中度脱落及重度脱落；

25、基于随机森林建立所述端子密封盖板状态模型，将所述相关特征作为所述端子密封盖板状态模型输入，所述数值标签作为输出对所述端子密封盖板状态模型进行训练。

26、在其中一个实施例中，所述建立故障标签与状态模型之间的关系模型，包括：

27、基于训练好的所述端子密封盖板状态模型获取预测结果，并将所述故障标签作为目标变量；

28、利用独热编码方法将预测结果转换为数值特征，将所述数值特征和目标变量输入逻辑回归模型并基于预设的损失函数进行训练。

29、在其中一个实施例中，所述关系模型的表达式为：

30、

31、式中，表示输入的相关特征向量，脱落等级属于第个类别的概率，表示第个类别的权重向量，表示指数函数，表示指数函数的求和，表示类别数量；

32、预设的损失函数的表达式为：

33、

34、式中，表示损失函数，表示关系模型的权重参数,表示包含数值特征和目标变量训练样本数据点的数量,表示第个训练样本的真实标签，表示预测样本属于第个类别的概率的对数。

35、在其中一个实施例中，还包括通讯模块，所述通讯模块的输入端与所述预警模块的输出端相连接，用于接收所述故障预测结果并输出；所述通讯模块包括：

36、第二接口，所述第二接口包括第三引脚及第四引脚；所述第三引脚接地；

37、第二电阻，一端与所述第四引脚相连接；

38、第一电容，一端与所述第二电阻远离所述第四引脚的一端相连接，另一端接地；

39、第二电容，与所述第一电容并联；所述第二电容的一端与所述第四引脚相连接，另一端接地。

40、第二方面，本技术还提供一种端子密封盖板异常脱落的监测方法，所述监测方法基于上述实施例中任一项所述的端子密封盖板异常脱落的监测系统而执行；所述监测方法包括：

41、利用所述端子密封盖板异常脱落监测装置获取所述端子密封盖板的异常脱落信号；

42、利用所述主控模块接收所述异常脱落信号，并基于预设的算法判断是否输出预警信号；

43、利用所述预警模块构建端子密封盖板脱落预测模型，并利用所述端子密封盖板脱落预测模型对所述端子密封盖板进行故障预测，并获取故障预测结果。

44、本技术的端子密封盖板异常脱落的监测方法，通过端子密封盖板监测装置获取端子密封盖板异常脱落信号并根据预设的监测算法输出预警信号，实时监测端子密封盖板的状态，及时发现异常情况，避免因端子密封盖板异常脱落而引起的安全事故；通过构建端子密封盖板脱落预测模型，可以对端子密封盖板进行故障预测，提前预测端子密封盖板的状态，达到预防端子密封盖板脱落的效果。同时，该模型还可以对端子密封盖板的状态进行分析，找出导致端子密封盖板异常脱落的原因，为后续的维护和保养提供参考，实现了对端子密封盖板的脱落进行自动监测和预警，提高了变电站设备检修的安全性和准确性。