用于低压配电网络的变压器状态辨识系统的制作方法

本发明涉及供电网络领域，尤其涉及一种用于低压配电网络的变压器状态辨识系统。

背景技术：

1、低压配电网络指的是380/220v网络，其采用中性线点直接接地方式，并且引出中性线(代号n)、保护线(代号pe)或保护中性线(代号pen)。其中保护线是保障人身安全，防止发生触电事故用的中性线；保护中性线则兼有中性线和保护线的功能，通常称为“零线”或“地线”。按照保护接线形式，低压配电网分为tn系统、tt系统和it系统。

2、例如，在tn系统中，所有设备的外露可导电部分均接公共保护线pe，或接公共保护中线pen。其中，整个系统的中性线n与保护线pe合一为保护中性线pen，称为tn-c系统(a)；整个系统的中性线n与保护线pe全部分开，称为tn-s系统(b)；系统的部分中性线n与保护线pe合一，称为tn-c-s系统(c)。

3、用于低压配电网络的变压器的工作状态直接决定了低压配电网络的配电性能。因此，用于低压配电网络的变压器在长期运行下存在故障分析的需求，现有技术中已经公开了多种故障检测方式，例如申请公布号为cn117349781a的一种变压器故障智能诊断方法及系统：获取变压器的三相电压时序数据，通过三相平衡的性质获得异常权重；将单项电压数据划分为数据段，根据数据段中数据值的波动情况，结合异常权重，获得采样点的波动特征值；基于数据段之间的数据分布结合异常权重，获得数据段对应的波动权重，将波动特征值与波动权重结合，获得采样点的初始异常值；对预设范围内所有变压器的同相电压数据进行分析，获得采样点的异常可信度调整初始异常值获得最终异常值；基于最终异常值获得自适应k值对采样点进行异常检测。再如申请公布号为cn117272102a的一种基于双注意力机制的变压器故障诊断方法：用经验模态分解将原始故障信号进行分解，通过对本证模态函数集分量的选取消除表示非线性和非平稳信号的杂散谐波，得到不同频段的imf分量；筛选出与原始故障信号相关性较强的imf分量进行信号重构，对重构之后的信号序列用注意力卷积神经网络进行空间特征提取；在长短期记忆递归神经网络的隐藏层增加时间特征注意力机制提取时序特征，将不同历史时刻的时序特征赋予不同的时间注意力权值获得综合时序信息特征，应用全连接层对变压器状态进行分类。

4、然而现有技术中无法基于变压器的各项外部数据，例如变压器的现场音频数据，直接判断变压器的内部故障，导致需要进行断电以及变压器拆解才能有效判断变压器的内部故障类型。显然，这种判断模式不够理想。

技术实现思路

1、为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，能够将设定距离、当前时间分段的持续时长、各个时间点分别对应的各份振动幅值以及各个时间点分别对应的各份工作数据并行输入到智能辨识模型内，运行所述智能辨识模型以获得其输出的表示当前油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识，并在智能辨识服务于低压配电网络的当前油侵式变压器的铁芯被击穿时，执行对所述当前油侵式变压器的断电处理，从而提升了变压器故障的检测效率，有效避免供电网络的事故的进一步蔓延。

2、根据本发明，所述系统包括：

3、标识分析机构，用于在接收到表示油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识表示油侵式变压器的铁芯被击穿时，发出第一控制命令，还用于在接收到表示油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识表示油侵式变压器的铁芯未被击穿时，发出第二控制命令，所述油侵式变压器服务于低压配电网络；

4、断电处理机构，分别与所述标识分析机构以及所述油侵式变压器连接，用于在接收到所述第一控制命令时，执行对所述油侵式变压器的断电处理；

5、内容捕获机构，设置在所述油侵式变压器附近且到所述油侵式变压器为设定距离，用于捕获设定时间长度内所述油侵式变压器附近的音频信号以作为目标音频信号，对所述目标音频信号进行所述当前时间分段内的均匀分割以获得各个时间点分别对应的各份振动幅值；

