输电线通道的放电预警方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种输电线通道的放电预警方法、装置、电子设备及存储介质，涉及预警监测系统技术领域，解决了目前存在采用人工周期巡检的方式不能及时发现输电线通道内树木、竹子的放电隐患，降低了电网运行的安全性的问题。该方法包括：获取输电线通道的目标图像，获取待评估植物的形状特征，以及确定待评估植物的类型，获取待评估植物的类型对应的生长时空演化函数，并确定待评估植物的当前生长速度，确定输电线路形成安全隐患的预测时间，若预测时间达到安全阈值，则确定输电线通道存在待评估植物放电隐患，并对待评估植物放电隐患进行预警。警。警。

【技术实现步骤摘要】
输电线通道的放电预警方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请属于预警监测系统
，更具体地，涉及一种输电线通道的放电预警方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]输电线路作为电力系统的重要组成部分，承担了跨区域输送电能的任务，具有地理分布广、输电线路距离长等特点，因此，输电线路终年暴露在野外，且经常需要跨越大面积森林，跨越线路受制于杆塔高度影响，部分线路保护内存在大量树木、竹子。当生长过快的树木、竹子接触到输电线路时，极易造成的放电故障。
[0003]针对于上述情况，电网公司输电工区通常采用人工周期巡检的方式对管辖区域内的输电线通道进行监测，由于人工周期巡检存在不能全天候监测现场以及巡检周期跨度长的局限性，不能及时发现快速生长的树木、竹子带来的放电风险，树木、竹子放电导致的外破跳闸事故往往为永久性故障，对电网的安全运行有着极大的威胁。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种输电线通道的放电预警方法、装置、电子设备及存储介质，主要目的在于解决目前存在采用人工周期巡检的方式不能及时发现输电线通道内树木、竹子的放电隐患，降低了电网运行的安全性的问题。
[0005]依据本申请第一方面，本申请提供了一种输电线通道的放电预警方法，包括：
[0006]获取输电线通道的目标图像，所述目标图像包括待评估植物、输电线路；
[0007]对所述待评估植物进行特征提取，获取所述待评估植物的形状特征，并采用目标卷积神经网络对所述待评估植物的形状特征进行识别，确定所述待评估植物的类型；
[0008]获取所述待评估植物的类型对应的生长时空演化函数，并基于所述生长时空演化函数确定所述待评估植物的当前生长速度；
[0009]获取所述输电线路的目标安全距离，基于所述输电线路的目标安全距离和所述待评估植物的当前生长速度确定输电线路形成安全隐患的预测时间；
[0010]若所述预测时间达到安全阈值，则确定所述输电线通道存在待评估植物放电隐患，并对所述待评估植物放电隐患进行预警。
[0011]可选地，所述获取输电线通道的目标图像之前，所述方法还包括：
[0012]采集所述输电线通道的初始图像，所述初始图像包括待评估植物区域、输电线路区域和其他区域，所述其他区域为所述初始图像中除所述待评估植物区域、所述输电线路区域外的区域；
[0013]采用图像环境去噪算法对所述初始图像进行去噪，得到去噪后的图像，所述去噪后的图像包括去噪后的待评估植物区域、去噪后的输电线路区域和去噪后的其他区域；
[0014]采用图像分割算法将所述去噪后的待评估植物区域、所述去噪后的输电线路区域与所述去噪后的其他区域进行分割，确定包括所述待评估植物、所述输电线路的所述目标
图像。
[0015]可选地，所述对所述待评估植物进行特征提取，获取所述待评估植物的形状特征，包括：
[0016]在所述目标图像中确定所述待评估植物；
[0017]对所述待评估植物进行特征提取，获取所述待评估植物的至少一个关键特征；
[0018]采用边缘检测算法对所述至少一个关键特征进行形状识别，得到所述待评估植物的形状特征。
[0019]可选地，所述采用目标卷积神经网络对所述待评估植物的形状特征进行识别，确定所述待评估植物的类型之前，所述方法包括：
[0020]创建卷积神经网络，以及获取训练样本集，所述训练样本集包括多种目标植物以及所述多种目标植物中每种目标植物对应的形状特征；
[0021]采用所述训练样本集对所述卷积神经网络进行训练，更新网络参数，得到更新的卷积神经网络；
[0022]获取测试样本集，将所述测试样本集输入至所述更新的卷积神经网络中，输出每种测试植物的目标类型，其中，所述测试样本集包括多种测试植物以及所述多种植物对象中每种测试植物对应的形状特征；
[0023]获取所述每种测试植物的预设类型，将所述每种测试植物的目标类型与对应的一预设类型进行比对，若所述目标类型与所述预设类型一致，则确定所述测试植物为目标测试植物；
[0024]统计所述多个测试植物的数量以及统计所述目标测试植物的数量，将所述目标测试植物的数量除以所述多个测试植物的数量，得到测试比例；
[0025]若所述测试比例达到预设比例，则将所述更新的卷积神经网络作为所述目标卷积神经网络。
[0026]可选地，所述获取所述待评估植物的类型对应的生长时空演化函数，并基于所述生长时空演化函数确定所述待评估植物的当前生长速度，包括：
[0027]获取所述待评估植物的类型对应的生长时空演化函数，所述生长时空演化函数为：
[0028]Z
