本发明涉及供电。
背景技术：
1、真空断路器大多应用于中高压的电力网络中，运行环境较为复杂，电力网络中的真空断路器处于长期服役状态，结构材料老化等内部因素和电网的产生的高压以及电磁等外部因素都会引起真空状态失效，影响断路器灭弧，电弧拉弧会逐渐变长，最后变成空气断路器，空气断路器的分断能力远小于真空断路器，造成不可预知的危险。
2、虽然现有的真空断路器评估系统在一定程度上可以满足当前的需求，但还存在一定的缺陷，具体体现在：现有的真空断路器评估系统通常是监测真空断路器本身的数据和环境数据来进行分析的，忽略了真空断路器真空灭弧室的电弧图像数据，并且由于真空断路器涉及的数据比较多，因此计算过程也比较复杂，对于真空断路器的灭弧能力的评估和真空断路器寿命的预测不够及时。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中忽略了真空断路器的电弧图像数据、计算过程复杂以及预测不够及时的技术问题，本发明提供了一种基于多模态数据分析的真空断路器评估系统及方法。
2、本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：
3、一种基于多模态数据分析的真空断路器评估系统，数据采集模块连接历史数据集构建模块，历史数据集构建模块连接灭弧能力评估模块，灭弧能力评估模块连接匹配模块，匹配模块连接结果分析与输出模块；
4、数据采集模块用于获取真空断路器的历史数据和测试数据；
5、历史数据集构建模块用于根据数据采集模块获取的真空断路器历史数据构建历史数据集；
6、灭弧能力评估模块用于根据历史数据集构建真空断路器的灭弧能力评估指标；
7、匹配模块用于计算真空断路器的测试数据与历史数据的相似度，并结合灭弧能力评估指标对真空断路器进行评估；
8、结果分析与输出模块用于输出评估结果。
9、所述匹配模块连接寿命预测模块，寿命预测模块连接结果分析与输出模块，寿命预测模块用于对真空断路器的寿命进行预测；
10、所述数据采集模块连接历史数据单元和实时数据单元，历史数据集构建模块连接时间段选择单元和数据对应单元，时间段选择单元用于根据历史数据选取时间段，数据对应单元用于将历史数据中的每个元素与时间段进行对应，灭弧能力评估模块连接灭弧能力评估指标计算单元、偏差度计算单元和关联单元，灭弧能力评估指标计算单元用于根据历史数据及构建真空断路器的灭弧能力评估指标，偏差度计算单元用于计算历史数据与测试数据的偏差度，关联单元用于将灭弧能力评估指标与偏差度进行关联，匹配模块连接图像相似度计算单元和灭弧能力评估指标比较单元，图像相似度计算单元用于将实时图像数据与历史图像数据进行相似度计算，选取相似度最大的历史图像数据作为匹配图像数据，灭弧能力评估指标比较单元用于获取匹配图像数据对应的灭弧能力评估指标，从而得到实时灭弧数据和实时环境数据的临时灭弧能力评估指标，再将临时灭弧能力评估指标与实时灭弧数据和实时环境数据计算灭弧能力评估指标进行比较，寿命预测模块连接老化轨迹曲线获取单元、寿命预测模型构建单元和寿命预测单元，老化轨迹曲线单元用于找到与历史数据集中元素的环境条件相匹配的老化轨迹曲线部分，寿命预测单元用于对比实际运行环境与实验中模拟环境的相似性，将历史数据点映射到相应的老化曲线上，从而预测设备当前的健康状态和剩余寿命，结果分析与输出模块连接预测结果比较单元、寿命预测结果输出单元和通知单元。
11、一种基于所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估系统执行的方法，包括以下步骤：
12、根据真空断路器的历史图像数据、历史灭弧数据和历史环境数据构建历史数据集；
13、获取理想条件下的真空断路器的测试数据，并基于历史数据集的历史灭弧数据和历史环境数据构建真空断路器的灭弧能力评估指标；
14、获取真空断路器的实时图像数据、实时灭弧数据和实时环境数据，将实时图像数据与历史图像数据进行相似度计算，并结合灭弧能力评估指标判断真空断路器是否需要维修。
15、还包括以下步骤：
16、获取真空断路器出厂前在不同环境条件下测试得到的老化轨迹曲线，将历史数据点映射到相应的老化曲线上，进而结合历史灭弧数据和历史环境数据构建真空断路器寿命预测模型；
17、根据真空断路器的历史实际寿命结果调整真空断路器寿命预测模型，利用调整后的真空断路器寿命预测模型基于实时灭弧数据和实时环境数据对真空断路器的寿命进行预测。
18、所述步骤构建历史数据集包括以下步骤：
19、根据历史图像数据的时间点选取时间段t，获取时间段t的真空断路器的历史灭弧数据和历史环境数据；
