CN114089091A - 基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法及系统,其方法包括获取实时气象数据,根据气象数据确定重点监控区域;获取每条输电线路上每个检测点所对应的实时检测数据并对其进行监控,并根据实时检测数据分析获得输电线路的故障区间;其中所述实时检测数据通过分布式设置在每条输电线路不同检测点上的非接触式检测装置检测所得;根据输电线路上故障区间与重点监控区域之间的距离为每个发生故障的检测点配置对应的优先等级,并按照优先等级顺序推送每个检测点对应的故障维护信息。本发明在对输电线路进行实时监控过程中可根据优先等级优先推送因天气引起的线路故障以便于加快灾区电力恢复速度。
Description
技术领域
本发明涉及输电线路故障监控技术领域,尤其涉及一种基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法及系统。
背景技术
目前,架空线路主要指架空明线,架设在地面之上,是用绝缘子将输电导线固定在直立于地面的杆塔上以传输电能的输电线路。架设及维修比较方便,成本较低,但容易受到气象和环境(如大风、雷击、污秽、冰雪等)的影响而引起故障。
但是,现有的输电线路监控系统功能单一,对出现故障的输电线路进行报警时无法获知输电线路当前所处的环境数据,使得线路维护人员只能按照输电线路出现故障的前后顺序来对多个维修点进行维修;而对于一些因自然灾难而引起的线路故障,导致灾区失去电力供应,若是按照故障发生顺序依次对多个故障点进行维修,则有可能灾区所处的输电线路无法及时被修复,导致灾区的救助工作较难进行,增加救援难度。
发明内容
为了克服现有技术的不足,本发明的目的之一在于提供基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,在对输电线路进行实时监控过程中可根据优先等级优先推送因天气引起的线路故障以便于加快灾区电力恢复速度。
本发明的目的之二在于提供基于非接触式传感器的输电线路在线监控系统。
本发明的目的之三在于提供一种存储介质。
本发明的目的之一采用如下技术方案实现:
基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,包括:
获取实时气象数据,根据气象数据确定重点监控区域;
获取每条输电线路上每个检测点所对应的实时检测数据并对其进行监控,并根据实时检测数据分析获得输电线路的故障区间;其中所述实时检测数据通过分布式设置在每条输电线路不同检测点上的非接触式检测装置检测所得;
根据输电线路上故障区间与重点监控区域之间的距离为每个发生故障的检测点配置对应的优先等级,并按照优先等级顺序推送每个检测点对应的故障维护信息。
进一步地,配置优先等级的方法为:
直接将处于重点监控区域内且发生故障的检测点配置最高优先等级,将处于重点监控区域外且发生故障的检测点配置最低优先等级。
进一步地,配置优先等级的方法为:
预先以重点监控区域的中心为原点向外扩展多个同心圆;
根据故障区间所处位置将越靠近原点的同心圆区域的故障点配置越高的优先等级。
进一步地,所述非接触式检测装置包括磁感应传感器,所述磁感应传感器的磁芯材料设为软磁材料。
进一步地,根据气象数据确定重点监控区域的方法为:
将实时采集的气象数据导入预设的故障模型中以输出该气象数据下对应的重点监控区域。
进一步地,所述故障模型的训练方法为:
将历史气象数据作为输入训练样本,将该历史气象数据所对应的故障集中范围与气象影响范围相重合的区域作为输出训练样本,对神经网络进行学习和训练以获得所述故障模型。
进一步地,所述气象数据包括雷电数据、雨水数据、风力数据或冰雪数据。
进一步地,还包括:
根据每个检测点的地理位置建立线路监控地图;
将每条输电线路的检测点的监控结果、重点监控区域以及气象图对应映射至线路监控地图中进行显示。
本发明的目的之二采用如下技术方案实现:
一种基于非接触式传感器的输电线路在线监控系统,执行如上述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,包括:
气象分析模块,用于获取实时气象数据,根据气象数据确定重点监控区域;
非接触式检测装置,分布式装设在每条输电线路不同检测点上,用于检测每条输电线路上每个检测点所对应的实时检测数据;
监控提醒模块,用于对实时检测数据进行监控以分析出输电线路的故障区间;并根据输电线路上故障区间与重点监控区域之间的距离为每个发生故障的检测点配置对应的优先等级,按照优先等级顺序推送每个检测点对应的故障维护信息。
本发明的目的之三采用如下技术方案实现:
一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现上述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法。
相比现有技术,本发明的有益效果在于:
本发明通过非接触式传感器对输电线路的故障区间以及故障类型进行检测,并结合气象数据对越靠近重点监控区域的检测点配置越高的优先等级,按照优先等级推送故障维护信息,使得受灾区影响的线路故障可优先进行维修,从而便于灾区救援工作的进行。
附图说明