e
＝(r
a
r
b
+r
c
r
d
)e
‑
es
‑
uf
，
[0029]其中，Z
e
为所述待评估植物的生长速度，r
a
为所述待评估植物的胸径，r
b
为所述待评估植物的高度，r
c
为所述待评估植物的胸径生长值，r
d
为所述待评估植物在预设年龄的胸径，e为自然对数的底数，s为所述待评估植物的初始生长参数，u为所述待评估植物的内禀增长率，f为所述待评估植物的生长天数；
[0030]获取所述待评估植物的当前胸径值、当前高度值，并基于所述待评估植物的当前胸径值、当前高度值，采用所述生长时空演化函数计算得到所述待评估植物的当前生长速度。
[0031]可选地，所述基于所述输电线路的目标安全距离和所述待评估植物的当前生长速度确定输电线路形成安全隐患的预测时间，包括：
[0032]获取所述输电线路形成安全隐患的时间与所述输电线路的安全距离和所述待评估植物的生长速度之间的关系式，所述关系式为：
[0033][0034]其中，T
a
为所述输电线路形成安全隐患的时间，L
a
为所述输电线路的安全距离，S
e
为所述待评估植物的生长速度，l
e
为所述待评估植物与所述输电线路之间的距离，t
f
为运维抢修人员到达输电线通道抢修的时间，t
h
为输电线通道抢修业务流程预留时间；
[0035]获取所述待评估植物与所述输电线路之间的当前距离以及所述输电线路的目标安全距离，基于所述当前距离、所述输电线路的目标安全距离和所述待评估植物的当前生长速度，采用所述关系式计算得到输电线路形成安全隐患的所述预测时间。
[0036]可选地，所述对所述待评估植物放电隐患进行预警，包括：
[0037]获取所述输电线通道的位置信息，以及获取存在放电隐患字段；
[0038]采用所述位置信息和所述存在放电隐患字段对所述待评估植物进行标注，得到预警信息；
[0039]将所述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线通道的放电预警方法，其特征在于，包括：获取输电线通道的目标图像，所述目标图像包括待评估植物、输电线路；对所述待评估植物进行特征提取，获取所述待评估植物的形状特征，并采用目标卷积神经网络对所述待评估植物的形状特征进行识别，确定所述待评估植物的类型；获取所述待评估植物的类型对应的生长时空演化函数，并基于所述生长时空演化函数确定所述待评估植物的当前生长速度；获取所述输电线路的目标安全距离，基于所述输电线路的目标安全距离和所述待评估植物的当前生长速度确定输电线路形成安全隐患的预测时间；若所述预测时间达到安全阈值，则确定所述输电线通道存在待评估植物放电隐患，并对所述待评估植物放电隐患进行预警。2.根据权利要求1所述的输电线通道的放电预警方法，其特征在于，所述获取输电线通道的目标图像之前，所述方法还包括：采集所述输电线通道的初始图像，所述初始图像包括待评估植物区域、输电线路区域和其他区域，所述其他区域为所述初始图像中除所述待评估植物区域、所述输电线路区域外的区域；采用图像环境去噪算法对所述初始图像进行去噪，得到去噪后的图像，所述去噪后的图像包括去噪后的待评估植物区域、去噪后的输电线路区域和去噪后的其他区域；采用图像分割算法将所述去噪后的待评估植物区域、所述去噪后的输电线路区域与所述去噪后的其他区域进行分割，确定包括所述待评估植物、所述输电线路的所述目标图像。3.根据权利要求1所述的输电线通道的放电预警方法，其特征在于，所述对所述待评估植物进行特征提取，获取所述待评估植物的形状特征，包括：在所述目标图像中确定所述待评估植物；对所述待评估植物进行特征提取，获取所述待评估植物的至少一个关键特征；采用边缘检测算法对所述至少一个关键特征进行形状识别，得到所述待评估植物的形状特征。4.根据权利要求1所述的输电线通道的放电预警方法，其特征在于，所述采用目标卷积神经网络对所述待评估植物的形状特征进行识别，确定所述待评估植物的类型之前，所述方法包括：创建卷积神经网络，以及获取训练样本集，所述训练样本集包括多种目标植物以及所述多种目标植物中每种目标植物对应的形状特征；采用所述训练样本集对所述卷积神经网络进行训练，更新网络参数，得到更新的卷积神经网络；获取测试样本集，将所述测试样本集输入至所述更新的卷积神经网络中，输出每种测试植物的目标类型，其中，所述测试样本集包括多种测试植物以及所述多种植物对象中每种测试植物对应的形状特征；获取所述每种测试植物的预设类型，将所述每种测试植物的目标类型与对应的一预设类型进行比对，若所述目标类型与所述预设类型一致，则确定所述测试植物为目标测试植物；统计所述多个测试植物的数量以及统计所述目标测试植物的数量，将所述目标测试植
物的数量除以所述多个测试植物的数量，得到测试比例；若所述测试比例达到预设比例，则将所述更新的卷积神经网络作为所述目标卷积神经网络。5.根据权利要求1所述的输电线通道的放电预警方法，其特征在于，所述获取所述待评估植物的类型对应的生长时空演化函数，并基于所述生长时空演化函数确定所述待评估植物的当前生长速度，包括：获取所述待评估植物的类型对应的生长时空演化函数，所述生长时空演化函数为：Z
e
＝(r
a
r
b
+r
c
r
d

【专利技术属性】
技术研发人员：唐冬来，李科峰，何明，陈文康，杨梅，钟声，陈泽宇，谢飞，龚奕宇，李擎宇，聂潇，康乐，钟旭，刘光智，付世峻，周朋，陈居利，何书宇，罗维斯，张淇铭，
申请(专利权)人：四川思极科技有限公司，
类型：发明
国别省市：