CN115331403B - 一种供电线路的故障数据可视化分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种供电线路的故障数据可视化分析方法及系统，涉及电数字数据处理相关领域，获得供电线路的线路基础信息，基于周期性图像采集集合进行线路评价，生成线路评价数据；基于实时供电参数、线路基础信息进行生成温度预估值；通过实时环境参数采集结果、温度预估值生成等级温度预警区间；通过导线温度测定装置进行供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，通过等级温度预警区间进行采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和线路评价数据生成故障预警信息，解决了现有技术在进行电力供应的过程中，缺少进行准确、及时的供电线路监测，进而及时进行供电线路故障预警，无法保障供电线路稳定安全运行的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及电数字数据处理相关领域，尤其涉及一种供电线路的故障数据可视化分析方法及系统。
背景技术
随着电力建设的发展，各行各业对于电力供应的质量和数量提出了更高的要求。电网的输电线路所述环境的不确定性，需要定期进行输电线路的线路检修，以保障输电线路额可靠、稳定的运行。
输电线路纵横延伸，运维人员日常运维存在诸多不便，且通过人员执行线路的检测和评价，存在不能准确、及时发现线路故障，进而容易导致供电线路异常，影响电力的正常供应和供电安全。
现有技术在进行电力供应的过程中，缺少进行准确、及时的供电线路监测，进而及时进行供电线路故障预警，无法保障供电线路稳定安全运行的技术问题。
发明内容
本申请通过提供一种供电线路的故障数据可视化分析方法及系统，解决了现有技术在进行电力供应的过程中，缺少进行准确、及时的供电线路监测，进而及时进行供电线路故障预警，无法保障供电线路稳定安全运行的技术问题，通过智能监测设备进行供电线路的状态准确分析评价，进而实现供电线路的安全准确的监测，提高监测智能性，提高监测准确性，进而达到保障供电线路稳定运行的技术效果。
鉴于上述问题，提出了本申请提供一种供电线路的故障数据可视化分析方法及系统。
第一方面，本申请提供了一种供电线路的故障数据可视化分析方法，所述方法应用于智能监测系统，所述智能监测系统与图像采集装置、导线温度测定装置、环境测定装置、电流采集装置通信连接，所述方法包括：获得供电线路的线路基础信息，其中，所述线路基础信息包括导线属性信息、安装信息；通过所述图像采集装置进行所述供电线路的周期性图像采集，并基于周期性图像采集集合进行所述供电线路的线路评价，生成线路评价数据；通过所述电流采集装置获得所述供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、所述线路基础信息进行所述供电线路的发热计算，生成温度预估值；通过所述环境测定装置进行实时环境参数采集，通过所述实时环境参数采集结果、所述温度预估值生成所述供电线路的等级温度预警区间；通过所述导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，其中，所述采集温度集合具有位置标识；通过所述等级温度预警区间进行所述采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和所述线路评价数据生成故障预警信息。
另一方面，本申请还提供了一种供电线路的故障数据可视化分析系统，所述系统与图像采集装置、导线温度测定装置、环境测定装置、电流采集装置通信连接，所述系统包括：基础信息采集模块，所述基础信息采集模块用于获得供电线路的线路基础信息，其中，所述线路基础信息包括导线属性信息、安装信息；图像评价模块，所述图像评价模块用于通过所述图像采集装置进行所述供电线路的周期性图像采集，并基于周期性图像采集集合进行所述供电线路的线路评价，生成线路评价数据；温度预估模块，所述温度预估模块用于通过所述电流采集装置获得所述供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、所述线路基础信息进行所述供电线路的发热计算，生成温度预估值；等级预警温度评价模块，所述等级预警温度评价模块用于通过所述环境测定装置进行实时环境参数采集，通过所述实时环境参数采集结果、所述温度预估值生成所述供电线路的等级温度预警区间；实时温度采集模块，所述实时温度采集模块用于通过所述导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，其中，所述采集温度集合具有位置标识；故障预警模块，所述故障预警模块用于通过所述等级温度预警区间进行所述采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和所述线路评价数据生成故障预警信息。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