图1为本发明基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法的流程示意图;
图2为本发明基于非接触式传感器的输电线路在线监控系统的架构示意图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本发明做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
实施例一
本实施例提供一种基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,利用非接触式传感器对输电线路进行实时监控的同时,对处于重点监控区域内的故障进行优先推送,使得灾区内的输电线路可快速恢复以协助救援工作快速进行。
如图1、图2所示,本实施例的在线监控方法具体包括如下步骤:
步骤S1:获取实时气象数据,根据气象数据确定重点监控区域;
步骤S2:获取每条输电线路上每个检测点所对应的实时检测数据并对其进行监控,并根据实时检测数据分析获得输电线路的故障区间;其中所述实时检测数据通过分布式设置在每条输电线路不同检测点上的非接触式检测装置检测所得;
步骤S3:根据输电线路上故障区间与重点监控区域之间的距离为每个发生故障的检测点配置对应的优先等级,并按照优先等级顺序推送每个检测点对应的故障维护信息。
如图2所示,本实施例在用于架设输电线路的若干个架空杆塔上装设有与后台服务器相连的非接触式检测装置。所述非接触式检测装置所在位置即为一个检测点,将检测点规划在杆塔上,可避免导线长期负重引起的导线疲劳等次生故障;所述非接触式检测装置包括电磁检测单元,本实施例利用多个电磁检测单元对输电线路的不同检测点在输电过程中产生的电磁场进行实时检测,并记录每个检测点的电磁感应信号以及信号所对应的时间;其电磁感应信号包括噪声信号、正常输电过程中产生的电磁信号以及线路受到故障时由故障点所在位置向电力线两端传播的电压行波和电流行波;本实施例对电磁感应信号进行噪声处理后,可根据行波的入射与反射时间差判定故障点的位置,还可根据行波的波形特征确定故障类型,实现对输电线路进行在线监控。
本实施例中的所述电磁检测单元包括磁感应传感器、放大电路和转换电路,所述磁感应传感器采集到的信号依次经过所述放大电路以及转换电路的处理转化为数字信号,可对微弱的电磁改变进行检测,提高检测的准确度。
其中磁感应传感器由磁芯和绕组线圈组成,本实施例中磁芯与行波信号拾取线是垂直的,有利于行波强脉冲电流所产生的变化磁场的磁力线穿过线圈中间,从而确保产生的感应电动势最大。
本实施例为了提高磁感应传感器的灵敏度,由于软磁材料的磁化率相对较高、饱和的磁感应强度、距离温度高等优点,本实施例采用软磁材料作为所述磁感应传感器的磁芯材料;进一步地,本实施例的软磁材料可以是NiZn铁氧体,NiZn铁氧体,波形幅值最大,所对应的频率值与脉宽值也是最大,在接收故障行波信号时,入射波与反射波的波头明显,很容易被识别,从而可提高磁感应传感器的灵敏度。
本实施例每个检测点所对应的磁感应传感器检测到行波信号可体现在线路监控地图中;具体地,本实施例可预先建立线路监控地图,即根据每个检测点的实际地理位置将每条输电线路的每个检测点在线路监控地图中通过特定图标标识出来;若任意一输电线路的任意一检测点检测到故障行波,则在线路监控地图上将该检测点的特定图标切换为红色,代表着该检测点为故障点,而未检测到故障行波时图标可显示为绿色;同时,根据故障行波分析出故障区域以及故障类型后将其所有故障信息显示在线路监控地图中,使得用户可在点击发生故障的图标后即可查看所有故障信息;此外,还可将气象图也同步至线路监控地图中,让用户可在直接地查看天气以及线路情况。
而本实施例中若多个地方检测到存在故障情况,则依照高优先等级到低优先等级的方式将多个故障情况进行推送。而本实施例中为每个故障情况配置对应的优先等级的方法可以是直接将处于重点监控区域内且发生故障的检测点配置最高优先等级,将处于重点监控区域外且发生故障的检测点配置最低优先等级;即将重点监控区域内的所以故障都设为最高优先等级,则故障发生时即可先推送重点监控区域内的故障,再推送重点监控区域外的故障,使得系统可优先为重点监控区域内的故障派出维修人员进行维修,及时恢复重点监控区域的供电情况。
此外,还可预先以重点监控区域的中心为原点向外扩展多个同心圆;根据故障区间所处位置将越靠近原点的同心圆区域的故障点配置越高的优先等级。相当于在重点监控区域内也设有多个等级,越靠近重点监控区域原点的地方其对应的优先等级越高,越远离重点监控区域原点的地方其对应的优先等级越低,按照优先级高到优先级低的顺序依次将各故障情况进行推送。
在进行故障推送时可将故障点与重点监控区域之间的距离、输电线路的故障区间、故障类型、故障点对应的天气情况推送到指定终端或系统显示屏中进行显示,还可自动根据维修人员擅长维修的故障类型、维修人员的空闲状态以及维修人员与故障点之间的距离自动挑选出本次故障维修的维修人员名单,并根据名单自动将维修任务分派至名单中维修人员的手机终端中,告知维修人员立即前往现场进行故障维修。