6、数据提取机构，与所述油侵式变压器连接，用于获取所述当前时间分段内均匀间隔的各个时间点分别对应的各份工作数据，每一个时间点对应的工作数据为所述油侵式变压器在所述时间点处的输入电压、输出电压、工作频率以及当前阻抗；

7、智能辨识器件，分别与所述标识分析机构、所述内容捕获机构以及所述数据提取机构连接，用于将设定距离、当前时间分段的持续时长、各个时间点分别对应的各份振动幅值以及各个时间点分别对应的各份工作数据并行输入到智能辨识模型内，并运行所述智能辨识模型以获得其输出的表示油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识；

8、其中，将设定距离、当前时间分段的持续时长、各个时间点分别对应的各份振动幅值以及各个时间点分别对应的各份工作数据并行输入到智能辨识模型内，并运行所述智能辨识模型以获得其输出的表示油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识包括：所述智能辨识模型为完成第一数量的各次正向训练以及第二数量的各次负向训练的卷积神经网络；

9、其中，将设定距离、当前时间分段的持续时长、各个时间点分别对应的各份振动幅值以及各个时间点分别对应的各份工作数据并行输入到智能辨识模型内，并运行所述智能辨识模型以获得其输出的表示油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识还包括：所述第一数量的取值与所述第二数量的取值相等且均与所述油侵式变压器的额定功率正向关联。

10、由此可见，本发明至少具备以下三处显著的技术进步：

11、技术进步一：用于智能辨识当前油侵式变压器是否出现铁芯击穿事故的智能辨识模型为完成第一数量的各次正向训练以及第二数量的各次负向训练的卷积神经网络，所述第一数量的取值与所述第二数量的取值相等且均与所述油侵式变压器的额定功率正向关联，以及将每一件同型号的发生了铁芯击穿事故的油侵式变压器用于所述卷积神经网络的一次负向训练，将每一件同型号的未发生铁芯击穿事故的油侵式变压器用于所述卷积神经网络的一次正向训练，从而完成对执行事故智能辨识的智能辨识模型的针对性设计；

12、技术进步二：将设定距离、当前时间分段的持续时长、各个时间点分别对应的各份振动幅值以及各个时间点分别对应的各份工作数据并行输入到智能辨识模型内，并运行所述智能辨识模型以获得其输出的表示当前油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识；

13、技术进步三：在智能辨识服务于低压配电网络的当前油侵式变压器的铁芯被击穿时，执行对所述当前油侵式变压器的断电处理，从而有效避免供电网络的事故的进一步蔓延。

技术特征：

1.一种用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于，所述系统包括：

2.如权利要求1所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于：

3.如权利要求2所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于，所述系统还包括：

4.如权利要求3所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于：

5.如权利要求4所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于：

6.如权利要求5所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于：

7.如权利要求3-6任一所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于，所述系统还包括：

8.如权利要求7所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于：

9.如权利要求7所述的用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，其特征在于：

技术总结
本发明涉及一种用于低压配电网络的变压器状态辨识系统，包括：标识分析机构，用于在接收到基于各项现场数据智能分析的表示油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识表示油侵式变压器的铁芯被击穿时，发出第一控制命令，否则，发出第二控制命令，所述油侵式变压器服务于低压配电网络；断电处理机构，用于在接收到所述第一控制命令时，执行对油侵式变压器的断电处理。通过本发明，能够将各项现场数据并行输入到智能辨识模型内以获得其输出的表示当前油侵式变压器的铁芯是否被击穿的击穿标识，并在智能辨识服务于低压配电网络的当前油侵式变压器的铁芯被击穿时，执行对当前油侵式变压器的断电处理，从而提升了变压器故障的检测效率。

技术研发人员：肖捷,李赛玲,张君,徐建兵,周英才
受保护的技术使用者：威芯科技（广州）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/12