具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的断路器监测方法，可以应用于计算机设备中，该计算机设备可以是任何领域的设备，例如，电力设备，或者是各种个人计算机、笔记本电脑、平板电脑、可穿戴设备等等，本申请实施例对计算机设备的类型不作限定。如图1所示，提供一种计算机设备的内部结构示意图，图1中的处理器用于提供计算和控制能力。存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。数据库用于存储表格单元组互换过程的相关数据。该网络接口用于与外部的其他设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种断路器监测方法。

相关技术中，一种方式中，可以在断路器在合(分)闸过程中，由于操动机构、连动机构、动触头等的运动、撞击，在断路器外壳上产生一系列的冲击振动响应信号波形反映了断路器在合(分)闸过程中的内部机构的运动过程，运用信号处理技术，从振动信号波形中检测断路器机构运动的状态和有关的时间参数等机械性能参数，以断路器的机械性能对断路器进行监测。但是，这种方式中由于振动信号重复性差，由孤立的振动信号很难判断断路器的机械性能，导致利用断路器的机械性能对断路器进行监测不够可靠。

另一种方式中，也可以利用传感器测量分合闸触头行程及分合速度的技术，把直线式光电编码器安装在操动机构的直线运动的连杆上，或把增量式旋转光电编码器安装在断路器操动机构的转动轴上，来测量操作动触头的运动信号，通过获得的动触头的行程波形计算得到触头的运动时间、动触头的行程、动触头运动的平均速度和最大速度与速度曲线，以实现对断路器触头电寿命的监测，但这种方式需要布置相关设备，导致断路器的状态监测不够经济。

还有一种方式中，是基于断路器的触头电寿命的监测，因断路器的全部性能参数归根结底也是为了保证断路器可靠的分合，因此，断路器的状态监测必须是以开断性能为中心，所监测的状态量能够直接或间接的反映断路器的寿命。基于此可通过开断电流的加权累计值来估计断路器触头烧损、喷口腐蚀和绝缘劣化程度，但由于没有考虑各相的差别和实际燃弧时间，会有较大的误差。

可见，相关技术中对断路器状态的监测方式中，基本上都需要布置相应传感器及相关设备等投入，导致可靠性和经济性得不到较好的保证。基于此，本申请实施例提供一种断路器监测方法、装置、计算机设备和存储介质，能够不需要布置相应的传感器及相关设备，就可以实现断路器在线监测的目的，提高了断路器在线监测的可靠性和经济性。

下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。需要说明的是，本申请提供的一种断路器监测方法，各实施例的执行主体可以为计算机设备，其中，其执行主体还可以是断路器监测装置，该装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为处理器的部分或者全部。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种断路器监测方法，本实施例涉及的是对断路器的原始工作信号进行去噪处理以得到去噪后的原始工作信号，若去噪后的原始工作信号存在突变点，根据突变点的时间信息确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息的具体过程。该实施例包括以下步骤：

S201，获取断路器的原始工作信号，原始工作信号包括电气量数据和开关量数据。

其中，断路器是一种能够关合、承载和开断正常回路条件下的电流并能关合、在规定的时间内承载和开断异常回路条件下的电流的开关装置，它具有切断、接通负荷电路，以及切断故障电路，防止事故扩大，保证电路安全运行的作用。当断路器发生严重的过载时或者断路及欠压等故障时能自动切断电路，在断路器开断电路时，如果在一定的时间内发生击穿，这被称为重燃或重击穿。在断路器发生重燃时，会产生剧烈的电流波动，因此断路器的重燃/重击穿是能反映断路器状态的一个重要依据。

电气量指的是电力系统的各种参数，包括电流、电压值、频率、阻抗等数据，通过对电气量的分析可以更加准确的监测断路器是否会发生重燃/重击穿。而开关量数据包括记录断路器是否开断的状态，通过它可以准确的得知断路器的开断信息。通过获取断路器的电气量数据和开关量数据，对断路器进行在线实时监测，保证了电路的可靠性。

其中，在本实施例中，将电气量数据和开关量数据称为原始工作信号。需要说明的是，实际应用中，原始工作信号可以不仅仅包括电气量数据和开关量数据，本申请实施例对原始工作信号中包括的数据不作限定。

