CN112508453A - 一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法及系统 - Google Patents

一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法及系统，该基于国网芯的智慧线路多元感知方法包括获取导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标，测量导线最低点到地面的距离，计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离，并分别将导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离和导线最低点到地面的距离与预设的垂弧值和预设的最小安全距离值进行对比，若计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离小于预设的垂弧值，并且导线最低点到地面的距离小于最小安全距离值时，则发出警报，相对于传统的导线监测方法及系统能够提高导线垂弧状态判断的准确性并可以智能判断弧垂的原因。

Description

一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法及系统
技术领域
本发明涉及输电线路监测技术领域，具体为一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法及系统。
背景技术
水平架设的架空线路，导线最低点与两悬挂点间的垂直距离，称为导线的弧垂。弧垂过大或过小都会影响线路的安全运行。当弧垂过大时，不能保证导线对地面的安全距离，大风时还可能造成短路事故，当弧垂过小时，导线所承受的应力过大，在冬季气温过低时，有可能造成断线事故。
市面上一种传统装置在监测架空线路导线弧垂状态监测时，用卫星监测导线的位置，当导线垂直的弧垂量超过预设的阈值以后，将发出告警信息。
但是因为不同线路电杆档距、导线自重、架线松紧设计上就是不同的，另外气候的影响也比较大，导线温度过高或者覆冰状态会严重影响导线的弧垂状态。所以单从导线的垂直分量来判断导线弧垂状态是不够准确的，并且无法得知弧垂的原因。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述和/或现有导线监测中存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明的目的是提供一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法及系统，能够提高导线垂弧状态判断的准确性并可以智能判断弧垂的原因。
为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：
一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法，具体步骤如下：
获取导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标；
测量导线最低点到地面的距离；
计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离，并分别将导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离和导线最低点到地面的距离与预设的垂弧值和预设的最小安全距离值进行对比，若计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离小于预设的垂弧值，并且导线最低点到地面的距离小于最小安全距离值时，则发出警报。
作为本发明所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法的一种优选方案，其中，还包括如下步骤：
获取导线的温度、导线周围气象数据和导线的图像；
将导线温度、导线周围气象数据和导线的图像输入到模型中分析导线垂弧产生的原因，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像包括冰雪的标签，所述第二类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度未达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据未达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像未包括冰雪的标签；
显示导线垂弧产生的分析原因。
作为本发明所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法的一种优选方案，其中，所述导线最低点位置坐标的具体步骤如下：
通过碎步测量法对输电线进行扫描采集，获取输电线不同位置的坐标；
对输电线进行扫描采集的输电线不同位置的坐标分析，得出导线最低点位置坐标。
一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统，其包括：
导线位置采集单元，用于获取导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标；
距离测量单元，用户测量导线最低点到地面的距离；
计算警报单元，用于计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离，并分别将导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离和导线最低点到地面的距离与预设的垂弧值和预设的最小安全距离值进行对比，若计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离小于预设的垂弧值，并且导线最低点到地面的距离小于最小安全距离值时，则发出警报。
作为本发明所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统的一种优选方案，其中，还包括：
数据采集单元，用于获取导线的温度、导线周围气象数据和导线的图像；
模型分析单元，将导线温度、导线周围气象数据和导线的图像输入到模型中分析导线垂弧产生的原因，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像包括冰雪的标签，所述第二类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度未达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据未达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像未包括冰雪的标签；
显示单元，用于显示导线垂弧产生的分析原因。
作为本发明所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统的一种优选方案，其中，所述数据采集单元包括：
温度采集模块，用于采集导线的温度；
气象数据采集模块，用于采集导线周围气象数据；
导线图像采集单元，用于导线的图像。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果是：
1、本发明通过实时监测导线弧垂点位置，并测量导线最低点相对地面距离，对照线路设置设计的最小安全距离，如果对地距离和垂直弧垂量都处于异常状态，则可确定线路的弧垂异常状态，发出告警，通过对导线的多元感知提高了导线监测的精确性。
2、本发明在对对地距离和垂直弧垂量测量计算的时，同时采集导线温度、气象数据、导线照片，根据不同原因造成弧垂的数据特征进行比对，智能分析导线弧垂的原因，方便工作人员根据具体原因及时作出对应的处理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将将结合附图和详细实施方式对本发明进行详细说明，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法的流程图；
图2为本发明一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统的原理框图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
其次，本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施方式时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的实施方式作进一步地详细描述。
本发明提供一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法及系统，能够提高导线垂弧状态判断的准确性并可以智能判断弧垂的原因。
请参阅图1，在本实施方式中，该种基于国网芯的智慧线路多元感知方法，具体步骤如下：
S10：获取导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标，其中，通过碎步测量法对输电线进行扫描采集，获取输电线不同位置的坐标，对输电线进行扫描采集的输电线不同位置的坐标分析，得出导线最低点位置坐标。
S20：测量导线最低点到地面的距离；
S30：计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离，并分别将导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离和导线最低点到地面的距离与预设的垂弧值和预设的最小安全距离值进行对比，若计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离小于预设的垂弧值，并且导线最低点到地面的距离小于最小安全距离值时，则发出警报。
通过实时监测导线弧垂点位置，并测量导线最低点相对地面距离，对照线路设置设计的最小安全距离，如果对地距离和垂直弧垂量都处于异常状态，则可确定线路的弧垂异常状态，发出告警，通过对导线的多元感知提高了导线监测的精确性。
进一步的，在本实施方式中，不同线路电杆档距、导线自重、架线松紧设计上不同，另外气候的影响也比较大，导线温度过高或者覆冰状态会严重影响导线的弧垂状态。所以单从导线的垂直分量来判断导线弧垂状态无法准确得知弧垂的原因，影响工作人员的判断，为此，本发明还包括步骤：
S40：获取导线的温度、导线周围气象数据和导线的图像，将导线温度、导线周围气象数据和导线的图像输入到模型中分析导线垂弧产生的原因，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像包括冰雪的标签，所述第二类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度未达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据未达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像未包括冰雪的标签，显示导线垂弧产生的分析原因。
本发明在对对地距离和垂直弧垂量测量计算的时，同时采集导线温度、气象数据、导线照片，根据不同原因造成弧垂的数据特征进行比对，智能分析导线弧垂的原因，方便工作人员根据具体原因及时作出对应的处理。
在本实施方式中，为了对上述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法的具体步骤的实现进行充分说明，请参阅图2，本发明还提供一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统，其包括导线位置采集单元100、距离测量单元200、计算警报单元300。
导线位置采集单元100用于获取导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标。在本实施方式中，通过碎步测量法用激光扫描仪对输电线进行扫描采集，获取输电线不同位置的坐标，对输电线进行扫描采集的输电线不同位置的坐标分析，得出导线最低点位置坐标。
距离测量单元200，用于测量导线最低点到地面的距离。
计算警报单元300，用于计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离，并分别将导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离和导线最低点到地面的距离与预设的垂弧值和预设的最小安全距离值进行对比，若计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离小于预设的垂弧值，并且导线最低点到地面的距离小于最小安全距离值时，则发出警报。
在本实施方式中，该种基于国网芯的智慧线路多元感知系统还包括：数据采集单元400、模型分析单元500和显示单元600。
数据采集单元400用于获取导线的温度、导线周围气象数据和导线的图像，作为优选，在本实施方式中，数据采集单元400包括温度采集模块、气象数据采集模块和导线图像采集单元，温度采集模块用于采集导线的温度，气象数据采集模块用于采集导线周围气象数据，导线图像采集单元用于导线的图像
模型分析单元500将导线温度、导线周围气象数据和导线的图像输入到模型中分析导线垂弧产生的原因，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像包括冰雪的标签，所述第二类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度未达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据未达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像未包括冰雪的标签；
显示单元600用于显示导线垂弧产生的分析原因。
虽然在上文中已经参考实施方式对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施方式中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行穷举性的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施方式，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。

