本申请涉及一种超高压电网隐患区段的分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取超高压电网各区域的监测设备上报的区域电数据，其中，预先按照不同的线路架设阶段对超高压电网进行分区域，对各区域的区域电数据的波动情况进行统计，确定隐患的多发位置和时间段，获取隐患的位置的环境数据和设备的使用情况，将时间段的各多发位置的区域电数据、环境数据和使用情况、输入至训练好的目标检测模型，得到预测的重点巡视区域，将重点巡视区域发送至巡检人员终端。该方法通过检测设备和目标检测模型，得到预测的重点巡视区域，使得巡视人员能够有目的地对重点巡视区域进行巡视，有效缩短巡视时间。有效缩短巡视时间。有效缩短巡视时间。
【技术实现步骤摘要】
超高压电网隐患区段的分析方法、装置和计算机设备
[0001]本申请涉及电网隐患区段分析
，特别是涉及一种超高压电网隐患区段的分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
[0002]超高压输电是指使用500千伏——1000千伏电压等级输送电能。若以220千伏输电指标为100％，超高压输电每公里的相对投资、每千瓦时电输送百公里的相对成本以及金属材料消耗量等，均有大幅度降低，线路走廊利用率则有明显提高。
[0003]电力事业面向千家万户，服务各行各业，事关经济社会发展全局，电网既是电力市场的载体，又是国家安全和社会稳定的基础设施。电网的安全稳定运行直接关系到国民经济的发展和人民生活的安定，做好电网隐患排查工作，是确保电网安全运行的重要手段。
[0004]定期进行电网的排查能够减少在日常使用过程中所出现的电网断电损坏的情况，能够事先做好防护，做到预防的目的。现有的排查方式大多为人工进行多次巡查，通过无人机来监测巡视，对电缆、绝缘子等构件的使用情况，进行预防观测，存在人工巡查时间长的问题。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够缩短巡视时间的超高压电网隐患区段的分析方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种超高压电网隐患区段的分析方法。所述方法包括：
[0007]获取超高压电网各区域的监测设备上报的区域电数据；其中，预先按照不同的线路架设阶段对超高压电网进行分区域；
[0008]对各区域的区域电数据的波动情况进行统计，确定隐患的多发位置和时间段；
[0009]获取所述隐患的位置的环境数据和设备的使用情况；
[0010]将所述时间段的各所述多发位置的区域电数据、所述环境数据和使用情况、输入至训练好的目标检测模型，得到预测的重点巡视区域；
[0011]将所述重点巡视区域发送至巡检人员终端。
[0012]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0013]获取训练数据集，所述训练数据集包括区域电数据、环境数据、使用情况以及隐患标签；
[0014]将所述训练数据集输入待训练的目标检测模型，通过非极大值抑制算法确定发生隐患的目标待检框，得到所述目标检测模型预测的隐患位置；
[0015]根据所述目标检测模型预测的隐患位置和对应的隐患标签，调整所述目标检测模型的参数，直到模型收敛，得到训练好的目标检测模型。
[0016]在其中一个实施例中，其特征在于，将所述训练数据集输入待预测的目标检测模型，通过非极大值抑制确定发生隐患的目标待检框，得到所述目标检测模型预测的隐患位
置，包括：
[0017]将所述训练数据集输入至待训练的目标检测模型，生成多个待检框；
[0018]选出其中得分最高及其对应的最优目标待检框；
[0019]遍历除所述最优目标待检框之外的所述目标待检框，若与最优目标待检框的重叠面积小于设定阈值，则保存对应的目标待检框，若与最优目标待检框的重叠面积大于或等于设定阈值，则删除所述目标待检框；
[0020]预测每个所述目标待检框作为隐患位置的概率；
[0021]将所述目标待检框对应的隐患位置确定为重点巡视区域。
[0022]在其中一个实施例中，所述监测设备包括电流监测设备和电压监测设备，所述区域电数据包括区域电流数据和区域电压数据。在其中一个实施例中，
[0023]在其中一个实施例中，所述电流监测设备还将采集的当前时间的区域电流数据与相近时间的区域历史电流数据进行比较，再根据比较结果确定所述区域电流数据稳定时，向所述区域分析服务器上报所述区域电流数据；
[0024]所述电压监测设备还将采集的当前时间的区域电压数据与相近时间的区域历史电压数据进行比较，再根据比较结果确定所述区域电压数据稳定时，向所述区域分析服务器上报所述区域电压数据。
[0025]在其中一个实施例中，所述对各区域的区域电数据的波动情况进行统计，确定隐患的多发位置和时间段，包括：
[0026]根据各区域的一段时间的区域电流数据进行曲线拟合，得到区域电流曲线；
[0027]根据各区域的一段时间的区域电压数据进行曲线拟合，得到区域电压曲线；
[0028]根据所述区域电流曲线和所述区域电压曲线的拐点，确定所述区域电数据的波动情况；
