CN108964018A - 一种配网故障人工智能分析方法 - Google Patents
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- H02J13/0006—
Abstract
本发明提供了一种配网故障人工智能分析方法,包括以下步骤:S1.打通配网自动化系统,获取相应故障信息;S2.根据跳闸信息在GIS沿部图上进行可视化表示,从而得到优先排查的树障线段;S3.通过软件分析巡检照片或无人机拍摄的照片,得出树木的种类,再根据树种的生长速度,分析出树木生长进入设备的安全距离的时刻,对配网运维人员进行告警;S4.结合生产系统的缺陷记录和隐患记录,得到优先排查的设备和线段;S5.根据配网自动化配变重过载数据,得到优先排查的配变;S6.结合雷电定位系统,得到优先排查的雷击设备和线段;S7.将优先排查设备和线段展示给配网运维人员,提供故障排查的优先明细清单。
Description
技术领域
本发明涉及配网技术领域,更具体地,涉及一种配网故障人工智能分析方法。
背景技术
对于电力系统,配网线路故障是影响供电可靠性和用户停复电时间的重要因素。现在的配网故障排查主要依赖专家经验,工作复杂且特别耗时。特别是中压线路查障时间过长,复电时间过长造成的影响较大。这很大程度是因为基层人员对故障判断不准确,排查方法不科学,导致故障排查与处理时间过长。
发明内容
本发明为解决以上现有技术存在的缺陷,提供了一种配网故障人工智能分析方法。
为实现以上发明目的,采用的技术方案是:
一种配网故障人工智能分析方法,包括以下步骤:
S1.打通配网自动化系统,根据中压故障馈线跳闸的智能开关和分段智能开关的跳闸动作,获取相应故障信息;
S2.根据跳闸信息在GIS沿部图上进行可视化表示,在电子地图中更新中压线路周边环境的影像资料,从而获知架空线路经过密集树林的线段地点,从而得到优先排查的树障线段;
S3.通过软件分析巡检照片或无人机拍摄的照片,得出树木的种类,再根据树种的生长速度,分析出树木生长进入设备的安全距离的时刻,对配网运维人员进行告警;
S4.结合生产系统的缺陷记录和隐患记录,给出跳闸开关后段停电线路中的缺陷记录和隐患记录,得到优先排查的设备和线段;
S5.根据配网自动化配变重过载数据,筛选出跳闸开关后段配变重过载明细表,得到优先排查的配变;
S6.结合雷电定位系统,将雷击情况定位到GIS沿部图中,得到优先排查的雷击设备和线段;
S7.将优先排查设备和线段展示给配网运维人员,提供故障排查的优先明细清单。
配网有很多典型故障,可以分为架空线路、电缆线路、变压器、柱上开关、跌落式熔断器、隔离开关、户外分接箱、室内开关柜的故障。对于这些设备故障都有典型的原因分析和对应解决方案。将这些典型故障和典型的解决方案形成专家库,当运维人员用语音询问时候智能分析系统就可以从专家库里面调用解决方案提供给运维,互动式地帮助运维人员。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
通过本发明提供的方法能够扩大配网运维人员的能力边界,结合跳闸开关的跳闸动作进行初始判断,结合树障情况和雷击情况,利用生产系统缺陷库和隐患库提供优先排查设备和线段,帮助配网运维人员快速地进行排查。同时根据树木的生长速度等情况,预测砍树周期,减轻运维工作量。通过配网的故障典型库,互动式地帮助运维人员得出配网故障解决方法。
附图说明
图1为方法的流程示意图。
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
本发明提供了一种配网故障人工智能分析方法,包括以下步骤:
S1.打通配网自动化系统,根据中压故障馈线跳闸的智能开关和分段智能开关的跳闸动作,获取相应故障信息;
S2.根据跳闸信息在GIS沿部图上进行可视化表示,在电子地图中更新中压线路周边环境的影像资料,从而获知架空线路经过密集树林的线段地点,从而得到优先排查的树障线段;
S3.通过软件分析巡检照片或无人机拍摄的照片,得出树木的种类,再根据树种的生长速度,分析出树木生长进入设备的安全距离的时刻,对配网运维人员进行告警;
S4.结合生产系统的缺陷记录和隐患记录,给出跳闸开关后段停电线路中的缺陷记录和隐患记录,得到优先排查的设备和线段;
S5.根据配网自动化配变重过载数据,筛选出跳闸开关后段配变重过载明细表,得到优先排查的配变;
S6.结合雷电定位系统,将雷击情况定位到GIS沿部图中,得到优先排查的雷击设备和线段;
S7.将优先排查设备和线段展示给配网运维人员,提供故障排查的优先明细清单。
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 (1)
1.一种配网故障人工智能分析方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.打通配网自动化系统,根据中压故障馈线跳闸的智能开关和分段智能开关的跳闸动作,获取相应故障信息;
S2.根据跳闸信息在GIS沿部图上进行可视化表示,在电子地图中更新中压线路周边环境的影像资料,从而获知架空线路经过密集树林的线段地点,得到优先排查的树障线段;
S3.通过软件分析巡检照片或无人机拍摄的照片,得出树木的种类,再根据树种的生长速度,分析出树木生长进入设备的安全距离的时刻,对配网运维人员进行告警;
S4.结合生产系统的缺陷记录和隐患记录,给出跳闸开关后段停电线路中的缺陷记录和隐患记录,得到优先排查的设备和线段;
S5.根据配网自动化配变重过载数据,筛选出跳闸开关后段配变重过载明细表,得到优先排查的配变;
S6.结合雷电定位系统,将雷击情况定位到GIS沿部图中,得到优先排查的雷击设备和线段;
S7.将优先排查设备和线段展示给配网运维人员,提供故障排查的优先明细清单。
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