一种变压器主变漏油分析和异常漏油图像预警的装置的制作方法

1.本实用新型涉及变压器漏油定性估算技术领域，尤其涉及一种变压器主变漏油分析和异常漏油图像预警的装置。


背景技术：

2.电力系统中的变电设备、电气装置甚至电缆本体都存在漏油风险，而变压器漏油后果比较严重，变压器漏油现象时有发生，严重的漏油不但降低了变压器的使用寿命影响系统安全、稳定运行，并且长期困扰着电气设备的正常工作，变压器漏油的主要原因有变压器胶垫老化龟裂、变压器制造工艺质量问题、安装及托运装置不当，其中由于法兰连接面的胶垫老化造成的漏油在整体漏油事故中占绝大多数，通过观察发现，现有的变压器漏油位置都比较固定、而且漏油都会在地上新城痕迹，这些特征都能通过图像识别来判断。同时变压器周围环境不复杂适合利用图像识别算法进行漏油风险分析。
3.目前，现有的检测装置仍存在不足之处，现有的检测装置大多包括有以下集中：电化学法、人工判断法、温度与电流判断法，具体到实施过程中，电化学法存在人工到现场采集样本的局限，人工判断存在相互干扰、检测灵敏度难，并受时间局限，温度、电流判断法灵敏度不高，温度与电流数据与漏油响应非线性，响应组分少，由于变压器漏油的液体不同于水，尤其是滴落过程也不同于水滴，通过高速摄像头进行图像识别是能判断漏油现象的，同时地面漏油痕迹难以挥发能通过图像识别进行判断是漏油，故而亟待一种变压器主变漏油分析和异常漏油图像预警系统，综合上述检测方向并解决现有的检测装置存在的问题。