[0029]根据所述区域电数据的波动情况，确定多次发生区域电数据波动的隐患位置，得到隐患的多发位置和时间段。
[0030]第二方面，本申请还提供了一种超高压电网隐患区段的分析装置。所述装置包括：
[0031]区域电数据获取模块，用于获取超高压电网各区域的监测设备上报的区域电数据；其中，预先按照不同的线路架设阶段对超高压电网进行分区域；
[0032]隐患的多发位置和时间段确定模块，用于对各区域的区域电数据的波动情况进行统计，确定隐患的多发位置和时间段；
[0033]环境数据获取模块，用于获取所述隐患的位置的环境数据和设备的使用情况。
[0034]重点巡视区域模块，用于将所述时间段的各所述多发位置的区域电数据、所述环境数据和使用情况、输入至训练好的目标检测模型，得到预测的重点巡视区域；
[0035]巡检人员终端模块，用于将所述重点巡视区域发送至巡检人员终端。
[0036]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0037]获取超高压电网各区域的监测设备上报的区域电数据；其中，预先按照不同的线路架设阶段对超高压电网进行分区域；
[0038]对各区域的区域电数据的波动情况进行统计，确定隐患的多发位置和时间段；
[0039]获取所述隐患的位置的环境数据和设备的使用情况；
[0040]将所述时间段的各所述多发位置的区域电数据、所述环境数据和使用情况、输入至训练好的目标检测模型，得到预测的重点巡视区域；
[0041]将所述重点巡视区域发送至巡检人员终端。
[0042]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0043]获取超高压电网各区域的监测设备上报的区域电数据；其中，预先按照不同的线路架设阶段对超高压电网进行分区域；
[0044]对各区域的区域电数据的波动情况进行统计，确定隐患的多发位置和时间段；
[0045]获取所述隐患的位置的环境数据和设备的使用情况；
[0046]将所述时间段的各所述多发位置的区域电数据、所述环境数据和使用情况、输入至训练好的目标检测模型，得到预测的重点巡视区域；
[0047]将所述重点巡视区域发送至巡检人员终端。
[0048]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种超高压电网隐患区段的分析方法，应用于区域分析服务器，其特征在于，所述方法包括：获取超高压电网各区域的监测设备上报的区域电数据；其中，预先按照不同的线路架设阶段对超高压电网进行分区域；对各区域的区域电数据的波动情况进行统计，确定隐患的多发位置和时间段；获取所述隐患的位置的环境数据和设备的使用情况；将所述时间段的各所述多发位置的区域电数据、所述环境数据和使用情况、输入至训练好的目标检测模型，得到预测的重点巡视区域；将所述重点巡视区域发送至巡检人员终端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括区域电数据、环境数据、使用情况以及隐患标签；将所述训练数据集输入待训练的目标检测模型，通过非极大值抑制算法确定发生隐患的目标待检框，得到所述目标检测模型预测的隐患位置；根据所述目标检测模型预测的隐患位置和对应的隐患标签，调整所述目标检测模型的参数，直到模型收敛，得到训练好的目标检测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述训练数据集输入待预测的目标检测模型，通过非极大值抑制确定发生隐患的目标待检框，得到所述目标检测模型预测的隐患位置，包括：将所述训练数据集输入至待训练的目标检测模型，生成多个待检框；选出其中得分最高及其对应的最优目标待检框；遍历除所述最优目标待检框之外的所述目标待检框，若与最优目标待检框的重叠面积小于设定阈值，则保存对应的目标待检框，若与最优目标待检框的重叠面积大于或等于设定阈值，则删除所述目标待检框；预测每个所述目标待检框作为隐患位置的概率；将所述目标待检框对应的隐患位置确定为重点巡视区域。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监测设备包括电流监测设备和电压监测设备，所述区域电数据包括区域电流数据和区域电压数据。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述电流监测设备还将采集的当前时间的区域电流数据与相近时间的区域历史电流数据进行比较，再根据比较结果确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：周震震，王黎伟，王奇，宋云海，郑文坚，常安，王海军，黄和燕，孙萌，张良，陈伟，尚佳宁，余俊松，何森，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心，
类型：发明
国别省市：
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