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本發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電氣開(kāi)關(guān)柜檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的電氣開(kāi)關(guān)柜檢測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟：S1：在電氣開(kāi)關(guān)柜內(nèi)部或外部安裝若干傳感器，采集包括溫度、濕度、電流、電壓及氣體濃度的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)；S2：利用無(wú)線通信技術(shù)將所采集的數(shù)據(jù)傳輸至邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，減少傳輸負(fù)載；S3：將經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)上傳至云平臺(tái)，云平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和歸檔，形成電氣開(kāi)關(guān)柜運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)和趨勢(shì)分析模型；S4：基于云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析與人工智能算法，對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，預(yù)測(cè)潛在故障；對(duì)高壓開(kāi)關(guān)柜內(nèi)的局部放電強(qiáng)度進(jìn)行分析后生成局部放電強(qiáng)度異常指數(shù)，局部放電強(qiáng)度異常指數(shù)的獲取方法為：采集局部放電信號(hào)xt，記錄為離散時(shí)間序列x[n]，其中n=1,2,…,N；表示采樣點(diǎn)，N為信號(hào)的總采樣點(diǎn)數(shù)，采樣頻率為fs，分解層數(shù)為J，計(jì)算小波分量：將信號(hào)通過(guò)小波變換分解為近似分量和若干細(xì)節(jié)分量；低頻近似分量：；其中，是縮放和平移的小波基函數(shù)；高頻細(xì)節(jié)分量：；其中，是對(duì)應(yīng)的小波函數(shù)；對(duì)每個(gè)小波分量和計(jì)算其能量、，表達(dá)式為：；總能量的計(jì)算表達(dá)式為：；計(jì)算每個(gè)頻段能量在總能量中的占比：；其中和反映不同頻段信號(hào)的貢獻(xiàn)程度，從歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中提取正常狀態(tài)下的能量分布；通過(guò)對(duì)比當(dāng)前能量分布與正常狀態(tài)的分布，定義局部放電強(qiáng)度異常指數(shù)，表達(dá)式為：；其中是各頻段的重要性權(quán)重，可根據(jù)放電特征經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，KML為局部放電強(qiáng)度異常指數(shù)；S5：在通信中斷的情況下，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)獨(dú)立運(yùn)行，通過(guò)本地存儲(chǔ)及分析功能繼續(xù)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，并在通信恢復(fù)后將數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)；S6：用戶(hù)通過(guò)云平臺(tái)實(shí)時(shí)查看電氣開(kāi)關(guān)柜的運(yùn)行狀態(tài)及潛在故障預(yù)測(cè)結(jié)果，根據(jù)預(yù)警信息遠(yuǎn)程執(zhí)行緊急停機(jī)或設(shè)備調(diào)度操作。

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