CN115271569B - 一种跨区域电网安全运维监测分析方法 - Google Patents

一种跨区域电网安全运维监测分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电网运维技术领域，具体公开一种跨区域电网安全运维监测分析方法，通过对跨区域电网中铺设的各杆塔进行位置定位，以此获得各杆塔对应的铺设地理区域，并基于各杆塔对应铺设地理区域的气象数据识别各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型，进而由此将杆塔分类为正常杆塔和重点杆塔，从而据此对各杆塔对应的巡检周期和重点巡检部位进行针对性确定，有效克服了目前对杆塔对应巡检周期和重点巡检部位的确定因没有考虑到各杆塔所在铺设地理区域的气象特征导致缺乏针对性的不足，使得确定结果能够适配各杆塔对应铺设地理区域的气象特征引发的巡检需求，从而真正实现了按需巡检，有利于提高巡检效果。

Description

一种跨区域电网安全运维监测分析方法
技术领域
本发明涉及电网运维技术领域，具体而言是一种跨区域电网安全运维监测分析方法。
背景技术
跨区域电网具有点多、线长、面广、裸露野外等特点,通常由于电压等级高、输送容量大,对整个电网的安全稳定有较大影响。近年来随着全球异常气候变化的增多,以及电网自身设备老化等内外因素,使得跨区域电网运维面临巨大挑战，为了及时发现跨区域电网运行过程中存在的故障隐患，进而能够在存在故障隐患时就进行针对性地处理，降低故障发生后的运维成本，现阶段对跨区域电网的运维都侧重于巡检方面。
众所周知，跨区域电网由于铺设距离较长，其在铺设过程中会用到大量的杆塔,而杆塔长期暴露于室外,容易受自然气象因素影响从而产生变形、腐蚀等一系列的运营隐患,这些运营隐患的存在会降低杆塔的承载能力，从而增加跨区域电网的运行风险，因此杆塔在跨区域电网巡检过程中也成为重点巡检对象。
为了提高杆塔的巡检效率和巡检效果，当前在进行杆塔巡检前需要对杆塔的巡检周期和重点巡检部位进行确定，但目前对杆塔对应巡检周期和重点巡检部位的确定由于没有考虑到各杆塔所在铺设地理区域的气象特征对杆塔的正常运营带来的影响，致使所有杆塔的巡检周期和重点巡检部位都是统一确定的，缺乏针对性，与各杆塔对应铺设地理区域的气象特征引发的巡检需求适配度较低，导致巡检不到位，且对某些杆塔来说容易形成无效巡检，难以快速巡检出杆塔存在的运营隐患，从而达不到理想的巡检效果。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种跨区域电网安全运维监测分析方法，能够根据跨区域电网中各杆塔的铺设地理区域针对性地确定巡检周期和重点巡检部位，有效解决了背景技术提到的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种跨区域电网安全运维监测分析方法，包括以下步骤：S1、获取目标电网的铺设起点和铺设终点，进而统计目标电网铺设过程中存在的杆塔数量，并对各杆塔的铺设位置进行定位，由此将各杆塔按照由铺设起点到铺设终点的顺序进行编号。
S2、基于各杆塔的铺设位置获取各杆塔对应的铺设地理区域。
S3、设定监测年限，由此在各监测年限从气象中心提取各杆塔对应铺设地理区域的气象数据。
S4、根据各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的气象数据分析各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型。
S5、依据各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型将杆塔分类为重点杆塔和正常杆塔，并分别记录各正常杆塔和重点杆塔的编号。
S6、将各正常杆塔参照设定的常态巡检周期和常态巡检部位进行处理，得到各正常杆塔对应的巡检周期和重点巡检部位，对各重点杆塔识别其对应铺设地理区域的异常气象属性。
S7、从异常气象属性中提取异常气象类别，由此依据各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别解析各重点杆塔对应的重点巡检部位。
S8、根据各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象属性评估各重点杆塔对应的巡检周期。
S9、分别将各正常杆塔和重点杆塔的编号及其对应的巡检周期和重点巡检部位传达给无人机，由其执行巡检操作。
基于上述改进的技术方案，所述气象数据包括年平均最高温度、年平均最低温度、年平均相对湿度、年平均风速和年平均降雨量。
基于上述改进的技术方案，所述倾向气象类型为正常气象类型或异常气象类型。
基于上述改进的技术方案，所述S4对应的具体操作步骤如下：S4-1、从气象数据中提取年平均最高温度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均最高温度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理位置的参照最高温度。
S4-2、将各杆塔对应铺设地理区域的参照最高温度与设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的上限温度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度，记为
Figure 202211101629257171
，其中
Figure 202211101629257454
，
Figure 202211101629257854
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照最高温度，i表示为杆塔编号，
Figure 202211101629258118
,
Figure 202211101629258382
表示为设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的上限温度。
S4-3、从气象数据中提取年平均最低温度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均最低温度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理位置的参照最低温度。
S4-4、将各杆塔对应铺设地理区域的参照最低温度与设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的下限温度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的下限温度偏离度，记为
Figure 202211101629258616
，其中
Figure 202211101629258997
，
Figure 202211101629259241
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照最低温度，
Figure 202211101629259495
为设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的下限温度。
S4-5、从气象数据中提取年平均相对湿度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均相对湿度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度。