本实施例中的重点监控区域的划分是根据气象数据来确定的,由于雷电、飓风、暴雨、暴雪等天气都有可能对输电线路造成损害,因此气象数据主要包括有可能造成输电线路发生故障的雷电数据、雨水数据、风力数据、冰雪数据等;其中雷电数据包括雷电集中区域、地面落雷频繁程度等;所述雨水数据则包括降雨量、降雨集中范围等;所述风力数据则包括风速、风向以及台风影响范围等;所述冰雪数据则包括降雪量、降雪范围等。而该实时的气象数据可通过互联网实时获得,也可在气象局的授权下调用气象局发出的数据,本实施例将实时采集的气象数据导入预设的故障模型中以输出该气象数据下对应的重点监控区域。
其中,所述故障模型的训练方法为:
将历史气象数据作为输入训练样本,将该历史气象数据所对应的故障集中范围与气象影响范围相重合的区域作为输出训练样本,对神经网络进行学习和训练以获得所述故障模型。举个例子,收集大量历史雷电数据,将历史雷电数据作为神经网络的输入训练样本;根据每组历史雷电数据获取对应的雷电集中区域,该雷电集中区域即为气象影响范围,再获取将雷电天气下的历史故障集中范围,将雷电集中区域与历史故障集中范围的重合区域作为神经网络的输出训练样本;对神经网络进行大量训练和学习后可获得雷电天气下的线路故障模型。同理,可将历史冰雪数据作为输入训练样本,将冰雪天气下对应的降雪范围以及历史故障集中范围的重合区域作为输出训练样本,对神经网络进行大量训练和学习后可获得冰雪天气下的线路故障模型。
而在对故障模型进行训练之前,可预先根据气象数据对天气进行灾难等级评分,将灾难等级评分达到预设值以上的气象数据作为神经网络的训练样本形成对应的故障模型,使得后续遇到一定等级以上的破坏性灾难才可确定重点监控区域,而对于破坏性相对较弱的天气则无需确定重点监控区域,也无需根据优先等级来推送故障消息,按照故障生成顺序推送故障消息即可。
实施例二
本实施例提供一种基于非接触式传感器的输电线路在线监控系统,执行如实施例一所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,如图2所示,其系统主要包括:
气象分析模块,用于获取实时气象数据,根据气象数据确定重点监控区域;
非接触式检测装置,分布式装设在每条输电线路不同检测点上,用于检测每条输电线路上每个检测点所对应的实时检测数据;
监控提醒模块,用于对实时检测数据进行监控以分析出输电线路的故障区间;并根据输电线路上故障区间与重点监控区域之间的距离为每个发生故障的检测点配置对应的优先等级,按照优先等级顺序推送每个检测点对应的故障维护信息。
另外,本实施例还提供一种存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现实施例一所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法。
本实施例中的系统及存储介质与前述实施例中的方法是基于同一发明构思下的两个方面,在前面已经对方法实施过程作了详细的描述,所以本领域技术人员可根据前述描述清楚地了解本实施例中的系统的结构及实施过程,为了说明书的简洁,在此就不再赘述。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式,不能以此来限定本发明保护的范围,本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (10)
1.基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,包括:
获取实时气象数据,根据气象数据确定重点监控区域;
获取每条输电线路上每个检测点所对应的实时检测数据并对其进行监控,并根据实时检测数据分析获得输电线路的故障区间;其中所述实时检测数据通过分布式设置在每条输电线路不同检测点上的非接触式检测装置检测所得;
根据输电线路上故障区间与重点监控区域之间的距离为每个发生故障的检测点配置对应的优先等级,并按照优先等级顺序推送每个检测点对应的故障维护信息。
2.根据权利要求1所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,配置所述优先等级的方法为:
直接将处于重点监控区域内且发生故障的检测点配置最高优先等级,将处于重点监控区域外且发生故障的检测点配置最低优先等级。
3.根据权利要求1所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,配置所述优先等级的方法为:
预先以重点监控区域的中心为原点向外扩展多个同心圆;
根据故障区间所处位置将越靠近原点的同心圆区域的故障点配置越高的优先等级。
4.根据权利要求1所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,所述非接触式检测装置包括磁感应传感器,所述磁感应传感器的磁芯材料设为软磁材料。
5.根据权利要求1所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,根据气象数据确定重点监控区域的方法为:
将实时采集的气象数据导入预设的故障模型中以输出该气象数据下对应的重点监控区域。
6.根据权利要求5所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,所述故障模型的训练方法为:
将历史气象数据作为输入训练样本,将该历史气象数据所对应的故障集中范围与气象影响范围相重合的区域作为输出训练样本,对神经网络进行学习和训练以获得所述故障模型。
