一种输电网塔杆的监控系统技术方案

本发明专利技术提供了一种输电网塔杆的监控系统，包括云计算监控平台、客户端、云终端接入设备和现场监测装置，所述现场监测装置包括传感器故障诊断装置，所述传感器故障诊断装置包括信号采集滤波模块、故障特征提取模块、在线特征提取模块、特征向量优选模块、故障分类识别模块、故障种类更新模块和健康记录模块，所述现场监测装置通过云终端接入设备与所述云计算监控平台连接，所述客户端与所述云计算监控平台连接，所述云计算监控平台包括输电网信息数据库、云应用服务器和线路巡检服务器。本发明专利技术基于云计算平台，实现了监控系统的快速搭建，提高了输电网塔杆的监控效率，降低了人力投入。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力领域，具体涉及一种输电网塔杆的监控系统。
技术介绍
目前，如何有效地监控野外输电线路的运行状况一直是电力企业着重考虑的问题。超高压、特高压输电线路大多运行在荒郊野外，地形复杂、覆盖面广阔，在电力紧张的部分地区，线路密度很大，平行走线很多，交叉跨越复杂，给线路的巡视维护带来了很大的困难。由于地形复杂、危险，还可能存在毒蜂、毒蛇、野兽、捕兽夹等，再加上线路工人不熟悉线路，容易迷路误入非巡视小道，不但增加了线路工人的劳动时间与劳动强度，还会危及人身安全。超高压输电线路设备复杂、厂家和型号众多，人工的记忆无法满足现场工作的需要，因此需要随身携带一些线路资料，以备在巡视过程中查询，由于线路资料复杂繁多，纸质资料容易损坏、丢失，随身携带非常不方便。工人出外进行巡检工作时还需要携带大量工作用具，例如手机、照相机、GPS定位器、对讲机等，工具多，操作麻烦，负担也重。目前国内普遍采用人工巡视手工纸介质记录的工作方式，这种方式存在着人为因素多、效率低、管理成本高。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供一种输电网塔杆的监控系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种输电网塔杆的监控系统，包括云计算监控平台、客户端、云终端接入设备和现场监测装置，所述现场监测装置包括传感器故障诊断装置，所述传感器故障诊断装置包括信号采集滤波模块、故障特征提取模块、在线特征提取模块、特征向量优选模块、故障分类识别模块、故障种类更新模块和健康记录模块，所述现场监测装置通过云终端接入设备与所述云计算监控平台连接，所述客户端与所述云计算监控平台连接，所述云计算监控平台包括输电网信息数据库、云应用服务器和线路巡检服务器。本专利技术的有益效果为：实现了监控系统的快速搭建，提高了输电网塔杆的监控效率，降低了人力投入。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术结构示意图；图2是本专利技术传感器故障诊断装置的示意图。附图标记：信号采集滤波模块1、故障特征提取模块2、在线特征提取模块3、特征向量优选模块4、故障分类识别模块5、故障种类更新模块6、健康记录模块7。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。应用场景1参见图1、图2，本应用场景的一个实施例的一种输电网塔杆的监控系统，包括云计算监控平台、客户端、云终端接入设备和现场监测装置，所述现场监测装置包括传感器故障诊断装置，所述传感器故障诊断装置包括信号采集滤波模块1、故障特征提取模块2、在线特征提取模块3、特征向量优选模块4、故障分类识别模块5、故障种类更新模块6和健康记录模块7，所述现场监测装置通过云终端接入设备与所述云计算监控平台连接，所述客户端与所述云计算监控平台连接，所述云计算监控平台包括输电网信息数据库、云应用服务器和线路巡检服务器。本专利技术上述实施例实现了监控系统的快速搭建，提高了输电网塔杆的监控效率，降低了人力投入；设置传感器故障诊断装置，从而保证现场监测装置的信息采集。优选地，所述传传感器组包括线路湿度传感器、视频监测器、线路风速传感器、线路覆冰传感器和振动传感器。本优选实施例便于全面对输电网杆塔监测。优选地，所述信号采集滤波模块1用于采集历史传感器信号和在线传感器测试信号，并采用组合形态滤波器对信号进行滤波处理。本优选实施例设置组合形态滤波器，可有效的去除信号的各种噪声干扰，较好的保留信号的原始特征信息。