示例地，获取断路器的原始工作信号的方式可以是通过从数据库中直接调用，该数据库中为预先存储的断路器的电气量数据和开关量数据等数据的数据库。或者，获取断路器的原始工作信号也可以是从故障录波器中获取，该故障录波器为实时监测断路器设备的电气量数据和开关量数据的设备。又或者，获取断路器的原始工作信号的方式还可以是从网络平台下载、接收其他设备发送的等等，本申请实施例对此不作限定。

S202，对原始工作信号进行去噪处理，得到去噪后的原始工作信号。

其中，信号在采集或传输的过程中，由于外界环境干扰或仪器的影响，或多或少的都会引入噪声，噪声干扰是信号传输的主要障碍，因此，在信号分析的过程中，首先就是对信号进行去噪处理，信号去噪可以解决例如雷达、声呐、电力等领域中遇到的实际问题。信号去噪处理主要是从含有噪声的信号中提取有用的信号，去除干扰。

去噪后的原工作信号表示是含有噪声的原始工作信号，进行了去噪处理，把其中含有的噪声进行滤除，得到了不含有噪声的原始工作信号。

一种实施例，将原始信号进行去噪处理，可以通过主分量分析的方法对原始工作信号进行去噪处理，例如，将原始工作信号进行小波分解再进行主成分分析，得到去噪后的信号，然后进行信号重构，得到去噪后的原始信号。

另一种实施例，将原始工作信号进行去噪处理，也可以通过小波变换的信号对原始工作信号进行去噪处理，小波变换作为一种有效的时频域分析方法，不仅克服了短时傅里叶变换的弱点，而且提高了去噪效果，例如，对原始工作信号进行小波变换，再进行阈值处理，得到去噪后的信号，然后进行信号重构，得到去噪后的原始信号。

S203，若去噪后的原始工作信号存在突变点，则根据突变点的时间信息，确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

突变是指某一点前后数据分布的差异大于某一阈值，该点就被称为突变点，是基于整体数据的分布而言的。而对断路器反馈的原始工作信号进行分析，寻找突变点，突变点的监测实质上就是故障信号的监测。

一种实施例，可以采用聚类的方法对突变点进行检测，例如，首先对检测信号进行聚类，再对所有聚类的结果中的所有对象进行分析，若某个对象不属于任何类，则判断其为突变点。

另一种实施例，可以采用数据流突变点检测的方法对突变点进行检测，例如，数据流突变点检测技术作为数据挖掘的一个分支，从数据整体分布出发,过滤掉大多数常态数据,快速定位突变点位置。

通过监测到突变点的信息，可以得到包括突变点的起始时间，持续时间和终止时间，即得到的就是断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

本实施例提供的断路器监测方法，通过获取包括电气量数据和开关量数据的断路器的原始工作信号，对原始工作信号进行去噪处理，得到去噪后的原始工作信号，若去噪后的原始工作信号存在突变点，则根据突变点的时间信息，确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息。该方法中，首先获取断路器的原始工作信号，然后对断路器的原始工作信号进行去噪处理，之后判断去噪后的原始工作信号是否存在突变点，若存在突变点，对突变点进行监测，可以得到突变点的时间信息即断路器发生重燃/重击穿的时间信息，该断路器的原始工作信号为断路器本身的工作数据，这些数据的采集无需布置相应传感器及相关设备等投入来实现，由此，在不需要额外的传感器及相关设备前提下，只需根据断路器的原始工作信号进行分析后即可确定出其发生重燃/重击穿的时间信息，提高了断路器在线监测的经济性。另外，该断路器的原始工作信号中包括电气量数据和开关量数据，电气量数据和开关量数据可以全面反映断路器的性能，且对电气量数据和开关量数据进行了去噪处理，使得电气量数据和开关量数据反映断路器的性能更加精确，从而在提高了断路器在线监测的经济性的基础上，提高了断路器在线监测的可靠性。

