【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路运维，尤其是一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法及系统。
技术介绍
1、输电线路的主要作为发电厂、变电站和用户之间的连接桥梁，实现电力的输送和供应，输电线路能否安全、稳定、高效的运行将直接影响这电力供应的质量和可靠性。然而，由于输电线路分布广泛、环境复杂、设备老化等因素，导致输电线路面临着各种故障和风险。因此，如何制定科学合理的输电线路运维策略，提高运维效率和效果，降低运维成本和风险，是电力行业亟待解决的问题。
2、传统的输电线路运维方法主要依赖于人工巡检和经验判断，存在着安全性低、管理难、效率低、响应慢、实时性差等缺点。传统的输电线路运维方式主要依靠人工巡检和在线检测两种手段。人工巡检方式存在安全性低、管理难、效率低、响应慢、实时性差等问题。
3、传统的输电线路运维方式缺乏对数据的有效利用和分析，无法充分挖掘数据中蕴含的价值信息，更无法从多个方面考虑和预测输电线路的状态，因此传统的输电线路运维方式缺乏对输电线路状态的精准评估和差异化运维，无法满足越来越高的电力系统关系需求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法及系统。
2、实现上述目的本专利技术的技术方案为，一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，该方法包括如下步骤：
3、步骤一，基于输电线路的分布情况设定若干个检测区域，对每个检测区域进行编号，利用移动巡查的方式采集每个检测区域内输电
4、步骤二，对上传至云服务器的图像数据和环境数据进行清洗，并构建图像数据集和环境数据集；
5、步骤三，利用卷积神经网络对图像数据集内的数据进行训练和识别，分析图像数据中的图像要素，以识别出来的图像要素为基础构建图像区别函数；
6、步骤四，以环境数据集中的环境数据为基础并考虑季节气候变化的影响利用归一化算法构建外力影响函数；
7、步骤五，将图像区别函数和gps数据关联，以图像区别函数和外力影响函数为基础构建状态预测函数；
8、步骤六，将若干检测区域所对应的图像数据集和环境数据集分别带入状态预测函数并得到若干个状态函数输出值，以状态函数输出值为基础对输电线路的运维进行决策。
9、所述步骤一中采集的图像数据为输电线的实物图片，所述gps数据所标识的位置信息是图片拍摄点的位置信息，所述环境数据包括输电线附近区域的温度、湿度、灰尘浓度、风力等级以及酸碱度。
10、所述步骤一中移动巡查方式是工作人员采用随身携带的智能终端采集检测区域内的多段输电线实物图片并标定每段输电线实物图片所对应的gps数据，所述定点检测方式是在每个检测区域内设置基站，基站内置检测组件，基站能够通过检测组件来检测检测区域内的环境数据。
11、所述步骤二中图像数据的可识别格式包括jpg格式和pdf格式；所述环境数据的可识别格式包括数据表。
12、所述步骤三中的图像要素包括:输电线绝缘皮的硬化面积和输电线绝缘皮的裂纹。
13、所述步骤三中的图像区别函数为：
14、
15、式(1)中，rm为第m个检测区域内的图形区别函数；tn为第m个检测区域内的第n个图像要素的区别值，图像要素的数量取决于输电线绝缘皮硬化区域的数量和输电线绝缘皮裂纹的数量，tn的取值根据第n个输电线绝缘皮的硬化面积或者第n条输电线绝缘皮的裂纹长度来决定的，硬化面积越大或者裂纹长度越长则tn的取值越大；gn为第m个检测区域内的第n个图像要素所对应的gps数据；y为标识值，y的取值为0或者1，当tn的输出值超出合理范围时，y的取值为1，当tn的输出值在合理范围内时，y的取值为0；
16、对式(1)展开后可得：
17、
18、所述步骤四中外力影响数据为：
19、
20、式(3)中，qm(xk)为第m个检测区域内的外力影响函数，λk为第m个检测区域内第k项环境数据的权重系数，λk的取值是依据第k项环境数据对输电线路老化的影响程度和季节气候对第k项环境数据加强或者削弱的情况来确定的，xk为第m个检测区域内第k项环境数据，xk0为第m个检测区域内第k项环境数据的标准值；
21、将式(3)展开后可得：
22、
23、所述步骤五中状态预测函数为：
24、
25、式(5)中，cm为第m个检测区域的状态预测函数的输出值，将式(2)和式(4)带入式(5)后可得：
26、
27、对式(6)进行变换后可得：
28、
29、对式(7)进行整理可得：
30、
31、式(8)中，代表与gn对应的图像要素所在输电线处的老化情况，需要注意的是，的输出值越小，则代表gn对应的图像要素所在的输电线的使用寿命越短，故障率越高。
32、所述步骤六中以状态函数输出值为基础对输电线路的运维进行决策是以检测区域的编号作为横坐标，以状态函数输出值的长度为纵坐标形成直方图，在直方图上设置多条标准线，依据状态函数输出值超出标准线的程度来衡量输电线路运维状态。