Claims (6)

1.一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法，其特征在于，具体步骤如下：
获取导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标；
测量导线最低点到地面的距离；
计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离，并分别将导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离和导线最低点到地面的距离与预设的垂弧值和预设的最小安全距离值进行对比，若计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离小于预设的垂弧值，并且导线最低点到地面的距离小于最小安全距离值时，则发出警报。
2.根据权利要求1所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法，其特征在于，还包括如下步骤：
获取导线的温度、导线周围气象数据和导线的图像；
将导线温度、导线周围气象数据和导线的图像输入到模型中分析导线垂弧产生的原因，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像包括冰雪的标签，所述第二类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度未达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据未达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像未包括冰雪的标签；
显示导线垂弧产生的分析原因。
3.根据权利要求1所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知方法，其特征在于，所述导线最低点位置坐标的具体步骤如下：
通过碎步测量法对输电线进行扫描采集，获取输电线不同位置的坐标；
对输电线进行扫描采集的输电线不同位置的坐标分析，得出导线最低点位置坐标。
4.一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统，其特征在于，包括：
导线位置采集单元，用于获取导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标；
距离测量单元，用于测量导线最低点到地面的距离；
计算警报单元，用于计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离，并分别将导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离和导线最低点到地面的距离与预设的垂弧值和预设的最小安全距离值进行对比，若计算导线悬挂点位置坐标和导线最低点位置坐标之间的垂直距离小于预设的垂弧值，并且导线最低点到地面的距离小于最小安全距离值时，则发出警报。
5.根据权利要求4所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统，其特征在于，还包括：
数据采集单元，用于获取导线的温度、导线周围气象数据和导线的图像；
模型分析单元，将导线温度、导线周围气象数据和导线的图像输入到模型中分析导线垂弧产生的原因，其中，所述模型为使用多组数据通过机器学习训练得出，所述数据包括第一类数据和第二类数据，所述第一类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像包括冰雪的标签，所述第二类数据的每组数据均包括导线温度和标识该导线温度未达到阈值的标签、导线周围气象数据和标识该导线周围气象数据未达到阈值的标签和导线的图像和标识该导线图像未包括冰雪的标签；
显示单元，用于显示导线垂弧产生的分析原因。
6.根据权利要求4所述的一种基于国网芯的智慧线路多元感知系统，其特征在于，所述数据采集单元包括：
温度采集模块，用于采集导线的温度；
气象数据采集模块，用于采集导线周围气象数据；
导线图像采集单元，用于导线的图像。
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