本发明属于物联网及边缘计算技术在智能电网中的应用，尤其涉及电网中电力设备安全智能监测系统及方法。
背景技术：
1、当前，随着用电需求的普遍增加，电力设备设置数量的增加、工作负荷的上升以及设备的大容量化已成为一个必然的趋势，而电力设备暴露在环境中不断运行，由于温度上升引起的热效应、电场集中引起的电效应、机械应力引起的机械效应，以及随着时间推移引起的环境效应，均会导致绝缘劣化，从而出现局部放电现象，最终引起电力设备故障或事故的发生。
2、因此，检测电力设备的异常与否、监视绝缘劣化程度、预测维修时期是非常重要且必要的。通过局部放电的测量及监视，能够有效进行预警及维护。为此目的，在高压电缆、变压器、gis、开关、受电设备、高压板、低压板、电机控制板、配电板等电力设备系统内的各种电力设备中均会设置局部放电检测装置，旨在应对各种突发状况。
3、但是，现有的电力设备安全监测系统及方法，在局部放电检测方面广泛存在以下几方面问题：第一，现有的局部放电检测手段较为单一，无法及时、准确掌握现场状况；第二，已有的采用多种手段检测局部放电的技术方案，配置固定，且成本较高；第三，各种传感器件时刻生成大量数据，对于数据的传输带来较大负担，甚至出现由于数据阻塞导致的监控及应对不及时现象；第四，现有的方案往往不能够对各种传感器件本身的状态进行评估；第五，现场采集的监测数据对于神经网络的训练效果有限。
技术实现思路
1、本发明重点针对上述现有技术中存在的问题，提供一种基于物联网的电力设备安全智能监测系统及方法。
2、本发明提供了一种基于物联网的电力设备安全智能监测系统，包括第一电力设备、第二电力设备、频率传感器、边缘计算设备以及云服务器；至少一个所述第一电力设备以及至少一个所述第二电力设备共用一个所述频率传感器；
3、其中，还包括用于与所述频率传感器配合检测所述第一电力设备的第一传感器件，以及用于与所述频率传感器配合检测所述第二电力设备的第二传感器件，所述第一传感器件与所述第二传感器件不同。
4、优选的，所述第一传感器件为双目影像设备，所述第二传感器件为电流传感器；其中，所述电流传感器安装在所述第二电力设备的接地线上。
5、优选的，所述双目影像设备包括可见光受光模组以及红外光受光模组，且所述双目影像设备能够转动，以检测多个所述第一电力设备。
6、优选的，能够被同一个所述双目影像设备检测的所述多个所述第一电力设备，以及与所述多个所述第一电力设备分别共用所述频率传感器的多个所述第二电力设备共同构成一个设备集。
7、优选的，一个设备集中与所述多个所述第一电力设备及所述多个所述第二电力设备对应的所述频率传感器、所述双目影像设备以及所述电流传感器所采集的数据均传输至同一个边缘计算设备。
8、同时，本发明还提供了一种应用于基于物联网的电力设备安全智能监测系统的监测方法，包括如下步骤：
9、s1：通过频率传感器检测附近与所述频率传感器对应的第一电力设备以及第二电力设备处由于局放发出的高频电磁波；
10、s2：通过安装在所述第二电力设备接地线上的电流传感器检测所述第二电力设备由于局放导致的脉冲形态的放电电流；
11、s3：边缘计算设备采集所述频率传感器以及所述电流传感器的位置和放电信号，并从中提取特征量；
12、s4：所述边缘计算设备根据步骤s3中提取的所述特征量与神经网络模型中相应的训练结果集进行模式匹配，若特征图谱一致性超过设定阈值则启动远程警报，并将相关数据同步发送至云服务器。
13、优选的，在上述步骤s4之后，进一步包括如下步骤：
14、s5：当所述边缘计算设备仅采集到所述频率传感器的高频电磁波放电信号，而没有采集到所述电流传感器的放电电流放电信号，则启动双目影像设备转动至对准所述频率传感器对应的所述第一电力设备处；
15、s6：通过双目影像设备的可见光受光模组以及红外光受光模组同时采集所述第一电力设备处的可见光信号以及红外光信号，以分别判定由于局放导致的发光及温度变化。
16、优选的，在上述步骤s6之后，进一步包括如下步骤：
17、s7：当所述边缘计算设备仅采集到所述电流传感器的放电电流放电信号，而没有采集到所述频率传感器的高频电磁波放电信号，则启动双目影像设备转动至对准所述频率传感器对应的所述第一电力设备处；
18、s8：通过所述双目影像设备的可见光受光模组采集所述第一电力设备处的可见光信号，以检验所述频率传感器的工作状态。
19、优选的，在上述步骤s8中，所述双目影像设备的可见光受光模组采集所述第一电力设备处的可见光信号的持续时长，与所述频率传感器对应的所述第二电力设备的个数成正比。
20、优选的，将上述步骤s3以及步骤s6中采集的数据均用作所述神经网络的输入层，以对所述神经网络进行训练。
21、与现有技术相比，本发明对电力设备的智能监测方案进行改进，对于不同的电力设备，共用同一种局放传感器件，并各自额外另配置不同的局放传感器件，以局放传感器件为纽带将电力设备划分为不同的设备集，分别与与之对应的边缘计算设备交互。由此，可在及时、准确掌握现场状况的情况下，控制成本，减小数据传输负担，提高系统整体运行的可靠性。此外，通过控制双目影像设备在不同情况下对不同对象的检测，一方面实现了对传感器件本身状态的评估，另一方面也丰富了用于训练神经网络的输入数据，使得对局放现象的判断更为精准且更有预见性。
1.一种基于物联网的电力设备安全智能监测系统，包括第一电力设备、第二电力设备、频率传感器、边缘计算设备以及云服务器；至少一个所述第一电力设备以及至少一个所述第二电力设备共用一个所述频率传感器；
2.根据权利要求1所述的基于物联网的电力设备安全智能监测系统，其特征在于，所述第一传感器件为双目影像设备，所述第二传感器件为电流传感器；其中，所述电流传感器安装在所述第二电力设备的接地线上。
3.根据权利要求2所述的基于物联网的电力设备安全智能监测系统，其特征在于，所述双目影像设备包括可见光受光模组以及红外光受光模组，且所述双目影像设备能够转动，以检测多个所述第一电力设备。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的电力设备安全智能监测系统，其特征在于，能够被同一个所述双目影像设备检测的所述多个所述第一电力设备，以及与所述多个所述第一电力设备分别共用所述频率传感器的多个所述第二电力设备共同构成一个设备集。
5.根据权利要求4所述的基于物联网的电力设备安全智能监测系统，其特征在于，一个设备集中与所述多个所述第一电力设备及所述多个所述第二电力设备对应的所述频率传感器、所述双目影像设备以及所述电流传感器所采集的数据均传输至同一个边缘计算设备。
6.一种应用于如权利要求1-5任意一项所述的基于物联网的电力设备安全智能监测系统的监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的监测方法，其特征在于，在上述步骤s4之后，进一步包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的监测方法，其特征在于，在上述步骤s6之后，进一步包括如下步骤：
9.根据权利要求8所述的监测方法，其特征在于，在上述步骤s8中，所述双目影像设备的可见光受光模组采集所述第一电力设备处的可见光信号的持续时长，与所述频率传感器对应的所述第二电力设备的个数成正比。
10.根据权利要求9所述的监测方法，其特征在于，将上述步骤s3以及步骤s6中采集的数据均用作所述神经网络的输入层，以对所述神经网络进行训练。