本發明涉及一種檢測數據的收集與管理，尤其是涉及一種電氣設備局部放電檢測數據收集云策略。

背景技術：

如今電力系統正在朝著高電壓、大容量的方向發展，對供電的可靠性要求也逐步的提高，電力系統中電氣設備安全穩定運行是保證系統穩定運行的前提條件。加強對電力系統中設備狀態監測可以及時發現設備潛在故障，及時排除故障，把故障的損失降到最低，因此設備局部放電檢測成為保證系統供電可靠性的一項必要手段。

局部放電(簡稱局放)是絕緣介質中由于局部缺陷而造成的非貫穿性放電現象，高壓電力設備在制造和運行過程中產生的局部缺陷(如氣泡、裂縫、懸浮金屬顆粒和電極毛刺等)會導致電氣設備在一定運行狀態下發生局部放電故障。局部放電是變壓器、GIS、電纜等電氣設備長期運行中絕緣裂化的一個重要征兆。如果設備局部放電故障一直未被發現和處理最終可能導致電氣設備發生災難性的故障。局部放電檢測能有效的反映變壓器內部的絕緣故障，尤其是對突發性故障的早期發現比介損測量和色譜分析以及氣體分析等方法有效得多。

隨著網絡時代的深入和大數據應用領域的擴張，數據憑借它的隱藏價值成為一種信息資產，如果加以好好運用，龐大的數據量背后可以挖掘出巨大的價值，并將成為一項十分有潛力的資源。大數據思想由此誕生，并為海量設備局放檢測數據的利用提供了新思路。收集海量數據是實現大數據的基石，而現階段數據收集量受限于單機數據存儲空間，數據管理管理混亂是大數據發展的絆腳石。

現如今，隨著設備局放檢測技術的推廣普及，局放檢測設備運用增長迅速，產生指數級增長的多態海量異構數據，監測數據有其特有的特點：1、采樣數據種類多樣，涉及不同類別、不同電壓等級設備。2、數據離線分布在各站點采集裝置中，如不加以整理和有效管理，數據存儲混亂。

在長期調研變電站和設備制造企業中也發現一些技術缺陷，一方面，局放檢測通過長時間應用，積累了大量的數據，在單機存儲空間不夠，存儲速度慢的情況下，歷史數據可能存在被強制舍棄的情況，被迫舍棄很多有價值的數據。另一方面，局放檢測數據現階段離線存儲在檢測系統，離線數據需要手動導入在線系統，導致數據管理混亂分散，丟失了很多有價值的數據。

技術實現要素：

基于以上缺陷，本發明基于云存儲和物聯網標簽技術提出了一種電氣設備局部放電檢測數據收集云策略，希望基于網絡架構云平臺實現檢測數據的有效收集和管理，為下一步實現大數據分析和處理奠定基礎。

一種電氣設備局部放電檢測數據收集云策略，其特征在于：所述云策略硬件包括：二維碼識別器、數據采集裝置、上位機電腦、服務器集群、帶移動上網的手持移動終端設備；該云策略先后包括以下三個階段：(一)數據標記階段、(二)數據采集階段、(三)數據存儲和管理階段；

所述的數據標記階段包括以下步驟a、b、c：

a、掃描被測設備和測試裝置的二維碼；

b、通過二維碼鏈接讀取二維碼信息；

c、將二維碼信息做成數據標記；

所述的數據采集階段包括以下步驟d、e、f、g：

d、采集單元采集信號；

e、判斷是否是放電信號：若不是放電信號則舍棄該數據，返回步驟d；若為放電信號，執行步驟f；

f、將采集的放電信號進行處理后形成電壓幅值、相位、時間戳數值輸出；

g、采集設備終端顯示PRPD和PRPS譜圖，如有故障，顯示故障診斷類型；

所述的數據存儲和管理階段包括以下步驟h、i、j、k：

h、將放電信號連接步驟a、b掃描的數據標記存儲至本地磁盤；

i、放電信號通過3G、4G或WIFI傳至云端服務器；

j、云端數據包拆分解析，分類存儲；

k、云端數據復制備份。

更進一步的，所述的數據采集裝置包括信號采集單元、信號調理單元、供電模塊、相位同步模塊、通信模塊，信號采集單元的傳感器置于被測設備周圍，將采集的信號通過電纜傳至采集箱，采集箱內連接采集卡和調理器，供電模塊負責給采集卡、調理器供電，調理器輸出檢波數據，通過與上位機通信的通信模塊與電腦相連，將檢波信號輸出至電腦的輸入口。

