避雷器健康监测方法、装置及系统与流程

1.本技术实施例涉及避雷器检测技术领域，尤其涉及一种避雷器健康监测方法、装置及系统。


背景技术：

2.金属氧化锌避雷器(简称moa)具有过电压保护特性好、流通容量大、动作反应快、结构简单、体积小、重量轻等优点，已逐步取代了老的阀式避雷器，并在电力系统中得到了广泛应用。
3.由于避雷器长期承受系统运行电压的作用，容易出现moa阀片老化现象，再加之潮湿、污秽等环境因素以及可能会遇到的过电压等因素的作用，会导致避雷器的阻性电流以及功率增大，从而导致moa阀片加剧劣化，致使moa的绝缘特性遭到破坏，失去保护作用，引起热崩溃，严重时还会发生爆炸。而一旦发生moa事故，后果十分严重。
4.针对上述情况，目前只能通过人工观察以及现场检测的方式来判断moa的健康状态，但是电力系统中的moa数量大、分布广，这将会带来巨大的日常运维、停电检修、故障处理的人力消耗，进一步增加电力系统的经济压力。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供一种避雷器健康监测方法、装置及系统，以通过非人工的方式，也能有效准确的监测避雷器的运行工况状态。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种避雷器健康监测方法，所述方法包括：
7.获取避雷器的运行信息，所述运行信息中包括所述避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据；
8.基于所述工作环境数据确定所述避雷器的环境系数影响因子，基于所述避雷器动作数据确定所述避雷器的动作状态值，基于所述避雷器电气数据确定所述避雷器的电流增长率，基于所述避雷器服役数据确定所述避雷器的设备使用率，以及基于所述故障数据确定所述避雷器的健康状况因数；
9.将所述环境系数影响因子、所述动作状态值、所述电流增长率、所述设备使用率以及所述健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，并获取所述避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值；
10.基于所述避雷器健康值以及预设的健康监测策略对所述避雷器进行健康监测。
11.第二方面，本技术实施例还提供了一种避雷器健康监测装置，该避雷器健康监测装置包括：
12.采集模块，用于获取避雷器的运行信息，所述运行信息中包括所述避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据；
13.处理模块，用于基于所述工作环境数据确定所述避雷器的环境系数影响因子，基于所述避雷器动作数据确定所述避雷器的动作状态值，基于所述避雷器电气数据确定所述
避雷器的电流增长率，基于所述避雷器服役数据确定所述避雷器的设备使用率，以及基于所述故障数据确定所述避雷器的健康状况因数；
14.健康值计算模块，用于将所述环境系数影响因子、所述动作状态值、所述电流增长率、所述设备使用率以及所述健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，并获取所述避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值；
15.监测模块，用于基于所述避雷器健康值以及预设的健康监测策略对所述避雷器进行健康监测。
16.第三方面，本技术实施例还提供了一种避雷器健康监测系统，所述避雷器健康监测系统包括：
17.所述系统包括：多参数采集模组、状态评估模组和人机交互模组；
18.所述多参数采集模组用于采集避雷器的运行信息，所述运行信息中包括所述避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据；
19.所述状态评估模组与所述多参数采集模组通信连接，用于根据所述避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据确定避雷器健康值；
20.所述人机交互模组分别与所述多参数采集模组和所述状态评估模组通信连接，用于将所述避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据、故障数据以及所述避雷器健康值上传至云端、显示所述运行信息以及所述避雷器健康值。
