【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电线路风险预测，尤其涉及一种基于云平台的输电线路风险预测系统。
技术介绍
1、随着科技的发展，人们的生活质量飞速提高，在当今社会，全人类都离不开用电，电充斥着我们日常生活的每一方面，那么在此之中，如何安全的输电配电，如何安全用电，如何提高电能质量并秉承绿色环保的理念，是当下所面临的一个问题。
2、在传统的技术当中，通常是遇到故障和问题及时采取解决措施，而并没有对当前状况下的输电线路的风险预测和分析的这一过程，这导致在遇到故障时通常因准备不足而无法精准高效的解决故障，甚至情急之下，只能采取停电的方式再进行设备的维护和故障的切除，造成了人们生活的不便与困扰。
技术实现思路
1、专利技术目的：针对当前问题，本专利技术提供了一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其能够针对输电线路当前的各项参数进行当前的线路风险等级的预测，使人们更高效的应对输电线路中可能会发生的故障和风险。
2、技术方案：本专利技术公开一种基于云平台的输电线路风险预测系统，包括：
3、数据采集单元，包括输电线路电流传感器，用于测得输电线路每时的电流值；输电线路电压传感器，用于测得输电线路每时的电压值；输电线路温度传感器，用于测得输电线路每时的温度值；输电线路振动参数采集器，用于测得每时的输电线路振动参数；
4、云平台，接收数据采集单元的数据并传送至干线控制处；
5、干线控制处，用于监控高压输电线路的各项参数，接受云平台的数据反馈；
6、
7、进一步地，所述干线控制处包括干线控制室、可视化展示模块以及所述风险评估预测模块，所述干线控制室用于监控高压输电线路的各项参数，接受云平台的数据反馈；可视化展示模块用于汇总展示经云平台传送的采集的各项输电线路参数，并将其传送至风险评估预测模块。
8、进一步地，所述风险评估预测模块具体过程如下：
9、1)、建立目标函数：
10、ripre(t)＝max{a,b,c,d}[ramm(t)*k1+rvol(t)*k2+rtem(t)*k3+rvib(t)*k4]
11、其中，ripre(t)为t时输电线路的风险指数，max{a,b,c,d,e}为聚类权重，ramm(t)为t时输电线路的电流值，由输电线路电流传感器测得；rvol(t)为t时输电线路电压值，由输电线路电压传感器测得；rtem(t)为t时输电线路的导体温度，由输电线路温度传感器测得；rvib(t)为t时输电线路的振动参数，由输电线路振动参数采集器测得，kin1、kin2、kin3、kin4为影响因子；
12、2)、根据所收集的输电线路数据，利用均值漂移算法计算目标函数的聚类权重，方法如下：
13、2.1)、确定核密度估计函数，此处采用高斯核函数：
14、
15、其中，p为带宽，为已知量；
16、2.2)、确定初始种子点，即原始聚类中心，此处随机选取4个初始种子点，标为a,b,c,d，并以初始种子点为中心，计算样本数据x在核密度估计函数下的权值，样本数据即上述测量的输电线路的各项参数，得到样本点的均值漂移向量，设一系列样本数据为xi，其计算如下：
17、
18、
19、其中，pi(x)为样本点的漂移均值向量，为一个半径为的高维球区域集合，h，xi均为集合中变量，δ为该区域集合的表达形式，n表示在有n个样本点落入区域；
20、2.3)、将均值漂移向量加到初始种子点上，此时得出新的种子点，即新的聚类中心，如果新的种子点和原始种子点的距离小于预设的范围，则认为均值漂移收敛，即没有新的聚类中心再出现，此时算法结束；否则，返回上述步骤继续计算均值漂移向量，并跟更新种子点，重复以上过程，直至算法停止；
21、2.4)、根据均值漂移算法的聚类结果，相比4个聚类中心的样本数目，输出样本数目最多的聚类中心的聚类中心权重，即a，b，c，d，其大小由实际情况人为确立；
22、2.5)、对输电线路的历史数据进行挖掘，分析线路的风险因素，建立风险等级评测规则，如下：
23、
24、其中，qr为风险评估等级、ripre(t)为t时输电线路的风险指数、nris为超低风险等级、dris为低风险等级、zris为中风险等级、gris为高风险等级、tris为超高风险等级；通过以上风险等级评测规则，将目标函数准确定位其风险等级。