S4-6、将各杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度与设定的杆塔处于正常运营状态下的适宜相对湿度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的相对湿度偏离度，记为
Figure 202211101629259768
，其中
Figure 202211101629260101
，
Figure 202211101629260374
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度，
Figure 202211101629260608
表示为设定的杆塔处于正常运营状态下的适宜相对湿度，e表示为自然常数。
S4-7、从气象数据中提取年平均风速，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均风速进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照风速。
S4-8、将各杆塔对应铺设地理区域的参照风速与设定的杆塔正常运营能够承受的最大风速进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的风速偏离度，记为
Figure 202211101629260852
，其中
Figure 202211101629261126
，
Figure 202211101629261517
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照风速，
Figure 202211101629261790
表示为设定的杆塔正常运营能够承受的最大风速。
S4-9、从气象数据中提取年平均降雨量，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均降雨量进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量。
S4-10、将各杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量与设定的杆塔正常运营允许降雨量进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的降雨量偏离度，记为
Figure 202211101629262054
，其中
Figure 202211101629262356
，
Figure 202211101629262620
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量，
Figure 202211101629262884
表示为设定的杆塔正常运营允许降雨量。
S4-11、将各杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度、下限温度偏离度、相对湿度偏离度、风速偏离度和降雨量偏离度代入综合气象偏离度分析公式
Figure 202211101629263147
，得到各杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度
Figure 202211101629263431
。
S4-12、将各杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度与预定义的综合气象允许偏离度进行对比，若某杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度大于预定义的综合气象允许偏离度，则表明该杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为异常气象类型，反之，则表明该杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为正常气象类型。
基于上述改进的技术方案，所述依据各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型将杆塔分类为重点杆塔和正常杆塔对应的具体分类方式为若某杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为异常气象类型，则将该杆塔记为重点杆塔，若某杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为正常气象类型，则将该杆塔记为正常杆塔。
基于上述改进的技术方案，所述异常气象属性包括异常气象类别、异常气象对应的异常程度指数和异常气象频发月份。
基于上述改进的技术方案，所述S6中识别各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象属性具体参照如下步骤：（1）将各重点杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度、下限温度偏离度、相对湿度偏离度、风速偏离度和降雨量偏离度与预设的临界上限温度偏离度、临界下限温度偏离度、临界相对湿度偏离度、临界风速偏离度和临界降雨量偏离度进行对比，若某重点杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度大于临界上限温度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为高温，并通过高温异常程度指数计算公式
Figure 202211101629263802
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的高温异常程度指数，其中a表示为设定的高温对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的下限温度偏离度大于临界下限温度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为低温，并通过低温异常程度指数计算公式
Figure 202211101629264222
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的低温异常程度指数,其中b表示为设定的低温对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的相对湿度偏离度大于临界相对湿度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为高湿，并通过高湿异常程度指数计算公式
Figure 202211101629264485
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的高湿异常程度指数,其中c表示为设定的高湿对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的风速偏离度大于临界风速偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为大风，并通过大风异常程度指数计算公式
