CN115345031B - 一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法 - Google Patents

一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115345031B
CN115345031B CN202211263914.8A CN202211263914A CN115345031B CN 115345031 B CN115345031 B CN 115345031B CN 202211263914 A CN202211263914 A CN 202211263914A CN 115345031 B CN115345031 B CN 115345031B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bird
scheme
data
transformer substation
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202211263914.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115345031A (zh
Inventor
支妍力
饶斌斌
李帆
廖昊爽
郝艳军
华桦
陈明霞
龙国华
徐碧川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Jiangxi Electric Power Co ltd
Xi'an Chuangyi Information Technology Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Jiangxi Electric Power Co ltd
Xi'an Chuangyi Information Technology Co ltd
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Jiangxi Electric Power Co ltd, Xi'an Chuangyi Information Technology Co ltd, State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Jiangxi Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Jiangxi Electric Power Co ltd
Priority to CN202211263914.8A priority Critical patent/CN115345031B/zh
Publication of CN115345031A publication Critical patent/CN115345031A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115345031B publication Critical patent/CN115345031B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
    • G06F3/0487—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser
    • G06F3/0488—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] using specific features provided by the input device, e.g. functions controlled by the rotation of a mouse with dual sensing arrangements, or of the nature of the input device, e.g. tap gestures based on pressure sensed by a digitiser using a touch-screen or digitiser, e.g. input of commands through traced gestures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27—Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G06N20/10—Machine