技术实现要素：

4.本实用新型的目的在于：为了解决上述问题，而提出的一种变压器主变漏油分析和异常漏油图像预警的装置。
5.为了实现上述目的，本实用新型采用了如下技术方案：
6.一种变压器主变漏油分析和异常漏油图像预警的装置，包括数据融合漏油识别子系统，所述装置还包括有：
7.基于全局曝光的cmos高速视频图像采集存储子系统与拍照图像处理及存储子系统，以对变压器主变附近下层卵石与底板的漏油痕迹进行图像动态采集；
8.在变压器重点漏油风险位置加装摄像头，通过视频与图像数据采集分析子系统，进行对拍照图像处理及存储子系统进行图片分析计算；
9.充分利用变压器已有的温度、电流探头，使用485线将数据接入到温度与电流数据接入分析子系统，监测时段内的环境数据进行记录，基于全局曝光的cmos高速视频图像采集存储子系统进行视频分析计算，以加入已有监测数据进行特征分析，对于出现漏油风险的情况进行预警提醒并对于异常提供维护建议；
10.所述基于全局曝光的cmos高速视频图像采集存储子系统、拍照图像处理及存储子系统、视频与图像数据采集分析子系统以及温度与电流数据接入分析子系统均接入到数据
融合漏油识别子系统，所述数据融合漏油识别子系统融合摄像头图像采集的变压器漏油的视频、图像分析结果进行建模，通过模型对危险进行判断，对异常情况和危险结果进行提前预警。
11.作为上述技术方案的进一步描述：
12.所述数据融合漏油识别子系统还包括有历史数据分析对比子系统，以对系统算法进行校正。
13.作为上述技术方案的进一步描述：
14.所述环境数据包括有环境温度、湿度与酸碱度。
15.综上所述，由于采用了上述技术方案，本实用新型的有益效果是：
16.本实用新型中，采用高全局曝光的cmos高速视频图像采集存储子系统对一定范围内设备渗漏油情况进行监测，同时辅助温度、电流数据接入分析子系统对监测时段内的环境数据进行记录，将该装置安装在变压器周边，无需停电安装设备，由于是非接触式检查设备，后期可根据不同设备外形、不同地形地势进行布置，对采集的数据进行自动分析，从而可以扩展监测各类设备漏油的状态，便于准确监测和记录设备渗漏油情况，并消除人为因素带来的误差，实现全天候数据记录，同时为缺陷判断和分析提供更多、更全面的数据支撑，提供在线实时监测，一方面实现了远程跟踪、节约了人力资源，提升工作效率，另一方面可及时发现缺陷变化情况，防止因缺陷扩大而引发其他事故事件。
附图说明
17.图1示出了根据本实用新型实施例提供的系统架构示意图；
18.图2示出了根据本实用新型实施例提供的设备结构图；
19.图3示出了根据本实用新型实施例提供的工作原理图。
具体实施方式
20.下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本实用新型保护的范围。
21.实施例一
22.请参阅图1
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3，本实用新型提供一种技术方案：一种变压器主变漏油分析和异常漏油图像预警的装置，包括数据融合漏油识别子系统，装置还包括有：
23.基于全局曝光的cmos高速视频图像采集存储子系统与拍照图像处理及存储子系统，以对变压器主变附近下层卵石与底板的漏油痕迹进行图像动态采集；
24.视频与图像数据采集分析子系统，用以进行对拍照图像处理及存储子系统进行图片分析计算；
25.通常情况变压器主变都配置了变压器内部温度探头、变压器进出线及接地线的电流监测探头。充分利用变压器已有的温度、电流探头，使用485线将数据接入到温度与电流数据接入分析子系统，监测时段内的环境数据进行记录，基于全局曝光的cmos高速视频图像采集存储子系统进行视频分析计算，以加入已有监测数据进行特征分析，对于出现漏油
风险的情况进行预警提醒并对于异常提供维护建议；
26.基于全局曝光的cmos高速视频图像采集存储子系统、拍照图像处理及存储子系统、视频与图像数据采集分析子系统以及温度与电流数据接入分析子系统均接入到数据融合漏油识别子系统，数据融合漏油识别子系统融合摄像头图像采集的变压器漏油的视频、图像分析结果进行建模，通过模型对危险进行判断，对异常情况和危险结果进行提前预警，数据融合漏油识别子系统还包括有历史数据分析对比子系统，以对系统算法进行校正。
27.图2中视频、图像监测方式为在变压器周边添加摄像头；温度、电流数据是接入变压器内置的变压器温度探头、变压器进出线、接地线的电流探头数据。
28.其中视频监测、图像监测是通过usb线连接到pc机，温度传感器和电流传感器在变压器监测系统中是常规标配，通过485线将温度、电流数据传输到pc机，从而pc机进行多数据融合分析，整套装置可以理解为由一台pc机通过usb线连接视频采集单元、图像采集单元，再通过485线，整套装置的物理结构中pc机是通过数据融合及异常预警分析的核心，是融合摄像头图像采集的变压器漏油到各区域的距离和变压器漏油附近的温湿度值进行建模，通过模型对危险进行判断，对异常情况和危险结果进行提前预警。
29.具体工作步骤为：
30.第一步，将视频、图像数据进行图像识别分析漏油风险系数，为进一步的数据处理提供准备；
31.第二步，将漏油风险系数及温度电流监测数据统一传输给下一步计算单元；
32.第三步，对采集的漏油风险系数、温度电流监测数据原始数据依次进行中值滤波和均值滤波，用于去掉噪声点和异常点。
33.第四步，然后对滤波结果进行数据归一化处理，使得每个变量的均值为0，方差为1，用于后期计算方便。
34.第五步，对视频、图像使用canny算法，求解出上一步通过颜色检测到的各区域的边界，其中canny边缘检测算法的步骤为：
35.1.用高斯滤波器平滑图像；
36.2.用一阶偏导的有限差分来计算梯度的幅值和方向；
37.3.对梯度幅值进行非极大值抑制；
38.4.用双阈值算法检测和连接边缘。
39.第六步，将变压器漏油所在的真实空间位置转换到图像空间坐标系，在图像空间中分别计算和绘制所有变压器漏油，并在图像空间计算变压器漏油跟各区域边界的像素距离，然后将图像空间距离转换为真实空间，从而初步计算出变压器漏油的视频及图像，并对图像识别得出的漏油进行第二步的滤波处理。
40.第七步，分别将图像分析结果与温度、电流进行建模，记录正常状态下的数据模型。
41.第八步，为了能够实现异常预警，对采集到的实时数据经过计算机的模型计算，当检测数据的统计量超过控制限，则该时刻的数据样本是故障的，当故障数据累计达到一定数值时，即表明系统出现故障，需要工作人员及时查明情况，排除险情。
42.第九步，本发明的预警由以下两部分组成：正常状态数据模型、实时在线数据检测对比，两个过程均是在正常历史数据和测试数据的多变量信息的基础上，利用统计量进行
更好的检测。
43.以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，根据本实用新型的技术方案及其实用新型构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。