【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路脱冰跳跃状态特征监测，尤其涉及一种输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法及系统。
技术介绍
1、
2、由于输电线路覆冰受局部微地形气候条件影响大，而有些线路架设在人烟稀少、交通不便的地区，这一方面极大地增加了巡视人员的劳动强度，另一方面也降低了监测结果的时效性和准确性。因此，通过在线监测技术实现冰冻灾害的监测预警，具有切实的必要性。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
3、因此，本专利技术提供了一种输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法及系统，能够解决
技术介绍
中提到的问题。
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，一种输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，包括：
5、获取目标输电线路脱冰过程中传感器测得的拉力采样值以及脱冰跳跃参数，所述脱冰跳跃参数包括目标输电线路在x、y、z轴三个方向产生的加速度；
6、根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率，并判断所述拉力变化率是否大于第一预设变化率，若大于则控制传感器进行高频采样；
7、根据高频采样过程中的脱冰跳跃参数，结合同步时序拟合获取脱冰跳跃轨迹，并根据所述脱冰跳跃轨
8、作为本专利技术所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法的一种优选方案，其中：所述根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率包括：
9、所述拉力变化率计算公式如下：
10、
11、其中，δf表示拉力变化率，k表示修正系数，f1和f2表示时刻n和时刻n+1的拉力采样值，单位为kg，t1表示时刻n，t2表示时刻n+1，时间差单位为ms，f1和f2表示时刻n和时刻n+1的采样频率，w1和w2表示时刻n和时刻n+1的信号带宽。
12、作为本专利技术所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法的一种优选方案，其中：所述第一预设变化率包括：
13、所述第一预设变化率计算公式如下：
14、ys＝(basic+lf)×(1+cf+gf+hf)
15、其中，ys表示第一预设变化率，basic表示历史拉力变化率，lf表示线路类型修正值，cf表示气候条件修正值，gf表示地理位置修正值，hf表示传感器精度修正值。
16、作为本专利技术所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法的一种优选方案，其中：所述根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率，并判断所述拉力变化率是否大于第一预设变化率，若大于则控制传感器进行高频采样包括：
17、若δf≥ys，则控制传感器由低频采样变为高频采样，所述高频采样的频率至少为所述低频采样的频率的三倍；
18、若δf＜ys，则传感器继续进行低频采样。
19、作为本专利技术所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法的一种优选方案，其中：所述根据高频采样过程中的脱冰跳跃参数，结合同步时序拟合获取脱冰跳跃轨迹，并根据所述脱冰跳跃轨迹对输电线路脱冰跳跃状态特征进行监测包括：
20、获取目标输电线路在x、y、z轴三个方向产生的加速度测量值；
21、利用改进卡尔曼滤波算法对加速度传感器受到的噪声影响进行优化处理；
22、对加速度测量值进行积分计算，得到跳跃位移以及跳跃频率，通过同步时序拟合得到跳跃轨迹。
23、作为本专利技术所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法的一种优选方案，其中：所述利用改进卡尔曼滤波算法对加速度传感器受到的噪声影响进行优化处理包括：
24、建立关于加速度传感器动态行为的系统模型；
25、初始化改进卡尔曼滤波算法中的初始状态估计值以及出事协方差估计值；
26、进行预测与更新；
27、所述建立关于加速度传感器动态行为的系统模型包括：
28、x[k]＝a[k-1]*x[k-1]+b[k-1]*u[k]+w[k-1]；
29、y[k]＝h[k]*x[k]+v[k]；
30、p[k]＝a[k-1]*p[k-1]*a[k-1]t+q[k-1]；
31、
32、x[k]＝x[k-1]+k[k]*(y[k]-h[k]*x[k-1])；
33、p[k]＝(i-k[k]*h[k])*p[k-1]；
