本發(fā)明涉及輸電線路覆冰預(yù)警，尤其涉及一種輸電線路覆冰情況的監(jiān)控和預(yù)警方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，對電力需求不斷增長，輸電線路作為電力傳輸?shù)闹匾d體，其安全穩(wěn)定運行至關(guān)重要。然而受全球氣候變化影響，極端天氣事件頻發(fā)，特別是在冬季寒冷地區(qū)，輸電線路容易受到覆冰的影響，導(dǎo)致線路重量增加、導(dǎo)線伸長、金具變形甚至斷線事故，嚴(yán)重影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。

2、近年來，我國在輸電線路覆冰監(jiān)測技術(shù)方面取得了一定的研究成果，在一定程度上能夠反映輸電線路覆冰情況，但仍存在實時性有待提高、缺乏統(tǒng)一的分析和處理方法、難以準(zhǔn)確評估覆冰情況等不足，為了降低覆冰事故的發(fā)生，保障電力供應(yīng)，研究一種輸電線路覆冰情況監(jiān)控和預(yù)警能力提升方法具有重要意義，因此，亟需開發(fā)一種方案解決上述問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種輸電線路覆冰情況的監(jiān)控和預(yù)警方法及系統(tǒng)，通過綜合運用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)技術(shù)、現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，有效提高了覆冰監(jiān)測的精度、實時性和可靠性。

2、本發(fā)明提供的一種輸電線路覆冰情況的監(jiān)控和預(yù)警方法及系統(tǒng)采用如下的技術(shù)方案：

3、第一方面，一種輸電線路覆冰情況的監(jiān)控和預(yù)警方法，具體包括：

4、基于輸電全景系統(tǒng)獲取線路圖像數(shù)據(jù)，并從氣象中心獲取柵格氣象數(shù)據(jù)；

5、基于預(yù)訓(xùn)練好的覆冰識別模型結(jié)合多頭注意力機制對所述線路圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行覆冰識別得到圖像識別結(jié)果，并基于支持向量機算法根據(jù)柵格氣象數(shù)據(jù)預(yù)測覆冰情況得到氣象預(yù)測結(jié)果；

6、將柵格氣象數(shù)據(jù)匹配監(jiān)拍裝置點位得到定位信息，將氣象預(yù)測結(jié)果融合圖像識別結(jié)果進(jìn)行修正并按預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行覆冰程度劃分得到覆冰程度報告；

7、將覆冰定位信息和覆冰程度以消息推送形式進(jìn)行覆冰預(yù)警并輸出覆冰監(jiān)控預(yù)警報告。

8、本發(fā)明提供的一種輸電線路覆冰情況的監(jiān)控和預(yù)警方法的有益效果在于：本發(fā)明通過綜合運用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)技術(shù)、現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)、數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù)，有效提高了輸電線路覆冰監(jiān)測的精度和實時性，有助于及時掌握線路覆冰情況；通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和結(jié)果融合修正，增強了覆冰預(yù)測的可靠性；通過實時推送和定時推送兩種方式能及時反饋輸電線路覆冰情況和統(tǒng)計輸電線路覆冰情況，讓工作人員能及時做出相應(yīng)預(yù)防措施，同時能進(jìn)行回顧性分析和動態(tài)調(diào)整。該發(fā)明為輸電線路覆冰預(yù)警提供了科學(xué)、系統(tǒng)的分析方法，有助于制定針對性的預(yù)防和處理措施，保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行，減少因覆冰導(dǎo)致的電力事故，為我國電力事業(yè)的發(fā)展提供有力支持。

9、可選地，基于輸電全景系統(tǒng)獲取線路圖像數(shù)據(jù)和從氣象中心獲取柵格氣象數(shù)據(jù)，包括：

10、基于輸電全景系統(tǒng)獲取的線路圖像數(shù)據(jù)包括輸電全景線路上拍攝的各個節(jié)點的輸電線路圖像、拍攝時間、拍攝點位；

11、從氣象中心獲取柵格氣象數(shù)據(jù)，所述柵格氣象數(shù)據(jù)分為氣象數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)，所述氣象數(shù)據(jù)包括溫度、濕度、風(fēng)速、風(fēng)向，所述柵格數(shù)據(jù)包括預(yù)測時間、報告時間、經(jīng)度、緯度；

12、對獲取的線路圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行增強和裁剪，對柵格氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、填補缺失值和格式化。

13、可選地，基于預(yù)訓(xùn)練好的覆冰識別模型結(jié)合多頭注意力機制對所述線路圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行覆冰識別得到圖像識別結(jié)果，包括：

14、將深度自編碼器替換深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型特征提取后進(jìn)行全局池化減少特征圖維度后，輸入到多頭注意力層進(jìn)行分類，構(gòu)建得到初始模型；

15、基于已知的輸電線路圖像數(shù)據(jù)庫對初始模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練得到覆冰識別模型；

16、基于覆冰識別模型對所述線路圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行覆冰識別得到圖像識別結(jié)果。

17、可選地，基于已知的輸電線路圖像數(shù)據(jù)庫對初始模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練得到覆冰識別模型，包括：

18、基于已知的輸電線路圖像數(shù)據(jù)庫獲取無標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，預(yù)訓(xùn)練深度自編碼器；