由于采用了获得供电线路的线路基础信息，并通过图像采集装置进行供电线路的周期性图像采集，并基于周期性图像采集集合进行所述供电线路的线路评价，生成线路评价数据；通过电流采集装置获得供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、线路基础信息进行供电线路的发热计算，生成温度预估值；通过环境测定装置进行实时环境参数采集，通过实时环境参数采集结果、温度预估值生成所述供电线路的等级温度预警区间；通过导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，通过等级温度预警区间进行采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和线路评价数据生成故障预警信息。通过智能监测设备进行供电线路的状态准确分析评价，进而实现供电线路的安全准确的监测，提高监测智能性，提高监测准确性，进而达到保障供电线路稳定运行的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请一种供电线路的故障数据可视化分析方法的流程示意图；
图2为本申请一种供电线路的故障数据可视化分析方法的连续性评价的流程示意图；
图3为本申请一种供电线路的故障数据可视化分析方法的宽容优化的流程示意图；
图4为本申请一种供电线路的故障数据可视化分析系统的结构示意图。
附图标记说明：基础信息采集模块1，图像评价模块2，温度预估模块3，等级预警温度评价模块4，实时温度采集模块5，故障预警模块6。
具体实施方式
本申请通过提供一种供电线路的故障数据可视化分析方法及系统，解决了现有技术在进行电力供应的过程中，缺少进行准确、及时的供电线路监测，进而及时进行供电线路故障预警，无法保障供电线路稳定安全运行的技术问题，通过智能监测设备进行供电线路的状态准确分析评价，进而实现供电线路的安全准确的监测，提高监测智能性，提高监测准确性，进而达到保障供电线路稳定运行的技术效果。下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。本领域普通技术人员可知，随着技术的发展和新场景的出现，本申请提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。
本申请的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。
在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种供电线路的故障数据可视化分析方法，所述方法应用于智能监测系统，所述智能监测系统与图像采集装置、导线温度测定装置、环境测定装置、电流采集装置通信连接，所述方法包括：
步骤S100：获得供电线路的线路基础信息，其中，所述线路基础信息包括导线属性信息、安装信息；
步骤S200：通过所述图像采集装置进行所述供电线路的周期性图像采集，并基于周期性图像采集集合进行所述供电线路的线路评价，生成线路评价数据；
具体而言，所述智能监测系统为进行供电线路的故障监测统筹分析的系统，所述图像采集装置为可以进行供电线路图像采集的智能监测设备，所述导线温度测定装置为包含温度传感器，可以进行供电线路标定点温度数据采集的装置，所述环境测定装置为设置在铁塔的可以进行环境信息采集的装置，采集的环境因素包括但不限于温度、湿度、风速、风向、雨量、日照等，所述电流采集装置设置在铁塔的所述供电线路的连接节点，可以进行供电线路的实时电流数据测定的装置。且所述图像采集装置、所述导线温度测定装置、所述环境测定装置、所述电流采集装置通过特种高能电池和/或太阳能电池板进行供电，且所述智能监测系统分别与图像采集装置、导线温度测定装置、环境测定装置、电流采集装置通信连接，可以与各个装置进行实时的数据交互。
