输电线路智能管控系统技术方案

技术编号:19834475 阅读:38 留言:0更新日期:2018-12-19 18:49
本发明专利技术公开了输电线路智能管控系统,其特征在于,包括:数据采集模块,设置在输电线路上并对输电线路进行监测得到在线监测信息;智能分析模块,接收数据采集模块的在线监测信息并对其进行分析识别;移动巡检模块,用于对数据采集模块的位置进行定位,并发送巡检信息;可视管理模块,接收数据采集模块、智能分析模块和移动巡检模块的信息并对其进行处理;终端,用于接收可视管理模块发送的信息并进行显示;所述数据采集模块和移动巡检模块的输出端连接可视管理模块,可视管理模块与智能分析模块连接,所述可视管理模块的输出端连接终端。本发明专利技术支持大规模输电线路在线监测装置的接入;方便用户进行设备巡检;提高了缺陷识别的效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】
输电线路智能管控系统
本专利技术涉及输电线路管控
,具体涉及输电线路智能管控系统,用于对输电线路图像在线监测装置数据的采集、传输、巡视以及智能识别。
技术介绍
2016-2020国家电网公司将新增110kV及其以上线路40.1万公里,而运检人员数量相对稳定。输电线路具有点多、面广、线长特点,线路维护人员相对不足、人均维护长度增加,实际巡检周期延长。输电线路沿途通道状况、环境条件、地质条件、天气状况等对线路安全运行影响大,外力破坏已经超过其它因素,成为线路跳闸的最主要原因,输电线路“三跨”点事关公共安全和电网安全大计。社会发展进程加快,“三跨”、外破等风险因素长期存在且影响概率越来越高,停电后造成的影响越来越大。传统运检模式下,信息获取方式传统、来源单一;设备状态感知仍以停电检修、离线试验为主;在线监测、带电检测、机器人、无人机等先进手段及数据利用率不高,导致对隐患的监测和预警能力不强。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足,提出了输电线路智能管控系统。通过智能识别和协同巡检在输电线路管理中的应用,有效降低了运维人员管理的工作量,提高了运维人员的工作效率,提升了输电线路管控系统的智能化应用水平。为了达到上述目的,本专利技术采用以下技术方案予以实现:输电线路智能管控系统,其特征在于,包括:数据采集模块,设置在输电线路上并对输电线路进行监测得到在线监测信息;智能分析模块,接收数据采集模块的在线监测信息并对其进行分析识别;移动巡检模块,用于对数据采集模块的位置进行定位,并发送巡检信息;可视管理模块,接收数据采集模块、智能分析模块和移动巡检模块的信息并对其进行处理;终端,用于接收可视管理模块发送的信息并进行显示;所述数据采集模块和移动巡检模块的输出端连接可视管理模块,可视管理模块与智能分析模块连接,所述可视管理模块的输出端连接终端。进一步的,所述可视化管理模块采用HTML5+JS进行构建界面,引入终端开发框架,终端开发框架采用基于AngularJs框架构建的Ionic移动开发框架。进一步的,所述数据采集模块采用Hadoop分布式架构。进一步的,所述数据采集模块采用国网输电线路I1规约标准。进一步的,所述数据采集模块采用异步通信方式实现与可视化管理模块的通信。进一步的,所述数据采集模块设置在杆塔上。进一步的,所述移动巡检模块采用了OSWorkflow工作流引擎的工单管理系统。进一步的,所述可视化管理模块采用基于Hadoop的分布式服务架构与数据采集模块连接。本专利技术有益效果是:本专利技术采用了基于Hadoop的分布式服务架构,使用多模块处理模式,各模块之间独立分工、协同工作,满足系统对高并发访问、海量数据处理、实时性、可扩展性等性能的要求。本专利技术采用了移动巡检模块,方便了巡检任务的下发处理,提高了巡检人员的工作效率。本专利技术基于深度学习技术框架,实现了人工智能技术在输电线路通道隐患识别方面的应用。通过对输电线路在线监测装置规约的实现解决了不同设备厂家规约不兼容的问题,支持大规模输电线路在线监测装置的接入;增加了输电线路巡检功能,系统能够主动把巡检任务下发到设备管理人员的手持终端上,方便用户进行设备巡检;通过智能识别技术,对设备中的外破、山火隐患进行主动识别,提高了缺陷识别的效率和准确率。附图说明图1为本专利技术提出的输电线路智能管控系统结构图;图2为本专利技术提供的输电线路智能管控系统各模块功能结构图。具体实施方式下面结合附图及实施例描述本专利技术具体实施方式:参见图1和图2,其中图1为本专利技术提出的输电线路智能管控系统结构图;图2为本专利技术提供的输电线路智能管控系统各模块功能结构图。如图1和图2所示,输电线路智能管控系统,包括:数据采集模块101,设置在输电线路上并对输电线路进行监测得到在线监测信息;智能分析模块102,接收数据采集模块的在线监测信息并对其进行分析识别;移动巡检模块103,用于对数据采集模块的位置进行定位,并发送巡检信息;可视管理模块104,接收数据采集模块、智能分析模块和移动巡检模块的信息并对其进行处理;终端105,用于接收可视管理模块发送的信息并进行显示;所述数据采集模块101和移动巡检模块103的输出端连接可视管理模块104,可视管理模块104与智能分析模块102连接,所述可视管理模块104的输出端连接终端105。