Figure 202211101629264778
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的大风异常程度指数,其中f表示为设定的大风对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的降雨量偏离度大于临界降雨量偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为洪涝，并通过洪涝异常程度指数计算公式
Figure 202211101629265042
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的洪涝异常程度指数，其中g表示为设定的洪涝对应的修正因子。
（2）在各监测年限基于各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别从相应铺设地理区域的气象中心提取出现异常气象类别的月份，将其记为异常月份，进而将各重点杆塔对应铺设地理区域在各监测年限存在的异常月份进行对比，从中筛选出现频次最多的异常月份作为各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象频发月份。
基于上述改进的技术方案，所述S7中解析各重点杆塔对应的重点巡检部位具体操作方式为将各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别与设定的杆塔处于各种异常气象类别下的重点巡检部位进行匹配，从中匹配出各重点杆塔对应的重点巡检部位。
基于上述改进的技术方案，所述S8对应的具体实现过程如下：S8-1、将各重点杆塔对应铺设地理区域中的异常气象类别与设定的各种异常气象类别对应的常规巡检间隔时长进行匹配，从中匹配出各重点杆塔对应的常规巡检间隔时长。
S8-2、将除异常气象频发月份之前的其他月份记为正常巡检月份，进而筛查出各重点杆塔对应的正常巡检月份，从而将各重点杆塔对应的常规巡检间隔时长作为各重点杆塔在正常巡检月份的巡检周期。
S8-3、将各重点杆塔所属异常气象对应的异常程度指数和常规巡检间隔时长导入特殊巡检间隔时长计算公式
Figure 202211101629265354
，得到各重点杆塔对应的特殊巡检间隔时长，其中
Figure 202211101629265716
表示为特殊巡检间隔时长，
Figure 202211101629265970
表示为常规巡检间隔时长，
Figure 202211101629266292
表示为异常气象对应的异常程度指数，并将其作为各重点杆塔在异常气象频发月份的巡检周期。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：（1）本发明通过对跨区域电网中铺设的各杆塔进行位置定位，以此获得各杆塔对应的铺设地理区域，并基于各杆塔对应铺设地理区域的气象数据识别各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型，进而由此将杆塔分类为正常杆塔和重点杆塔，从而据此对各杆塔对应的巡检周期和重点巡检部位进行针对性确定，有效克服了目前对杆塔对应巡检周期和重点巡检部位的确定因没有考虑到各杆塔所在铺设地理区域的气象特征导致缺乏针对性的不足，使得确定结果能够适配各杆塔对应铺设地理区域的气象特征引发的巡检需求，从而真正实现了按需巡检，能够快速巡检出杆塔存在的运营隐患，大大避免了无效巡检的发生，有利于提高巡检效果。
（2）本发明在对重点杆塔进行巡检周期确定时，考虑到异常气象在一年内非连续性、非覆盖性的发生特点，通过对重点杆塔进行异常气象频发月份识别，由此将重点杆塔在一年内的巡检月份划分为正常巡检月份和异常气象频发月份，从而对正常巡检月份和异常气象频发月份进行区别化的巡检周期确定，实现了重点杆塔巡检周期的具体细致化确定，使得确定结果更加符合实际需求，具有较高的实用性价值。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的方法实施步骤流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1所示，本发明提出一种跨区域电网安全运维监测分析方法，包括以下步骤：S1、获取目标电网的铺设起点和铺设终点，进而统计目标电网铺设过程中存在的杆塔数量，并对各杆塔的铺设位置进行定位，由此将各杆塔按照由铺设起点到铺设终点的顺序进行编号。
S2、基于各杆塔的铺设位置获取各杆塔对应的铺设地理区域。
S3、设定监测年限，由此在各监测年限从气象中心提取各杆塔对应铺设地理区域的气象数据，其中气象数据包括年平均最高温度、年平均最低温度、年平均相对湿度、年平均风速和年平均降雨量。
需要说明的是，上述设定监测年限的目的在于避免只设定单个监测年限提取的气象数据存在一定的偶然性，可靠性不够，无法为后续的倾向气象类型分析提供客观真实的分析依据。
S4、根据各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的气象数据分析各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型，其中倾向气象类型为正常气象类型或异常气象类型。
应用于上述实施例，分析各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型具体操作步骤如下：S4-1、从气象数据中提取年平均最高温度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均最高温度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理位置的参照最高温度。
S4-2、将各杆塔对应铺设地理区域的参照最高温度与设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的上限温度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度，记为
Figure 202211101629266536
，其中
Figure 202211101629266770
，
Figure 202211101629266995
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照最高温度，i表示为杆塔编号，
Figure 202211101629267259
,
Figure 202211101629267474
表示为设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的上限温度，其中某杆塔对应铺设地理区域的参照最高温度越大于设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的上限温度，表明该杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度越大，代表该杆塔对应铺设地理区域越容易存在高温气象。
S4-3、从气象数据中提取年平均最低温度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均最低温度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理位置的参照最低温度。