基于前述任一个实施例，在一个实施例中，如图3所示，上述S202中对原始工作信号进行去噪处理，得到去噪后的原始工作信号，包括以下步骤：

S301，对原始工作信号进行多层分辨率分解，得到各层分辨率的尺度系数和小波系数。

在观察物体时，如果距离物体比较远，即尺度较大，则视野宽、分辨能力低，只能观察事物的概貌而看不清局部细节；若距离物体较近，即尺度较小，那么视野就窄而分辨能力高，可以观察到事物的局部细节却无法概览全貌。因此，如果既要知道物体的整体轮廓又要看清其局部细节，就必须选择不同的距离对物体进行观察。人们对事物、现象或过程的认识会因尺度选择的不同而得出不同的结论，这些结论有些可能反映了事物的本质，有些可能部分地反映，有些甚至是错误的认识，很难对事物有全面、清楚的认识。只有采用不同的尺度，小尺度上看细节，大尺度上看整体，多种尺度相结合才能对事物有一个全面、清楚的认识。

多分辨率分析是正确认识事物和现象的重要方法之一。由粗到细或由细到粗地在分辨率上对事物进行分析称为多分辨率分析，有时又称多尺度分析。

多分辨分析可以在不同分辨级上对原始信号进行分解，得到两个子信号：尺度信号和细节信号。其中，尺度信号是分解到低一级上的，其反映的是信号序列的概貌和变化趋势；细节信号是分解到高一级上的，其反映的是信号序列的细节变化。通过这样的分解方式，可以将不同频率的混合信号分解为不同频带的子信号，因而能够有效处理信号的分析与重构、信号和噪声的分离以及特征提取等问题。

对一个给定信号进行小波变换,就是将该信号按某一小波函数簇展开，即将信号表示为一系列不同尺度和不同时移的小波函数的线性组合，其中每一项的系数称为小波系数。小波系数包括高频部分和低频部分，低频的小波系数就是尺度系数。

在小波变换过程中，细节信号随着分解层数的增加而增加，而尺度信号永远只有一个，且随着分解层数的增加变得越来越平滑。但分解层数过多和过少都不合理，因为分解层数过多会降低信号序列的内在变化规律和趋势，分解层数过少则不能有效分离概貌序列和细节序列。一般情况下，应根据序列信号的实际变化趋势及其理论变化规律来综合考虑确定小波分解层数。

一种实施例，对于多分辨分析过程，以三层分解为例，其分析树结构如图4所示。从图4中可以看出，多分辨分析只是针对尺度信号进行多级分解，使频率分辨率越来越高，其中，a1、a2、a3表示尺度系数，d1、d2、d3表示细节系数，其分解结果满足关系式S＝a3+d3+d2+d1。若还要进行第四层分解，则是把尺度信号a3进一步分解为尺度信号a4和细节信号d4，上述关系式变为S＝a4+d4+d3+d2+d1，其中a3＝a4+d4，依次类推。

一种实施例，对原始工作信号进行多分辨率分解，可以选择具有8阶消失矩的小波基sym8进行5层小波变换，然后得到每一层的小波系数和尺度系数。

另一种实施例，对原始工作信号进行多分辨率分解，可以选择具有5阶相似性的小波基sym5进行6层小波变换，然后得到每一层的小波系数和尺度系数。

其中，选择的小波基、阶数和分解层数可以通过配置文件配置，本申请在此不做限定。

S302，基于预设的去噪阈值，对各层分辨率的小波系数进行阈值处理。

阈值去噪有两个关键点：一是阈值的选取，二是阈值函数的选取。阈值处理法包括硬阈值法和软阈值法。

其中，硬阈值法是将信号的绝对值与阈值进行比较，小于阈值的点置为零，其他保持不变，硬阈值法可以对边缘和细节等局部信息进行保留，但可能会发生图像局部失真；软阈值法是将信号的绝对值和阈值进行比较，小于阈值的点置为零，大于或等于阈值的点则向零收缩，变为该点值与阈值之差，软阈值处理则相对平滑，但其又使得边缘模糊、图像失真。硬阈值函数在均方误差意义上优于软阈值法，但是信号会产生附加震荡，产生跳跃点，不具有原始信号的平滑性。软阈值估计得到的小波系数整体连续性较好，从而使估计信号不会产生附加震荡，但是优于会压缩信号，会产生一定的偏差，直接影响到重构的信号与真实信号的逼近程度。

