一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法技术

本发明专利技术涉及电力测温技术领域，具体为一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法。采用分级融合的思想先对多组数据分簇，并在簇内进行第一层融合，以解决多源传感器分簇和簇内数据融合的问题。然后收集簇头传感器信息，采用神经网络的方法进行第二层融合，以解决簇头传感器的数据融合问题。本发明专利技术设计将多个无线温度传感器部署在单个线夹上的多个测点部位进行接触式测温，有利于实现多源分层数据融合；将多源与分层相结合，以利于全面精准获取线夹温升信息，能够全面精准获取该线夹的整体温升情况；基于神经网络的簇头间数据融合，通过对误差和融合度的评价，具有自适应自学习功能，可以实现误差的反向传播，使得融合效果最优化。化。化。

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法


[0001]本专利技术涉及电力测温
，具体地说，涉及一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法。

技术介绍

[0002]输电线路常见事故多由线夹过热引起。由于线路上线夹常出现表面氧化腐蚀、紧固螺栓松动、触点接触不良等问题，从而在长期大电流输运过程中导致线夹接触电阻增大因而引起过热温度升高严重影响高压输电线路正常运行。传统测温仪对其测温不仅效率低、工作量大、且容易发生漏测、误报的情况。目前主要是采取将无线温度传感器安装在线夹上进行接触式测温方式，从而获取该线夹的温升情况。
[0003]对于由温度传感器构成的线夹测温系统，为提高测量精度，普遍采用多次测量单个温度传感器求取平均值的方式进行数据融合。实际中，被测对象的温度可能随时间剧烈变化，加之存在传感器噪声和环境噪声干扰，致使结果的可信度大大降低，由于单个传感器获取的信息不够充分，测量精度往往也难以满足要求。如何更为准确地对输电线路线夹测温进行有效的数据融合，以全面精准获取线夹的温升信息一直以来是业界的难点。
[0004]目前，数据融合的常用方法基本上可概括为随机和人工智能两大类。其一为随机类方法，具体包括加权平均、Bayes概率推理法、Dempster
‑
Shafer证据推理、卡尔曼滤波、产生式规则。其二为人工智能类方法，具体包括模糊逻辑推理、神经网络方法、智能融合方法。业界相关研究者常常采用卡尔曼滤波的方法对温度传感器进行多源数据融合。卡尔曼滤波算法是递推算法，不要求先验知识而只靠测量数据，就可进行最优估计。该算法适用于低层次冗余数据。但是当改变一些参数设置时误差较大，使得增益发生改变，大大降低了融合结果的可信度。
[0005]为全面精准掌握线夹的温升信息，我们提出了一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法，即将多个无线温度传感器部署在单个线夹上的多个测点部位进行接触式测温的方式，结合分簇和神经网络的办法来对温度传感器进行多源分层数据融合。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0007]为实现上述技术问题的解决，本专利技术的目的之一在于，提供了一种输电线路线夹测温系统，即首先设计制作输电线路线夹测温装置，输电线路线夹测温装置一般包括线夹本体和多个温度传感器，温度传感器固定连接在线夹本体内；将多个无线温度传感器部署在单个线夹上的多个测点部位进行接触式测温，结合分簇和神经网络的办法来对温度传感器进行多源分层数据融合；采用分级融合的思想，先对多组数据分簇，并在簇内进行第一层融合；第一层融合用于解决多源传感器分簇和簇内数据融合的问题；然后收集簇头传感器信息，采用神经网络的方法进行第二层融合；第二层融合用于解决簇头传感器的数据融合
问题
[0008]本专利技术的目的之二在于，提供一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法，该方法实现的具体流程包括如下步骤：
[0009]S1、初始化及选择簇头传感器，采用LEACH算法进行分簇的处理；
[0010]S2、求取簇头传感器信息，采取求均值的方法进行簇内融合；
[0011]S3、采用神经网络的方法对簇头信息进行数据融合；
[0012]S4、自适应地调节神经网络的权值，根据实际情况判定评价函数是否满足要求，否则重复步骤S3；
[0013]其中，上述步骤S1用于解决多源的问题，上述步骤S2用于进行第一层融合，上述步骤S3用于进行第二层融合，解决数据融合的问题，上述步骤S4用于进行系统评估。
[0014]作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S1中，LEACH算法的原理如下：
[0015]LEACH算法在簇的建立阶段，相邻节点传感器动态地形成簇；在数据通信阶段，簇内节点把数据发送给簇头传感器，簇头传感器进行数据融合；每一轮循环都要重新构造簇，而构造簇的能量开销比较大；选举簇头传感器的过程如下：
[0016]设定第n轮次选举的阈值为A(n)，在第一轮中设定其初始值A(1)为0～1之间的一个随机数，如果节点传感器的数据小于阈值，则发布自己是簇头传感器的公告消息，随后进行阈值的迭代运算；A(n)的计算方法为：
[0017][0018]在新的一轮选举中按照上式自适应地调整阈值，选举新的簇头；其中，B是簇头传感器在所有节点传感器中所占的百分比，r是选举轮数，r mod代表这一轮循环中当选过簇头的节点个数，G是这一轮循环中未当选过簇头的节点集合；