S4-4、将各杆塔对应铺设地理区域的参照最低温度与设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的下限温度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的下限温度偏离度，记为
Figure 202211101629267698
，其中
Figure 202211101629267942
，
Figure 202211101629268235
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照最低温度，
Figure 202211101629268450
为设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的下限温度，其中某杆塔对应铺设地理区域的参照最低温度越低于设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的下限温度，表明该杆塔对应铺设地理区域的下限温度偏离度越大，代表该杆塔对应铺设地理区域越容易存在低温气象。
S4-5、从气象数据中提取年平均相对湿度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均相对湿度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度。
S4-6、将各杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度与设定的杆塔处于正常运营状态下的适宜相对湿度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的相对湿度偏离度，记为
Figure 202211101629268675
，其中
Figure 202211101629268909
，
Figure 202211101629269143
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度，
Figure 202211101629269378
表示为设定的杆塔处于正常运营状态下的适宜相对湿度，e表示为自然常数，其中某杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度越高于设定的杆塔处于正常运营状态下的适宜相对湿度，表明该杆塔对应铺设地理区域的相对湿度偏离度越大，代表该杆塔对应铺设地理区域越容易存在高湿气象。
S4-7、从气象数据中提取年平均风速，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均风速进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照风速。
S4-8、将各杆塔对应铺设地理区域的参照风速与设定的杆塔正常运营能够承受的最大风速进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的风速偏离度，记为
Figure 202211101629269602
，其中
Figure 202211101629269847
，
Figure 202211101629270130
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照风速，
Figure 202211101629270345
表示为设定的杆塔正常运营能够承受的最大风速，其中某杆塔对应铺设地理区域的参照风速越高于设定的杆塔正常运营能够承受的最大风速，表明该杆塔对应铺设地理区域的风速偏离度越大，代表该杆塔对应铺设地理区域越容易存在大风气象。
S4-9、从气象数据中提取年平均降雨量，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均降雨量进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量。
S4-10、将各杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量与设定的杆塔正常运营允许降雨量进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的降雨量偏离度，记为
Figure 202211101629270579
，其中
Figure 202211101629270823
，
Figure 202211101629271038
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量，
Figure 202211101629271263
表示为设定的杆塔正常运营允许降雨量，其中某杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量越高于设定的杆塔正常运营允许降雨量，表明该杆塔对应铺设地理区域的降雨量偏离度越大，代表该杆塔对应铺设地理区域越容易存在洪涝气象。
S4-11、将各杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度、下限温度偏离度、相对湿度偏离度、风速偏离度和降雨量偏离度代入综合气象偏离度分析公式
Figure 202211101629271477
，得到各杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度
Figure 202211101629271722
。
S4-12、将各杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度与预定义的综合气象允许偏离度进行对比，若某杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度大于预定义的综合气象允许偏离度，则表明该杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为异常气象类型，反之，则表明该杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为正常气象类型。
S5、依据各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型将杆塔分类为重点杆塔和正常杆塔，其具体分类方式为若某杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为异常气象类型，则将该杆塔记为重点杆塔，若某杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为正常气象类型，则将该杆塔记为正常杆塔，此时分别记录各正常杆塔和重点杆塔的编号。
S6、将各正常杆塔参照设定的常态巡检周期和常态巡检部位进行处理，得到各正常杆塔对应的巡检周期和重点巡检部位，对各重点杆塔识别其对应铺设地理区域的异常气象属性，其中异常气象属性包括异常气象类别、异常气象对应的异常程度指数和异常气象频发月份。
需要说明的是上述提到的异常气象类别包括大不限于高温、低温、高湿、大风和洪涝。
