基于AI算法的配电网输电线路智能控测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了基于AI算法的配电网输电线路智能控测系统及方法，包括数据采集模块、数据预处理模块、多模态数据融合模块、AI故障诊断模块、控制执行模块以及通信模块，通过整合多种传感器数据，采用多模态数据加权融合技术，实现对输电线路运行状态的全面监测，基于改进的动态多模态自适应优化模型DMAOM实时分析历史与当前数据，具备自学习能力。引入灵活的自适应控制策略，根据实时数据动态调整控制方案。在异常情况下，系统可迅速执行限流、负载转移或断路操作，通过反馈机制，系统能够在每次故障处理后不断优化监测与响应策略。本发明专利技术显著提高了配电网输电线路的安全性、稳定性和运行效率，具有重要的实际应用价值和广泛的市场前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及配电网输电线路监测与控制，尤其涉及一种基于ai算法的配电网输电线路智能控测系统及方法，具体应用于输电线路的状态监测、故障预测及负载调度的优化控制。

技术介绍

1、在现代电力输电系统中，随着电网规模的扩大和电力需求的增长，输电线路的可靠性与安全性管理变得至关重要。传统的输电线路监测系统主要依靠单一类型的传感器(如温湿度传感器、电流传感器等)来采集数据，并基于固定的控制策略对线路进行监控。这些系统能够完成基本的状态监测和控制操作，在稳定运行条件下具有一定的实用性。

2、然而，随着输电线路运行环境的日益复杂，现有监控系统暴露出诸多不足。首先，单一模态的传感器采集方式无法全面反映输电线路的运行状态，特别是在环境条件多变或负载波动较大的情况下，数据采集存在滞后和不准确性。其次，固定的控制策略缺乏自适应调整能力，导致在故障发生时系统无法及时作出反应。此外，现有系统未能有效整合多模态数据(如温湿度、行波、电流等)，无法进行深度分析与故障预测，导致系统的预警能力有限，容易出现重大故障。

3、为了提高输电线路的运行效率和安全性，迫切需要本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI算法的配电网输电线路智能控测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的基于AI算法的配电网输电线路智能控测系统，其特征在于，所述数据采集模块中的温湿度传感器和行波测距传感器能够通过检测外部温湿度变化或线路负载状态的实时数据，采用自适应调整采样频率，所述数据采集模块通过低功耗蓝牙BLE模块与数据预处理模块进行数据传输。

3.根据权利要求1所述的基于AI算法的配电网输电线路智能控测系统，其特征在于，所述数据预处理模块利用卷积神经网络CNN模型对预处理后的温度、湿度、行波和电流数据进行故障特征提取，所述CNN模型通过历史故障数据进行预训练...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai算法的配电网输电线路智能控测系统，其特征在于，所述系统包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai算法的配电网输电线路智能控测系统，其特征在于，所述数据采集模块中的温湿度传感器和行波测距传感器能够通过检测外部温湿度变化或线路负载状态的实时数据，采用自适应调整采样频率，所述数据采集模块通过低功耗蓝牙ble模块与数据预处理模块进行数据传输。

3.根据权利要求1所述的基于ai算法的配电网输电线路智能控测系统，其特征在于，所述数据预处理模块利用卷积神经网络cnn模型对预处理后的温度、湿度、行波和电流数据进行故障特征提取，所述cnn模型通过历史故障数据进行预训练，并在系统运行时通过基于在线学习的动态调整根据新的故障数据进行自适应更新。

4.根据权利要求1所述的基于ai算法的配电网输电线路智能控测系统，其特征在于，所述多模态数据融合模块采用卷积神经网络cnn、长短时记忆网络lstm、自注意力机制和图神经网络gnn结合强化学习算法对来自不同传感器的温度、湿度、行波及电流数据进行多模态数据加权融合分析，所述加权系数基于多模态数据融合中的贝叶斯模型，依据环境温度、湿度和输电线路的负载状态通过在线学...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱俊强，万尚军，陈凯，刘江林，
申请(专利权)人：江苏征途电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：