一种电气设备的在线监测方法及系统

本发明涉及监测，具体是一种电气设备的在线监测方法及系统。

背景技术：

1、电气设备(electrical equipment)是在电力系统中对发电机、变压器、电力线路、断路器等设备的统称。电力在我们的生活和生产中所发挥的重要作用不容忽视，其带给我们极大的便利，成为我们生产生活中的重要能源。电厂中能够让电力正常运行和输送的最为关键的因素便是电气设备。

2、电气设备在运行过程中会产生大量的热量，电气设备本身的运行状态也会受到自身温度的影响。为了确保电气设备正常运行，现有技术中，会使用传感器来采集电气设备的温度。但是现有的温度采集手段，一般是采集电气设备壳体的温度值。并不能从实际上反应电气设备的工作温度。进而导致难以监测电气设备实际工作状态。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的是提供一种电气设备的在线监测方法及系统，以解决现有技术中难以监测电气设备实际工作状态的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、本发明的一种电气设备的在线监测方法，包括步骤：

4、获取目标设备在当前时间点对应的当前设备图像、当前红外热感图像和当前功率数据，并获取多个时间点的参考图像、红外热感参考图像和功率参考数据；

5、基于所述当前设备图像和当前红外热感图像当前温度分布特征，并基于所述参考图像和所述红外热感参考图像构建参考温度分布特征；

6、基于所述参考温度分布特征和所述功率参考数据构建温度-功率模型，其中，所述温度-功率模型表征了所述目标设备的温度分布特征与功率数据的对应关系；

7、基于所述当前温度分布特征、所述当前功率数据以及所述温度-功率模型对所述目标设备的工作状态进行监测。

8、在本技术一实施例中，获取多个时间点的红外热感参考图像和功率参考数据，包括：

9、获取所述目标设备在多个历史时间点的历史设备图像、历史红外热感图像和历史功率数据，或者获取与所述目标设备相同类型的同类设备在多个时间点的历史设备图像、历史红外热感图像和历史功率数据；

10、将所述历史红外热感图像作为红外热感参考图像，并将所述历史功率数据作为功率参考数据。

11、在本技术一实施例中，基于所述当前设备图像和当前红外热感图像当前温度分布特征，并基于所述参考图像和所述红外热感参考图像构建参考温度分布特征，包括：

12、提取所述当前设备图像或者所述参考图像的设备轮廓，并基于所述设备轮廓内的像素点数量确定设备面积s，以及基于所述设备轮廓的像素点li确定设备中心坐标(x0，y0)，其中，所述设备面积s基于所述设备轮廓内的像素点数量确定；

13、将所述红外热感参考图像或者转换所述当前红外热感图像为灰度图像，其中，所述灰度图像中像素点的灰度值越大表示对应位置的温度越高；

14、提取所述灰度图像中的目标像素点，其中，所述目标像素点ai满足：像素点ai的灰度值gray(ai)大于预设阈值α；围绕像素点ai半径为r个像素点的范围内至少有n个灰度值大于预设阈值α的像素点；

15、确定所述目标像素点所在范围的面积s'以及所述目标像素点所在范围的中心坐标(x'0，y'0)，其中，所述面积s'基于目标像素点的数量确定；

16、基于所述设备面积s、所述面积s'、所述设备中心坐标(x0，y0)以及所述中心坐标(x'0，y'0)构建当前温度分布特征或者参考温度分布特征。

17、在本技术一实施例中，基于所述设备面积s、所述面积s'、所述设备中心坐标(x0，y0)以及所述中心坐标(x'0，y'0)构建当前温度分布特征或者参考温度分布特征，包括：

18、将所述设备图像和所述当前红外热感图像重合，或者将所述参考图像和所述红外热感参考图像重合；

19、计算所述面积s'与所述设备面积的面积占比s'/s，并基于所述设备中心坐标(x0，y0)以及所述中心坐标(x'0，y'0)构建向量z，其中，所述向量z的模为所述向量z与水平参考线的夹角为θ；