一个实施例中，阈值处理可以采用软阈值法对得到的阈值进行去噪处理。首先，基于得到的阈值，保留各层分辨率下的尺度系数，对所有小波系数进行软阈值处理，公式如下：

其中，表示经软阈值方法处理后的阈值，ω表示各分辨率下的小波系数，λ为去噪阈值，I为电流。

另一个实施例中，阈值处理可以采用硬阈值法对得到的阈值进行去噪处理。首先，基于得到的阈值，保留各层分辨率下的尺度系数，对所有小波系数进行硬阈值处理，公式如下：

其中，表示经软阈值方法处理后的阈值，ω表示各分辨率下的小波系数，λ为去噪阈值。

另一个实施例中，阈值处理可以采用硬阈值和软阈值结合的方法对得到的阈值进行去噪处理。

S303，根据各层分辨率的经过阈值处理后的小波系数，以及各层分辨率的尺度系数重构信号，得到去噪后的原始工作信号。

将分解后的小波系数还原成原始信号的过程叫做信号重构。将含有噪声的数据进行多分辨率分解，然后进行去噪处理，最后重构信号，这样可以得到滤除噪声的信号，重构信号能有效地从原始存在噪声的数据中提取到有用的信息。

一种实施例，对于信号重构过程，以三层小波系数重构为例，其结构如图5所示。从图5中可以看出，信号重构是将多分解的系数进行重新构造成信号。多分辨分析只是针对尺度信号进行多级分解，使频率分辨率越来越高，其中，b1、b2、b3表示尺度系数，c1、c2、c3表示细节系数，S2为重构后的信号，其重构结果满足关系式b3+c3+c2+c1＝S2。

本实施例提供的断路器监测方法，通过预设的去噪阈值对各层分辨率的小波系数进行阈值处理，根据各层分辨率的经过阈值处理后的小波系数和各层分辨率的尺度系数重构信号，得到去噪后的原始工作信号。通过对原始工作信号进行对分辨率分解得到各层的小波系数和尺度系数，并将小波系数进行阈值处理，然后将各层的尺度系数和经过阈值处理后的小波系数进行信号重构，得到去噪后的原始信号，以此得到了滤除噪声的信号，从而提高了断路器在线监测的可靠性。

基于前述任一个实施例，在一个实施例中，如图6所示，对各层分辨率的小波系数进行阈值处理之前，还包括以下步骤：

S601，获取噪声标准差和原始工作信号的信号长度，噪声标准差为根据第一层的小波系数确定的。

标准差是指表示一组数据偏离该组数据的平均值的程度的一个数学公式，能反映一个数据集的离散程度。标准差常用于噪声的衡量和表征。在降噪算法中，比如，在非局域均值滤波降噪算法中，噪声标准差是用来控制最终获得的重构图像的光滑度的一个重要参数，精确地估算噪声标准差具有非常重要的意义。

在一个实施例中，可以由第一层的小波系数确定噪声标准差σ。标准差计算公式如下：

σ＝M_x/0.6745

其中M_x是第一层小波系数绝对值中位数。

S602，根据噪声标准差和信号长度，确定去噪阈值。

基于上述实施例中得到的噪声标准差和信号长度，确定去噪阈值。

一般情况下，直接提取的信号一般都是带有噪声的，在对信号进行进一步分析之前，需要将有效的信号提取出来。

一种实施例，从含有噪声的原始信号中提取有效的信号，需要经信号经过去噪处理，可以先将信号进行多分辨率分解，然后将分解后的信号进行阈值处理，最后对阈值处理后的信号进行重构得到新的滤除噪声的信号。

其中，上述的去噪阈值可根据实际需求而设定，本申请实施例对此也不作限定。

一种实施例，可以采用固定阈值确定阈值λ，σ为上述得到的噪声标准差，N为信号长度。

本实施例提供的断路器监测方法，获取噪声标准差和所述原始工作信号的信号长度，噪声标准差为根据第一层的小波系数确定的，然后根据噪声标准差和信号长度，确定去噪阈值。通过噪声标准差和信号长度确定去噪阈值，提高了信号去噪的精度，保证了断路器在线监测的可靠性。

基于前述任一个实施例，如图7所示，在一个实施例中，该方法还包括以下步骤：

S701，对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，得到去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数。