20、将时间段t的历史图像数据与真空断路器的历史灭弧数据和历史环境数据进行对应，构成历史数据集a，历史数据集a＝{a1,a2,...,an}，a1表示历史数据集的第一个元素，a2表示历史数据集的第二个元素，an表示历史数据集的第n个元素，且a1到an的排序按照时间顺序排列，每个元素均包括对应时段的历史图像数据、历史灭弧数据和历史环境数据；历史数据集中元素的对应关系为：一个时间段t对应一个时间段t内的历史图像数据，一个时间段t内的历史图像数据对应一个时间段t内的历史灭弧数据，一个时间段t内的历史灭弧数据对应一个时间段t内的历史环境数据。
21、所述历史图像数据为对真空断路器拍摄得到的用于记录触头磨损程度、绝缘材料老化状况、灭弧室内部污染情况的视觉信息的状态照片；历史灭弧数据是指在真空断路器运行过程中记录下来的关于电弧行为和性能的数据，包括分合闸操作时的电流大小、电压曲线、灭弧时间、开断容量、燃弧电压、电弧重燃率和触头磨损程度；历史环境数据指的是与真空断路器所在工作环境相关的各项参数，包括温度变化范围、极端温度值、湿度记录、大气压力、环境污染物浓度。
22、所述步骤构建真空断路器的灭弧能力评估指标包括以下步骤：
23、选取历史数据集中时间段t内的历史图像数据、历史灭弧数据和历史环境数据并将其划分为n组测试数据；
24、针对历史数据集中的每一个元素，结合测试数据，得到灭弧能力评估指标c0：
25、
26、式中：w0m表示历史数据集中元素的第m个环境数据、wm表示测试数据的第m个环境数据、m表示环境数据编号，取1到m、h0m表示历史数据集中元素的第m个灭弧数据、h表示与历史数据集中元素排序相同的t时间段内的测试数据的灭弧数据平均值、hmax表示与历史数据集中元素排序相同的t时间段内的测试数据的灭弧数据最大值、hmin表示与历史数据集中元素排序相同的t时间段内的测试数据的灭弧数据最小值。
27、所述步骤获取理想条件下的真空断路器的测试数据，通过边缘检测和阈值分割方法识别并分割出测试数据中的历史图像数据的电弧区域，量取电弧区域的电弧长度、电弧宽度和电弧面积构成电弧形态特征bi，通过边缘检测和阈值分割方法识别并分割出历史数据集中的历史图像数据的电弧区域，量取电弧区域的电弧长度、电弧宽度和电弧面积构成电弧形态特征ai，根据电弧形态特征bi和电弧形态特征ai进行偏差度计算：
28、
29、式中：offset表示偏差度、α表示偏差指数、i表示电弧形态特征的个数，取1到t；(ai-bi)max表示ai-bi中的最大值、(ai-bi)min表示ai-bi中的最小值；
30、将所有的偏差度汇集在一起，作为偏差度阈值区间e，在偏差度阈值区间e的基础上构建灭弧能力评估指标c0。
31、所述步骤将实时图像数据与历史图像数据进行相似度计算后包括以下步骤：
32、选取相似度最大的历史图像数据作为匹配图像数据，并计算匹配图像数据与测试数据中相应的图像数据的偏差度，若计算得到的偏差度属于偏差度阈值区间e，则获取匹配图像数据对应的灭弧能力评估指标c0作为实时灭弧数据和实时环境数据的临时灭弧能力评估指标c1；
33、利用灭弧能力评估指标c0根据实时灭弧数据和实时环境数据计算得到灭弧能力评估指标c2，若c1×β＜c2，则输出提示信息a；若c1×β＝c2，则输出提示信息b；若c1×β＞c2，则输出提示信息c；其中β代表系数，是根据c1和c2之间的关系选择的有效区分真空断路器状态好坏的值；
34、根据输出提示信息判断真空断路器是否需要维修，当输出提示信息a时，通知相关人员，由相关人员进一步分析，判断是否计算错误；当输出提示信息b时，判断真空断路器不需要维修；当输出提示信息c时，判断真空断路器需要维修。
35、所述步骤获取真空断路器出厂前在不同环境条件下测试得到的老化轨迹曲线，结合历史灭弧数据和历史环境数据构建真空断路器寿命预测模型；包括以下步骤：
36、在不同的环境条件下对真空断路器进行操作，记录每次操作后真空断路器的灭弧数据和对应操作时刻的环境参数；
37、绘制灭弧数据随时间变化的曲线，得到老化轨迹曲线；
38、根据历史数据集中的每个元素的历史灭弧数据和历史环境数据，将历史数据集中每个元素所对应的环境条件与老化轨迹曲线所对应的环境条件相匹配；
39、计算每个元素的历史环境数据的平均值，将每个元素的历史环境数据的平均值与测试老化轨迹曲线环境条件的环境数据对比，当历史环境数据的平均值与老化轨迹曲线环境条件的环境数据之比属于预先设定的匹配阈值区间时，获取历史灭弧数据和历史环境数据对应历史数据集的元素编号，根据元素编号在测试老化轨迹曲线上找到真空断路器的使用时长t2和最大使用时长t1，计算剩余寿命：
40、δt＝k×(t1-t2)
41、式中：k表示预测系数；
42、根据剩余寿命、历史灭弧数据和历史环境数据构建真空断路器寿命预测模型：
43、δt＝k1×x1+k2×x2+b
