一种输电线路状态监测方法、系统、设备和介质与流程

本发明涉及输电线路，尤其涉及输电线路状态监测方法、系统、设备和介质。

背景技术：

1、输电线路作为电力系统的重要组成部分，其安全运行对电网的可靠性和稳定性具有重要影响。然而，输电线路经常受到环境因素和人为因素的影响，可能会出现不同程度的故障，如过载、短路、接触不良等，这些故障会影响输电线路的正常运行，甚至会对电网带来灾难性的影响。因此，对输电线路进行状态监测和故障检测是非常必要的。

2、目前，采用物理检测对于输电线路状态进行监测和故障检测。物理检测是指通过传统的电力参数测量仪器对输电线路的电压、电流、功率等物理量进行监测和分析，以判断输电线路的状态是否正常。但是，物理检测需要布设大量的传感器，维护成本高昂，且受到环境干扰和误差的影响较大。

3、因此，现有的输电线路状态监测方法器所采用的物理检测方法难以进行准确的检测和分析，容易受到环境噪声和误差的影响，导致监测结果准确度低。

技术实现思路

1、本发明提供了一种输电线路状态监测方法、系统、设备和介质，解决了现有的输电线路状态监测方法器所采用的物理检测方法难以进行准确的检测和分析，容易受到环境噪声和误差的影响，导致监测结果准确度低的技术问题。

2、本发明提供的一种输电线路状态监测方法，包括：

3、获取输电线路的历史数据和实时数据，将所述历史数据进行数据预处理，构建多维向量；

4、将所述多维向量进行模型训练，构建目标预设分类算法模型和状态正常范围；

5、通过所述目标预设分类算法模型基于所述状态正常范围对所述实时数据进行输电线路异常检测，生成线路异常数据；

6、当所述线路异常数据为预设类型时，通过所述目标预设分类算法模型基于所述状态正常范围对所述实时数据进行输电线路状态模糊识别，生成线路状态数据；

7、根据所述线路状态数据和预设措施库，构建所述输电线路对应的输电线路状态监测报告。

8、可选地，所述历史数据包括初始水平段历史数据和初始垂直段历史数据；所述获取输电线路的历史数据和实时数据，将所述历史数据进行数据预处理，构建多维向量的步骤，包括：

9、通过巡检装置获取输电线路对应的初始水平段历史数据、初始垂直段历史数据和实时数据；

10、分别将所述初始水平段历史数据和所述初始垂直段历史数据进行数据清洗，生成中间水平段历史数据和中间垂直段历史数据；

11、采用时频特征提取方法分别对所述中间水平段历史数据和所述中间垂直段历史数据进行特征提取，生成目标水平段历史数据和目标垂直段历史数据；

12、将所述目标水平段历史数据和所述目标垂直段历史数据进行特征缩放和均值归一化处理，生成多维向量。

13、可选地，所述将所述多维向量进行模型训练，构建目标预设分类算法模型和状态正常范围的步骤，包括：

14、采用机器学习算法和所述多维向量对初始预设分类算法模型进行训练，生成目标预设分类算法模型；

15、通过所述目标预设分类算法模型结合预设专家经验和参考标准规范进行工作状态划分，生成状态正常范围。

16、可选地，所述通过所述目标预设分类算法模型基于所述状态正常范围对所述实时数据进行输电线路异常检测，生成线路异常数据的步骤，包括：

17、去除所述实时数据中的噪声，并进行归一化处理，生成第一分析数据；

18、将所述第一分析数据进行特征提取，生成多个第一特征向量；

19、采用k近邻算法分别将所述第一特征向量分别与所述状态正常范围内的正常向量进行比较，生成比较数据；

20、当所述比较数据为非正常状态时，发出异常信号并执行应急措施；

21、采用所述异常信号和所述应急措施，构建线路异常数据。

22、可选地，所述当所述线路异常数据为预设类型时，通过所述目标预设分类算法模型基于所述状态正常范围对所述实时数据进行输电线路状态模糊识别，生成线路状态数据的步骤，包括：

