【技术实现步骤摘要】
本专利技术一般地涉及电力系统故障预警领域。更具体地，本专利技术涉及一种基于5g短切片的电力设备远程监控方法及系统。
技术介绍
1、随着经济的快速发展，人们生活对电能的需求量和对电能质量的要求也不断提高，如今电力能源已经成为社会存在和发展的必需品。但是由于各种因素的影响，我国部分地区电网事故还依然存在，电网事故不仅影响大、速度快、后果严重，而且直接影响国家的生产建设和人民的生活秩序。特别地，输电线路导线舞动是长期以来影响本地区电网输电线路度冬安全的重要因素，其可以造成输电线路跳闸、铁塔横担部分螺栓脱落以及铁塔横担、跳线、绝缘子、金具受损，使得电网运行形势极为严峻。
2、由于气象条件是影响输电线路舞动的重要外界原因，因此现有对输电线舞动的预警技术通常会综合处理气象预报信息和其他原因，给出气象预报信息所属区域的输电线路舞动的故障率。但是，一个区域不同地点的气象信息可能会差别较大，例如区域中心的气象数据与区域边缘的气象数据通常有较大差别。再者，检测数据误差较大会影响预测线路舞动的故障率的准确性。
技术实现思路
1、为解决区域的气象数据与实际气象数据偏差较大，从而使得预测结果准确性不高的技术问题，本专利技术提出一种基于5g短切片的电力设备远程监控方法及系统。为此，本专利技术在如下的多个方面中提供方案。
2、在第一方面中，本专利技术提出了一种基于5g短切片的电力设备远程监控方法，该方法包括：将目标输电线所处的目标城市划分为多个区域，计算目标输电线与各区域的距离，将计算得
3、在一个实施例中，将所述第一预测气象数据和第二预测气象数据输入到所述预测模型中，对应得到第一预测结果和第二预测结果包括：对第一预测气象数据和第二预测气象数据分别进行预处理；将预处理后的第一预测气象数据和第二预测气象数据分别输入到预测模型，对应得到第一预测结果和第二预测结果。
4、在一个实施例中，对第一预测气象数据和第二预测气象数据分别进行预处理包括：删除第一预测气象数据和第二预测气象数据中的重复数据和无效数据，分别筛选出二者中的风向数据、风速数据、温度数据和湿度数据；分别对第一预测气象数据和第二预测气象数据中筛选出的数据进行平滑降噪处理，对应得到第一目标数据和第二目标数据；对第一目标数据和第二目标数据进行规范化处理。
5、在一个实施例中，一种基于5g短切片的电力设备远程监控方法还包括还包括获得所述预测模型：根据输电线的历史气象数据和舞动数据构建训练集，其中所述训练集包括多个训练样本；构建初始的预测模型：，其中 z为预测结果、 w为权重矩阵、 x为输入数据矩阵、以及 b为偏见系数，所述权重矩阵 w包括 m个权重系数 w，所述输入数据矩阵 x包括 m个气象数据 x，表示为 w的行向量与 x的列向量进行点积运算，即将各气象数据 x与各权重系数 w相乘后再求和；使用所述训练集训练所述初始的预测模型，得到预测模型。
6、在一个实施例中，所述初始的预测模型采用的损失函数为：
7、，其中 z(i)为对训练集中第 i个训练样本进行预测的结果；为对预测结果 z(i)进行归一化的预测归一值，即， e为自然对数函数的底数，其表示输电线发生舞动的概率； y(i)为通过舞动数据得到的真实值，响应于输电线舞动， y(i)=1，响应于输电线未舞动， y(i)=0， j为真实值 y(i)与预测归一值的偏差， n为训练集中训练样本的个数；通过梯度下降算法寻找最优的权重矩阵 w和偏见系数 b。
8、在一个实施例中，通过梯度下降算法寻找最优系数包括：对权重矩阵进行更新：；对偏见系数进行更新：；根据更新后的权重矩阵 w'和偏见系数 b'得到更新后的偏差 j'，并迭代直至 j'最小，其中，响应于 j'最小，权重矩阵 w'和偏见系数 b'最优。
9、在第二方面中，本专利技术提出了一种基于5g短切片的电力设备远程监控系统，该系统包括：处理器；存储器，其存储计算机程序，当所述计算机程序由所述处理器运行时，使得设备执行根据上述
技术实现思路
中任意一项所述的基于5g短切片的电力设备远程监控方法。
10、本专利技术的效果为：
11、本专利技术通过两个与目标输电线最近的区域的气象数据的预测结果综合考虑，得到最终的目标预测数据。目标预测数据综合了两个区域的预测结果，且综合时，对预测气象数据（以及预测结果）可靠性（权重）的评判标准为二者相距输电线的距离，即以目标输电线相距获得预测气象数据的区域的距离作为参考因素，使得目标预测结果更精准、可靠。
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1.一种基于5G短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于5G短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，将所述第一预测气象数据和第二预测气象数据输入到所述预测模型中，对应得到第一预测结果和第二预测结果包括：
3.根据权利要求1所述的基于5G短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，对第一预测气象数据和第二预测气象数据分别进行预处理包括：
4.根据权利要求1所述的基于5G短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，还包括获得所述预测模型：
5.根据权利要求4所述的基于5G短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，所述初始的预测模型采用的损失函数为：
6.根据权利要求5所述的基于5G短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，通过梯度下降算法寻找最优系数包括：
7.一种基于5G短切片的电力设备远程监控系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于5g短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于5g短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，将所述第一预测气象数据和第二预测气象数据输入到所述预测模型中，对应得到第一预测结果和第二预测结果包括：
3.根据权利要求1所述的基于5g短切片的电力设备远程监控方法，其特征在于，对第一预测气象数据和第二预测气象数据分别进行预处理包括：
4.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：周想凌，
申请(专利权)人：武汉豪迈光电科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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