learning using kernel methods, e.g. support vector machines [SVM]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法，该系统包括防鸟方案数据辅助模拟芯片、数据辅助模拟端口、存储器、防鸟方案智能辅助模拟模型等，所述防鸟方案智能辅助模拟模型包括数据预处理模块、经验模态分解模块、相关性计算模块、防鸟方案计算模块；该方法通过建立防鸟效果目标函数，采用最大互信息系数法对防鸟效果目标函数进行求解，得到相关性矩阵，基于相关性矩阵建立防鸟方案生成模型，然后用支持向量机对防鸟方案生成模型进行训练，得到训练后的防鸟方案生成模型；输入待实施防鸟方案的变电站环境数据，用防鸟方案生成模型生成模拟防鸟方案。本发明可用于变电站的模拟防鸟方案设计，使防鸟措施更有针对性。

Description

一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法
技术领域
本发明属于电网防鸟技术领域，具体而言，涉及一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法。
背景技术
随着生态环境改善，鸟类资源不断丰富，鸟类筑巢、飞行、泄粪等活动会引起电力设备绝缘闪络跳闸、机械传动卡涩、设备锈蚀发热等问题，为停电的三大原因之一，严重威胁变电站（换流站、开关站）安全稳定运行。目前变电站涉鸟故障防治以人工拆除鸟巢的方法为主，人身安全风险高，同时容易触碰一、二次设备引发间接设备故障。变电站涉鸟故障防治重点风险区域、防治措施的选择和参数配置方面，没有作业规范和指导标准，导致变电站防鸟工作多依赖于经验，有效性、经济性、可靠性较差。
现有的变电站在进行防鸟技术方案主要对变电站的鸟害进行巡视，然后根据巡视结果配制防鸟设备，但是存在以下不足：第一是防鸟方案的可实施性和所达到的效果无法进行直观的模拟，对防鸟设备的防鸟效果无法进行直观的量化的模拟，无法对防鸟方案进行及时客观和全面的调整，第二是现有的变电站防鸟缺乏系统的管理和评价装置，管理鸟害的效果较差，效率较低。
发明内容
本发明的目的在于：针对目前存在的背景技术提出的问题，提供一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法，以改善上述问题。
本发明具体是这样的：一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，包括所述模拟系统壳体的内侧设有电路板单元模块，所述电路板单元模块的外侧设有端口模块，所述模拟系统壳体的外侧设有外部模块，所述模拟系统壳体的上方设有显示器模块；所述电路板单元模块包括电路板单元、防鸟方案数据辅助模拟芯片、数据辅助模拟端口、存储器、数据输入排线、输出接口，所述电路板单元连接有防鸟方案数据辅助模拟芯片、数据辅助模拟端口、存储器，所述电路板单元前端连接所述数据输入排线和输出接口；所述电路板单元模块的外侧设有端口模块，所述模拟系统壳体的外侧设有外部模块，所述模拟系统壳体的上方设有显示器模块；所述防鸟方案智能辅助模拟模型包括数据预处理模块、经验模态分解模块、相关性计算模块、防鸟方案计算模块；所述数据预处理模块用于对输入的历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据进行降噪处理；所述经验模态分解模块用于对历史防鸟方案数据和历史变电站环境数据进行模态分解，分别得到防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量；所述相关性计算模块用于计算防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量的相关性，得到相关性矩阵；所述防鸟方案计算模块根据待实施防鸟方案的变电站环境数据生成模拟防鸟方案。
作为本发明优选的技术方案，所述端口模块包括辅助模拟数据传输器壳体、散热孔、模拟模块控制按钮单元、防鸟方案数据输入单元、数据输出单元、数据分接单元、供电插头，所述辅助模拟数据传输器壳体的外表面镶嵌连接所述散热孔，所述散热孔的侧表面电路连接所述模拟模块控制按钮单元，所述模拟模块控制按钮单元的下表面电路连接所述防鸟方案数据输入单元，所述防鸟方案数据输入单元的下表面电路连接所述数据输出单元，所述数据输出单元的左表面电路连接所述数据分接单元，所述数据分接单元的下表面电路连接所述供电插头。
作为本发明优选的技术方案，所述电路板单元设在所述辅助模拟数据传输器壳体内侧，而所述辅助模拟数据传输器壳体则位于所述模拟系统壳体内侧。