21.本技术实施例的技术方案，通过获取避雷器的运行信息，基于工作环境数据确定避雷器的环境系数影响因子，基于避雷器动作数据确定避雷器的动作状态值，基于避雷器电气数据确定避雷器的电流增长率，基于避雷器服役数据确定避雷器的设备使用率，基于故障数据确定避雷器的健康状况因数，将环境系数影响因子、动作状态值、电流增长率、设备使用率以及健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，获取避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值，基于避雷器健康值以及预设的健康监测策略对避雷器进行健康监测，能够准确的监测避雷器的运行工况状态，避免通过人工观察以及现场检测的方式带来巨大的日常运维、停电检修、故障处理的人力消耗，从而减轻电力系统的经济负担。
附图说明
22.图1为本技术实施例一提供的一种避雷器健康监测方法的流程示意图；
23.图2为本技术实施例一提供的一种确定动作状态值的方法流程示意图；
24.图3为本技术实施例一提供的一种确定电流增长率的方法流程示意图；
25.图4是本技术实施例二提供的一种避雷器健康监测装置的结构示意图；
26.图5为本技术实施例三提供的一种避雷器健康监测系统的结构示意图；
27.图6是本技术实施例三提供的避雷器健康监测系统的安装结构示意图；
28.图7是本技术实施例三提供的一种可伸缩调节的升降装置的结构示意图；
29.图8是本技术实施例三提供的一种避雷器支架的正面示意图。
具体实施方式
30.下面结合附图和实施例对本技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本技术，而非对本技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本技术相关的部分而非全部结构。
31.实施例一
32.图1为本技术实施例一提供的避雷器健康监测方法的流程示意图，本实施例可适用于避雷器健康监测的场景，该方法可以由避雷器健康监测装置来执行，该装置可采用硬件和/或软件的方式实现,并一般可以集成在具有数据运算能力的计算机等避雷器健康监测系统中，具体包括如下步骤：
33.步骤101、获取避雷器的运行信息，运行信息中包括避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据。
34.在本步骤中，可以通过避雷器监测装置获取避雷器运行信息，例如，可以通过外部环境感应设备采集工作环境数据，通过动作次数监测设备采集避雷器动作数据，通过电压电流监测设备采集避雷器电气数据。
35.其中，避雷器的工作环境数据可以包括避雷器表面的温度变化、避雷器所处环境湿度大小、一年雷暴天数等。避雷器动作数据可以包括每次避雷器发生动作时对应的动作时刻。避雷器电气数据可以包括避雷器的阻性电流、三次谐波电流的趋势数据及电压等级避雷器。服役数据可以包括使用年限、实际已使用年限、每年使用天数、每天应该使用小时数、每天实际使用小时数等。避雷器故障数据可以包括故障时间、运行负荷水平、组部件状态、避雷器故障状况和不良工况等参数。
36.步骤102、基于工作环境数据确定避雷器的环境系数影响因子，基于避雷器动作数据确定避雷器的动作状态值，基于避雷器电气数据确定避雷器的电流增长率，基于避雷器服役数据确定避雷器的设备使用率，以及基于故障数据确定避雷器的健康状况因数。
37.在本步骤中，由于避雷器所处的工作环境直接影响其工作质量和工作状况，故而引入环境系数影响因子用来描述环境对设备关键参量数据的影响程度。环境系数影响因子可以用ε来表示，可以根据最高环境温度、环境温度变化率、平均相对湿度、一年雷暴天数等因素对应具体的环境等级，根据具体的环境等级确定影响因子的取值范围，具体确定方法如表1所示：
38.表1
[0039][0040]
示例性的，当避雷器所处的环境最高温度为40℃，温度环境变化率为10℃/h，平均相对湿度为55％，一年雷暴天数为33天，对应的环境等级为3级，则该避雷器的环境系数影响因子取值为1.15～1.30。
[0041]
本步骤在确定动作状态值的过程，可以参阅图2，图2是本技术的实施例一提供的确定避雷器的动作状态值的流程示意图。
[0042]
如图2所示，本实施例基于避雷器动作数据确定避雷器的动作状态值的过程可以包括：
[0043]
步骤201、基于动作时刻，统计预设单位时间段内避雷器的动作次数，并根据动作次数以及预设单位时间段的时间长度确定避雷器动作次数的目标上升率。
[0044]