在一些可独立实施的设计方案中，上述识别各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象属性具体参照如下步骤：（1）将各重点杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度、下限温度偏离度、相对湿度偏离度、风速偏离度和降雨量偏离度与预设的临界上限温度偏离度、临界下限温度偏离度、临界相对湿度偏离度、临界风速偏离度和临界降雨量偏离度进行对比，若某重点杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度大于临界上限温度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为高温，并通过高温异常程度指数计算公式
Figure 202211101629272015
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的高温异常程度指数，其中a表示为设定的高温对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的下限温度偏离度大于临界下限温度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为低温，并通过低温异常程度指数计算公式
Figure 202211101629272278
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的低温异常程度指数,其中b表示为设定的低温对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的相对湿度偏离度大于临界相对湿度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为高湿，并通过高湿异常程度指数计算公式
Figure 202211101629272669
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的高湿异常程度指数,其中c表示为设定的高湿对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的风速偏离度大于临界风速偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为大风，并通过大风异常程度指数计算公式
Figure 202211101629272962
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的大风异常程度指数,其中f表示为设定的大风对应的修正因子。
若某重点杆塔对应铺设地理区域的降雨量偏离度大于临界降雨量偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为洪涝，并通过洪涝异常程度指数计算公式
Figure 202211101629273265
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的洪涝异常程度指数，其中g表示为设定的洪涝对应的修正因子。
（2）在各监测年限基于各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别从相应铺设地理区域的气象中心提取出现异常气象类别的月份，将其记为异常月份，进而将各重点杆塔对应铺设地理区域在各监测年限存在的异常月份进行对比，从中筛选出现频次最多的异常月份作为各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象频发月份。
S7、从异常气象属性中提取异常气象类别，由此依据各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别解析各重点杆塔对应的重点巡检部位，其具体操作方式为将各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别与设定的杆塔处于各种异常气象类别下的重点巡检部位进行匹配，从中匹配出各重点杆塔对应的重点巡检部位。
示例性地，上述提到的杆塔处于各种异常气象类别下的重点巡检部位具体为：当杆塔处于高温状态下，由于高温天气会使电网负荷急剧增加，造成变电设备过载，容易造成变电设备过热烧毁，这种情况使得杆塔对应的重点巡检部位为杆塔上的变电设备，当杆塔处于低温状态下，由于低温天气会使电力设备冻裂脆化，这种情况使得杆塔对应的重点巡检部位为杆塔上的电力设备，当杆塔处于高湿状态下，由于高湿天气会使降低绝缘设备的绝缘性能，这种情况使得杆塔对应的重点巡检部位为杆塔上的绝缘设备，当杆塔处于大风状态下，由于大风会使杆塔发生倾斜，同时也会使杆塔上的导线摆动，进而引起碰线，严重者会使导线断股，这种情况使得杆塔对应的重点巡检部位为杆塔外形和杆塔上的导线，当杆塔处于洪涝状态下，由于洪水会冲击杆塔，导致杆塔的地基受到损坏，这种情况使得杆塔对应的重点巡检部位为杆塔地基。
S8、根据各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象属性评估各重点杆塔对应的巡检周期，其具体实现过程如下：S8-1、将各重点杆塔对应铺设地理区域中的异常气象类别与设定的各种异常气象类别对应的常规巡检间隔时长进行匹配，从中匹配出各重点杆塔对应的常规巡检间隔时长。
S8-2、将除异常气象频发月份之前的其他月份记为正常巡检月份，进而筛查出各重点杆塔对应的正常巡检月份，从而将各重点杆塔对应的常规巡检间隔时长作为各重点杆塔在正常巡检月份的巡检周期。
S8-3、将各重点杆塔所属异常气象对应的异常程度指数和常规巡检间隔时长导入特殊巡检间隔时长计算公式
Figure 202211101629273528
，得到各重点杆塔对应的特殊巡检间隔时长，其中
Figure 202211101629273763
表示为特殊巡检间隔时长，
Figure 202211101629255833
表示为常规巡检间隔时长，
Figure 202211101629273987
表示为异常气象对应的异常程度指数，并将其作为各重点杆塔在异常气象频发月份的巡检周期。
本发明实施例在对重点杆塔进行巡检周期确定时，考虑到异常气象在一年内非连续性、非覆盖性的发生特点，通过对重点杆塔进行异常气象频发月份识别，由此将重点杆塔在一年内的巡检月份划分为正常巡检月份和异常气象频发月份，从而对正常巡检月份和异常气象频发月份进行区别化的巡检周期确定，实现了重点杆塔巡检周期的具体细致化确定，使得确定结果更加符合实际需求，具有较高的实用性价值。
S9、分别将各正常杆塔和重点杆塔的编号及其对应的巡检周期和重点巡检部位传达给无人机，由其执行巡检操作。
本发明通过对跨区域电网中铺设的各杆塔进行位置定位，以此获得各杆塔对应的铺设地理区域，并基于各杆塔对应铺设地理区域的气象数据识别各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型，进而由此将杆塔分类为正常杆塔和重点杆塔，从而据此对各杆塔对应的巡检周期和重点巡检部位进行针对性确定，有效克服了目前对杆塔对应巡检周期和重点巡检部位的确定因没有考虑到各杆塔所在铺设地理区域的气象特征导致缺乏针对性的不足，使得确定结果能够适配各杆塔对应铺设地理区域的气象特征引发的巡检需求，从而实现了按需巡检，能够快速巡检出杆塔存在的运营隐患，大大避免了无效巡检的发生，有利于提高巡检效果。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取目标电网的铺设起点和铺设终点，进而统计目标电网铺设过程中存在的杆塔数量，并对各杆塔的铺设位置进行定位，由此将各杆塔按照由铺设起点到铺设终点的顺序进行编号；
