【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多杆塔故障分析，具体地涉及一种基于多信息节点的多杆塔故障概率分析方法及系统。
技术介绍
1、随着电网系统的不断建设和发展，电力系统运行的稳定性以及可靠性的受到的挑战越来越大。电力杆塔是构成输电电路的重要组成部分，电力杆塔上金具、导地线等均是保障电力可靠输送的重要部件，因此需要定期对电力杆塔进行巡检。
2、目前，一般采用人工巡检的方式，但随着无人机技术的发展，无人机替代人工巡检的方式也越来越多。但是由于线路的数量越来越多，无人机巡检仍需要耗费大量的人力物力，在电力杆塔发生故障时，仅能识别到当前故障，无法及时判断其他故障部件，进而导致巡检效果差。
3、本申请专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，现有技术的上述方案具有巡检效果差的缺陷。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种基于多信息节点的多杆塔故障概率分析方法及系统，该基于多信息节点的多杆塔故障概率分析方法及系统具有巡检效果好的功能。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例提供一种基于多信息节点的多杆塔故障概率分析方法，包括：
3、获取电力杆塔的故障范围；
4、获取所述故障范围内每个杆塔的故障概率；
5、获取所述故障范围内每个杆塔的部件故障概率；
6、根据所述故障范围内每个杆塔的故障概率以及部件故障概率输出所述故障范围内的多杆塔故障概率分析表。
7、可选地，获取所述故障范围内每个杆塔的故障概率包括：
9、根据所述杆塔的类型获取所述杆塔的故障正态分布参数；
10、根据所述杆塔的故障正态分布参数以及所述杆塔的数量构建多元正态分布模型；
11、根据所述多元正态分布模型获取每个所述杆塔的故障概率。
12、可选地，所述故障正态分布参数包括均值和标准差。
13、可选地，获取所述故障范围内每个杆塔的部件故障概率包括：
14、获取电力杆塔的历史部件故障数据；
15、根据所述历史部件故障数据构建电力杆塔部件故障知识图谱；
16、获取故障部件的信息节点；
17、根据所述信息节点获取所述杆塔中每个故障部件的部件故障概率。
18、可选地，根据所述历史部件故障数据构建电力杆塔部件故障知识图谱包括：
19、对所述历史部件故障数据进行关键故障信息提取；
20、采用textrank算法对所述关键故障信息进行关键词提取以及生成文本摘要；
21、获取关键词原词字典；
22、根据所述关键词原词字典对所述关键词进行同义词合并；
23、根据所述关键词和所述文本摘要构建电力杆塔部件故障知识图谱。
24、可选地，所述信息节点包括故障类型/天气/地形。
25、可选地，根据所述故障范围内每个杆塔的故障概率以及部件故障概率输出所述故障范围内的多杆塔故障概率分析表包括：
26、根据公式(1)计算所述故障范围内每个杆塔上每个部件的故障概率，
27、pij＝pi×pj， (1)
28、其中，pij为所述故障范围内第i个所述杆塔上第j个部件的故障概率，pi为所述故障范围内第i个所述杆塔的故障概率，pj为所述杆塔上第j个部件的部件故障概率。
29、可选地，根据所述故障范围内每个杆塔的故障概率以及部件故障概率输出所述故障范围内的多杆塔故障概率分析表还包括：
30、汇总所述故障范围内每个杆塔上每个部件的故障概率，并形成多杆塔故障概率集合；
31、对所述多杆塔故障概率集合中的每个元素进行归一化处理；
32、对归一化后的每个元素进行排序，并输出多杆塔故障概率分析表。
33、另一方面，本专利技术还提供一种基于多信息节点的多杆塔故障概率分析系统，包括：
34、故障定位模块，用于对电力系统中电力杆塔的故障范围进行定位；
35、控制器，与所述故障定位模块通讯连接，用于执行如上任一所述的多杆塔故障概率分析方法。
36、再一方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如删任一所述的多杆塔故障概率分析方法。
37、通过上述技术方案，本专利技术提供的基于多信息节点的多杆塔故障概率分析方法及系统通过先获取根据电力杆塔的故障范围，再结合该故障范围内每个杆塔的故障概率以及每个杆塔的部件故障概率，得到故障范围内的多杆塔故障概率分析表，根据该多杆塔故障概率分析表即可预测故障范围内可能即将发生的故障，进而可提高巡检频率并缩小巡检范围，进而提高了对电力杆塔的巡检效果。
38、本专利技术实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种基于多信息节点的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，获取所述故障范围内每个杆塔的故障概率包括：
3.根据权利要求2所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，所述故障正态分布参数包括均值和标准差。
4.根据权利要求1所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，获取所述故障范围内每个杆塔的部件故障概率包括：
5.根据权利要求4所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，根据所述历史部件故障数据构建电力杆塔部件故障知识图谱包括：
6.根据权利要求4所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，所述信息节点包括故障类型/天气/地形。
7.根据权利要求1所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，根据所述故障范围内每个杆塔的故障概率以及部件故障概率输出所述故障范围内的多杆塔故障概率分析表包括：
8.根据权利要求7所述的多杆塔故障概率分析方法，其在在于，根据所述故障范围内每个杆塔的故障概率以及部件故障概率输出所述故障范围内的多杆塔故障概率分析表
9.一种基于多信息节点的多杆塔故障概率分析系统，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，所述指令用于被机器读取以使得所述机器执行如权利要求1至8任一所述的多杆塔故障概率分析方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多信息节点的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，获取所述故障范围内每个杆塔的故障概率包括：
3.根据权利要求2所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，所述故障正态分布参数包括均值和标准差。
4.根据权利要求1所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，获取所述故障范围内每个杆塔的部件故障概率包括：
5.根据权利要求4所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，根据所述历史部件故障数据构建电力杆塔部件故障知识图谱包括：
6.根据权利要求4所述的多杆塔故障概率分析方法，其特征在于，所述信息节点...
【专利技术属性】
技术研发人员：林世忠，章耀辉，钱欣，施倩，秦文龙，尚文迪，阴酉龙，梁晨蕾，魏敏，沈留杨，余志伟，刘韫樟，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司马鞍山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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