其中，动作时刻为每次避雷器发生动作时对应的动作时刻。具体的，可以通过动作计数器记录避雷器的动作时刻和过电压动作次数，并根据动作时刻统计预设单位时间段内的动作次数。
[0045]
示例性的，若预设单位时间段的时间长度为1天，避雷器于2022年1月1日上午8：00和下午13：00发生动作，则2022年1月1日的8:00和13:00为避雷器在2022年1月1日内仅有的两个动作时刻，则该避雷器在该预设单位时间段内动作了2次。
[0046]
在避雷器无故障或虽有故障但依旧能够动作的前提下，预设单位时间段内避雷器受到的冲击次数越多，避雷器动作计数器的数字上升越快，因此，可以将预设单位时间段内避雷器动作次数的增量定义为避雷器动作次数上升率n
′
，则n
′
可用下列公式表示：
[0047][0048]
其中，δn为避雷器动作计数器的数字增加值，δt为预设单位时间段的时间长度，n1、n2为避雷器动作计数器在t1、t2时刻显示的动作次数。
[0049]
示例性的，t1时避雷器动作计数器显示动作次数为20，t1时避雷器动作计数器显示动作次数为22，δt为1天，则n
′
＝2次/天。
[0050]
步骤202、基于预设的上升率和动作状态值的映射关系，确定目标上升率对应的目标动作状态值，并将目标动作状态值确定为避雷器的动作状态值。
[0051]
预设的上升率和动作状态值的映射关系如表2所示，根据动作次数上升率确定对
应的动作状态值，其中，动作状态值用a来表示。示例性的，当上升率为2时，对应的动作状态值为95。
[0052]
表2
[0053][0054]
另外，本步骤确定避雷器的电流增长率的过程可以参阅图3，图3是本技术的实施例一提供的确定避雷器的电流增长率的流程示意图。
[0055]
如图3所示，基于避雷器电气数据确定避雷器的电流增长率的过程可以包括：
[0056]
步骤301、根据预设的电压等级与增长率修正系数的映射关系，确定避雷器电气数据中的电压等级对应的目标增长率修正系数。
[0057]
其中，预设的电压等级可以根据避雷器的常用电压划分。增长率修正系数与避雷器的电压等级有关，可以采用它来描述电压等级对电流增长率的影响程度。预设的电压等级与增长率修正系数的映射关系可以用表3来表示：
[0058]
表3
[0059][0060]
示例性的，当避雷器的电压等级为10kv时，根据表3可以知道，修正系数取值0.80～0.96。
[0061]
步骤302、获取阻性基波初值，并基于阻性基波初值、阻性电流以及目标增长率修正系数确定阻性电流基波增长率。
[0062]
本步骤中，阻性电流基波增长率可以根据下列公式获得：
[0063][0064]
式中，ir％为阻性电流基波增长率，i
r初始
为阻性基波初值；ir为阻性电流当前监测值；f
10
为增长率修正系数。
[0065]
示例性的，假设阻性基波初值为20a，阻性电流当前监测值为22a，增长率修正系数取0.90，则阻性电流基波增长率
[0066]
步骤303、获取三次谐波初值，并基于三次谐波初值、三次谐波电流以及目标增长率修正系数确定三次谐波增长率。
[0067]
其中，三次谐波增长率可以根据下列公式获得：
[0068][0069]
式中，i
r3
％为三次谐波增长率，i
r3初始
为三次谐波初值；i
r3
为三次谐波电流当前监测值。
[0070]
示例性的，假设三次谐波初值为5a，三次谐波电流当前监测值为5.2a，增长率修正系数取0.90，则三次谐波增长率将阻性电流基波增长率以及三次谐波增长率确定为避雷器的电流增长率。
[0071]
在本步骤中，可以理解为避雷器的电流增长率包含阻性电流基波增长率和三次谐波增长率，示例性的，当阻性电流基波增长率为9％，三次谐波增长率为3.6％时，电流增长率为9％和3.6％。
[0072]
在本步骤中，避雷器故障发生、停电检修、定期修理及维护的时间越少，有效工作的时间就越大，表明设备功能使用程度更高，健康运行状况越好。因此可以通过确定设备使用率表现设备健康运行状况。设备使用率可以用δ表示，其确定方法如下：
[0073][0074]
其中t
end
为使用年限，t1为实际已使用年限，t
′
为每年使用天数，t为每天实际使用小时数，t
′
为每天应该使用小时数，f
11
为使用率修正系数。
[0075]
使用率修正系数与设备的使用年限有关，可以采用它来描述设备使用年限对设备利用率的影响程度。其中，使用率修正系数f
11
可以通过表4来确定：
[0076]
表4
[0077][0078]
示例性的，假设避雷器使用年限为10年，环境系数影响因子取1.20，则修正系数取值范围为0.90～0.98，在此可以取为0.94，则实际已使用年限使用年限假设每年使用天数为300天，每天实际使用小时22小时，每天应该使用小时数为24小时，则设备使用率