34、其中，x[k]表示在k时刻的系统状态估计值，y[k]表示在k时刻的测量值，p[k]表示在k时刻的协方差估计值，k[k]表示卡尔曼增益，在k时刻的一个权重因子，u[k]表示在k时刻的控制输入或外部影响，a、b、h表示系统模型的参数，a[k-1]表示状态转移矩阵，表示了从k-1时刻到k时刻系统状态如何变化，b[k-1]表示控制输入矩阵，表示了控制输入如何影响系统状态的变化，h[k]表示测量矩阵，表示了状态空间到测量空间的映射关系，q、r表示与噪声相关的参数，q[k-1]表示过程噪声协方差矩阵，r[k]表示测量噪声协方差矩阵，w[k-1]、v[k]表示噪声向量，w[k-1]表示过程噪声向量，代表了从k-1到k时刻的系统状态转移中引入的不确定性或误差，v[k]表示测量噪声向量，代表了在k时刻的测量过程中引入的不确定性或误差，i表示单位矩阵。
35、作为本专利技术所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法的一种优选方案，其中：所述根据高频采样过程中的脱冰跳跃参数，结合同步时序拟合获取脱冰跳跃轨迹，并根据所述脱冰跳跃轨迹对输电线路脱冰跳跃状态特征进行监测还包括：使用改进动态时间规整对齐不同传感器的时间序列数据，
36、所述改进动态时间规整包括：
37、
38、其中，λ是时间弯曲成本参数，x和y是两个待比较的时间序列，长度为n，表示序列x和y之间的一个对齐方式，即一个从x的索引集到y的索引集的映射，表示相邻时间点之间的时间弯曲量，是弹性距离度量的平方和。
39、一种输电线路脱冰跳跃状态特征监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块、判断模块以及监测模块，
40、数据获取模块，所述数据获取模块用于获取目标输电线路脱冰过程中传感器测得的拉力采样值以及脱冰跳跃参数，所述脱冰跳跃参数包括目标输电线路在x、y、z轴三个方向产生的加速度；
41、判断模块，所述判断模块用于根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率，并判断所述拉力变化率是否大于第一预设变化率，若大于则控制传感器进行高频采样；
42、监测模块，所述监测模块用于根据高频采样过程中的脱冰跳跃参数，结合同步时序拟合获取脱冰跳跃轨迹，并根据所述脱冰跳跃轨迹对输电线路脱冰跳跃状态特征进行监测。
43、一种计算机设备，包括存储本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率包括：
3.如权利要求2所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述第一预设变化率包括：
4.如权利要求3所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率，并判断所述拉力变化率是否大于第一预设变化率，若大于则控制传感器进行高频采样包括：
5.如权利要求4所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述根据高频采样过程中的脱冰跳跃参数，结合同步时序拟合获取脱冰跳跃轨迹，并根据所述脱冰跳跃轨迹对输电线路脱冰跳跃状态特征进行监测包括：
6.如权利要求5所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述利用改进卡尔曼滤波算法对加速度传感器受到的噪声影响进行优化处理包括：
7.如权利要求6所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述根据高频采样过程中的脱冰跳跃
8.一种输电线路脱冰跳跃状态特征监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块、判断模块以及监测模块，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率包括：
3.如权利要求2所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述第一预设变化率包括：
4.如权利要求3所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述根据所述拉力采样值计算输电线路的拉力变化率，并判断所述拉力变化率是否大于第一预设变化率，若大于则控制传感器进行高频采样包括：
5.如权利要求4所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监测方法，其特征在于，所述根据高频采样过程中的脱冰跳跃参数，结合同步时序拟合获取脱冰跳跃轨迹，并根据所述脱冰跳跃轨迹对输电线路脱冰跳跃状态特征进行监测包括：
6.如权利要求5所述的输电线路脱冰跳跃状态特征监...
【专利技术属性】
技术研发人员：范强，肖书舟，龚博，吴建蓉，杨旗，毛先胤，邓松，欧阳广泽，张厚荣，黄增浩，黄欢，张啟黎，刘卓娅，代吉玉蕾，罗鑫，颜康，邹雕，牛唯，曾华荣，文贤馗，文屹，吕黔苏，张迅，张历，陈沛龙，古庭赟，李博文，祝健杨，李鑫卓，张俊杰，黄军凯，赵超，陈佳胜，杨涛，李长兴，丁江桥，曾蓉，陈晨，袁娴枚，赵圆圆，张洋，叶华洋，胡天嵩，付鑫怡，李欣，朱石剑，张露松，杨柳青，余思伍，冯起辉，张后谊，毛钧毅，何锦强，朱登杰，廖永力，张海鹏，张志强，李昊，郭莉萨，陈亚飞，赵雪娇，郑小强，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。