23、当所述线路异常数据为预设类型时，去除所述实时数据中的噪声，并进行归一化处理，生成第二分析数据；

24、将所述第二分析数据进行特征提取，生成多个第二特征向量；

25、将不属于所述状态正常范围内的所述第二特征向量和对应的偏差值进行模糊计算，生成模糊化输出变量；

26、将所述模糊化输出变量进行解模糊，生成线路状态数据。

27、可选地，所述根据所述线路状态数据和预设措施库，构建所述输电线路对应的输电线路状态监测报告的步骤，包括：

28、将所述状态识别数据与预设措施库进行匹配，生成所述状态识别数据对应的警报数据；

29、将所述线路状态数据对应的实时数据标记为异常数据；

30、选取出现在所述状态正常范围内预设次数的异常数据，生成修正数据；

31、采用所述修正数据修正所述输电线路对应的初始历史数据库，生成目标历史数据库；

32、采用所述线路状态数据、所述警报信息、所述修正数据和所述目标历史数据库，构建所述输电线路对应的输电线路状态监测报告。

33、本发明还提供了一种输电线路状态监测系统，包括：

34、多维向量构建模块，用于获取输电线路的历史数据和实时数据，将所述历史数据进行数据预处理，构建多维向量；

35、目标预设分类算法模型和状态正常范围构建模块，用于将所述多维向量进行模型训练，构建目标预设分类算法模型和状态正常范围；

36、线路异常数据生成模块，用于通过所述目标预设分类算法模型基于所述状态正常范围对所述实时数据进行输电线路异常检测，生成线路异常数据；

37、线路状态数据生成模块，用于当所述线路异常数据为预设类型时，通过所述目标预设分类算法模型基于所述状态正常范围对所述实时数据进行输电线路状态模糊识别，生成线路状态数据；

38、输电线路状态监测报告构建模块，用于根据所述线路状态数据和预设措施库，构建所述输电线路对应的输电线路状态监测报告。

39、可选地，所述历史数据包括初始水平段历史数据和初始垂直段历史数据；所述多维向量构建模块包括：

40、数据获取模块，用于通过巡检装置获取输电线路对应的初始水平段历史数据、初始垂直段历史数据和实时数据；

41、中间水平段历史数据和中间垂直段历史数据生成模块，用于分别将所述初始水平段历史数据和所述初始垂直段历史数据进行数据清洗，生成中间水平段历史数据和中间垂直段历史数据；

42、目标水平段历史数据和目标垂直段历史数据生成模块，用于采用时频特征提取方法分别对所述中间水平段历史数据和所述中间垂直段历史数据进行特征提取，生成目标水平段历史数据和目标垂直段历史数据；

43、多维向量构建子模块，用于将所述目标水平段历史数据和所述目标垂直段历史数据进行特征缩放和均值归一化处理，生成多维向量。

44、本发明还提供了一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行实现如上述任一项输电线路状态监测方法的步骤。

45、本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现如上述任一项输电线路状态监测方法。

46、从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：

47、本发明通过获取输电线路的历史数据和实时数据，将历史数据进行数据预处理，构建多维向量。将多维向量进行模型训练，构建目标预设分类算法模型和状态正常范围。通过目标预设分类算法模型基于状态正常范围对实时数据进行输电线路异常检测，生成线路异常数据。当线路异常数据为预设类型时，通过目标预设分类算法模型基于状态正常范围对实时数据进行输电线路状态模糊识别，生成线路状态数据。基于线路状态数据和预设措施库，构建输电线路对应的输电线路状态监测报告。解决了现有的输电线路状态监测方法器所采用的物理检测方法难以进行准确的检测和分析，容易受到环境噪声和误差的影响，导致监测结果准确度低的技术问题。采用多维向量反映输电线路的电压变化模式，使用机器学习技术的分类算法构建目标预设分类算法模型。通过分类算法模型对输电线路的状态进行分类并处理，基于预设措施库进行相应的维修或修复措施，提高检测的精度和时效性，确保输电线路的正常运行。