作为本发明优选的技术方案，所述外部模块包括支撑底座、缓冲垫、壳体外板，所述模拟系统壳体的下表面镶嵌连接所述支撑底座，所述支撑底座的下表面镶嵌连接所述缓冲垫，所述模拟系统壳体的外表面固定连接所述壳体外板。
作为本发明优选的技术方案，所述支撑底座四角下方分别设置缓冲垫，所述缓冲垫采用橡胶材质制作而成。
作为本发明优选的技术方案，所述显示器模块包括触摸控制面板单元、面板把手、支撑杆、防鸟方案设计显示器、防鸟方案辅助模拟显示器，所述模拟系统壳体的上方斜边处电路连接所述触摸控制面板单元，所述触摸控制面板单元的两侧固定连接所述面板把手，所述模拟系统壳体上方的左侧镶嵌连接所述支撑杆，所述支撑杆的上表面电路连接所述防鸟方案设计显示器，所述防鸟方案设计显示器的右表面杆体连接所述防鸟方案辅助模拟显示器。
作为本发明优选的技术方案，所述防鸟方案设计显示器、所述防鸟方案辅助模拟显示器的前端均覆盖一层保护膜，用于防护显示屏。
本发明还提供一种变电站防鸟方案智能辅助模拟方法，步骤如下：
步骤一、通过数据预处理模块对输入的历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据进行降噪处理；
步骤二、通过经验模态分解模块采用经验模态分解模型分别对历史防鸟方案数据和历史变电站环境数据进行模态分解，分别得到防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量；
采用经验模态分解算法将历史防鸟方案数据进行本征模态分解，得到防鸟方案模态分量集合{x 1, x 2,…, x i ,…, x n }，x 1, x 2,…, x i ,…, x n 分别表示第1，2，…，i, …，n个防鸟方案模态分量，n为防鸟方案模态分量总数量；采用经验模态分解算法将历史变电站环境数据进行本征模态分解，得到变电站环境模态分量集合{y 1, y 2,…, y j ,…, y m }，y 1, y 2,…, y j ,…, y m 分别表示历史变电站环境数据的第1，2，…，j, …，m个变电站环境模态分量，m为变电站环境模态分量总数量；
步骤三、建立防鸟效果目标函数，相关性计算模块采用最大互信息系数法对防鸟效果目标函数进行求解，得到相关性矩阵，基于相关性矩阵建立防鸟方案生成模型，然后用支持向量机对防鸟方案生成模型进行训练，得到训练后的防鸟方案生成模型；
建立防鸟效果目标函数如下：
F k={x 1, x 2,…, x i ,…, x n }*G*{y 1, y 2,…, y j ,…, y m }
Figure 892982DEST_PATH_IMAGE001
其中G为相关性矩阵，g ij 为第i个防鸟方案模态分量x i 与第j个变电站环境模态分量的相关性系数，i=1～n，j=1～m，n为防鸟方案模态分量总数量，m为变电站环境模态分量总数量；
步骤四、输入待实施防鸟方案的变电站环境数据，使用步骤二的经验模态分解模型对待实施防鸟方案的变电站环境数据进行模态分解，将模态分解所得变电站环境模态分量输入步骤三训练好的防鸟方案生成模型得出模拟防鸟方案。
进一步优选，所述防鸟方案生成模型是基于现有的防鸟方案模态分量集合和输入的变电站环境模态分量，将防鸟方案模态分量随机组合得到不同的模拟防鸟方案，每个模拟防鸟方案的防鸟方案模态分量与相关性矩阵、输入的变电站环境模态分量根据防鸟效果目标函数计算防鸟效果，选择防鸟效果最佳的模拟防鸟方案作为输出。
进一步优选，构建经济性指标作为防鸟效果目标函数的约束条件；根据统计数据计算每个防鸟方案模态分量的经济成本，在模拟防鸟方案生成过程中，每个随机生成的模拟防鸟方案均计算经济成本，然后进行排序，剔除经济成本高于设定阈值的模拟防鸟方案，然后再筛选出防鸟效果最佳的模拟防鸟方案作为输出。
进一步优选，步骤一中，每一次数据采集的过程中，应同时采集历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据，如果这三类数据缺失其中至少一项，则剔除对应的其他数据，使最终的数据构成为：第k份历史防鸟方案数据X k 、第k个历史变电站环境数据Y k 对应第k份历史防鸟效果数据F k 。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1.设计了变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，基于历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据构建了防鸟方案智能辅助模拟模型，将待实施防鸟方案的变电站环境数据输入防鸟方案智能辅助模拟模型，即可生成模拟防鸟方案。