20、基于所述面积占比s'/s和所述向量z构建当前温度分布特征或者参考温度分布特征。

21、在本技术一实施例中，基于所述参考温度分布特征和所述功率参考数据构建温度-功率模型，包括：

22、构建多个功率值范围，以使得所述功率参考数据的值落入至所述多个功率值范围内；

23、基于所述多个功率值范围对所述参考温度分布特征进行划分，得到多个子集，其中，每个所述子集中包括多个对应的参考温度分布特征；

24、计算每个子集中的面积占比平均值面积占比的标准差σ1、向量z的模的平均值向量z的模的标准差σ2、向量z的夹角平均值以及向量z的夹角的标准差σ3；

25、构建每个子集中的面积占比的取值分布范围构建每个子集中的向量z的模的取值分布范围并构建每个子集中的向量z的夹角的取值分布范围

26、基于所述多个子集的面积占比的取值分布范围向量z的模的取值分布范围以及向量z的夹角的取值分布范围构建温度-功率模型。

27、在本技术一实施例中，基于所述当前温度分布特征、所述当前功率数据以及所述温度-功率模型对所述目标设备的工作状态进行监测，包括：

28、基于所述当前功率数据确定所述温度-功率模型中对应的子集；

29、将所述当前温度分布特征中的当前面积占比与对应子集的面积占比的取值分布范围进行对比，得到第一对比结果；将所述当前温度分布特征中的当前向量的模与对应子集的向量z的模的取值分布范围进行对比，得到第二对比结果；并将所述当前温度分布特征中的当前向量的夹角与对应子集的向量z的夹角的取值分布范围进行对比，得到第三对比结果；

30、基于所述第一对比结果、所述第二对比结果和所述第三对比结果对所述目标设备的工作状态进行监测。

31、在本技术一实施例中，基于所述第一对比结果、所述第二对比结果和所述第三对比结果对所述目标设备的工作状态进行监测，包括：

32、在所述第一对比结果、所述第二对比结果和所述第三对比结果均为匹配时，判定所述目标设备的工作状态正常；

33、在所述第一对比结果为不匹配时，或者在所述第二对比结果和所述第三对比结果中至少存在一个为不匹配时，判定目标设备的工作状态为异常。

34、在本技术一实施例中，在所述目标设备的工作状态为异常时，还包括：

35、生成异常报警信息，并将所述异常报警信息发送至目标对象。

36、在本技术一实施例中，基于所述当前温度分布特征、所述当前功率数据以及所述温度-功率模型对所述目标设备的工作状态进行监测之后，还包括：

37、将监测数据上传至云平台，以使得远程终端通过访问所述云平台获取所述监测数据。

38、本技术还提供一种电气设备的在线监测系统，包括：

39、获取模块，用于获取目标设备在当前时间点对应的当前红外热感图像和当前功率数据，并获取多个时间点的红外热感参考图像和功率参考数据；

40、特征提取模块，用于提取所述红外热感参考图像的温度分布特征；

41、模型建立模块，用于基于所述红外热感参考图像的温度分布特征和所述功率参考数据构建温度-功率模型，其中，所述温度-功率模型表征了所述目标设备的温度分布特征与功率数据的对应关系；

42、监测模块，用于基于所述当前红外热感图像、所述当前功率数据以及所述温度-功率模型对所述目标设备的工作状态进行监测。

43、本发明的有益效果是：本发明的一种电气设备的在线监测方法及系统，通过获取目标设备在正常工作时采集的多个时间点的参考图像、红外热感参考图像和功率参考数据，然后根据参考图像、红外热感参考图像构建多个时间点对应的温度分布特征，进而构建表征功率参考数据与温度分布特征对应关系的温度-功率模型。最后通过获取设备在工作时实时的当前图像、当前红外热感图像以及当前功率数据，结合温度-功率模型对目标设备的工作状态进行监测。本技术基于目标设备的实际温度分布以及对应的功率数据来对目标设备的运行状态进行监测，从而更加贴合电气设备的实际工作状态，得到更加准确的监测结果。