44、式中：x1表示历史灭弧数据、x2表示历史环境数据、k1和k2分别表示灭弧数据和环境数据对应的权重系数、b为截距项。
45、所述步骤根据真空断路器的历史实际寿命结果调整真空断路器寿命预测模型，利用调整后的真空断路器寿命预测模型基于实时灭弧数据和实时环境数据对真空断路器的寿命进行预测，包括以下步骤：
46、获取真空断路器历史数据集中每个元素的历史实际寿命结果；
47、将根据寿命预测模型得到的预测结果δt与历史实际寿命结果tx进行比较，若δt/tx≤1，则说明预测值在误差范围内，不需要进行调整；若δt/tx＞1，则说明预测值已经超过了误差范围，则对寿命预测模型的参数数值进行调整，利用历史数据集对调整后的寿命预测模型进行验证，使得通过调整后的寿命预测模型得到的预测值的预测误差在误差范围内；
48、利用调整后的真空断路器寿命预测模型，基于实时灭弧数据和实时环境数据对真空断路器的寿命进行预测，若预测结果小于预先设置的寿命阈值，则认为真空断路器寿命不足。
49、本发明与现有技术相比存在的优点是：
50、通过获取真空断路器的历史图像数据、历史灭弧数据和历史环境数据，并构建历史数据集，能够对真空断路器的灭弧能力进行评估；同时，结合实时图像数据、实时灭弧数据和实时环境数据，通过计算相似度和偏差度等指标，能够将历史数据的真空断路器的灭弧能力与实时数据对应的真空断路器的灭弧能力进行对应，这样可以提高预警效率；通过获取不同环境条件下的真空断路器的测试老化轨迹曲线，并结合历史灭弧数据和历史环境数据，构建真空断路器寿命预测模型，该模型能够根据实时灭弧数据和实时环境数据对真空断路器的寿命进行预测，与传统方法相比，该方法考虑了多种因素的影响，使得寿命预测更加准确可靠；通过对灭弧能力评估指标的比较和分析，及时输出相应的提示信息给相关人员，提供了故障诊断和维修指导的依据，当灭弧能力评估指标低于预期或超过阈值时，可以及时通知相关人员进行进一步分析和维修准备。
1.一种基于多模态数据分析的真空断路器评估系统，其特征在于，数据采集模块连接历史数据集构建模块，历史数据集构建模块连接灭弧能力评估模块，灭弧能力评估模块连接匹配模块，匹配模块连接结果分析与输出模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估系统，其特征在于，所述匹配模块连接寿命预测模块，寿命预测模块连接结果分析与输出模块，寿命预测模块用于对真空断路器的寿命进行预测；
3.一种基于权利要求1-2任意一项所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估系统执行的方法，其特征在于，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估方法，其特征在于，还包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估方法，其特征在于，所述步骤构建历史数据集包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估方法，其特征在于，所述历史图像数据为对真空断路器拍摄得到的用于记录触头磨损程度、绝缘材料老化状况、灭弧室内部污染情况的视觉信息的状态照片；历史灭弧数据是指在真空断路器运行过程中记录下来的关于电弧行为和性能的数据，包括分合闸操作时的电流大小、电压曲线、灭弧时间、开断容量、燃弧电压、电弧重燃率和触头磨损程度；历史环境数据指的是与真空断路器所在工作环境相关的各项参数，包括温度变化范围、极端温度值、湿度记录、大气压力、环境污染物浓度。
7.根据权利要求5所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估方法，其特征在于，所述步骤构建真空断路器的灭弧能力评估指标包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估方法，其特征在于，所述步骤将实时图像数据与历史图像数据进行相似度计算后包括以下步骤：
9.根据权利要求4所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估方法，其特征在于，所述步骤获取真空断路器出厂前在不同环境条件下测试得到的老化轨迹曲线，结合历史灭弧数据和历史环境数据构建真空断路器寿命预测模型；包括以下步骤：
10.根据权利要求4所述的一种基于多模态数据分析的真空断路器评估方法，其特征在于，所述步骤根据真空断路器的历史实际寿命结果调整真空断路器寿命预测模型，利用调整后的真空断路器寿命预测模型基于实时灭弧数据和实时环境数据对真空断路器的寿命进行预测，包括以下步骤：