S2、基于各杆塔的铺设位置获取各杆塔对应的铺设地理区域；
S3、设定监测年限，由此在各监测年限从气象中心提取各杆塔对应铺设地理区域的气象数据；
S4、根据各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的气象数据分析各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型；
S5、依据各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型将杆塔分类为重点杆塔和正常杆塔，并分别记录各正常杆塔和重点杆塔的编号；
S6、将各正常杆塔参照设定的常态巡检周期和常态巡检部位进行处理，得到各正常杆塔对应的巡检周期和重点巡检部位，对各重点杆塔识别其对应铺设地理区域的异常气象属性；
S7、从异常气象属性中提取异常气象类别，由此依据各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别解析各重点杆塔对应的重点巡检部位；
S8、根据各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象属性评估各重点杆塔对应的巡检周期；
S9、分别将各正常杆塔和重点杆塔的编号及其对应的巡检周期和重点巡检部位传达给无人机，由其执行巡检操作。
2.根据权利要求1所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述气象数据包括年平均最高温度、年平均最低温度、年平均相对湿度、年平均风速和年平均降雨量。
3.根据权利要求2所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述倾向气象类型为正常气象类型或异常气象类型。
4.根据权利要求3所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述S4对应的具体操作步骤如下：
S4-1、从气象数据中提取年平均最高温度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均最高温度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理位置的参照最高温度；
S4-2、将各杆塔对应铺设地理区域的参照最高温度与设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的上限温度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度，记为
Figure 202211101610552592
，其中
Figure 202211101610552846
，
Figure 202211101610553099
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照最高温度，i表示为杆塔编号，
Figure 202211101610553373
，
Figure 202211101610553627
表示为设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的上限温度；
S4-3、从气象数据中提取年平均最低温度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均最低温度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理位置的参照最低温度；
S4-4、将各杆塔对应铺设地理区域的参照最低温度与设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的下限温度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的下限温度偏离度，记为
Figure 202211101610553881
，其中
Figure 202211101610554125
，
Figure 202211101610554398
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照最低温度，
Figure 202211101610554662
为设定的杆塔处于正常运营状态下适宜温度区间中的下限温度；
S4-5、从气象数据中提取年平均相对湿度，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均相对湿度进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度；
S4-6、将各杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度与设定的杆塔处于正常运营状态下的适宜相对湿度进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的相对湿度偏离度，记为
Figure 202211101610555004
，其中
Figure 202211101610555258
，
Figure 202211101610555521
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照相对湿度，
Figure 202211101610555756
表示为设定的杆塔处于正常运营状态下的适宜相对湿度，e表示为自然常数；
S4-7、从气象数据中提取年平均风速，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均风速进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照风速；
S4-8、将各杆塔对应铺设地理区域的参照风速与设定的杆塔正常运营能够承受的最大风速进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的风速偏离度，记为
Figure 202211101610556117
，其中
Figure 202211101610556488
，
Figure 202211101610556713
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照风速，
Figure 202211101610556957
表示为设定的杆塔正常运营能够承受的最大风速；
S4-9、从气象数据中提取年平均降雨量，进而将各监测年限中各杆塔对应铺设地理区域的年平均降雨量进行均值计算，并将计算结果作为各杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量；
S4-10、将各杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量与设定的杆塔正常运营允许降雨量进行对比，计算各杆塔对应铺设地理区域的降雨量偏离度，记为