优选地，所述故障特征提取模块2用于对滤波后的历史传感器信号进行集成经验模态分解(EEMD)处理，并提取集成经验模态分解(EEMD)的能量熵作为训练特征向量，包括：(1)将采集的历史传感器信号分为正常工况信号和多种类别的故障信号；(2)对所述历史传感器信号进行集成经验模态分解(EEMD)处理，获得所述历史传感器信号的本征模态函数和余项函数；(3)计算所述历史传感器信号的本征模态函数和余项函数的能量熵；(4)对历史传感器信号的能量熵进行归一化处理，提取归一化后的能量熵作为训练特征向量；所述在线特征提取模块3用于对滤波后的在线传感器测试信号进行集成经验模态分解(EEMD)处理，并提取集成经验模态分解(EEMD)的能量熵作为待测特征向量，包括：(1)对所述在线传感器测试信号进行EEMD处理，获得所述在线传感器测试信号的本征模态函数和余项函数；(2)计算所述在线传感器测试信号的本征模态函数和余项函数的能量熵；(3)对在线传感器测试信号的能量熵进行归一化处理，提取归一化后的能量熵作为待测特征向量。本优选实施例对采集的传感器信号进行集成经验模态分解(EEMD)处理，能够有效的消除模态混叠现象，分解的效果较好。优选地，所述特征向量优选模块4分别对训练特征向量和待测特征向量进行相似性度量，对于相似度高的特征向量进行剔除，包括：(1)定义两向量相似度函数S(X,Y)：式中，X、Y分别表示两个特征向量，cov(X,Y)为X与Y的协方差，为X、Y标准差；对于任意两个训练特征向量X1、X2，和任意两个待测特征向量D1、D2，分别采用相似度函数对其相似度进行度量，得到S(X1,X2)和S(D1,D2)；(2)对于S(X1,X2)和S(D1,D2)，若S(X1,X2)>T1，T1∈(0.9,1)，只选取X1作为训练特征向量，若S(D1,D2)>T2，T2∈(0.95,1)，只选取D1作为待测特征向量。本优选实施例通过相似度度量来筛选特征向量，能够减少计算量，提高效率。优选地，所述故障分类识别模块5用于采用优化的最小二乘支持向量机对所述待测特征向量进行故障分类识别，包括参数选择优化子模块、训练子模块和识别子模块，具体为：所述参数选择优化子模块用于构造最小二乘支持向量机的核函数，并对最小二乘支持向量机的结构参数采用多群体协同混沌粒子群优化算法进行优化；所述训练子模块，用于采用改进的最优二叉树结构的最小二乘向量机的多分类方法，以得到的训练特征向量作为训练样本对结构参数优化后的最小二乘支持向量机进行训练，并构建传感器故障诊断模型；所述识别子模块用于采用所述传感器故障诊断模型对所述待测特征向量进行故障分类识别；其中，考虑多项式核函数和RBF核函数的优异性，所述最小二乘支持向量机的核函数构造为：K＝(1-δ)(xxi+1)p+δexp(-‖x-xi‖2/σ2)式中，δ为综合调整因子，δ的取值范围设定为[0.45,0.55]，p为多项式核函数的阶数，σ2为RBF核函数参数。其中，所示采用多群体协同混沌粒子群优化算法进行优化，包括：(1)分别对主粒子群和从粒子群进行初始化，随机产生一组参数作为粒子的初始位置和初始速度，定义适应度函数为：式中，N为训练样本总个数，W为故障错误分类数目，T为故障正确分类数目，qi为自设定的权重系数，qi的取值范围设定为[0.4,0.5]；(2)进行从粒子群的更新，在每一代更新过程中，根据适应度函数，从粒子群分别更新粒子的速度和位置，然后对每个粒子将其历史最优适应度值与主粒子群体内所经历的最好位置的适应度值比较，若更好，则将其作为当前的全局最优位置；(3)对所述全局最优位置进行混沌优化，并迭代当前序列中的最优粒子位置和速度，生成最优粒本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种输电网塔杆的监控系统，其特征在于，包括云计算监控平台、客户端、云终端接入设备和现场监测装置，所述现场监测装置通过云终端接入设备与所述云计算监控平台连接，所述客户端与所述云计算监控平台连接，所述云计算监控平台包括输电网信息数据库、云应用服务器和线路巡检服务器。

【技术特征摘要】
1.一种输电网塔杆的监控系统，其特征在于，包括云计算监控平台、客户端、云终端接入设备和现场监测装置，所述现场监测装置通过云终端接入设备与所述云计算监控平台连接，所述客户端与所述云计算监控平台连接，所述云计算监控平台包括输电网信息数据库、云应用服务器和线路巡检服务器。2.根据权利要求1所述的输电网塔杆的监控系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：孟玲，
类型：发明
国别省市：浙江;33