一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法与流程

本发明属于变压器缺陷检测，具体涉及一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法。

背景技术：

1、主变压器作为电网核心设备，其铁芯夹件承担着磁路传导与机械支撑的双重功能，一旦因绝缘劣化、多点接地等缺陷未及时识别处理，将直接威胁变压器本体安全，甚至引发大规模停电或设备损毁；据统计，近五年发生多起因铁芯夹件缺陷导致的变压器故障，社会影响深远，尤其在负荷高峰或极端天气下，此类缺陷可能迅速演变为设备击穿、油温异常等连锁故障，严重影响电网供电可靠性；因此，实现铁芯夹件缺陷的精准识别与快速处置，是保障主变安全运行、提升电网韧性的关键环节；

2、当前，电网公司在铁芯夹件缺陷识别与运维管理中存在以下问题：1、传统监测技术依赖单一维度参数（如接地电流阈值告警、局部放电峰值监测），仅对特定参数进行阈值告警，缺乏多参数关联分析与状态综合评估，误判率高，常出现“过度告警”或“漏报失察”等现象；2、传统人工巡检依赖运维人员经验判断，存在主观性强、效率低、缺陷定位滞后等问题；3、运维决策多基于孤立数据与经验判断，难以结合设备历史检修记录、负载工况等信息做出科学决策，易出现缺陷风险等级误判、运维不充分（如高风险设备保障欠缺，低风险设备过度关注）等问题；因此，为解决上述问题，开发一种智能便捷且精准高效的主变压器缺陷识别方法很有必要。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了克服现有技术的不足，而提供一种智能便捷且精准高效的主变压器缺陷识别方法。

2、本发明的目的是这样实现的：一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法，包括以下步骤：

3、步骤1：通过高精度电流传感器与局放监测装置，对变压器铁芯夹件的接地电流及局放放电数据进行采集，并将采集完成后的数据进行预处理和整合，从而形成原始数据库；

4、步骤2：基于原始数据库内部的数据，通过小波变换提取电流谐波畸变率以及局放脉冲聚集度的关键特征，并同步构建轻量化主变缺陷识别模型；

5、步骤3：通过轻量化主变缺陷识别模型，并融合接地电流、局放等维度特征数据，对铁芯夹件的绝缘缺陷风险进行实时识别，当识别到异常缺陷时，发出警示信号，对该时间段的数据进行存储备份的同时，形成缺陷识别报告，之后，将缺陷识别报告和缺陷识别报告对应的异常数据通过mqtt协议上送至物联管理平台，为云端精准研判奠定良好数据基础；

6、步骤4：对缺陷历史库、设备动态工况以及运维档案等异构数据进行获取，并对获取的历史数据进行清洗与标准化处理，从而实现历史数据的时间序列对齐和单位统一，之后，基于处理完成的历史数据，构建云端多模态诊断模型；再后，运用云端多模态诊断模型挖掘上传至物联管理平台中异常数据的关联性，并输入历史缺陷图片验证缺陷诊断的准确率以及缺陷诊断报告的合理性，最后，输出最终的缺陷成因诊断报告；

7、步骤5：再次利用云端多模态诊断模型并根据最终的缺陷成因诊断报告，统筹人员、设备、备品备件、运维规程四维度信息，输出“人-机-料-法”四位一体运维策略的同时，验证“人-机-料-法”四位一体运维策略的合理性，从而实现“监测-诊断-决策-执行”闭环管理链条。

8、进一步的，所述步骤1中变压器铁芯夹件的接地电流数据包括全电流和容性电流的动态波形，局部放电数据包括放电峰值和相位分布图谱。

9、进一步的，所述步骤3中生成的缺陷识别报告中包含有缺陷定位、风险等级和缺陷成因分析。

10、进一步的，所述步骤4中的设备动态工况包括实时负载率、油温和振动数据，运维档案包括检修记录、备件库存和检修人员信息及资质。

11、进一步的，所述步骤1中数据的预处理和整合操作具体为：先对信息数据进行降噪过滤的同时，去除异常信息及运行方式改变时过渡状态产生的错误信息，之后，通过对信息数据整合配准并进行结构化处理，从而增加数据的紧凑性和密集度，并减少数据的传输量。

12、本发明的有益效果：本发明通过“小模型边缘初筛+大模型云端精判”的协同技术路径，在边缘侧，构建轻量化主变缺陷识别模型，基于接地电流全波形、局放图谱等多维度数据，实现夹件绝缘劣化、铁芯多点接地等缺陷的实时初判，并将高风险数据上传至云端；云端则通过整合缺陷历史库、负载工况、检修记录等动静态数据，构建云端多模态诊断模型，之后，通过关联分析与深度挖掘，输出缺陷成因诊断报告，并生成“人-机-料-法”四位一体运维策略，形成“监测-诊断-决策-执行”闭环管理链条；本发明采用此结构，通过边侧模型实时预警、云端精准诊断降低误判率，从而智能决策缩短缺陷处置周期，此外，利用“人-机-料-法”四位一体的运维策略，可合理配置人员、设备和备品备件，提高了资源利用效率，避免了资源闲置和浪费，进一步达到节约成本、增加收益的目的；总的，本发明具有智能便捷且精准高效的优点。

1.一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法，其特征在于：所述步骤1中变压器铁芯夹件的接地电流数据包括全电流和容性电流的动态波形，局部放电数据包括放电峰值和相位分布图谱。

3.如权利要求1所述的一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法，其特征在于：所述步骤3中生成的缺陷识别报告中包含有缺陷定位、风险等级和缺陷成因分析。

4.如权利要求1所述的一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法，其特征在于：所述步骤4中的设备动态工况包括实时负载率、油温和振动数据，运维档案包括检修记录、备件库存和检修人员信息及资质。

5.如权利要求1所述的一种基于智能化管理的主变压器缺陷识别方法，其特征在于：所述步骤1中数据的预处理和整合操作具体为：先对信息数据进行降噪过滤的同时，去除异常信息及运行方式改变时过渡状态产生的错误信息，之后，通过对信息数据整合配准并进行结构化处理，从而增加数据的紧凑性和密集度，并减少数据的传输量。