7.根据权利要求1所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,所述气象数据包括雷电数据、雨水数据、风力数据或冰雪数据。
8.根据权利要求1所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,其特征在于,还包括:
根据每个检测点的地理位置建立线路监控地图;
将每条输电线路的检测点的监控结果、重点监控区域以及气象图对应映射至线路监控地图中进行显示。
9.一种基于非接触式传感器的输电线路在线监控系统,其特征在于,执行如权利要求1~8任意一项所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法,包括:
气象分析模块,用于获取实时气象数据,根据气象数据确定重点监控区域;
非接触式检测装置,分布式装设在每条输电线路不同检测点上,用于检测每条输电线路上每个检测点所对应的实时检测数据;
监控提醒模块,用于对实时检测数据进行监控以分析出输电线路的故障区间;并根据输电线路上故障区间与重点监控区域之间的距离为每个发生故障的检测点配置对应的优先等级,按照优先等级顺序推送每个检测点对应的故障维护信息。
10.一种存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现权利要求1~8任一所述的基于非接触式传感器的输电线路在线监控方法。
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---|---|
CN (1) | CN114089091A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115271129A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-11-01 | 北京国电通网络技术有限公司 | 应用于输电线路的故障维修方法、装置、设备和介质 |
CN115951170A (zh) * | 2022-12-16 | 2023-04-11 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 | 输电线路故障监测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104463692A (zh) * | 2014-11-04 | 2015-03-25 | 华南理工大学 | 考虑实时气象雷暴信息的高压输电线路故障风险排序方法 |
CN105137286A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-12-09 | 国网新疆电力公司经济技术研究院 | 输电线路雷击监测装置及防雷水平评估的方法 |
CN105279612A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-01-27 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法 |
CN107194494A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-22 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种电网台风监测站布点方法 |
CN108008252A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-08 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种输电线路故障类型诊断方法和装置 |
CN111444240A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-24 | 北京国网富达科技发展有限责任公司 | 输电线路故障预警方法及装置 |
CN111641206A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-08 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种自然灾害后电网故障多级协同排查方法 |
CN112071005A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-11 | 国网河南省电力公司偃师市供电公司 | 一种输电线路主动预警防外力破坏危险点管控系统和方法 |
CN112116160A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-22 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于优化神经网络改进元胞自动机的重要输电通道灾害监测方法 |
CN112488336A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-03-12 | 深圳供电局有限公司 | 一种用于极端天气下的电网故障处理方法及系统 |
