[发明专利]高压设备智能监控系统

权利要求书

1.一种高压设备智能监控系统，其特征在于：包括硬件感知层、传输层、数据处理层、应用层，用于采集并传输高压设备运行数据，对设备状态进行诊断和风险预测，从而对高压设备实行智能监控和管理；

所述高压设备监控系统的物理结构整合了电力网和信息网两大网络，电力网中按照能量流向分为输变电设备级、变电站级、供电局级、省级、国级，其中包括大量的设备状态智能监控单元；所述信息网采集和传输辅助完成设备状态诊断、估计、修复、决策、资产管理的设备宏观信息；

所述硬件感知层是高压设备监控系统对外的实际物理体现，包括输变电设备、传感器，完成对输电线路运行状态数据、变电设备运行状态数据的采集及处理，以及对高压设备本体属性的识别，并对数据进行标准化、规范化上传；硬件感知层中的传感器、电子标签和传输层的主监控装置组成智能监控单元；监控单元之间相互协作，通过数据过滤、异常消除的手段，实现对采集的数字信息进行智能化处理，主监控装置接入多个监控单元，通过规约转换，采用数据聚集、多媒体数据分析和数据整合，从多源异构的设备状态数据中获得确定的设备运行状态；主监控装置之间横向交互，实现设备突发性故障报警、故障与定位诊断和设备的联动保护，监控单元和主监控装置支持标准的网络通信；监控单元直接集成在高压设备中，或与主监控装置集成在同一个设备中；

所述传输层为高压设备监控系统提供数据传输通道，支持异构网络接入，实现设备的无缝透明接入；根据传感器组网、各级输电和变电系统组网，分为传感网络层、监控终端网络层、传输信息聚集层；传感网络层将设备状态信息通过电力线载波或短距离无线信道传送到主监控装置，各传感器具有路由转发功能，向上通过多跳传输与主监控装置通信，根据流量和路径划分为逻辑子网；监控终端网络层基于IP网络，将输电线路的信息通过移动公网，直接上传至高压设备宏观信息云平台；信息聚集网络层负责所辖区域所有站级的信息聚集传输，采用光纤组网，通过电力通信专网连接高压设备宏观信息云平台，实现信息的纵向交互；

所述数据处理层由宏观信息云平台完成实现对设备信息的汇聚、存储、处理、整合和发布，宏观信息云平台采用面向服务架构及企业级服务总线，提供信息的标准接入、Web服务、业务服务接口，通过对多源异构数据的特征提取、挖掘、关联，对海量数据执行整合和集成的全局应用，以及对设备执行风险管理；

所述应用层由高压设备风险预测平台感知高压设备的运行状态，对运行风险进行预测和报警，所述风险预测平台包括侦测预警模块、智能诊断模块、状态估计模块、风险估计模块；侦测预警模块针对高压设备缺陷故障发生过程中产生的前期征兆，表现为其电气、物理、化学等特性发生渐进的量变，通过实时监控来表征设备健全状态的特征量及变化趋势，对设备异常做出判断；预测设备剩余寿命；在故障和灾害发生前期进行预测；将被动的故障后报警变为智能分析预测；对高压设备的运行环境、动力环境、开关室环境、电缆温度、变压器温度、接点温度、电网谐波进行监控预警；监控阈值统一管理；趋势预警以及关联预警；

智能诊断模块对发出预警信息的设备，采用神经网络、模糊理论、专家系统、决策树的智能诊断方法判断设备可能存在的故障原因和故障部位，在设备故障初期对故障的发展情况做出分析和预测，评价设备状态、预测故障风险、制定修复策略，为故障处理或状态恢复提供参考；

所述状态估计模块根据高压设备缺陷和故障的性质和概率统计分析，建立估计模型，以现有的运行巡视、定期停运或带电检测、在线监控获取状态数据，对反映运行中高压设备运行性能和健全状态的各指标数据进行分析评价，并最终得出设备总体健全状态等级；建立高压设备缺陷的因果关联和状态转换时序模型、状态诊断方法和综合估计模型，从而建立基于环境信息、地理信息和多状态数据的高压设备状态评价指标；

所述风险估计模块通过识别设备潜在的内部缺陷和外部威胁，分析设备遭到失效威胁后的资产损失程度和威胁发生概率，通过风险估计模型得出设备在电网中的风险等级；根据风险影响因素建立设备风险量化模型、风险估计技术指标体系，然后在设备状态和设备风险度关系模型的基础上，建立故障模式下的修复模型，从而对设备的修复次序、时间和等级进行优化；

所述高压设备监控系统的宏观信息云平台构建网级、省级、地县级三级平台业务，每一级负责的业务和提供的服务根据需求进行配置；宏观信息云平台的设备层由构建平台所需的服务器、网络、存储设备硬件设备，以及操作系统、数据库基础软件系统组成，为数据接入服务提供数据接口和通信设施，为射频识别系统提供应用中间件，对象名称解析服务器和EPC信息服务器，完成高压设备宏观信息云平台的基本运行和网络接入；所述系统还用于，利用对高压设备状态监控中各类多源异构数据进行聚集整合的结果，为高压设备风险预测平台中的高级应用提供基础数据服务、高级数据服务以及展现服务。