25、进一步地，所述输电线路风险预测系统还包括街道控制处，包括街道控制室、降压变压器，电流通过干线控制处设置的升压变压器再经高压输电线路传送至街道控制处，街道控制处的降压变压器通过将高压输电线路电流降压后经低压输电线路从而传送至用户处；街道控制室用于监控低压输电线路的各项参数，接受云平台的数据反馈，接受干线控制处的工作调配，并及时将数据信息和问题反馈给干线控制处。
26、进一步地，还包括故障处理模块，所述故障处理模块包括故障定位仪、过电压继电器、过电流继电器、空气刀开关；所述故障定位仪根据风险评估预测模块所预测的输电线路风险等级，及时查找定位输电线路的故障；所述过电压继电器和过电流继电器根据数据采集模块的电压传感器和电流传感器所测得的电压电流值一旦超过正常波动范围，立即断开线路，待线路故障排除，各项参数恢复稳定后，重新闭合线路；所述空气刀开关安置在低压输电线路上，根据风险评估预测模块所输出的风险等级，一旦处于高级及以上，立即断开输电线路，待故障排除，各项参数恢复稳定后，开关重新闭合。
27、有益效果：
28、本专利技术提供了一种能够预测输电线路风险的方法，在本专利技术的设计上，采取了传感器技术实时检测输电线路各项指标参数，以此预测输电线路风险等级，并根据其预测结果采取相应相应风险的措施。本专利技术根据采集的输电线路的各项参数，利用均值漂移算法对输电线路的故障风险进行评估预测，这相比原本传统的评估预测手段更加快速，高效。与此同时，能够人为根据实际情况修改聚类中心数，并且其聚类权重大小也可根据实际情况测定，更加适应实际所发生的问题，具有普遍性，而非需要间接的再通过其他手段得出风险预测的结果。除此之外，本专利技术包括了人为检查，用户反馈等互联网技术，使整个系统更加高效具体的应对各种突发情况和风险。
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1.一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，所述干线控制处包括干线控制室、可视化展示模块以及所述风险评估预测模块，所述干线控制室用于监控高压输电线路的各项参数，接受云平台的数据反馈；可视化展示模块用于汇总展示经云平台传送的采集的各项输电线路参数，并将其传送至风险评估预测模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，所述风险评估预测模块具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，所述输电线路风险预测系统还包括街道控制处，包括街道控制室、降压变压器，电流通过干线控制处设置的升压变压器再经高压输电线路传送至街道控制处，街道控制处的降压变压器通过将高压输电线路电流降压后经低压输电线路从而传送至用户处；街道控制室用于监控低压输电线路的各项参数，接受云平台的数据反馈，接受干线控制处的工作调配，并及时将数据信息和问题反馈给干线控制处。
5.根据权利要求4所述的一种基于云平台的
...【技术特征摘要】
1.一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，所述干线控制处包括干线控制室、可视化展示模块以及所述风险评估预测模块，所述干线控制室用于监控高压输电线路的各项参数，接受云平台的数据反馈；可视化展示模块用于汇总展示经云平台传送的采集的各项输电线路参数，并将其传送至风险评估预测模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，所述风险评估预测模块具体过程如下：
4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的输电线路风险预测系统，其特征在于，所述输电线路风险预测系统还包括街道控制处，包括街道控制室、降压变压器，电流通过干线控制处设置的升压变压器再经高压输电线路传送至街道控制处，街道控制处的降压变压器通过将高压输电线路电...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪捷，温文潮，沈宇，马梦宇，谢金博，谢滢琦，谷佳兰，潘子健，周欣宇，秦浩然，沈雷，夏奥运，黄慧，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：
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