2.通过触摸控制面板单元管理者进行对控制面板进行智能管理，并通过支撑杆的上表面电路连接防鸟方案设计显示器，防鸟方案设计显示器的右表面杆体连接防鸟方案辅助模拟显示器方便管理者进行直观的管理和显示。
3. 分别对历史防鸟方案数据和历史变电站环境数据进行模态分解，分别得到防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量；建立防鸟效果目标函数，相关性计算模块采用最大互信息系数法对防鸟效果目标函数进行求解，得到相关性矩阵，基于相关性矩阵建立防鸟方案生成模型，然后用支持向量机对防鸟方案生成模型进行训练，得到训练后的防鸟方案生成模型；然后可输入待实施防鸟方案的变电站环境数据，用防鸟方案生成模型生成模拟防鸟方案。本发明可用于变电站的模拟防鸟方案设计，使防鸟措施更有针对性，更有效。
附图说明
图1为本发明提供的结构示意图；
图2为本发明提供的电路板单元模块结构示意图；
图3为本发明提供的端口模块结构示意图；
图4为本发明提供的剖视结构示意图；
图5为本发明提供的主视图；
图6为本发明提供的后视图。
附图标记：
1、模拟系统壳体；
2、电路板单元模块；201、电路板单元；202、防鸟方案数据辅助模拟芯片；2021、数据辅助模拟端口；203、方案数据参数传输模块 ；204、存储器；205、数据输入排线；206、输出接口；
3、端口模块；301、辅助模拟数据传输器壳体；3011、散热孔；302、模拟模块控制按钮单元；303、防鸟方案数据输入单元；3031、数据输出单元；304、数据分接单元；305、供电插头；
4、外部模块；401、支撑底座；402、缓冲垫；403、壳体外板；
5、显示器模块；501、触摸控制面板单元；5011、面板把手；502、支撑杆；5021、防鸟方案设计显示器；503、防鸟方案辅助模拟显示器。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本发明的一种具体实施方式，不限于全部的实施例。为了解决防鸟方案的可实施性和所达到的效果无法进行直观的模拟，对防鸟设备的防鸟效果无法进行直观的量化的模拟的问题。
参照图1-图6，一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，包括模拟系统壳体1，模拟系统壳体1的内侧设有电路板单元模块2，所述电路板单元模块2的外侧设有端口模块3，所述模拟系统壳体1的外侧设有外部模块4，所述模拟系统壳体1的上方设有显示器模块5，所述电路板单元模块2中设置电路板单元201、防鸟方案数据辅助模拟芯片202、数据辅助模拟端口2021、方案数据参数传输模块203、存储器204、数据输入排线205、输出接口206，所述电路板单元201上设有防鸟方案数据辅助模拟芯片202、数据辅助模拟端口2021和存储器204，所述电路板单元201连接有数据输入排线205和输出接口206，还包括防鸟方案智能辅助模拟模型，防鸟方案智能辅助模拟模型通过存储器204存储，并通过防鸟方案数据辅助模拟芯片202运行，所述防鸟方案智能辅助模拟模型包括数据预处理模块、经验模态分解模块、相关性计算模块、防鸟方案计算模块；所述数据预处理模块对输入的历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据进行降噪处理，经验模态分解模块采用经验模态分解算法分别对历史防鸟方案数据和历史变电站环境数据进行模态分解，分别得到防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量，相关性计算模块采用最大互信息系数法，以防鸟效果最佳为目标计算防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量的相关性，得到相关性矩阵；防鸟方案计算模块采用长短期记忆网络算法，输入待实施防鸟方案的变电站环境数据，经过数据预处理后，经验模态分解模块对待实施防鸟方案的变电站环境数据进行模态分解，然后长短期记忆网络算法以变电站环境模态分量为输入，根据相关性矩阵进行计算，得出模拟防鸟方案。
