【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力检修领域，具体涉及一种机械外破预测方法。
技术介绍
1、随着经济的发展，各地区基础设施建设都在如火如荼地开展。在工程建设中，各种大型工程机械，如吊车、挖掘机等在工地来回穿梭，给附近的电力塔杆以及电力传输线路带来了不小的风险。这种工程机械对电力塔杆以及电力传输线路造成损毁的风险即称之为机械外破风险。由于少数施工人员的安全知识和安全意识存在问题，使得大型工程机械与高压线路之间的安全距离难以得到有效控制，极易发生放电、碰线事故，导致大面积停电。这不仅给肇事者带来人身伤害、给电力企业造成损失，也对工地周边的工厂和居民的用电造成影响。但是，目前对于国家电网的电力塔杆、电力传输线路出现机械外破的主要应对措施还处于加强防护和对于出现问题以后的应急，并没有对国家电网的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道出现机械外破风险的可能性提前做出预警。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种预防机械外破坏的方法。
2、本专利技术为解决其技术问题所采用的技术方案为：机械外破预测方法，所述机械外破预测方法用于对电力运输的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道的机械外破风险预测，包括如下步骤：
3、管理系统内提取相关机械外破历史信息，对历史信息进行整理，形成完整的历史数据，完整的历史数据具有若干维度，所述维度即为数据特征；
4、采用smote+tomek links的算法重采样历史数据，形成训练数据集；利用训练数据集训练cat
5、采集并整理当前信息，形成完整的当前数据；
6、基于完整的当前数据，通过训练好的catboost模型进行机械外破风险预测。
7、针对当前的外力破坏隐患，管理人员通过管理系统向工作人员的智能终端发布外力破坏隐患管控任务；
8、采集历史信息包括现场检修部门的部署历史信息、塔架及线路台账历史信息和气象历史信息；
9、现场检修部门的部署历史信息包括线路残缺子信息、安全隐患子信息、事故故障子信息；
10、气象历史信息包括天气状况子信息、温度子信息、湿度子信息、风速子信息、风向子信息。
11、整理历史信息，形成完整的历史数据具体包括：
12、基于电力传输线路，将与同一条电力传输线路有关的历史信息及其子信息作为一条完整的历史数据，一条完整的历史数据下，将不同的历史信息及其子信息分为历史数据下不同的维度；
13、整理历史信息，判断并确定各个历史信息下的数值子信息和/或非数值子信息；补充完成各个历史信息下缺失的数值子信息；
14、独热编码各个历史信息下的非数值子信息；
15、独热编码后，对气象历史信息构建气象子信息，构建的气象子信息包括每日温度、每日湿度、每日风速以及每日气压的平均统计、最大值统计、最小值统计，还包括月平均降雨频数统计、月平均降雨频率统计、月平均降雪频数统计、月平均降雪频率统计。
16、独热编码非数值子信息时，各个非数值子信息分别作为同一历史信息下的状态值，所述该历史信息下的各个非数值子信息的个数与状态值的位数相等，每个状态值中只有一位为1，其余位为0。
17、采用smote+tomeklinks算法对完整的历史数据进行重采样具体包括：
18、从完整的历史数据中筛选出正类样本，所述正类样本为完整的历史数据中与机械外破相关的数据；
19、对于第i个正类样本xi使用k近邻算法，求出距离第i个正类样本xi最近的k个正类样本，所述距离为正类样本之间n维特征空间的欧氏距离，然后从距离第i个正类样本xi最近的k个正类样本中随机选取一个，生成新样本其中，xnew为新样本为距离第i个正类样本xi最近的k个正类样本，δ∈[0,1]随机数；
20、采用somte算法生成了新的正类样本后得到扩充后的数据集，找出扩充后的数据集中
21、构成tomek link对的样本，构成tomek link对的样本满足下述条件：在所述样本集中，样本xj和样本xk的类别不同，样本xj和样本xk的距离为d(xj,xk)，若不存在样本xl，使得d(xl,xj)<d(xj,xk)或者d(xl,xk)<d(xj,xk)成立，则样本xj和样本xk构成tomeklink；
22、删除构成tomek link对的所有样本。
23、利用训练好的catboost模型进行机械外破风险预测，包括对电力塔杆预测、对电力传输线路预测以及对电力传输通道预测；
24、对待预测区域的国家电网的电力传输线路划分第一区间，在任一第一区间内，任一电力塔杆的预测结果为有机械外破风险，则该第一区间电力塔杆的机械外破风险发生状态为有风险；且机械外破风险发生概率为该第一区间内所有电力塔杆预测结果为有风险的概率最大值；
25、在任一第一区间内，所有电力塔杆的预测结果均为无机械外破风险，则该第一区间电力塔杆的机械外破风险发生状态为无风险；