所述供电线路即进行智能监测的目标线路，所述线路基础信息即所述供电线路的一些基础参数信息，包括安装时间、导线直径、导线的吸热系数、线路电阻、线路电感、线路电容等，通过所述线路基础信息的数据采集，为后续准确进行线路状态评价提供了数据维度的支持。
进一步的，设定图像采集周期，基于所述图像采集周期设定结果，基于所述图像采集装置进行所述供电线路的图像采集，且对于上一周期采集的标定异常点，在下一周期采集时，进行重点位置标识，并进行偏重采集，以对于可能存在的异常线路状态准确监测。通过预先构建的供电线路评价特征进行所述周期性图像采集集合的特征匹配，基于特征的匹配结果生成供电线路的外观评价结果，且所述外观评价结果具有位置坐标的标识。
进一步的，本申请步骤S200还包括：
步骤S210：通过大数据构建供电线路评价特征集合；
步骤S220：对所述供电线路评价特征集合进行评价值标识，其中，所述供电线路评价特征集合中的每一供电线路评价特征均对应有一评价值；
步骤S230：基于所述供电线路评价特征集合进行所述周期性图像采集集合中的图像特征匹配，获得特征匹配结果，其中，所述特征匹配结果中包括特征相似度数据；
步骤S240：基于所述特征匹配结果、所述特征相似度数据和匹配特征的评价值计算获得所述线路评价数据。
具体而言，所述供电线路评价特征集合为线路的外观缺陷特征的汇总集合，集合特征包括划伤、擦伤、塌陷、麻花纹、裂纹等，且每个评价特征根据特征的缺陷程度，均匹配有对应特征的特征评价值。举例而言，将划伤特征作为a特征，依据划伤评价等级，将a特征分为a1、a2、a3、a4、a5五个缺陷等级，其中，a1等级最高，代表划伤最严重，且a特征的5个缺陷等级均对应有特征评价值，所述特征评价值反应出当前特征等级对于供电线路的异常影响度。
通过所述供电线路评价特征集合进行所述周期性图像采集集合中的图像特征匹配，首先匹特征类型，即分辨出划伤、擦伤、塌陷、麻花纹、裂纹特征，进一步的，依据匹配出的特征类型，进行最接近的特征等级匹配。进一步的，在匹配成功缺陷等级后，进行进一步的等级相似度评价，即所述特征相似度数据。举例而言，当匹配的最接近特征等级为a4，则特征相似度数据为当前特征与a4特征的相似度评价，一般相似度评价通过0.1-1十个等级约束，1为相似度最高，0.1为相似度最低。基于所述特征匹配结果、所述特征相似度数据和匹配特征的评价值计算获得所述线路评价数据，所述线路评价数据一般计算为a4对应的特征评价值*特征相似度数据。
进一步的，本申请步骤S210还包括：
步骤S211：获得线路评价数据的需求评价精度信息；
步骤S212：基于所述需求评价精度信息生成样本平衡约束数据；
步骤S213：通过所述样本平衡约束数据进行所述供电线路评价特征集合的构建样本约束；
步骤S214：基于约束后的样本完成所述供电线路评价特征集合的构建。
具体而言，为了使得构建的供电线路评价特征集合更加适配需求，进而对于线路的预警评价更加的准确，需要基于需求进行供电线路评价特征集合的构建约束。
所述需求评价精度信息为需求监测方的需求精度，基于所述需求评价精度信息进行实际供电线路评价特征集合构建的每个特征的层级约束。精度越高，则需求的样本数据越大，则对于每个特征的特征等级划分越详细。基于所述需求评价精度信息匹配适配的样本平衡约束数据，基于所述样本平衡约束数据进行所述供电线路评价特征集合的构建。通过进行样本的数量约束，进而完成与需求适配的供电线路评价特征集合的构建，在保证能实现精度需求的基础上，降低了数据库构建成本，节约资源。
步骤S300：通过所述电流采集装置获得所述供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、所述线路基础信息进行所述供电线路的发热计算，生成温度预估值；
步骤S400：通过所述环境测定装置进行实时环境参数采集，通过所述实时环境参数采集结果、所述温度预估值生成所述供电线路的等级温度预警区间；
具体而言，所述电流采集装置为进行所述供电线路电流实时采集的装置，为了保证对于发热评价的准确性，因此，在固定节点位置设置所述电流采集装置，以使得用于进行计算的电流数据更加准确。通过所述电流采集装置采集所述供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、所述线路基础信息进行所述供电线路的发热计算，生成温度预估值。