基于上述实施例得到的去噪后的原始工作信号，将原始工作信号进行多尺度分解，得到每个尺度下的小波细节系数。

以5层尺度分解为例，如图8所示，S2为去噪后的原始工作信号，d1和a1为第1层分解的细节系数和尺度系数，d2和a2为第2层分解的细节系数和尺度系数，d3和a3为第3层分解的细节系数和尺度系数，d4和a4为第4层分解的细节系数和尺度系数，d5和a5为第5层分解的细节系数和尺度系数，最后，S2经5层尺度分解后，得到的信号系数，可以表示为S2＝d1+d2+d3+d4+d5+a5。得到的d1、d2、d3、d4、d5就是去噪后的原始工作信号S2得到的小波细节系数。

一种实施例，可以利用非降采样的平稳小波变换对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，得到各尺度下的小波细节系数。

一种实施例，如图9和图10所示，对原始工作信号进行5层分解，图9表示原始工作信号的第二层小波系数，本身含有很多噪声，图10表示经过去噪处理好的原始工作信号的第二层小波系数，图10可以清晰地看出经过去噪处理好的原始工作信号已经滤除了噪声。

S702，若去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数存在模极大值，确定去噪后的原始工作信号存在突变点。

信号中不规则的突变部分和奇异点往往包含有比较重要的信息，它是信号的重要特征之一，在故障监测中，对应与监测信号的突变点，因此突变点在故障监测中有着重要的意义。原始工作信号经去噪处理后，仍然保留突变点的信息，而细节系数表示把信号进行多尺度分解后得到的信号的高频部分，因此细节系数可以很好的监测出突变点的信息，而模极大值对于检测信号的突变点有重要意义。

一般情况下，信号的突变可以分为两种情况：一种是信号在某一时刻，其幅值发生突变，引起信号的不连续；另一种的是信号外观上很光滑，其幅值没有凸点，但是信号的一阶微分上有突变发生，且一阶微分是不连续的。

一种实施例，请继续参见图10，经过去噪处理后的图10清晰地显示了电流骤变的情况，可以清晰的确认去噪后的原始工作信号存在模极大值，即存在突变点。

本实施例提供的断路器监测方法，对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，得到去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数，若去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数存在模极大值，确定去噪后的原始工作信号存在突变点。通过对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，将得到的小波细节系数进行模极大值监测，从而确定去噪后的原始工作信号存在模极大值，即突变点，根据小波系数进行模极大值监测，可以准确的得知是否存在突变点，从而准确确定出是否发生重燃/重击穿。

基于上述实施例，在一个实施例中，如图11所示，根据突变点的时间信息，确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息，包括以下步骤：

S1101，根据去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数的模极大值对应的时间信息，确定突变点的时间信息；时间信息包括发生时刻和持续时长。

根据去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数的模极大值对应的时间信息，可以确定突变点的时间信息。

一种实施例，请继续参见图10，经过去噪处理后的图10清晰地显示了电流骤变的时间点在698、1189和1744三点附近，可以清晰的确认去噪后的原始工作信号的突变点信息，包括发生时刻和持续时长。

S1102，将突变点的时间信息确定为断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

根据上述实施例得到的突变点的时间信息确定为重燃/重击穿的时间信息。

一种实施例，请继续参见图10，图10中可以清晰的看出去噪后的原始工作信号的时间信息，突变点在时间698、1189和1744三点产生了突变，持续时常分别为6、10和4，根据时间信息确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息，断路器在时间698发生重燃/重击穿，持续时间为6，断路器在时间1189发生重燃/重击穿，持续时间为10，断路器在时间1744发生重燃/重击穿，持续时间为4。

本实施例提供的断路器监测方法，根据去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数的模极大值对应的时间信息，确定突变点的时间信息；时间信息包括发生时刻和持续时长，将突变点的时间信息确定为断路器发生重燃/重击穿的时间信息。根据突变点信息确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息，实现了不需要布置相应的传感器或相应设备的投入，就可以对断路器状态在线监测，提高了断路器状态在线监测的经济性和可靠性。