[0079]
在本步骤中，还可以根据组部件状态和不良状况出现频次确定避雷器的健康状况因数。具体的，可以先根据组部件状态和不良状况出现频次确定避雷器故障等级系数，然后再根据避雷器的故障等级系数确定健康状况因数。
[0080]
其中，确定故障等级系数时，可以先查询避雷器历史运行数据，该历史运行数据中包含了组部件状态以及不良状况，然后通过组部件状态以及不良状态(即自身质量原因)确定其发生故障的种类，统计过去运行过程中由于自身质量原因发生的各种类故障的次数。
[0081]
一般，可以将避雷器在过去运行过程中由于自身质量原因发生的故障分为以下4种：较轻故障、一般故障、严重故障和紧急故障，其故障基数分别为1、2、4和6。避雷器故障等级划分具体如表5所示：
[0082]
表5
[0083][0084]
计算避雷器故障等级系数的方法为：故障等级系数＝较轻故障次数
×
一般故障基数 一般故障次数
×
一般故障基数 严重故障次数
×
严重故障基数 紧急故障次数
×
紧急故障基数。
[0085]
示例性的，避雷器较轻故障次数为3，一般故障次数为2，严重故障次数为1，紧急故障次数为0，则故障等级系数＝3
×
2 2
×
2 1
×
4 0
×
6＝14。
[0086]
根据避雷器的故障等级系数确定健康状况因数时，可以根据健康状况因数与避雷器故障等级系数之间的映射关系来确定，其中，避雷器故障等级系数与健康状况因数的映射关系可以如表6所示：
[0087]
表6
[0088][0089]
示例性的，当避雷器故障等级系数为14时，健康状况因数g《0.25。
[0090]
步骤103、将环境系数影响因子、动作状态值、电流增长率、设备使用率以及健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，并获取避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值。
[0091]
将通过以上步骤得到的环境系数影响因子、动作状态值、电流增长率、设备使用率及健康状况因素输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，得到避雷器健康值k。
[0092]
预先构造的避雷器健康状况得分模型为
[0093]
示例性的，当动作状态值a为95，阻性电流基波增长率ir％为9％，三次谐波增长率i
r3
％为3.6％，环境系数影响因子ε取1.20，设备使用率δ为71.81％，健康状况因数g取0.2时，避雷器健康值输出如下：
[0094][0095]
步骤104、基于避雷器健康值以及预设的健康监测策略对避雷器进行健康监测。
[0096]
在本步骤中，如表7所示，可以根据避雷器健康状况得分划分健康等级，进一步的，根据与健康等级对应的检修建议确定是否需要检修，以实现对避雷器的健康监测。
[0097]
表7
[0098][0099]
示例性的，当避雷器健康值为38.9时，对应的健康等级为3，处于严重警告状态，需要尽快进修维修检查。
[0100]
本实施例中，通过获取避雷器的运行信息，基于工作环境数据确定避雷器的环境系数影响因子，基于避雷器动作数据确定避雷器的动作状态值，基于避雷器电气数据确定避雷器的电流增长率，基于避雷器服役数据确定避雷器的设备使用率，基于故障数据确定避雷器的健康状况因数，将环境系数影响因子、动作状态值、电流增长率、设备使用率以及健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，获取避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值，基于避雷器健康值以及预设的健康监测策略对避雷器进行健康监测，能够准确的监测避雷器的运行工况状态，避免通过人工观察以及现场检测的方式带来巨大的日常运维、停电检修、故障处理的人力消耗，从而缓解电力系统的经济压力。同时，结合多参数监测数据构造避雷器在线状态评估模型对避雷器健康状况进行综合分析，能够有效防止事故的发生，达到及时预警的效果。
[0101]
实施例二
[0102]
请参阅图4，图4是本技术的实施例二提供的一种避雷器健康监测装置的结构示意图。本技术实施例所提供的避雷器健康监测装置可执行本技术任意实施例所提供的避雷器健康监测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图4所示，避雷器健康监测装置具体包括：采集模块401、处理模块402、健康值计算模块403、监测模块404。