更進一步的，所述的上位機電腦包含采集箱控制模塊、數據處理程序模塊和通信模塊，上位機輸入接收數據采集裝置輸出的檢波信號，檢波信號輸入信號處理程序，判別是否為放電，如果是放電，數據分兩路，一路輸出至展示模塊，信號展示模塊輸入數據繪制PRPD圖和PRPS圖，并根據譜圖判別故障種類；另一路輸出至存儲模塊，將放電數據存儲至本地；本地數據輸入上傳通信模塊，上傳通信模塊通過3G、4G或者wifi連接服務器集群與上位機電腦，將放電數據存至服務器。

更進一步的，所述的服務器集群為多臺服務器搭建，并互相通信的集群結構，包括通信模塊、狀態存儲模塊、設備信息存儲模塊、二維碼生成模塊、數據展示模塊；計算機輸出數據傳輸至服務器，服務器通信模塊接收，處理拆分數據字段，解析數據內容，將各個字段分別存儲在狀態數據存儲模塊數據庫中的不同子表中。

更進一步的，所述放電數據包括三部分：被測設備信息、測試設備信息和局放檢測原始數據，將被測設備信息、測試設備信息作為數據包頭，通過包頭連接實現數據的有序采集。

更進一步的，由服務器集群和高性能計算機搭建成云平臺，云平臺總體邏輯架構分為原始數據層和數據云層，原始數據層包括設備的實時數據和離線狀態數據；其中，實時狀態數據包括設備的監測數據、故障記錄和操作記錄數據；離線數據包括設備過去的狀態數據以及過去的故障診斷數據，原始數據層以Hadoop為框架，建立分布式文件系統HDFS。

更進一步的，所述的服務器集群有4臺服務器，其中設置1個NameNode和3個DateNode；NameNode負責管理數據塊映射，處理客戶端請求，管理HDFS空間；DataNode負責存儲客戶端發來的數據塊，執行數據塊的讀寫操作。

所述的步驟j、k存儲和備份過程具體如下：

存儲流程如下：

1、客戶端發送請求至NameNode，NameNode返回可用的DataNode；

2、NameNode將各數據分塊分別劃分為64k的小包；

3、將分塊1第1個小包發送給DateNode1，DataNode1接收完發送給DataNode3；將分塊2第1個小包發送給DataNode2，DataNode2接收完畢發送給DataNode3；

4、以此類推，直至分塊1和分塊2都發送完畢；

讀取流程如下：

客戶端發送請求至NameNode，NameNode按順序讀取，先去DataNode1讀分塊1，再去DataNode2讀分塊2，直至數據讀取完畢。當DataNode1或者DataNode2出現宕機情況，可通過DataNode3讀取備份數據。

本發明有益效果：

本發明基于云存儲和物聯網標簽技術提出了一種集采集、存儲、管理于一體的電氣設備局放檢測數據收集云策略：掃描貼于檢測裝置和被測裝置上的二維碼，采集單元采集數據，利用互聯網云技術實現電力設備海量狀態數據的自動上傳和存儲，完成有效的數據自動收集，可以保存海量數據，克服了傳統采集中數據無法長期保存且無法有效統一數據的弊端，可實現電網的信息化和智能化。

附圖說明

圖1是本發明電氣設備局放檢測數據收集云策略邏輯架構示意圖；

圖2是本發明電氣設備局放檢測數據收集云端邏輯架構示意圖；

圖3是本發明電氣設備狀態數據收集云平臺示意圖；

圖4是HDFS架構存儲過程；

圖5是云平臺上傳數據結構示意圖；

圖6是云平臺架構。

具體實施方式

以下結合附圖1-6，對本發明涉及的一種電氣設備局部放電檢測數據收集云策略的具體實施方式作詳細描述。

為解決現有技術中存在的問題，本發明基于云存儲和物聯網標簽技術提出了一種集采集、存儲、管理于一體的電氣設備局放檢測數據收集云策略：掃描貼于檢測裝置和被測裝置上的二維碼，采集單元采集數據，利用互聯網云技術實現電力設備海量狀態數據的自動上傳和存儲，完成有效的數據自動收集，克服了傳統采集中無法有效統一數據的弊端，可實現電網的信息化和智能化。