本专利技术实施例中,基于Hadoop的分布式服务架构,系统采用多模块处理模式,各模块之间独立分工、协同工作,满足系统对高并发访问、海量数据处理、实时性、可扩展性等性能的要求。利用分布式架构的部署特点,增加了采集设备接入量,提高了整个系统的容量,提高了系统稳定性,满足了大批量设备接入系统的需求。系统引入了基于人工智能的图像识别技术,大大提高了图像识别的准确率,可自动对接收到的输电线路通道图像进行外破、山火隐患的识别,降低了人工参与度。本专利技术实施例中,可视化管理模块采用HTML5+JS进行构建界面,引入终端开发框架,终端开发框架采用基于AngularJs框架构建的Ionic移动开发框架,针对移动终端进行优化设计的框架,满足系统对移动端的支持。系统采用了支持分布式部署架构的缓存服务,提供多种缓存更新策略,支持大数据量的缓存,提高了系统性能,优化了系统重复数据的访问效率。本专利技术实施例中,数据采集模块采用国网输电线路相关的I1规约标准,解决了不同厂家规约不兼容的问题,使用Hadoop分布式架构,保证了数据采集模块高并发性和稳定性,支持大批量输电线路监测装置的接入。所述数据采集模块采用异步通信方式实现与可视化管理模块的通信。智能分析模块基于深度学习技术框架,结合中值滤波、直方图均衡化等图像预处理方法,通过卷积迭代计算,调整权重系数,生成识别模型,实现了山火、外破、异物等缺陷隐患的自动识别,提升了输电线路智能化管理水平。移动巡检模块采用了OSWorkflow工作流引擎的工单管理系统,采用HTML5+JS技术,提高了系统的兼容性,实现了一患一档,统一归档管理,管理部门可以根据需要制定日常检修计划、隐患排查计划,并通过系统自动派单至相关责任人员,检修人员通过手持终端执行计划工作,并对过程进行拍照、录像,实现线路故障隐患从发现到处理的闭环管理。可视化管理模块采用数据推送服务,能够在电脑客户端,手持APP端,微信端都可以实时查看系统当前设备状态以及设备的监测数据、下发系统命令,通过不断优化系统的展示结构,提炼客户的运维习惯,令客户能够快速定位到自己感兴趣的设备。本专利技术采用了基于Hadoop的分布式服务架构,使用多模块处理模式,各模块之间独立分工、协同工作,满足系统对高并发访问、海量数据处理、实时性、可扩展性等性能的要求。通过在线监测装置巡检、直升机/无人机巡检、人工巡检之间建立资源共享、协同管理,建立一体化的立体协同巡检机制。采用了移动巡检模块,在其中设置APP巡检方法,方便了巡检任务的下发处理,提高了巡检人员的工作效率。具有隐患闭环管理功能,实现隐患故障一患一档,保证故障隐患的全过程管理。基于深度学习技术框架,实现了人工智能技术在输电线路通道隐患识别方面的应用。数据采集模块是对前端输电线路在线监测装置,安装在输电线路杆塔上,采用3G/4G的方式进行信号传输,为了提高传输的效率和稳定性,前端本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.输电线路智能管控系统,其特征在于,包括:数据采集模块,设置在输电线路上并对输电线路进行监测得到在线监测信息;智能分析模块,接收数据采集模块的在线监测信息并对其进行分析识别;移动巡检模块,用于对数据采集模块的位置进行定位,并发送巡检信息;可视管理模块,接收数据采集模块、智能分析模块和移动巡检模块的信息并对其进行处理;终端,用于接收可视管理模块发送的信息并进行显示;所述数据采集模块和移动巡检模块的输出端连接可视管理模块,可视管理模块与智能分析模块连接,所述可视管理模块的输出端连接终端。

【技术特征摘要】
1.输电线路智能管控系统,其特征在于,包括:数据采集模块,设置在输电线路上并对输电线路进行监测得到在线监测信息;智能分析模块,接收数据采集模块的在线监测信息并对其进行分析识别;移动巡检模块,用于对数据采集模块的位置进行定位,并发送巡检信息;可视管理模块,接收数据采集模块、智能分析模块和移动巡检模块的信息并对其进行处理;终端,用于接收可视管理模块发送的信息并进行显示;所述数据采集模块和移动巡检模块的输出端连接可视管理模块,可视管理模块与智能分析模块连接,所述可视管理模块的输出端连接终端。2.根据权利要求1所述的输电线路智能管控系统,其特征在于,所述可视化管理模块采用HTML5+JS进行构建界面,引入终端开发框架,终端开发框架采用基于AngularJs框架构建的Ionic移动...

【专利技术属性】
技术研发人员:尹涛黄文礼杨可军马玲官叶伟郑峰
申请(专利权)人:安徽南瑞继远电网技术有限公司
类型:发明
国别省市:安徽,34

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