26、对电力传输线路的预测为待预测区域内所有第一区间电力塔杆的机械外破风险发生状态中出现次数最多的风险发生状态，电力传输线路风险发生概率为：取待预测区域内所有第一区间的电力塔杆的机械外破风险发生概率的最大值；
27、对待预测区域的国家电网的电力传输通道划分第二区间，对电力传输通道的预测为待预测区域内所有第二区间电力塔杆的机械外破风险发生状态中出现次数最多的风险发生状态，电力传输通道风险发生概率为：取待预测区域内所有第二区间的电力塔杆的机械外破风险发生概率的最大值。
28、步骤一：确定输电线路的外力破坏隐患，通过勘查人员现场勘察核实各个外力破坏隐患，并将核实确认后的各个外力破坏隐患的信息录入管理系统，所述管理系统根据录入的外力破坏隐患信息确定外力破坏隐患的地理位置以及关联杆塔，并将外力破坏隐患推送给管理人员；
29、步骤二：管理人员选择至少一个外力破坏隐患作为当前的外力破坏隐患；
30、步骤三：针对当前的外力破坏隐患，管理人员通过管理系统向工作人员的智能终端发布外力破坏隐患管控任务；
31、步骤四：工作人员的智能终端收到管控任务后，将管控任务输出，同时采集工作人员的行动轨迹并回传给管理系统，且工作人员在针对当前的外力破坏隐患执行管控任务完毕后将执行结果上传给管理系统，通过管理系统推送给管理人员；
32、步骤五：管理人员根据工作人员的行动轨迹、执行结果判断当前的外力破坏隐患是否已经被成功消除，如果尚未消除，则跳转执行步骤3；否则，在管理系统中标记当前的外力破坏隐患已消除，且跳转执行步骤2。
33、步骤1中管理系统将外力破坏隐患推送给管理人员时，还包括下述步骤：
34、s1：根据工作人员的智能终端采集的行动轨迹判断是否存在距离外力破坏隐患小于指定距离的工作人员，如果存在则向工作人员的智能终端发布外力破坏隐患管控任务；...
【技术保护点】
1.一种机械外破预测方法，所述机械外破预测方法用于对电力运输的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道的机械外破风险预测，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的机械外破预测方法，其特征在于，采集历史信息包括现场检修部门的部署历史信息、塔架及线路台账历史信息和气象历史信息；
3.根据权利要求2所述的机械外破预测方法，其特征在于，整理历史信息，形成完整的历史数据具体包括：
4.根据权利要求3所述的机械外破预测方法，其特征在于，在补充完整各个历史信息下缺失的数值子信息时，如果某一历史信息下的数据子信息缺失量超过一半，则删除该历史信息及其数据子信息；如果该历史信息下的数值子信息缺失量未超过一半，则使用该历史信息下数据子信息的平均数、中位数或行/列众数对该历史信息补充完整。
5.根据权利要求3所述的机械外破预测方法，其特征在于，独热编码非数值子信息时，各个非数值子信息分别作为同一历史信息下的状态值，所述该历史信息下的各个非数值子信息的个数与状态值的位数相等，每个状态值中只有一位为1，其余位为0。
6.根据权利要求1所述的机械外破预测
7.根据权利要求1所述的机械外破预测方法，其特征在于，利用训练好的Catboost模型进行机械外破风险预测，包括对电力塔杆预测、对电力传输线路预测以及对电力传输通道预测；
8.根据权利要求1-7任一所述的机械外破预测方法，其特征在于，其实施步骤包括：
9.根据权利要求8所述的输电线路防施工机械外力破坏管控方法，其特征在于，步骤1中管理系统将外力破坏隐患推送给管理人员时，还包括下述步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种机械外破预测方法，所述机械外破预测方法用于对电力运输的电力塔杆、电力传输线路和电力传输通道的机械外破风险预测，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的机械外破预测方法，其特征在于，采集历史信息包括现场检修部门的部署历史信息、塔架及线路台账历史信息和气象历史信息；
3.根据权利要求2所述的机械外破预测方法，其特征在于，整理历史信息，形成完整的历史数据具体包括：
4.根据权利要求3所述的机械外破预测方法，其特征在于，在补充完整各个历史信息下缺失的数值子信息时，如果某一历史信息下的数据子信息缺失量超过一半，则删除该历史信息及其数据子信息；如果该历史信息下的数值子信息缺失量未超过一半，则使用该历史信息下数据子信息的平均数、中位数或行/列众数对该历史信息补充完整。
5.根据权利要求3所述的机械外破预测方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王忠阳，王玥娜，许筱明，姜则武，汤序余，任福贵，宋华国，汤华波，武文超，姜晓阳，李冉，郭志军，连新强，钱立强，许刚武，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司荣成市供电公司，
类型：发明
国别省市：
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