进一步的，所述温度预估值即不考虑环境因素影响，计算获得的供电线路自身发热的数据。计算公式为：，其中，I为所述实时供电参数，即电流数据，R为供电线路电阻，为持续时间，K为所述供电线路的老化评价系数。
进一步而言，为了对于所述供电线路的准确分析，还通过所述环境测定装置进行实时环境采集，以对于当前节点下的供电线路的发热评价。在复杂地势下的输电电路，小气候突出，微气象对于供电线路影响较大，如果仅仅通过临近地区的气象进行评价，误差较大，易出现评价不准确，导致供电线路的检测异常。获得所述实时环境参数采集结果，本申请中主要采集利用的环境参数包括实时温度数据、光照强度数据。通过所述实时环境参数采集结果、所述温度预估值构建所述供电线路的等级温度预警区间，所述供电线路的等级温度预警区间为针对于当前供电线路状态评价获得的多等级预警范围，通过实时温度数据、光照强度数据，结合导线吸热系数、导线表面辐射系数、导线外径和温度预估值计算获得初始预估温度值，将高于所述初始预估温度值的温度进行多等级划分，基于划分结果获得等级温度预警区间。通过所述等级温度预警区间的构建，进而为更加准确的进行当前供电线路的温度评价提供支持。
步骤S500：通过所述导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，其中，所述采集温度集合具有位置标识；
步骤S600：通过所述等级温度预警区间进行所述采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和所述线路评价数据生成故障预警信息。
具体而言，基于所述导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度数据采集，且每一采集数据均对应有供电线路温度点的位置标识信息，通过计算获得的所述等级温度预警区间对所述采集温度集合进行预警等级评价，根据实际的预警等级评价结果和所在位置，结合所述线路评价数据生成故障预警信息。
进一步的，当预警等级评价结果满足预期预警阈值，则根据实际预警等级生成预警信息，当预警等级异常位置存在线路评价异常图像，则根据图像异常评价值对所述预警等级进行修正调整，基于调整结果生成所述故障预警信息。当预警等级异常位置和线路评价数据位置不一致，则基于各自异常值生成所述故障预警信息。通过进行实际电流数据采集，并结合供电线路数据进行实时温升评价，结合环境数据构建等级温度预警区间，进而准确进行实时温度采集结果比对，通过图像采集特征验证，进而实现准确的故障监测预警，提高监测智能性，提高监测准确性，进而达到保障供电线路稳定运行的技术效果。
进一步的，如图2所示，本申请步骤S600还包括：
步骤S610：获得所述预警等级评价结果的位置分布数据；
步骤S620：基于所述位置分布数据进行预警等级连续性评价，获得各个位置点的连续评价值；
步骤S630：根据所述连续评价值进行所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。
具体而言，为了实现准确的故障监测预警，因此对于监测获得的预警等级评价结果进行进一步的分析，主要包括位置关联性的连续分析。对于异常温度的位置节点，不应该只通过当前发热信息进行预警信息评价，这样的评价是片面的，不够准确的，还应该结合与当前位置的关联位置的温升连续性进行进一步的评价标识，以提高所述故障预警信息的准确性。
获得所述预警等级评价结果的位置分布数据，并依据位置关联关系进行所述预警等级评价结果的排序，通过排序结果进行相关联位置的预警等级变化连续性评价，一般认为，当相邻位置为相邻预警等级或者同预警等级，则认为连续性高，温度过度平稳，此时连续评价值高，即连续性高，此时不产生额外的标识预警数据，当当相邻位置既不为相邻预警等级，也不是同预警等级，则此时的连续性低，温度过度不平稳，等级相差越大，则连续评价值越低，此时产生额外的标识预警数据，表征当前位置节点可能存在异常，根据所述连续评价值进行所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。通过进行关联位置的连续性分析，进而可以更好的从宏观维度进行故障评价，进而使得获得的故障预警信息更加准确，进而为准确进行故障监测预警，提高监测智能性，提高监测准确性夯实了基础。
进一步的，如图3所示，本申请步骤S600还包括：
步骤S640：基于所述线路基础信息设定位置宽容等级；
步骤S650：通过所述位置宽容等级进行所述连续评价值的数值调整，获得优化连续评价值；