CN112886468A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-06-01 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于巡维数据的输电线路区域故障定位方法及装置 |
CN112886923A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-06-01 | 陈令 | 一种雷电天气的光伏电站运维方法及设备 |
-
2021
- 2021-09-27 CN CN202111136256.1A patent/CN114089091A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104463692A (zh) * | 2014-11-04 | 2015-03-25 | 华南理工大学 | 考虑实时气象雷暴信息的高压输电线路故障风险排序方法 |
CN105137286A (zh) * | 2015-09-01 | 2015-12-09 | 国网新疆电力公司经济技术研究院 | 输电线路雷击监测装置及防雷水平评估的方法 |
CN105279612A (zh) * | 2015-10-30 | 2016-01-27 | 广西电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于泊松分布的输电线路跳闸风险评估方法 |
CN107194494A (zh) * | 2017-04-20 | 2017-09-22 | 国网浙江省电力公司电力科学研究院 | 一种电网台风监测站布点方法 |
CN108008252A (zh) * | 2017-11-29 | 2018-05-08 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种输电线路故障类型诊断方法和装置 |
CN111444240A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-24 | 北京国网富达科技发展有限责任公司 | 输电线路故障预警方法及装置 |
CN111641206A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-08 | 江苏方天电力技术有限公司 | 一种自然灾害后电网故障多级协同排查方法 |
CN112071005A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-12-11 | 国网河南省电力公司偃师市供电公司 | 一种输电线路主动预警防外力破坏危险点管控系统和方法 |
CN112116160A (zh) * | 2020-09-25 | 2020-12-22 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 一种基于优化神经网络改进元胞自动机的重要输电通道灾害监测方法 |
CN112488336A (zh) * | 2020-12-09 | 2021-03-12 | 深圳供电局有限公司 | 一种用于极端天气下的电网故障处理方法及系统 |
CN112886468A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-06-01 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于巡维数据的输电线路区域故障定位方法及装置 |
CN112886923A (zh) * | 2021-01-14 | 2021-06-01 | 陈令 | 一种雷电天气的光伏电站运维方法及设备 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115271129A (zh) * | 2022-09-30 | 2022-11-01 | 北京国电通网络技术有限公司 | 应用于输电线路的故障维修方法、装置、设备和介质 |
CN115271129B (zh) * | 2022-09-30 | 2023-01-13 | 北京国电通网络技术有限公司 | 应用于输电线路的故障维修方法、装置、设备和介质 |
CN115951170A (zh) * | 2022-12-16 | 2023-04-11 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 | 输电线路故障监测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN115951170B (zh) * | 2022-12-16 | 2024-04-02 | 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 | 输电线路故障监测方法、装置、计算机设备和存储介质 |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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