一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明涉及一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法，屬于智能電網(wǎng)及智能化變電站【技術(shù)領(lǐng)域】。本發(fā)明通過(guò)智能傳感器層對(duì)變壓器故障前期產(chǎn)生的特征氣體的異常狀態(tài)進(jìn)行采集，利用小波變換對(duì)所采集到的特征氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如果發(fā)生異常就會(huì)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)送異常信號(hào)，全網(wǎng)其他采集節(jié)點(diǎn)的智能模塊感知異常后就會(huì)以最大采樣率調(diào)取該節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上送至主站系統(tǒng)，主站系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算得到這些信息對(duì)應(yīng)的mass函數(shù)，然后利用D-S證據(jù)理論算法模型確定變壓器當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。本發(fā)明解決目前變電站設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)各在線監(jiān)測(cè)裝置信息分散，信息共享綜合分析診斷不足的問(wèn)題。該方法判斷的結(jié)果更加明晰，更有助于運(yùn)維人員的判斷與分析。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合
方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法，屬于智能電網(wǎng)及智能化變電站【技術(shù)領(lǐng)域】。
【背景技術(shù)】
[0002]物聯(lián)網(wǎng)(The Internet of Things)是通過(guò)無(wú)線傳感器技術(shù)、定位技術(shù)自動(dòng)識(shí)別、采集和感知獲取設(shè)備的屬性信息和周邊環(huán)境信息，借助各種信息傳輸技術(shù)將物品相關(guān)信息聚合到統(tǒng)一的信息網(wǎng)絡(luò)，并利用多種智能計(jì)算技術(shù)對(duì)設(shè)備相關(guān)信息進(jìn)行分析融合處理，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)物理世界的高度認(rèn)知和智能化的決策控制。
[0003]信息聚合技術(shù)是指根據(jù)信息需求，將不同來(lái)源、不同模式、不同媒質(zhì)、不同時(shí)間、不同地點(diǎn)、不同表示形式的信息進(jìn)行聚合分析處理，實(shí)現(xiàn)有用信息提取。信息聚合技術(shù)是處理多元、海量的數(shù)據(jù)最行之有效的處理手段。
[0004]物聯(lián)網(wǎng)的信息感知應(yīng)用，必將帶來(lái)大量甚至海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)若全部在主站進(jìn)行處理，將會(huì)給主站帶來(lái)數(shù)據(jù)災(zāi)難，并且“有用”信息分散淹沒(méi)在大量“無(wú)用”數(shù)據(jù)中，缺乏對(duì)有用信息的綜合分析及推送，并且變電站設(shè)備在線監(jiān)測(cè)物聯(lián)網(wǎng)各層信息的硬關(guān)聯(lián)程度不同，選擇不同的聚合時(shí)機(jī)與聚合方法得到的聚合效果也不同，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分層聚合分析，形成有用信息并分層推送。因此物聯(lián)網(wǎng)信息聚合技術(shù)研究是物聯(lián)網(wǎng)功能實(shí)現(xiàn)的必然手段。藉此，提出一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是對(duì)目前變電站設(shè)備在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)各在線監(jiān)測(cè)裝置信息分散，信息共享綜合分析診斷不足的問(wèn)題，公開(kāi)了一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法。
[0006]本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法，通過(guò)智能傳感器層對(duì)變壓器故障前期產(chǎn)生的特征氣體(如h2、CO等)的異常狀態(tài)進(jìn)行采集，利用小波變換對(duì)所采集到的特征氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如果發(fā)生異常就會(huì)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)送異常信號(hào)，全網(wǎng)其他采集節(jié)點(diǎn)的智能模塊感知異常后就會(huì)以最大采樣率調(diào)取該節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上送至主站系統(tǒng)，主站系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算得到這些信息對(duì)應(yīng)的mass函數(shù)，然后利用D-S證據(jù)理論算法模型確定變壓器當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。
[0007]具體步驟如下:
(1)通過(guò)智能傳感器層對(duì)變壓器故障前期產(chǎn)生的特征氣體(H2、C0等)進(jìn)行采集，利用小波變換對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，若數(shù)據(jù)出現(xiàn)畸變，預(yù)判為變壓器狀態(tài)異常；
(2)當(dāng)檢測(cè)到變壓器狀態(tài)異常后，油色譜采集節(jié)點(diǎn)智能模塊通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)送異常信號(hào)，其他采集節(jié)點(diǎn)的智能模塊感知后異常后則以最大采樣率調(diào)取該監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上送至主站系統(tǒng)；(3)主站系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)中的信息，分析信息之間的多維關(guān)聯(lián)，并通過(guò)計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的mass函數(shù)，mass函數(shù)為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法，其特征在于:通過(guò)智能傳感器層對(duì)變壓器故障前期產(chǎn)生的特征氣體的異常狀態(tài)進(jìn)行采集，利用小波變換對(duì)所采集到的特征氣體數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如果發(fā)生異常則通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)送異常信號(hào)，全網(wǎng)其他采集節(jié)點(diǎn)的智能模塊感知異常后則以最大采樣率調(diào)取該節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上送至主站系統(tǒng)，主站系統(tǒng)通過(guò)計(jì)算得到這些信息對(duì)應(yīng)的mass函數(shù)，然后利用D-S證據(jù)理論算法模型確定變壓器當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法，其特征在于，具體步驟如下: (1)通過(guò)智能傳感器層對(duì)變壓器故障前期產(chǎn)生的特征氣體進(jìn)行采集，利用小波變換對(duì)所采集數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，若數(shù)據(jù)出現(xiàn)畸變，預(yù)判為變壓器狀態(tài)異常； (2)當(dāng)檢測(cè)到變壓器狀態(tài)異常后，油色譜采集節(jié)點(diǎn)智能模塊通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)送異常信號(hào)，其他采集節(jié)點(diǎn)的智能模塊感知異常后則以最大采樣率調(diào)取該監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)上送至主站系統(tǒng)； (3)主站系統(tǒng)提取數(shù)據(jù)中的信息，分析信息之間的多維關(guān)聯(lián)，并通過(guò)計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的mass函數(shù)，mass函數(shù)為: 其中，In1(Gi)、m2(?)為待求的未知信息，為變壓器狀態(tài)，mAj為同一辨識(shí)框架下基本的概率分布； (4)根據(jù)多維信息關(guān)聯(lián)的結(jié)果，調(diào)用mass函數(shù)，利用D-S證據(jù)理論算法模型進(jìn)行決策，確定變壓器當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài):
O = [m (Zf1) m (Zf3) m (Θ)] (b) 當(dāng)G中有mhfmaxim (H1) , m QQ , m (?)) Si set時(shí)，則判斷變壓器的狀態(tài)為% ； 當(dāng)Zii = Zf1時(shí)，判斷變壓器的狀態(tài)為異常狀態(tài)； 當(dāng)Zij = Zf2時(shí)，判斷變壓器的狀態(tài)為異常狀態(tài)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于小波變換和證據(jù)推理的變壓器在線監(jiān)測(cè)信息聚合方法，其特征在于:所述特征氣體為H2或CO。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK103487514SQ201310399407
【公開(kāi)日】2014年1月1日 申請(qǐng)日期:2013年9月5日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月5日
【發(fā)明者】束洪春, 茹曉光, 董俊 申請(qǐng)人:昆明理工大學(xué)