步骤S660：通过所述优化连续评价值进行所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。
具体而言，所述位置宽容等级为基于特定位置进行评级优化的许可温升等级，它表征了部分特殊部位已进行优化处理，因此可以许可一定范围内的温升控制。一般而言，在接头或者线夹位置容易异常发热，一般对于接头和线夹位置进行适配性处理，当进行适配性抗高温处理后，则基于适配性处理结果来设定接头和线夹位置的位置宽容等级。基于所述位置宽容等级对接头和/或线夹位置的温度连续性评价值的数值调整，即当接头和/或线夹位置的连续性评价值很低，代表接头和/或线夹位置的温升异常，此时，根据设定的所述位置宽容等级进行所述连续性评价值的适应性调高处理，调高的区间根据位置宽容等级确定。根据所述位置宽容等级进行所述连续评价值的数值调整，获得优化连续评价值，通过所述优化连续性评价值对所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。通过进行特定位置的宽容优化调整，以使得特定位置部分的预警评价更加准确，进而为准确进行整体的故障预警奠定了基础。
进一步的，所述智能监测系统还与夜视监测装置通信连接，步骤S600还包括：
步骤S671：通过所述夜视监测装置进行所述供电线路的设定点进行图像采集，得到监测图像集合；
步骤S672：基于所述监测图像集合进行线路弧垂评价，生成评价预警数据；
步骤S673：将所述评价预警数据和所述监测图像集合添加至所述生成故障预警信息。
具体而言，所述夜视监测装置为可以进行夜间和白天双用的图像采集监测装置，所述夜视监测装置与所述智能监测系统通信连接，可以进行相互的信息传输。为了保障供电线路的安全稳定运性，需要对于供电线路的导线弧垂和导线安全进行监测。对于易出现导线弧垂风险位置设定监测点，将所述夜视测试装置分布设置在设定监测点位置，并进行周期性的图像采集，采集周期依据导线弧垂风险值适应性调整。对于采集的监测图像集合进行供电线路的弧垂评价，生成评价预警数据。当供电线路与地面、树枝、建筑物或其他物品距离越近，则评价预警数据的预警等级越高。当所述评价预警数据的预警等级超过预期阈值时，则生成预警信息，并将对应的监测图像同样添加至所述故障预警信息，为弧垂预警信息提供数据支持。
进一步的，本申请步骤S600还包括：
步骤S674：基于所述线路基础信息生成所述供电线路的第一弧垂预测约束数据；
步骤S675：获得环境预测变化数据，通过所述环境预测变化数据生成所述供电线路的第二弧垂预测约束数据；
步骤S676：通过所述第一弧垂预测约束数据和所述第二弧垂预测约束数据进行所述评价预警数据预警值调整，基于调整后的评价预警数据生成所述故障预警信息。
具体而言，为了及时准确进行供电线路的导线弧垂预警，除了根据已测定的图像识别预警，还包括基于导线数据和环境数据进行的弧垂变化预测识别，降低接地事故发生的风险。所述第一弧垂预测约束数据为基于所述供电线路本身的材质评价得出的预测约束数据，即受力形变越小，则第一弧垂预测约束数据越小，表征所述供电线路越稳定；所述获得环境预测变化数据一般包括风力变化的预测数据，风力相对于当前状态变大，则第二弧垂预测约束数据越大，表征所述供电线路受到风力影响越大，容易出现异常弧垂。通过所述第一弧垂预测约束数据和所述第二弧垂预测约束数据进行所述评价预警数据的预测预警值调整，基于调整后的评价预警数据生成所述故障预警信息。通过进行环境和供电线路的预测评价，进而可以及时进行弧垂变化预测识别，降低导线接地事故风险。
实施例二
基于与前述实施例中一种供电线路的故障数据可视化分析方法同样发明构思，本发明还提供了一种供电线路的故障数据可视化分析系统，如图4所示，所述系统与图像采集装置、导线温度测定装置、环境测定装置、电流采集装置通信连接，所述系统包括：
基础信息采集模块1，所述基础信息采集模块1用于获得供电线路的线路基础信息，其中，所述线路基础信息包括导线属性信息、安装信息；
图像评价模块2，所述图像评价模块2用于通过所述图像采集装置进行所述供电线路的周期性图像采集，并基于周期性图像采集集合进行所述供电线路的线路评价，生成线路评价数据；
温度预估模块3，所述温度预估模块3用于通过所述电流采集装置获得所述供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、所述线路基础信息进行所述供电线路的发热计算，生成温度预估值；