[0019]通过考虑节点传感器的剩余能量，使得整个网络的剩余能量分布会更加均匀，在上式中引入能量因子；另外，考虑到有的簇头传感器离基站比较近，剩余能量比较低，并不能承担传输数据的任务，再引入距离因子；改进后的公式如下：
[0020][0021]其中，E
residual
是节点传感器的剩余能量，E
original
是节点传感器的初始能量，d
max
是节点传感器到基站的最大距离，d
min
是节点传感器到基站的最小距离，d(n)是节点传感器到基站的距离。
[0022]作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S2中，经过一段时间的数据传输，簇头节点收齐簇内节点发送的数据后，并将结果直接发送给汇聚节点；簇头将该组数据取均值；即：
[0023][0024]式中，s为该簇内温度传感器的个数，t
p
为每个温度传感器的数值，T
i
为第i个簇头传感器的信息。
[0025]作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S3中，采用基于正交神经网络的多传感信息融合；在数据融合的方法研究中采用余弦基函数集：
[0026]cos(x)，cos(2x)，...，cos(Nx)，x∈[0，π][0027]以该正交基函数集为神经网络激励函数，神经网络的拓扑结构为1
×3×
1；神经网络权值为：w1，w2，...，w
N
；神经网络训练本集为：{T
i
，i＝1，2，...，m}；
[0028]各簇头融合的温度均值为：
[0029][0030]则经过余弦基神经网络处理后的输出融合温度为：
[0031][0032]将上式线性化为矩阵表达式为：
[0033]y(T
i
)＝C(i，：)W
[0034]其中，W＝[w1，w2，...，w
N
]；
[0035][0036]作为本技术方案的进一步改进，所述步骤S3完成第二层数据融合时，首先建立三层神经网络结构，接着提取簇头传感器的数据作为网络的输入，然后通过调节网络权值向量，最后采用余弦正交基对数据进行有效融合；权值向量的计算方法如下：
[0037][0038][0039]P(i)＝[I
‑
Q(i)C
T
(i，：)]P(i)
[0040]计算融合度g...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种输电线路线夹测温多源分层数据融合方法，其特征在于，首先设计制作输电线路线夹测温装置，输电线路线夹测温装置包括线夹本体和多个温度传感器，温度传感器固定连接在线夹本体内；将多个无线温度传感器部署在单个线夹上的多个测点部位进行接触式测温，结合分簇和神经网络的办法来对温度传感器进行多源分层数据融合；采用分级融合的思想，先对多组数据分簇，并在簇内进行第一层融合；第一层融合用于解决多源传感器分簇和簇内数据融合的问题；然后收集簇头传感器信息，采用神经网络的方法进行第二层融合；第二层融合用于解决簇头传感器的数据融合问题；该方法实现的具体流程包括如下步骤：S1、初始化及选择簇头传感器，采用LEACH算法进行分簇的处理；S2、求取簇头传感器信息，采取求均值的方法进行簇内融合；S3、采用神经网络的方法对簇头信息进行数据融合；S4、自适应地调节神经网络的权值，根据实际情况判定评价函数是否满足要求，否则重复步骤S3；其中，上述步骤S1用于解决多源的问题，上述步骤S2用于进行第一层融合，上述步骤S3用于进行第二层融合，解决数据融合的问题，上述步骤S4用于进行系统评估。2.根据权利要求1所述的输电线路线夹测温多源分层数据融合方法，其特征在于，所述步骤S1中，LEACH算法的原理如下：LEACH算法在簇的建立阶段，相邻节点传感器动态地形成簇；在数据通信阶段，簇内节点把数据发送给簇头传感器，簇头传感器进行数据融合；每一轮循环都要重新构造簇，而构造簇的能量开销比较大；选举簇头传感器的过程如下：设定第n轮次选举的阈值为A(n)，在第一轮中设定其初始值A(1)为0～1之间的一个随机数，如果节点传感器的数据小于阈值，则发布自己是簇头传感器的公告消息，随后进行阈值的迭代运算；A(n)的计算方法为：在新的一轮选举中按照上式自适应地调整阈值，选举新的簇头；其中，B是簇头传感器在所有节点传感器中所占的百分比，r是选举轮数，rmod代表这一轮循环中当选过簇头的节点个数，G是这一轮循环中未当选过簇头的节点集合；通过考虑节点传感器的剩余能量，使得整个网络的剩余能量分布会更加均匀，在上式中引入能量因子；另外，考虑到有的簇头传感器离基站比较近，剩余能量比较低，并不能承担传输数据的任务，再引入距离因子；改进后的公式如下：其中，E
residual
是节点传感器的剩余能量，E
original
是节点传感器的初始能量，d
max
是节点传感器到基站的最大距离，d
min
是节点传感器到基站的最小距离，d(n)是节点传感器到基站的距离。3.根据权利要求2所述的输电线路线夹测温多源分层数据融合方法，其特征在于，所述
步骤S2中，经过一段时间的数据传输，簇头节点收齐簇内节点发送的数据后，并将结果直接发送给汇聚节点；簇头将该组数据取均值；即：式...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，钮学勤，李春瑞，余陶文，樊莹，段军鹏，王鹏，李光发，普金龙，程万龙，杨晓龙，张林华，赵拯，王靖伟，陈刚，苏磊，刘仕杰，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司楚雄供电局，
类型：发明
国别省市：