本發明提供的一種電氣設備局部放電檢測數據收集云策略，該策略先后包括以下三個階段：(一)數據標記階段、(二)數據采集階段、(三)數據存儲和管理階段；其特征在于：

所述的數據標記階段包括以下步驟a、b、c：

a、掃描被測設備和測試裝置的二維碼；

b、通過二維碼鏈接讀取二維碼信息；

c、將二維碼信息做成數據標記；

所述的數據采集階段包括以下步驟d、e、f、g：

d、采集單元采集信號；

e、判斷是否是放電信號：若不是放電信號則舍棄該數據，返回步驟d；若為放電信號，執行步驟f；

f、將采集的放電信號進行處理后形成電壓幅值、相位、時間戳數值輸出；

g、采集設備終端顯示PRPD和PRPS譜圖，如有故障，顯示故障診斷類型；

所述的數據存儲和管理階段包括以下步驟h、i、j、k：

h、將放電信號連接步驟a、b掃描的數據標記存儲至本地磁盤；

i、放電信號通過3G、4G或WIFI傳至云端服務器；

j、云端數據包拆分解析，分類存儲；

k、云端數據復制備份。

為實現本發明一種電氣設備局部放電檢測數據收集云策略，所述云策略硬件包括：二維碼識別裝置、采集箱、上位機電腦、服務器集群、帶移動上網的手持移動終端設備幾個部分，硬件邏輯圖如圖1所示。

所述服務器設備信息存儲模塊存儲測試裝置和被測設備的基本信息，并通過系統生成二維碼。所述的二維碼掃碼裝置包括二維碼掃描單元和二維碼識別單元，用二維碼掃描裝置掃描設備信息二維碼，并將掃描結果輸出至上位機電腦，上位機電腦識別測試裝置和被測設備，等待連接對應放電數據。這個過程可以有兩種具體的實現方式，一種可以通過帶數據識別芯片的掃碼槍掃碼識別，將識別數據直接傳輸至計算機；另一種可以通過攝像頭捕捉二維碼，將圖像信息傳輸至上位機，通過上位機圖像識別程序進行識別二維碼信息。

所述的采集裝置包括信號采集單元、信號調理單元、供電模塊、相位同步模塊、通信模塊，傳感器置于被測設備周圍，將采集的信號通過電纜傳至采集箱，采集箱內連接采集卡和調理器，供電模塊負責給采集卡、調理器供電，調理器輸出檢波數據，通過與上位機通信的通信模塊與電腦相連，將檢波信號輸出至電腦的輸入口。所述的上位機電腦包含采集箱控制模塊、數據處理程序模塊和通信模塊(通信包括與采集箱的通信和與云端服務器的通信，負責控制采集和數據處理展示并傳輸至服務器)，上位機輸入接收采集箱輸出的檢波信號，檢波信號輸入信號處理程序，判別是否為放電，如果是放電，數據分兩路，一路輸出至展示模塊，信號展示模塊輸入數據繪制PRPD圖和PRPS圖，并根據譜圖判別故障種類；另一路輸出至存儲模塊，將放電數據存儲至本地；本地數據輸入上傳通信模塊，上傳通信模塊通過3G、4G或者wifi連接服務器集群與上位機電腦，將放電數據存至服務器。所述的服務器集群為多臺服務器搭建，并互相通信的集群結構，包括通信模塊、狀態存儲模塊、設備信息存儲模塊、二維碼生成模塊、數據展示模塊；計算機輸出數據傳輸至服務器，服務器通信模塊接收，處理拆分數據字段，解析數據內容，將各個字段分別存儲在狀態數據存儲模塊數據庫中的不同子表中。所述的終端設備可以通過瀏覽器訪問服務器，訪問測試數據和趨勢圖，有助于現場巡檢的快速判斷和處理。

如圖1所示，上位機與采集箱之間的通信模塊接收采集箱輸出的檢波信號，送入上位機程序，執行上述e過程，通過閾值判別法、小波判別法、自適應濾波判別法判斷是否為放電信號，若不是放電信號則舍棄該數據；若為放電，執行上述f過程，通過采集的信號電壓大小獲得放電信號幅值，通過采集信號觸發相位同步模塊獲得放電信號的相位信息，通過獲取系統時間得到時間戳。將幅值、相位、時間戳輸出至圖形處理部分，執行上述g過程，以相位信息為橫坐標、幅值歸一化為縱坐標繪制統計圖譜PRPD；以相位為x坐標，時間戳為y坐標，幅值信息為z坐標繪制統計圖譜PRPS；根據統計圖譜特征與診斷庫中圖譜做對比，得到診斷結果，判別放電故障類型，g過程結束，輸出放電數據。存儲過程i接收g過程放電數據，并將放電數據按照程序中自定義的存儲深度和存儲格式存儲至本地，文件大小依存儲深度而定。

進一步，電氣設備局放數據云軟件系統架構如圖2所示，電氣設備局放檢測數據收集云平臺總體邏輯架構可分為2層：原始數據層、數據云層。原始數據層包括設備的實時數據和離線狀態數據；其中，實時狀態數據不僅包括設備的監測數據，同時還有故障記錄和操作記錄等數據；離線數據包括設備過去的狀態數據以及過去的故障診斷數據等。該層以Hadoop為框架，建立分布式文件系統(HDFS，Hadoop Distributed File System)。

