CN107807309A - 一种基于大数据的输电线路故障预警方法及系统 - Google Patents

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苏立
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Abstract

本发明涉及一种基于大数据的输电线路故障预警方法，包括有以下步骤：S1.对线路的隐患及外破信息进行采集上报；S2.结合线路的隐患及外破信息、隐患历史数据和外破历史数据采用大数据挖掘算法进行数据挖掘，分析隐患发生的概率，并将分析结果作为预警信息进行输出。

Description

一种基于大数据的输电线路故障预警方法及系统
技术领域
本发明涉及输电线路技术领域，更具体地，涉及一种基于大数据的输电线路故障预警方法及系统。
背景技术
由于输电线路具有路径较长、周边地形条件复杂、区域跨度较大、受环境气候影响大、巡视周期较长等特点，极易遭到外力的破坏。目前常见的电力设施外力破坏主要有违章施工、 违章建筑物、 高杆植物、飘浮物、山火及鸟害等形式。 加之近年以来，全国各地的工程建设增多，各种高速铁路、公路的兴建，大型机械线下施工不断，加上个别的违章房屋、采石场、矿场等建筑物，均在线路保护区内悄悄建起，使得外力破坏跳闸的事件屡屡发生，导致输电线路的破坏情况大量增加。 据统计，全国近三分之一的停电事故都是由外力破坏电网引起的。 诸如，线下大型机械施工、塔吊撞线、树木碰线、异物绕线等外力破坏引起的大面积停电、断线、倒塔事故，不仅给当事单位或个人带来生命财产的损失，也给供电部门的日常生产带来严重影响。而传统的输电线路故障预警方法和系统常常存在不准确、预警不及时的缺点。
发明内容
本发明为解决现有技术存在的预警不准确、不及时的技术缺陷，提供了一种基于大数据的输电线路故障预警方法及系统。
为实现以上发明目的，采用的技术方案是：
一种基于大数据的输电线路故障预警方法，包括有以下步骤：
S1.对线路的隐患及外破信息进行采集上报；
S2.结合线路的隐患及外破信息、隐患历史数据和外破历史数据采用大数据挖掘算法进行数据挖掘，分析隐患发生的概率，并将分析结果作为预警信息进行输出。
优选地，所述隐患及外破信息包括市政开挖、吊车施工、机械作业、汽车撞击、钻探施工、人为偷盗、高杆植物、漂浮物、山火隐患、鸟害、大气污染、滑坡。
优选地，所述隐患历史数据包括隐患类型、隐患发生的时间、隐患发生的时间所对应的季节和天气数据。
优选地，所述预警方法分析隐患发生的概率后，结合电力走廊的所在位置形成电力走廊外力破坏隐患态势热力图。
优选地，所述步骤S2进行数据挖掘、分析隐患发生的概率的具体过程如下：线路的隐患及外破信息被采集至故障判别数据上传器，故障判别数据上传器对接收的数据进行信号处理后被用于构建故障判别指标体系，随后进行故障因子挖掘后以朴素贝叶斯算法构建模型,并使用构建的模型基于线路的隐患及外破信息、隐患历史数据和外破历史数据进行时间序列相似性匹配以进行大数据故障诊断决策，大数据故障诊断决策的故障诊断结果作为隐患预测发生的概率进行输出。
同时，本发明还提供了一种应用以上方法的系统，其具体的方案如下：
包括在线状态子监测系统以及大数据分析子系统，其中在线状态子监测系统用于执行步骤S1，大数据分析子系统用于执行步骤S2。
优选地，所述系统还包括有地理信息子系统，地理信息子系统用于构建地理空间模型，大数据分析子系统在分析得到隐患发生的概率后，结合地理信息子系统的地理空间模型所提供的电力走廊所在位置形成电力走廊外力破坏隐患态势热力图。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1）本发明对隐患及外破进行采集上报，对现场发现的隐患点及外破点进行信息采集和上报，破坏隐患信息；
2）本发明基于大数据进行隐患分析，即结合周边隐患历史数据，包括隐患类型，隐患发生时间（季节、天气）等因素，通过采用预测、分类、关联规则分析、聚类、离群分析等数据挖掘方法，分析隐患发生概率，同时结合电力走廊所在位置，形成电力走廊外力破坏隐患态势热力图；
3）本发明通过对历史外破数据进行统计分析，形成外破热力图，随着外破及隐患数据累计，基于大数据分析挖掘，能够实现对隐患预测，并将结果通过预警方式展示，以便运行人员及时掌握情况并采取有效措施。根据预测结果分析,不仅可以有效地减少或预防输电线路外力破坏事故的发生，同时大大提高了工作效率，对电网安全稳定运行具有重大意义。
附图说明
图1为大数据分析流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
