[发明专利]一种基于云技术的人工智能局放监测判别系统及方法

权利要求书

1.一种基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、通过局放传感器实时检测电缆线路上的局放信号；

S2、通过与所述局放传感器连接的局放就地信号处理装置获取所述局放信号并将所述局放信号处理形成中间数据；

S3、通过与所述局放就地信号处理装置无线通信连接的云服务器获取所述中间数据并对所述中间数据进行安全处理形成测试数据后，将所述测试数据进行存储分析；

S4、通过与所述云服务器无线通信连接的智能终端获取所述测试数据并显示。

2.根据权利要求1所述的基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，所述局放就地信号处理装置包括：

100Msps ADC采样模块，与所述局放传感器连接，用于获取所述局放信号；

处理器模块，与所述100MspsADC采样模块连接，用于对所述局放信号依次进行放大、滤波、检波、模数转换后形成初始数据；

无线模块，与所述处理器模块连接，用于获取所述初始数据并进行安全认证和加密解密处理并形成所述中间数据后，将所述中间数据无线传输至所述云服务器。

3.根据权利要求2所述的基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，所述无线模块包括：

加解密安全芯片，用于获取所述初始数据并进行加密以形成所述中间数据；

MT7688智能路由，用于将所述中间数据无线传输至所述云服务器。

4.根据权利要求1所述的基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，所述云服务器包括：

局放应用模块，用于获取所述局放就地信号装置传输过来的中间数据，并对所述中间数据进行存储分析后得到所述测试数据，将所述测试数据无线传输至所述智能终端；

AI模型训练模块，用于对所述测试数据进行训练学习并使所述测试数据成为新的比对样本，将所述比对样本更新在样本库中，为下一次局放测试备用。

5.根据权利要求3所述的基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，所述加解密安全芯片在所述加密过程之前还需进行密钥协商，所述密钥协商的步骤包括：

S21、第一单元产生随机数r1，作：

A＝ECert2(r1)∥ESkey1(H(r1))，将A发送到第二单元；

S22、第二单元对A解密并验证第一单元的签名，产生随机数r2，作：B＝ECert1(r2)∥ESkey2(H(r2))，将B发送到第一单元；

采集类终端的安全防护

合成会话密钥：DK＝r1⊕r2；

S23、第一单元对B解密并验证第二单元的签名，作：

合成会话密钥：DK＝r1⊕r2，

C＝H(r1⊕r2)，将C发送到第二单元；

第二单元作D＝H(r1⊕r2)，并比较C与D是否相同；

若相同，则此时双方已经验证的对方身份，并持有会话密钥：DK＝r1⊕r2；若不同，则第二单元给出协商失败告警信息，通知第一单元，由第一单元重新发起协商。

6.根据权利要求5所述的基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，所述加密的步骤包括：

S31、对所述初始数据的数据报文填充1～16字节，使其长度为16的倍数，填充的第一个字节为0x80，后续的填充字节内容为0x0；附加加密报文的头部信息及初始向量IV，所述IV是由加密侧随机生成16字节随机数；

S32、对填充后的原始报文+填充报文使用之前协商好的会话密钥DK进行加密。

7.根据权利要求6所述的基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，所述无线模块在所述初始数据的末尾人为加入“0x80”和“0x00”2个字节后再加密。

8.根据权利要求7所述的基于云技术的人工智能局放实时监测判别方法，其特征在于，所述无线模块在加密之前使用LZO无损解压缩算法把所述初始数据压缩成数据流，再把所述数据流分割成小于等于2048字节的数据块。