通过电路板单元的中心前端电路连接防鸟方案数据辅助模拟芯片202中输入模拟算法进行对防鸟方案进行数值化，有效的对方案进行优化，在模拟之前首先通过电路板单元201前端的左上方电路连接数据辅助模拟端口2021进行数据的输入，有效的方便数据的传输，同时电路板单元201前端的左侧电路连接方案数据参数传输模块203，方案数据参数传输模块203中设置有电网的电线的布置的情况，经过数据预处理后，经验模态分解模块对待实施防鸟方案的变电站环境数据进行模态分解，然后长短期记忆网络算法以变电站环境模态分量为输入，根据相关性矩阵进行计算，得出模拟防鸟方案，并且方案数据参数传输模块203的上表面电路连接存储器204可对方案进行有效的储存，在电路板单元201前端的下方电路连接数据输入排线205，通过数据输入排线205进行对数据的传输，在进行仿真模拟完成之后通过电路板单元201前端的上方电路连接输出接口206进行数据的输出，同时电路板单元模块2的外侧设有端口模块3可进行外接主机或者处理器方便设备与设备之间的数据连接，模拟系统壳体1的外侧设有外部模块4，其中模拟系统壳体1的上方设有显示器模块5进行对模拟的方案进行实时的显示。
端口模块3包括辅助模拟数据传输器壳体301、散热孔3011、模拟模块控制按钮单元302、防鸟方案数据输入单元303、数据输出单元3031、数据分接单元304、供电插头305，所述辅助模拟数据传输器壳体301的外表面镶嵌连接所述散热孔3011，所述散热孔3011的侧表面电路连接所述模拟模块控制按钮单元302，所述模拟模块控制按钮单元302的下表面电路连接所述防鸟方案数据输入单元303，所述防鸟方案数据输入单元303的下表面电路连接所述数据输出单元3031，所述数据输出单元3031的左表面电路连接所述数据分接单元304，所述数据分接单元304的下表面电路连接所述供电插头305。
通过辅助模拟数据传输器壳体301的外表面镶嵌连接散热孔3011进行有效的散热，在散热孔3011的侧表面电路连接模拟模块控制按钮单元302方便管理者进行操作，模拟模块控制按钮单元302的下表面电路连接防鸟方案数据输入单元303，同时通过防鸟方案数据输入单元303的下表面电路连接数据输出单元3031进行数据的输出，并通过数据输出单元3031的左表面电路连接数据分接单元304对模拟的数据需要进行转移时进行数据分接输出。
请参阅图1-图6，外部模块4设置的支撑底座401、缓冲垫402、壳体外板403进行防护，其中缓冲垫402可有效对支撑底座401进行缓冲，模拟系统壳体1的下表面镶嵌连接支撑底座401，支撑底座401的下表面镶嵌连接缓冲垫402，模拟系统壳体1的外表面固定连接壳体外板403，缓冲垫402设有四个均设在支撑底座401四角下方，其中缓冲垫402采用橡胶材质制作而成，显示器模块5包括触摸控制面板单元501、面板把手5011、支撑杆502、防鸟方案设计显示器5021、防鸟方案辅助模拟显示器503，通过模拟系统壳体1的上方斜边处电路连接触摸控制面板单元501便于管理进行控制提高管理效果，触摸控制面板单元501的两侧固定连接面板把手5011，模拟系统壳体1上方的左侧镶嵌连接支撑杆502，支撑杆502的上表面电路连接防鸟方案设计显示器5021，防鸟方案设计显示器5021的右表面杆体连接防鸟方案辅助模拟显示器503，防鸟方案设计显示器5021、防鸟方案辅助模拟显示器503的前端均覆盖一层保护膜，用于防护显示屏。
通过数据输出单元3031将数据输入到显示器模块5中的防鸟方案辅助模拟显示器503中进行对虚拟模拟的方案进行VR显示，进而对防鸟方案中设置在电网的防鸟的可实施性和所达到的效果无法进行直观的模拟，实现直观的量化的模拟。
为了解决现有的变电站防鸟缺少对防鸟害管理的辅助的控制及模拟系统，使得现有的管理鸟害的效果和管理效率比较差，通过模拟系统壳体1的上方斜边处电路连接触摸控制面板单元501管理者进行对控制面板进行智能管理，并通过支撑杆502的上表面电路连接防鸟方案设计显示器5021，防鸟方案设计显示器5021的右表面杆体连接防鸟方案辅助模拟显示器503方便管理者进行直观的管理和显示。
一种变电站防鸟方案智能辅助模拟方法，步骤如下：
步骤一、通过数据预处理模块对输入的历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据进行降噪处理；在防鸟实践中，在某个变电站环境条件下实施某种防鸟方案，然后可检测得到对应的防鸟效果数据；防鸟效果一般以一段时期内发生鸟害的次数来评价，发生鸟害的次数越多，则防鸟效果越差，反之，则防鸟效果越好；每一次数据采集的过程中，应同时采集历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据，如果这三类数据缺失其中至少一项，则剔除对应的其他数据，以防止对后续的处理过程造成干扰，使最终的数据构成为：第k份历史防鸟方案数据X k 、第k个历史变电站环境数据Y k 对应第k份历史防鸟效果数据F k 。
步骤二、通过经验模态分解模块采用经验模态分解模型分别对历史防鸟方案数据和历史变电站环境数据进行模态分解，分别得到防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量；