[0103]
其中，采集模块，用于获取避雷器的运行信息，运行信息中包括避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据。
[0104]
处理模块，用于基于工作环境数据确定避雷器的环境系数影响因子，基于避雷器动作数据确定避雷器的动作状态值，基于避雷器电气数据确定避雷器的电流增长率，基于避雷器服役数据确定避雷器的设备使用率，以及基于故障数据确定避雷器的健康状况因
数。
[0105]
健康值计算模块，用于将环境系数影响因子、动作状态值、电流增长率、设备使用率以及健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，并获取避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值。
[0106]
监测模块，用于基于避雷器健康值以及预设的健康监测策略对避雷器进行健康监测。
[0107]
本实施例中，通过获取避雷器的运行信息，基于工作环境数据确定避雷器的环境系数影响因子，基于避雷器动作数据确定避雷器的动作状态值，基于避雷器电气数据确定避雷器的电流增长率，基于避雷器服役数据确定避雷器的设备使用率，基于故障数据确定避雷器的健康状况因数，将环境系数影响因子、动作状态值、电流增长率、设备使用率以及健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，获取避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值，基于避雷器健康值以及预设的健康监测策略对避雷器进行健康监测，能够准确的监测避雷器的运行工况状态，避免通过人工观察以及现场检测的方式带来巨大的日常运维、停电检修、故障处理的人力消耗，从而缓解电力系统的经济压力。同时，结合多参数监测数据构造避雷器在线状态评估模型对避雷器健康状况进行综合分析，能够有效防止事故的发生，达到及时预警的效果。
[0108]
实施例三
[0109]
图5为本技术实施例三提供的一种避雷器健康监测系统的结构示意图。本技术实施例所提供的避雷器健康监测装置可执行本技术任意实施例所提供的避雷器健康监测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。该装置可采用软件和/或硬件的方式实现，如图5所示，避雷器健康监测装置具体包括：多参数采集模组、状态评估模组、人机交互模组。
[0110]
多参数采集模组用于采集避雷器的运行信息，运行信息中包括避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据。
[0111]
状态评估模组与多参数采集模组通信连接，用于根据避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据确定避雷器健康值。
[0112]
人机交互模组分别与多参数采集模组和状态评估模组通信连接，用于将避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据、故障数据以及避雷器健康值上传至云端、显示运行信息以及避雷器健康值。
[0113]
进一步的，多参数采集模组包括设备基础数据采集设备、电压电流监测设备、动作次数监测设备、外部环境感应设备和北斗导航定位设备。
[0114]
状态评估模组包括健康状况判断单元、自身诊断单元和故障报警单元。
[0115]
人机交互模组包含信号显示设备、智能双工设备和无线通讯设备。
[0116]
多参数采集模组用于获取避雷器的运行信息，运行信息中包括避雷器的工作环境数据、避雷器动作数据、避雷器电气数据、避雷器服役数据以及故障数据。
[0117]
状态评估模组用于根据获取到的避雷器运行信息确定避雷器的健康状况值，基于避雷器健康值以及预设的健康监测策略对避雷器进行健康监测。
[0118]
其中，自身诊断单元还用于对监测装置自身状态进行检查，包括检测安装前的电量充足与否的自我检测、使用中电量高低的自身检测、装置自身状态正常与否的心跳包检
测。
[0119]