在一个实施例中，根据得到的发生重燃/重击穿的时间信息，可以生成检测报告，将时间信息记录到断路器分析数据库中。

一种实施例，可以根据得到的发生重燃/重击穿的时间信息生成检测报告，创建一个断路器分析数据库，将生成的检测报告存储到断路器分析数据库中，断路器分析数据库中的数据刚得到的时候可能杂乱看不出规律，但是通过作图、做表或用各种形式的方式拟合等方式，得到一些隐含在数据中的规律，例如，发现断路器在大致固定时间段就会发生重燃/重击穿。

一种实施例，可以直接将得到的发生重燃/重击穿的时间信息导入到断路器分析数据库，通过先将发生重燃/重击穿的时间信息保存到EXCEL表中，然后再将EXCEL表中的数据导入到断路器分析数据库。

另一种实施例，还可以用INSERT语句将得到的发生重燃/重击穿的时间信息插入到断路器分析数据库。

本申请对重燃/重击穿的时间信息记录到断路器分析数据库中的方式不作限定。

前面针对去噪后的原始工作信号存在突变点的情况进行了说明，实际应用时，还存在去噪后的原始工作信号不存在突变点，即断路器没有发生重燃/重击穿的情况，针对此情况，下面通过一个实施例进行说明，该实施例包括：若所述去噪后的原始工作信号不存在突变点，则确定所述断路器未发生重燃/重击穿。

去噪后的原始工作信号存在突变点表示断路器发生了重燃/重击穿，可以根据突变点的时间信息确定重燃/重击穿的时间信息，包括起始时间和持续时间，而去噪后的原始工作信号不存在突变点表示断路器没有发生重燃/重击穿。具体地，若将去噪后的原始工作信号进行多分尺度分解，得到的小波细节系数不存在模极大值的突变点，即表示断路器没有发生重燃/重击穿，断路器的状态正常。

本实施例提供的断路器监测方法，若去噪后的原始工作信号不存在突变点，则确定断路器未发生重燃/重击穿。如果将去噪后的原始工作信号进行多分尺度分解，得到的小波细节系数不存在模极大值的突变点，即表示断路器没有发生重燃/重击穿，断路器的状态正常，这实现了对断路器的状态进行实时监测。

在一个实施例中，如图12所示，获取断路器的原始工作信号包括以下步骤：

S1201，获取故障录波器中的数据记录文件；数据记录文件中包括断路器的工作数据的文件。

故障录波器用于电力系统，在系统发生故障时，自动地、准确地记录故障前、后过程的各种电气量的变化情况，通过这些电气量的分析、比较，对分析处理事故、判断保护是否正确动作、提高电力系统安全运行水平均有着重要作用。故障录波器是提高电力系统安全运行的重要自动装置，当电力系统发生故障或振荡时，它能自动记录整个故障过程中各种电气量的变化。故障录波器可以分析断路器地动作情况，及时发现设备缺陷，揭示电力系统中存在的问题。

可选地，故障录波器的录波数据都是以COMTRADE格式存储的，每个COMTRADE记录有一组四个以下与其相关的文件，四个文件的每一个都承载着不同的数据信息，这四个文件包括：标题文件(.HDR)、配置文件(.CFG)、数据文件(.DAT)和信息文件(.INF)。标题文件是一种可选的ASCII文本文件，可以以任何需要的顺序创建任何信息，标题文件的格式为ASCII。配置文件为一种ASCII文本文件，用于正确地说明数据(.DAT)文件的格式，因此必须以一种具体的格式保存，该文件诠释了数据(.DAT)文件所包含信息，其中包括诸如电压、电流、采样速率、通道数量、频率、通道信息等项，配置文件第一行中的一个字段识别文件所依照的COMTRADE标准版本的年份(例如1991、1999等)，如果该字段不存在或是空的，则假设文件则遵照标准的最初发行日期(1991)，配置文件还包含识别伴随的数据文件是以ASCII格式还是以二进制格式存储的字段。数据文件包含记录中每个采样所有输入通道的值。数据文件包含一个顺序号和每次采样的时间标志。这些采样值除记录模拟输入的数据之外，也记录状态，即表示开/关信号的输入。信息文件是一种对用户有用的信息之外的特别信息，信息文件是可选文件，COMTRADE定义的所有文件，都在IEEE标准电力系统暂态数据交换通用格式Std C37.111-1991或IEEE Std C37.111-1999版本中进行了诠释。