采用经验模态分解算法将历史防鸟方案数据进行本征模态分解，得到防鸟方案模态分量集合{x 1, x 2,…, x i ,…, x n }，x 1, x 2,…, x i ,…, x n 分别表示第1，2，…，i, …，n个防鸟方案模态分量；采用经验模态分解算法将历史变电站环境数据进行本征模态分解，得到变电站环境模态分量集合{y 1, y 2,…, y j ,…, y m }，y 1, y 2,…, y j ,…, y m 分别表示历史变电站环境数据的第1，2，…，j, …，m个变电站环境模态分量，n为防鸟方案模态分量总数量，m为变电站环境模态分量总数量。
步骤三、建立防鸟效果目标函数，相关性计算模块采用最大互信息系数法对防鸟效果目标函数进行求解，得到相关性矩阵，基于相关性矩阵建立防鸟方案生成模型，然后用支持向量机对防鸟方案生成模型进行训练，得到训练后的防鸟方案生成模型；
建立防鸟效果目标函数如下：
F k={x 1, x 2,…, x i ,…, x n }*G*{y 1, y 2,…, y j ,…, y m }
Figure 735036DEST_PATH_IMAGE002
其中G为相关性矩阵，g ij 为第i个防鸟方案模态分量x i 与第j个变电站环境模态分量的相关性系数，i=1～n，j=1～m。可通过最大互信息系数法求解相关性矩阵。
对于每一次防鸟过程来说，第k份历史防鸟方案数据X k 可能包括i个防鸟方案模态分量,i≤n，第k个历史变电站环境数据Y k 可能包括j个变电站环境模态分量，j≤m；每份历史防鸟方案数据都转化为防鸟方案模态分量集合，所有历史变电站环境数据度转化为变电站环境模态分量集合，将这些防鸟方案模态分量集合、变电站环境模态分量集合和对应的历史防鸟效果数据作为样本数据集，划分训练集和测试集，采用支持向量机（SVM）对防鸟方案生成模型进行优化训练，得到训练后的防鸟方案生成模型。
步骤四、输入待实施防鸟方案的变电站环境数据，使用步骤二的经验模态分解模型对待实施防鸟方案的变电站环境数据进行模态分解，将模态分解所得变电站环境模态分量输入步骤三训练好的防鸟方案生成模型得出模拟防鸟方案。
本实施例中，防鸟方案生成模型是基于现有的防鸟方案模态分量集合和输入的变电站环境模态分量，将防鸟方案模态分量随机组合得到不同的模拟防鸟方案，每个模拟防鸟方案的防鸟方案模态分量与相关性矩阵、输入的变电站环境模态分量根据防鸟效果目标函数计算防鸟效果，选择防鸟效果最佳的模拟防鸟方案作为输出。
进一步的，设计模拟防鸟方案要考虑经济性，可构建经济性指标作为防鸟效果目标函数的约束条件。每个防鸟方案建设均由成本，经济性指标是关于防鸟方案模态分量的函数，可根据统计数据计算每个防鸟方案模态分量的经济成本，在模拟防鸟方案生成过程中，每个随机生成的模拟防鸟方案均计算经济成本，然后进行排序，剔除经济成本高于设定阈值的模拟防鸟方案，然后再筛选出防鸟效果最佳的模拟防鸟方案作为输出。
以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但本发明不局限于上述具体实施方式，因此任何对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，包括模拟系统壳体（1），其特征在于，所述模拟系统壳体（1）的内侧设有电路板单元模块（2），所述电路板单元模块（2）的外侧设有端口模块（3），所述模拟系统壳体（1）的外侧设有外部模块（4），所述模拟系统壳体（1）的上方设有显示器模块（5）；所述电路板单元模块（2）包括电路板单元（201）、防鸟方案数据辅助模拟芯片（202）、数据辅助模拟端口（2021）、存储器（204）、数据输入排线（205）、输出接口（206），所述电路板单元（201）连接有防鸟方案数据辅助模拟芯片（202）、数据辅助模拟端口（2021）、存储器（204），所述电路板单元（201）前端连接数据输入排线（205）和输出接口（206）；还包括防鸟方案智能辅助模拟模型，防鸟方案智能辅助模拟模型通过存储器（204）存储，并通过防鸟方案数据辅助模拟芯片（202）运行，所述防鸟方案智能辅助模拟模型包括数据预处理模块、经验模态分解模块、相关性计算模块、防鸟方案计算模块；所述数据预处理模块用于对输入的历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据进行降噪处理；所述经验模态分解模块用于对历史防鸟方案数据和历史变电站环境数据进行模态分解，分别得到防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量；所述相关性计算模块用于计算防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量的相关性，得到相关性矩阵；所述防鸟方案计算模块根据待实施防鸟方案的变电站环境数据生成模拟防鸟方案。