以下结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例1
在采集待测线路的信息时，对现场发现的隐患点及外破点进行信息采集和上报，隐患信息和外破信息包括市政开挖、吊车施工、机械作业、汽车撞击、钻探施开工、人为偷盗、高杆植物、漂浮物、山火隐患、鸟害、大气污染、滑坡等。
结合周边隐患历史数据，包括隐患类型，隐患发生时间（季节、天气）等因素，通过采用预测、分类、关联规则分析、聚类、离群分析等数据挖掘方法，分析隐患发生概率，同时结合电力走廊所在位置，形成电力走廊外力破坏隐患态势热力图。
方法通过对历史外破数据统计分析，形成外破热力图，随着系统外破及隐患数据累计，基于大数据分析挖掘，能够实现对隐患预测，并将结果通过预警方式展示，以便运行人员及时掌握情况并采取有效措施。根据预测结果，分析，不仅可以有效地减少或预防输电线路外力破坏事故的发生，同时大大提高了工作效率，对电网安全稳定运行具有重大意义。
大数据分析的方法参见图1，待测线路的信息被采集用于故障判别数据上传器，故障判别数据上传器的数据经信号处理后被用于构建故障判别指标体系，随后进行故障因子挖掘后以朴素贝叶斯算法构建模型,并随后进行时间序列相似性匹配以进行大数据故障诊断决策，大数据故障诊断决策的故障诊断结果被推送至现场人员检测及验证，现场人员检测及验证后将故障样本反馈至故障判别数据上传器并将可视化结果展示至显示界面。
基于大数据的输电线路故障预警系统包括在线状态监测子系统以及大数据分析子系统 ，在线状态监测子系统对线路的隐患及外破信息进行采集上报；大数据分析子系统基于大数据分析方法进行隐患分析，具体是结合隐患及外破历史数据，采用数据挖掘方法，分析隐患发生概率。还包括地理信息子系统，地理信息子系统构建地理空间模型，大数据分析子系统在分析隐患发生概率的同时还能结合地理空间模型所提供的电力走廊所在位置，形成电力走廊外力破坏隐患态势热力图。在线状态监测子系统具有集成环流、视频、外力破坏监测功能，在线状态监测子系统还能进行雷电定位。在线状态监测系统子还包括黑点档案。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于大数据的输电线路故障预警方法，其特征在于：包括有以下步骤：
S1.对线路的隐患及外破信息进行采集上报；
S2.结合线路的隐患及外破信息、隐患历史数据和外破历史数据采用大数据挖掘算法进行数据挖掘，分析隐患发生的概率，并将分析结果作为预警信息进行输出。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的输电线路故障预警方法，其特征在于：所述隐患及外破信息包括市政开挖、吊车施工、机械作业、汽车撞击、钻探施工、人为偷盗、高杆植物、漂浮物、山火隐患、鸟害、大气污染、滑坡。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的输电线路故障预警方法，其特征在于：所述隐患历史数据包括隐患类型、隐患发生的时间、隐患发生的时间所对应的季节和天气数据。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的输电线路故障预警方法，其特征在于：所述预警方法分析隐患发生的概率后，结合电力走廊的所在位置形成电力走廊外力破坏隐患态势热力图。
5.根据权利要求1~4任一项所述的基于大数据的输电线路故障预警方法，其特征在于：所述步骤S2进行数据挖掘、分析隐患发生的概率的具体过程如下：线路的隐患及外破信息被采集至故障判别数据上传器，故障判别数据上传器对接收的数据进行信号处理后被用于构建故障判别指标体系，随后进行故障因子挖掘后以朴素贝叶斯算法构建模型,并使用构建的模型基于线路的隐患及外破信息、隐患历史数据和外破历史数据进行时间序列相似性匹配以进行大数据故障诊断决策，大数据故障诊断决策的故障诊断结果作为隐患预测发生的概率进行输出。
6.一种根据权利要求1~5任一项所述预警方法的系统，其特征在于：包括在线状态子监测系统以及大数据分析子系统，其中在线状态子监测系统用于执行步骤S1，大数据分析子系统用于执行步骤S2。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：所述系统还包括有地理信息子系统，地理信息子系统用于构建地理空间模型，大数据分析子系统在分析得到隐患发生的概率后，结合地理信息子系统的地理空间模型所提供的电力走廊所在位置形成电力走廊外力破坏隐患态势热力图。
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