示例地，在断路器发生故障开断时，故障录波器会自动记录断路器的各种电气值变化情况，获取断路器数据记录文件的方式可以是故障录波器自动向计算机设备发送COMTRADE文件数据，也可以是计算机设备向故障录波器发送指示信息，以使故障录波器反馈自身得到的COMTRADE文件数据。

S1202，对数据记录文件进行解析，根据断路器的工作数据读取电气量数据和开关量数据，得到原始工作信号。

对上述实施例得到的数据工作文件进行解析，读取断路器的电气量数据和开关量数据，得到原始工作信号。

示例地，数据记录文件可以是从COMTRADE文件的.CFG文件和.DAT文件中获取的断路器的电气量数据和开关量数据，电气量数据可以是电流、电压，开关量数据是记录断路器开关状态的信息。

一种实施例，可以利用python中的第三方库pyComtrade库对上述实施例得到的数据工作文件进行解析。

另一种实施例，也可以利用C++中的第三方库对上述实施例得到的数据工作文件进行解析。

本实施例提供的断路器监测方法，获取故障录波器中的数据记录文件，数据记录文件中包括断路器的工作数据的文件，并对数据记录文件进行解析，根据断路器的工作数据读取电气量数据和开关量数据，得到原始工作信号。根据故障录波器中得到的数据记录文件，对数据记录文件进行解析得到原始工作信号，利用故障录波器得到原始工作信号，实现了不需要其他传感器或设备的投入，就可以对断路器进行在线监测，提高了断路器在线监测的经济性。

如图13所示，在一个实施例中，还提供一种断路器监测方法，该实施例包括：

S1301，获取故障录波器中的COMTRADE文件文件，COMTRADE文件文件中包括断路器的电气量通道数据和开关量数据。

S1302，利用python中的第三方库pyComtrade库对故障录波器的COMTRADE文件中的.CFG文件和.DAT文件进行解析，根据断路器的工作数据读取电气量数据和开关量数据，得到原始工作信号。

S1303，选择具有8阶消失矩的小波基sym8进行5层小波变换，对原始工作信号进行5层分辨率分解，得到各层分辨率的尺度系数和小波系数。

S1304，获取噪声标准差和原始工作信号的信号长度，噪声标准差为根据第一层的小波系数确定的。

S1305，根据噪声标准差和信号长度，对各层分辨率的小波系数进行软阈值处理。

S1306，根据各层分辨率的经过阈值处理后的小波系数，以及各层分辨率的尺度系数重构信号，得到去噪后的原始工作信号。

S1307，对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，得到去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数。

S1308，根据去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数的模极大值对应的时间信息，确定突变点的时间信息；时间信息包括发生时刻和持续时长。

S1309，若去噪后的原始工作信号存在突变点将突变点的时间信息确定为断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

S1310，若去噪后的原始工作信号不存在突变点，则确定断路器未发生重燃/重击穿。

本实施例提供的断路器监测方法中各步骤，其实现原理和技术效果与前面断路器监测方法实施例中类似，在此不再赘述。

应该理解的是，虽然上述实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，上述实施例中的流程图至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

另外，本申请实施例还提供了一种断路器监测装置，如图14所示，在一种实施例中，该断路器监测装置1400包括：获取模块1401、去噪模块1402、确定模块1403，其中：

获取模块1401，用于获取断路器的原始工作信号，原始工作信号包括电气量数据和开关量数据；

去噪模块1402，用于对原始工作信号进行去噪处理，得到去噪后的原始工作信号；

确定模块1403，用于若去噪后的原始工作信号存在突变点，则根据突变点的时间信息，确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

在一个实施例中，上述去噪模块1402包括：

分解单元，用于对原始工作信号进行多层分辨率分解，得到各层分辨率的尺度系数和小波系数；

处理单元，用于基于预设的去噪阈值，对各层分辨率的小波系数进行阈值处理；

重构单元，用于根据各层分辨率的经过阈值处理后的小波系数，以及各层分辨率的尺度系数重构信号，得到去噪后的原始工作信号。

在一个实施例中，该断路器监测装置1400还包括：

信号模块，用于获取噪声标准差和原始工作信号的信号长度，噪声标准差为根据第一层的小波系数确定的；

阈值模块，用于根据噪声标准差和信号长度，确定去噪阈值。

在一个实施例中，该断路器监测装置1400还包括：

分解模块，用于对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，得到去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数；