19、在對深度自編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練之后，需對覆冰識別模型整體進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練。

20、可選地，對覆冰識別模型整體進(jìn)行聯(lián)合訓(xùn)練，包括：

21、基于已知的輸電線路圖像數(shù)據(jù)庫隨機抽取樣本并劃分為訓(xùn)練集和測試集；

22、基于訓(xùn)練集輸入到初始模型中進(jìn)行處理得到特征表示，結(jié)合交叉熵?fù)p失均方誤差損失構(gòu)建損失函數(shù)，基于梯度下降法最小化損失函數(shù)，迭代更新初始模型網(wǎng)絡(luò)權(quán)重，基于adam優(yōu)化算法更新網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，直至損失函數(shù)趨于穩(wěn)定或達(dá)到預(yù)設(shè)的最大訓(xùn)練輪數(shù)結(jié)束聯(lián)合訓(xùn)練；

23、基于測試集進(jìn)行評估微調(diào)得到覆冰識別模型。

24、可選地，基于支持向量機算法根據(jù)柵格氣象數(shù)據(jù)預(yù)測覆冰情況得到氣象預(yù)測結(jié)果，包括：

25、基于氣象數(shù)據(jù)庫獲取樣本并隨機劃分為訓(xùn)練樣本和測試樣本，選擇線性核函數(shù)構(gòu)建svm模型，基于訓(xùn)練樣本和測試樣本訓(xùn)練并測試得到svm模型；

26、基于訓(xùn)練好的svm模型對所述柵格氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行覆冰概率預(yù)測得到氣象預(yù)測結(jié)果。

27、可選地，將柵格氣象數(shù)據(jù)匹配監(jiān)拍裝置點位得到定位信息，將氣象預(yù)測結(jié)果融合圖像識別結(jié)果進(jìn)行修正并按預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行覆冰程度劃分得到覆冰程度報告，包括：

28、將監(jiān)拍裝置點位數(shù)據(jù)和氣象柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行時間和區(qū)域匹配，并將對應(yīng)區(qū)域的監(jiān)拍裝置的預(yù)測結(jié)果和氣象結(jié)果進(jìn)行匹配得到定位信息；

29、將圖像識別結(jié)果和氣象預(yù)測結(jié)果進(jìn)行線性回歸，對覆冰情況進(jìn)行修正得到修正結(jié)果；

30、對修正結(jié)果按預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行覆冰程度劃分，根據(jù)覆冰程度將覆冰情況劃分為輕度覆冰、中度覆冰和重度覆冰三個等級，得到覆冰程度報告。

31、可選地，將覆冰定位信息和覆冰程度以消息推送形式進(jìn)行覆冰預(yù)警并輸出覆冰監(jiān)控預(yù)警報告，包括：

32、對不同覆冰程度進(jìn)行分級預(yù)警，當(dāng)出現(xiàn)覆冰情況時通過消息推送模式進(jìn)行覆冰預(yù)警；其中，所述覆冰預(yù)警的消息推送模式包括實時推送和定時推送；

33、根據(jù)覆冰程度制定相應(yīng)的預(yù)防和處理措施，當(dāng)覆冰程度達(dá)到緊急閾值時自動啟動應(yīng)急程序。

34、可選地，覆冰預(yù)警的消息推送模式包括實時推送和定時推送，包括：

35、所述實時推送即當(dāng)覆冰程度達(dá)到預(yù)設(shè)閾值時，啟動對應(yīng)應(yīng)急程序，通過短信和微信平臺數(shù)字化助手進(jìn)行實時推送，通知值班人員進(jìn)行相應(yīng)處理，推送內(nèi)容包括線路、時間、發(fā)生地區(qū)及覆冰程度；

36、所述定時推送即設(shè)定定時程序通過數(shù)字化助手在微信平臺對覆冰統(tǒng)計情況進(jìn)行推送，推送內(nèi)容包括線路、時間段、發(fā)生地區(qū)、發(fā)生次數(shù)、覆冰程度。

37、第二方面，一種輸電線路覆冰情況的監(jiān)控和預(yù)警系統(tǒng)，具體包括：

38、數(shù)據(jù)采集模塊，基于輸電全景系統(tǒng)獲取線路圖像數(shù)據(jù)，并從氣象中心獲取柵格氣象數(shù)據(jù)；

39、模型預(yù)測模塊，基于預(yù)訓(xùn)練好的覆冰識別模型結(jié)合多頭注意力機制對所述線路圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行覆冰識別得到圖像識別結(jié)果，并基于支持向量機算法根據(jù)柵格氣象數(shù)據(jù)預(yù)測覆冰情況得到氣象預(yù)測結(jié)果；

40、定位分級模塊，用于將柵格氣象數(shù)據(jù)匹配監(jiān)拍裝置點位得到定位信息，將氣象預(yù)測結(jié)果融合圖像識別結(jié)果進(jìn)行修正并按預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行覆冰程度劃分得到覆冰程度報告；

41、預(yù)警報告模塊，用于將覆冰定位信息和覆冰程度以消息推送形式進(jìn)行覆冰預(yù)警并輸出覆冰監(jiān)控預(yù)警報告。

42、第二方面的有益效果可以參照第一方面的描述。