如圖3所示，電氣設備局放檢測數據收集云平臺硬件可以分為兩大塊——以采集裝置和計算機組成的本地采集系統、服務器集群和高性能計算機搭建的云平臺。

所述j、k步驟云端存儲過程和備份過程參照圖4，本發明以4臺服務器為例做搭建云平臺說明，選用4臺服務器的集群作為搭建電力設備狀態數據云平臺(1個NameNode，3個DataNode)，其擁有強大的存儲能力和計算能力，可并行存儲、處理多任務數據；4臺服務器在一個機架中，設置1個NameNode和3個DateNode；NameNode負責管理數據塊映射，處理客戶端請求，管理HDFS空間；DataNode負責存儲客戶端發來的數據塊，執行數據塊的讀寫操作。選用基于開源Linux操作系統作為服務器集群的操作系統，該系統由于開源，利于二次編程和開發部署分布式系統。在服務器集群Linux系統中部署分布式文件系統(HDFS)，和分布式數據庫HBase。

上述j、k步驟存儲和備份過程具體如下：以100M文件傳入云平臺為例，原始數據文件傳入云平臺軟件系統(Linux客戶端)后，HDFS會默認將文件分塊，64M為一個數據塊(本例中為64M的數據塊1和36M的數據塊2)，然后將數據塊按鍵值存儲在HDFS上，并將鍵值的映射存在內存中。存儲流程如下：

1、客戶端發送請求至NameNode，NameNode返回可用的DataNode；

2、NameNode將64M的分塊1和32M的分塊2分別劃分為64k的小包；

3、將分塊1第1個小包發送給DateNode1，DataNode1接收完發送給DataNode3；將分塊2第1個小包發送給DataNode2，DataNode2接收完畢發送給DataNode3；

4、以此類推，直至分塊1和分塊2都發送完畢。

讀取流程如下：

客戶端發送請求至NameNode，NameNode按順序讀取，先去DataNode1讀分塊1，再去DataNode2讀分塊2，直至數據讀取完畢。當DataNode1或者DataNode2出現宕機情況，可通過DataNode3讀取備份數據。

值得關注的是，為了實現數據的有序管理，在原始數據采集時候就必須加以分類，本發明中先在云端存儲被測設備和測試設備的基本信息，云端系統生成對應的二維碼。如上述a步驟，在測試時候分別用掃描裝置掃描被測設備和測試裝置的二維碼，如上述b、c步驟，掃碼裝置識別后傳入上位機電腦做成數據標記，待上述d、e、f、g步驟采集箱采集放電數據，如上述h在上位機電腦中給放電數據加入檢測設備信息與被檢測電力設備信息。

上傳時數據結構如圖5所示，局放檢測上傳數據包括三部分：被測設備信息、測試設備信息和局放檢測原始數據，將被測設備信息、測試設備信息作為數據包頭，可通過包頭連接實現數據的有序采集，包頭信息添加有利于數據的識別和管理，對于后期有序管理數據，可以分析同一臺檢測設備或傳感器的檢測精度隨時間的變化，也可分析同一臺電力設備長期運行狀態，對設備生命周期研究和設備檢修管理有十分重要的意義。

進一步，數據云層是實現海量數據云儲存的重要平臺，實時數據以及歷史數據由基于云的數據管理平臺統一管理。數據云層以HBase(Hadoop Database)技術，在服務器、工作站上搭建大規模結構化的存儲集群。HBase以非關系型數據庫(NoSQL)為基礎，非關系型數據庫成本低、易部署、查詢速度快等有點也使得非關系型數據庫成為云平臺數據存儲的理想倉庫，非關系型數據庫。數據云層分為不同的節點，不同節點下存儲多個不同數據表格，表格通過關系鏈接相連；數據進入數據云層中以后，數據被分布式文件系統分類，進入集群中不同節點的數據表中實現存儲。

如圖6所示，本發明云平臺架構只需要一套局部放電測量裝置(包括采集箱和上位機電腦)、服務器集群搭建的云平臺和至少一個終端訪問設備(可為手機、電腦、平板電腦等可聯網裝置)，即可搭建該云平臺架構，實現本發明一種電氣設備局部放電檢測數據收集云策略。

通過本實例的具體延伸，可以構建集成一個匯集多變電站和設備生產企業同時接入的局放狀態數據管理云平臺，各個采集點采集后輕松的實現數據的云存儲管理，各個子站和設備生產廠商可以隨時隨地通過帶網絡接入功能的設備接入訪問設備狀態信息，大大減少巡檢時候攜帶的設備，方便有效的獲取數據并在現場形成處理方案。。