Figure 202211101610557308
，其中
Figure 202211101610557592
，
Figure 202211101610557836
表示为第i个杆塔对应铺设地理区域的参照降雨量，
Figure 202211101610558099
表示为设定的杆塔正常运营允许降雨量；
S4-11、将各杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度、下限温度偏离度、相对湿度偏离度、风速偏离度和降雨量偏离度代入综合气象偏离度分析公式
Figure 202211101610558373
，得到各杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度
Figure 202211101610558646
；
S4-12、将各杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度与预定义的综合气象允许偏离度进行对比，若某杆塔对应铺设地理区域的综合气象偏离度大于预定义的综合气象允许偏离度，则表明该杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为异常气象类型，反之，则表明该杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为正常气象类型。
5.根据权利要求1所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述依据各杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型将杆塔分类为重点杆塔和正常杆塔对应的具体分类方式为若某杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为异常气象类型，则将该杆塔记为重点杆塔，若某杆塔对应铺设地理区域的倾向气象类型为正常气象类型，则将该杆塔记为正常杆塔。
6.根据权利要求1所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述异常气象属性包括异常气象类别、异常气象对应的异常程度指数和异常气象频发月份。
7.根据权利要求6所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述S6中识别各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象属性具体参照如下步骤：
（1）将各重点杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度、下限温度偏离度、相对湿度偏离度、风速偏离度和降雨量偏离度与预设的临界上限温度偏离度、临界下限温度偏离度、临界相对湿度偏离度、临界风速偏离度和临界降雨量偏离度进行对比，若某重点杆塔对应铺设地理区域的上限温度偏离度大于临界上限温度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为高温，并通过高温异常程度指数计算公式
Figure 202211101610558949
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的高温异常程度指数，其中a表示为设定的高温对应的修正因子;
若某重点杆塔对应铺设地理区域的下限温度偏离度大于临界下限温度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为低温，并通过低温异常程度指数计算公式
Figure 202211101610559242
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的低温异常程度指数,其中b表示为设定的低温对应的修正因子；
若某重点杆塔对应铺设地理区域的相对湿度偏离度大于临界相对湿度偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为高湿，并通过高湿异常程度指数计算公式
Figure 202211101610559555
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的高湿异常程度指数,其中c表示为设定的高湿对应的修正因子;
若某重点杆塔对应铺设地理区域的风速偏离度大于临界风速偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为大风，并通过大风异常程度指数计算公式
Figure 202211101610559867
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的大风异常程度指数,其中f表示为设定的大风对应的修正因子;
若某重点杆塔对应铺设地理区域的降雨量偏离度大于临界降雨量偏离度，则识别该重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别为洪涝，并通过洪涝异常程度指数计算公式
Figure 202211101610560160
，计算出该重点杆塔对应铺设地理区域的洪涝异常程度指数，其中g表示为设定的洪涝对应的修正因子；
（2）在各监测年限基于各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别从相应铺设地理区域的气象中心提取出现异常气象类别的月份，将其记为异常月份，进而将各重点杆塔对应铺设地理区域在各监测年限存在的异常月份进行对比，从中筛选出现频次最多的异常月份作为各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象频发月份。
8.根据权利要求1所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述S7中解析各重点杆塔对应的重点巡检部位具体操作方式为将各重点杆塔对应铺设地理区域的异常气象类别与设定的杆塔处于各种异常气象类别下的重点巡检部位进行匹配，从中匹配出各重点杆塔对应的重点巡检部位。
9.根据权利要求7所述的一种跨区域电网安全运维监测分析方法，其特征在于：所述S8对应的具体实现过程如下：
S8-1、将各重点杆塔对应铺设地理区域中的异常气象类别与设定的各种异常气象类别对应的常规巡检间隔时长进行匹配，从中匹配出各重点杆塔对应的常规巡检间隔时长；
S8-2、将除异常气象频发月份之前的其他月份记为正常巡检月份，进而筛查出各重点杆塔对应的正常巡检月份，从而将各重点杆塔对应的常规巡检间隔时长作为各重点杆塔在正常巡检月份的巡检周期；
S8-3、将各重点杆塔所属异常气象对应的异常程度指数和常规巡检间隔时长导入特殊巡检间隔时长计算公式
Figure 202211101610560443
，得到各重点杆塔对应的特殊巡检间隔时长，其中
Figure 202211101610560687
表示为特殊巡检间隔时长，
Figure 202211101610560922
表示为常规巡检间隔时长，
Figure 202211101610551683
表示为异常气象对应的异常程度指数，并将其作为各重点杆塔在异常气象频发月份的巡检周期。
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