等级预警温度评价模块4，所述等级预警温度评价模块4用于通过所述环境测定装置进行实时环境参数采集，通过所述实时环境参数采集结果、所述温度预估值生成所述供电线路的等级温度预警区间；
实时温度采集模块5，所述实时温度采集模块5用于通过所述导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，其中，所述采集温度集合具有位置标识；
故障预警模块6，所述故障预警模块6用于通过所述等级温度预警区间进行所述采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和所述线路评价数据生成故障预警信息。
进一步的，所述故障预警模块6还用于：
获得所述预警等级评价结果的位置分布数据；
基于所述位置分布数据进行预警等级连续性评价，获得各个位置点的连续评价值；
根据所述连续评价值进行所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。
进一步的，所述故障预警模块6还用于：
基于所述线路基础信息设定位置宽容等级；
通过所述位置宽容等级进行所述连续评价值的数值调整，获得优化连续评价值；
通过所述优化连续评价值进行所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。
进一步的，所述图像评价模块2还用于：
通过大数据构建供电线路评价特征集合；
对所述供电线路评价特征集合进行评价值标识，其中，所述供电线路评价特征集合中的每一供电线路评价特征均对应有一评价值；
基于所述供电线路评价特征集合进行所述周期性图像采集集合中的图像特征匹配，获得特征匹配结果，其中，所述特征匹配结果中包括特征相似度数据；
基于所述特征匹配结果、所述特征相似度数据和匹配特征的评价值计算获得所述线路评价数据。
进一步的，所述图像评价模块2还用于：
获得线路评价数据的需求评价精度信息；
基于所述需求评价精度信息生成样本平衡约束数据；
通过所述样本平衡约束数据进行所述供电线路评价特征集合的构建样本约束；
基于约束后的样本完成所述供电线路评价特征集合的构建。
进一步的，所述故障预警模块6还用于：
通过所述夜视监测装置进行所述供电线路的设定点进行图像采集，得到监测图像集合；
基于所述监测图像集合进行线路弧垂评价，生成评价预警数据；
将所述评价预警数据和所述监测图像集合添加至所述生成故障预警信息。
进一步的，所述故障预警模块6还用于：
基于所述线路基础信息生成所述供电线路的第一弧垂预测约束数据；
获得环境预测变化数据，通过所述环境预测变化数据生成所述供电线路的第二弧垂预测约束数据；
通过所述第一弧垂预测约束数据和所述第二弧垂预测约束数据进行所述评价预警数据预警值调整，基于调整后的评价预警数据生成所述故障预警信息。
前述图1实施例一中的一种供电线路的故障数据可视化分析方法的各种变化方式和具体实例同样适用于本实施例的一种供电线路的故障数据可视化分析系统，通过前述对一种供电线路的故障数据可视化分析方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种供电线路的故障数据可视化分析系统的实施方法，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。
以上所述仅为本申请技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种供电线路的故障数据可视化分析方法，其特征在于，所述方法应用于智能监测系统，所述智能监测系统与图像采集装置、导线温度测定装置、环境测定装置、电流采集装置通信连接，所述方法包括：
获得供电线路的线路基础信息，其中，所述线路基础信息包括导线属性信息、安装信息；
通过所述图像采集装置进行所述供电线路的周期性图像采集，并基于周期性图像采集集合进行所述供电线路的线路评价，生成线路评价数据；
通过所述电流采集装置获得所述供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、所述线路基础信息进行所述供电线路的发热计算，生成温度预估值；
通过所述环境测定装置进行实时环境参数采集，通过所述实时环境参数采集结果、所述温度预估值生成所述供电线路的等级温度预警区间；
通过所述导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，其中，所述采集温度集合具有位置标识；