33、一种采用基于多源数据联合的输电线路运维决策方法的系统，该系统包括如下部分：
34、客户端，安装在智能移动终端上，巡查工作人员通过客户端来采集一个检测区域内的多个图像数据并标定每个图像数据所对应的gps数据，然后将采集的一个检测区域内的多个图像数据和多个gps数据上传至云服务器；
35、基站，建设在检测区域内，利用其内置的检测组件定期的采集该检测区域内的多个环境数据，并将采集的多个环境数据上传至云服务器；
36、云服务器，用于接收多个检测区域发送过来的图像数据、gps数据和环境数据，利用云计算功能对接收的每个检测区域的图像数据、gps数据和环境数据进行清洗并构建与每个检测区域对应的图像数据集和环境数据集，分别将每个检测区域的图像数据集、环境数据集以及gps数据打包成数据包发送至本地服务器；
37、本地服务器，内置有多个状态预测函数，多个状态预测函数与多个检测区域是一一对应的关系，当本地服务器接收到多个检测区域的数据包后，将每个检测区域的数据包进行解压，然后把解压出来的图像数据和对应的gps数据进行关联，然后将图像数据、环境数据以及gps数据按照所属检测区域的编号分别带入对应的状态预测函数得到对应的状态函数输出值，利用状态函数的输出值和检测区域的编号生产直方图。
38、控制端，控制端能够登录本地服务器并查看直方图的状态，依据直方图中标识的情况对输电线路的运维进行决策。
39、有益效果
40、利用本专利技术的技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤一中采集的图像数据为输电线的实物图片，所述GPS数据所标识的位置信息是图片拍摄点的位置信息，所述环境数据包括输电线附近区域的温度、湿度、灰尘浓度、风力等级以及酸碱度。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤一中移动巡查方式是工作人员采用随身携带的智能终端采集检测区域内的多段输电线实物图片并标定每段输电线实物图片所对应的GPS数据，所述定点检测方式是在每个检测区域内设置基站，基站内置检测组件，基站能够通过检测组件来检测检测区域内的环境数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤二中图像数据的可识别格式包括JPG格式和PDF格式；所述环境数据的可识别格式包括数据表。
5.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤三中的图像要素包
6.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤三中的图像区别函数为：
7.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤四中外力影响数据为：
8.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤五中状态预测函数为：
9.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤六中以状态函数输出值为基础对输电线路的运维进行决策是以检测区域的编号作为横坐标，以状态函数输出值的长度为纵坐标形成直方图，依据状态函数输出值超出标准线的程度来衡量输电线路运维状态。
10.一种采用权利要求1所述基于多源数据联合的输电线路运维决策方法的系统，其特征在于，该系统包括如下部分：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤一中采集的图像数据为输电线的实物图片，所述gps数据所标识的位置信息是图片拍摄点的位置信息，所述环境数据包括输电线附近区域的温度、湿度、灰尘浓度、风力等级以及酸碱度。
3.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤一中移动巡查方式是工作人员采用随身携带的智能终端采集检测区域内的多段输电线实物图片并标定每段输电线实物图片所对应的gps数据，所述定点检测方式是在每个检测区域内设置基站，基站内置检测组件，基站能够通过检测组件来检测检测区域内的环境数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据联合的输电线路运维决策方法，其特征在于，所述步骤二中图像数据的可识别格式包括jpg格式和pdf格式；所述环境数据的可识别格式包括数据表。
5.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：于义亮，贾宏儒，刘军，罗彦宏，闫可为，李亮，马奥，寇玺，刘孟佳，白安保，侯沛，高文元，吴瑶，王海新，杨鸽子，肖兰虎，郭扬，祝暄懿，何战峰，付浩东，王昊，李世龙，折江伟，魏亚军，姚磊，牛特，
申请(专利权)人：国网陕西省电力有限公司超高压公司，
类型：发明
国别省市：
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