人机交互模组包含信号显示模块、智能双工模块、无线通讯模块，其中，信号显示模块包括电源指示灯、通讯指示灯、定位信号灯、健康状态显示灯。电源指示灯用于显示工作电源工作情况，通讯指示灯用于显示是否与物联网平台建立通讯联系，定位信号灯用于显示导航定位模块是否正常启用，健康状态显示灯根据健康等级显示不同的颜色，当健康等级为0时，状态显示灯为绿色，当健康等级为1时，状态显示灯为黄色，当健康等级为2时，状态显示灯为橙色，当健康等级为3时，状态显示灯为红色。
[0120]
智能双工设备用于远程对各单元中阈值、预警值、报警值、通讯次数等参数进行设置。
[0121]
无线通讯设备包括无线自组网、全网通数据传输、射频通信传输三种通信模式，可以将各类终端数据实时上传至云平台。
[0122]
需要说明的是，避雷器健康监测系统的具体安装结构可以参阅图6，图6是本技术的实施例三提供的避雷器健康监测系统的安装结构示意图。
[0123]
如图6所示，避雷器健康监测系统中还包括避雷器支架2、主外壳6、副外壳3、升降支架8和太阳能供电模块9。
[0124]
避雷器支架用于旋转固定避雷器1，副外壳内用于设置多参数采集模组，避雷器通过连接装置4与多参数采集模组相连接。
[0125]
主外壳内用于设置状态评估模组、人机交互模组以及太阳能供电模块的供电组件。
[0126]
太阳能供电模块的电池板设置于升降支架上。
[0127]
主外壳和副外壳通过固定管5进行固定，主外壳内的状态评估模组、人机交互模组以及太阳能供电模块与副外壳内的多参数采集模组之间的连接线通过固定管从主外壳内伸入副外壳内。
[0128]
人机交互模组中的信号显示设备的显示面板7设置在主外壳的外表面上。
[0129]
其中，显示面板可以为信号灯，信号灯包括电源指示灯、通讯指示灯、定位信号灯、健康状态显示灯，其中，电源指示灯用于显示工作电源工作情况，通讯指示灯用于显示是否与物联网平台建立通讯联系，定位信号灯用于显示导航定位模块是否正常启用，健康状态显示灯用于根据健康等级显示不同的颜色，当健康等级为0时，状态显示灯为绿色，当健康等级为1时，状态显示灯为黄色，当健康等级为2时，状态显示灯为橙色，当健康等级为3时，状态显示灯为红色。
[0130]
另外，升降支架的具体结构可以参阅图7，图7是本技术的实施例三提供的一种可伸缩调节的升降支架的结构示意图。
[0131]
具体的，升降支架设置有丝杆81、固定板82、固定安装孔83和铰链84，丝杆81下端连接电机传动装置，可以通过控制丝杆81的上下滑动从而控制太阳能板的高度和角度，丝杆81上端通过铰链84铰接在固定板82下方，固定板82上有四个固定安装孔83，用于与太阳能电池板的固定连接。
[0132]
另外，对于避雷器支架，其结构可以参阅图8，图8是本技术的实施例三提供的一种避雷器支架的正面示意图。
[0133]
具体的，避雷器支架边缘均匀分布有三个安装孔21，通过螺杆与螺母配合使得支
架固定安装在检测装置上方，支架2正中心是一个螺旋通孔22，避雷器通过该螺旋通孔螺旋固定在支架上。
[0134]
本实施例中，通过获取避雷器的运行信息，基于工作环境数据确定避雷器的环境系数影响因子，基于避雷器动作数据确定避雷器的动作状态值，基于避雷器电气数据确定避雷器的电流增长率，基于避雷器服役数据确定避雷器的设备使用率，基于故障数据确定避雷器的健康状况因数，将环境系数影响因子、动作状态值、电流增长率、设备使用率以及健康状况因数输入到预先构造的避雷器健康状况得分模型中，获取避雷器健康状况得分模型输出的避雷器健康值，基于避雷器健康值以及预设的健康监测策略对避雷器进行健康监测，能够准确的监测避雷器的运行工况状态，避免通过人工观察以及现场检测的方式带来巨大的日常运维、停电检修、故障处理的人力消耗，从而缓解电力系统的经济压力。同时，结合多参数监测数据构造避雷器在线状态评估模型对避雷器健康状况进行综合分析，能够有效防止事故的发生，达到及时预警的效果。
[0135]
值得注意的是，上述搜索装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。
[0136]
注意，上述仅为本技术的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本技术不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本技术的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本技术进行了较为详细的说明，但是本技术不仅仅限于以上实施例，在不脱离本技术构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本技术的范围由所附的权利要求范围决定。