通过所述等级温度预警区间进行所述采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和所述线路评价数据生成故障预警信息；
所述智能监测系统还与夜视监测装置通信连接，所述方法还包括：
通过所述夜视监测装置进行所述供电线路的设定点进行图像采集，得到监测图像集合；
基于所述监测图像集合进行线路弧垂评价，生成评价预警数据；
将所述评价预警数据和所述监测图像集合添加至所述生成故障预警信息；
基于所述线路基础信息生成所述供电线路的第一弧垂预测约束数据；
获得环境预测变化数据，通过所述环境预测变化数据生成所述供电线路的第二弧垂预测约束数据；
通过所述第一弧垂预测约束数据和所述第二弧垂预测约束数据进行所述评价预警数据预警值调整，基于调整后的评价预警数据生成所述故障预警信息。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得所述预警等级评价结果的位置分布数据；
基于所述位置分布数据进行预警等级连续性评价，获得各个位置点的连续评价值；
根据所述连续评价值进行所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述线路基础信息设定位置宽容等级；
通过所述位置宽容等级进行所述连续评价值的数值调整，获得优化连续评价值；
通过所述优化连续评价值进行所述预警等级评价结果的标识调整，基于标识调整结果生成所述故障预警信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过大数据构建供电线路评价特征集合；
对所述供电线路评价特征集合进行评价值标识，其中，所述供电线路评价特征集合中的每一供电线路评价特征均对应有一评价值；
基于所述供电线路评价特征集合进行所述周期性图像采集集合中的图像特征匹配，获得特征匹配结果，其中，所述特征匹配结果中包括特征相似度数据；
基于所述特征匹配结果、所述特征相似度数据和匹配特征的评价值计算获得所述线路评价数据。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得线路评价数据的需求评价精度信息；
基于所述需求评价精度信息生成样本平衡约束数据；
通过所述样本平衡约束数据进行所述供电线路评价特征集合的构建样本约束；
基于约束后的样本完成所述供电线路评价特征集合的构建。
6.一种供电线路的故障数据可视化分析系统，其特征在于，所述系统与图像采集装置、导线温度测定装置、环境测定装置、电流采集装置通信连接，所述系统包括：
基础信息采集模块，所述基础信息采集模块用于获得供电线路的线路基础信息，其中，所述线路基础信息包括导线属性信息、安装信息；
图像评价模块，所述图像评价模块用于通过所述图像采集装置进行所述供电线路的周期性图像采集，并基于周期性图像采集集合进行所述供电线路的线路评价，生成线路评价数据；
温度预估模块，所述温度预估模块用于通过所述电流采集装置获得所述供电线路的实时供电参数，基于所述实时供电参数、所述线路基础信息进行所述供电线路的发热计算，生成温度预估值；
等级预警温度评价模块，所述等级预警温度评价模块用于通过所述环境测定装置进行实时环境参数采集，通过所述实时环境参数采集结果、所述温度预估值生成所述供电线路的等级温度预警区间；
实时温度采集模块，所述实时温度采集模块用于通过所述导线温度测定装置进行所述供电线路的实时温度参数采集，得到采集温度集合，其中，所述采集温度集合具有位置标识；
故障预警模块，所述故障预警模块用于通过所述等级温度预警区间进行所述采集温度集合的预警等级评价，基于预警等级评价结果和所述线路评价数据生成故障预警信息；
所述故障预警模块还用于：
通过夜视监测装置进行所述供电线路的设定点进行图像采集，得到监测图像集合；
基于所述监测图像集合进行线路弧垂评价，生成评价预警数据；
将所述评价预警数据和所述监测图像集合添加至所述生成故障预警信息；
基于所述线路基础信息生成所述供电线路的第一弧垂预测约束数据；
获得环境预测变化数据，通过所述环境预测变化数据生成所述供电线路的第二弧垂预测约束数据；
通过所述第一弧垂预测约束数据和所述第二弧垂预测约束数据进行所述评价预警数据预警值调整，基于调整后的评价预警数据生成所述故障预警信息。
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