突变模块，用于若去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数存在模极大值，确定去噪后的原始工作信号存在突变点。

在一个实施例中，上述确定模块1403还包括：

信息单元，用于根据去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数的模极大值对应的时间信息，确定突变点的时间信息；时间信息包括发生时刻和持续时长；

确定单元，用于将突变点的时间信息确定为断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

在一个实施例中，该断路器监测装置1400还包括，若去噪后的原始工作信号不存在突变点，则确定断路器未发生重燃/重击穿。

在一个实施例中，获取模块1401还包括：

获取单元，用于获取故障录波器中的数据记录文件，数据记录文件中包括断路器的工作数据的文件；

解析单元，用于对数据记录文件进行解析，根据断路器的工作数据读取电气量数据和开关量数据，得到原始工作信号。

关于断路器监测装置的具体限定可以参见上文中对于断路器监测方法的限定，在此不再赘述。上述断路器监测装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图15所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种断路器监测方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取断路器的原始工作信号，原始工作信号包括电气量数据和开关量数据；

对原始工作信号进行去噪处理，得到去噪后的原始工作信号；

若去噪后的原始工作信号存在突变点，则根据突变点的时间信息，确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

对原始工作信号进行多层分辨率分解，得到各层分辨率的尺度系数和小波系数；

基于预设的去噪阈值，对各层分辨率的小波系数进行阈值处理；

根据各层分辨率的经过阈值处理后的小波系数，以及各层分辨率的尺度系数重构信号，得到去噪后的原始工作信号。

在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取噪声标准差和原始工作信号的信号长度；噪声标准差为根据第一层的小波系数确定的；

根据噪声标准差和信号长度，确定去噪阈值。

在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，得到去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数；

若去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数存在模极大值，确定去噪后的原始工作信号存在突变点。

在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

根据去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数的模极大值对应的时间信息，确定突变点的时间信息；时间信息包括发生时刻和持续时长；

将突变点的时间信息确定为断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

若去噪后的原始工作信号不存在突变点，则确定断路器未发生重燃/重击穿。

在一个实施例中，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取故障录波器中的数据记录文件，数据记录文件中包括断路器的工作数据的文件；

对数据记录文件进行解析，根据断路器的工作数据读取电气量数据和开关量数据，得到原始工作信号。

上述实施例提供的一种计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取断路器的原始工作信号，原始工作信号包括电气量数据和开关量数据；

对原始工作信号进行去噪处理，得到去噪后的原始工作信号；

若去噪后的原始工作信号存在突变点，则根据突变点的时间信息，确定断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

在一个实施例中，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

对原始工作信号进行多层分辨率分解，得到各层分辨率的尺度系数和小波系数；

基于预设的去噪阈值，对各层分辨率的小波系数进行阈值处理；

根据各层分辨率的经过阈值处理后的小波系数，以及各层分辨率的尺度系数重构信号，得到去噪后的原始工作信号。

在一个实施例中，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取噪声标准差和原始工作信号的信号长度；噪声标准差为根据第一层的小波系数确定的；

根据噪声标准差和信号长度，确定去噪阈值。

在一个实施例中，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

对去噪后的原始工作信号进行多尺度分解，得到去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数；

若去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数存在模极大值，确定去噪后的原始工作信号存在突变点。

在一个实施例中，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

根据去噪后的原始工作信号每个尺度下的小波细节系数的模极大值对应的时间信息，确定突变点的时间信息；时间信息包括发生时刻和持续时长；

将突变点的时间信息确定为断路器发生重燃/重击穿的时间信息。

在一个实施例中，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

若去噪后的原始工作信号不存在突变点，则确定断路器未发生重燃/重击穿。

在一个实施例中，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取故障录波器中的数据记录文件，数据记录文件中包括断路器的工作数据的文件；

对数据记录文件进行解析，根据断路器的工作数据读取电气量数据和开关量数据，得到原始工作信号。

上述实施例提供的一种计算机可读存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。