2.根据权利要求1所述的一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，其特征在于，所述端口模块（3）包括辅助模拟数据传输器壳体（301）、散热孔（3011）、模拟模块控制按钮单元（302）、防鸟方案数据输入单元（303）、数据输出单元（3031）、数据分接单元（304）、供电插头（305），所述辅助模拟数据传输器壳体（301）的外表面镶嵌连接所述散热孔（3011），所述散热孔（3011）的侧表面电路连接所述模拟模块控制按钮单元（302），所述模拟模块控制按钮单元（302）的下表面电路连接所述防鸟方案数据输入单元（303），所述防鸟方案数据输入单元（303）的下表面电路连接所述数据输出单元（3031），所述数据输出单元（3031）的左表面电路连接所述数据分接单元（304），所述数据分接单元（304）的下表面电路连接所述供电插头（305）。
3.根据权利要求2所述的一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，其特征在于，所述电路板单元设在所述辅助模拟数据传输器壳体（301）内侧，而所述辅助模拟数据传输器壳体（301）则位于所述模拟系统壳体（1）内侧。
4.根据权利要求3所述的一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，其特征在于，所述外部模块（4）包括支撑底座（401）、缓冲垫（402）、壳体外板（403），所述模拟系统壳体（1）的下表面镶嵌连接所述支撑底座（401），所述支撑底座（401）的下表面镶嵌连接所述缓冲垫（402），所述模拟系统壳体（1）的外表面固定连接所述壳体外板（403）。
5.根据权利要求4所述的一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，其特征在于，所述支撑底座（401）四角下方分别设置缓冲垫（402），所述缓冲垫（402）采用橡胶材质制作而成。
6.根据权利要求5所述的一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，其特征在于，所述显示器模块（5）包括触摸控制面板单元（501）、面板把手（5011）、支撑杆（502）、防鸟方案设计显示器（5021）、防鸟方案辅助模拟显示器（503），所述模拟系统壳体（1）的上方斜边处电路连接所述触摸控制面板单元（501），所述触摸控制面板单元（501）的两侧固定连接所述面板把手（5011），所述模拟系统壳体（1）上方的左侧镶嵌连接所述支撑杆（502），所述支撑杆（502）的上表面电路连接所述防鸟方案设计显示器（5021），所述防鸟方案设计显示器（5021）的右表面杆体连接所述防鸟方案辅助模拟显示器（503）。
7.根据权利要求6所述的一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统，其特征在于，所述防鸟方案设计显示器（5021）、所述防鸟方案辅助模拟显示器（503）的前端均覆盖一层保护膜。
8.一种变电站防鸟方案智能辅助模拟方法，其特征在于，步骤如下：
步骤一、通过数据预处理模块对输入的历史防鸟方案数据、历史变电站环境数据、历史防鸟效果数据进行降噪处理；
步骤二、通过经验模态分解模块采用经验模态分解模型分别对历史防鸟方案数据和历史变电站环境数据进行模态分解，分别得到防鸟方案模态分量和变电站环境模态分量；
采用经验模态分解算法将历史防鸟方案数据进行本征模态分解，得到防鸟方案模态分量集合{x 1,x 2,…,x i ,…,x n }，x 1,x 2,…,x i ,…,x n 分别表示第1，2，…，i,…，n个防鸟方案模态分量，n为防鸟方案模态分量总数量；采用经验模态分解算法将历史变电站环境数据进行本征模态分解，得到变电站环境模态分量集合{y 1,y 2,…,y j ,…,y m }，y 1,y 2,…,y j ,…,y m 分别表示历史变电站环境数据的第1，2，…，j,…，m个变电站环境模态分量，m为变电站环境模态分量总数量；
步骤三、建立防鸟效果目标函数，相关性计算模块采用最大互信息系数法对防鸟效果目标函数进行求解，得到相关性矩阵，基于相关性矩阵建立防鸟方案生成模型，然后用支持向量机对防鸟方案生成模型进行训练，得到训练后的防鸟方案生成模型；
建立防鸟效果目标函数如下：
F k={x 1,x 2,…,x i ,…,x n }*G*{y 1,y 2,…,y j ,…,y m }
Figure 690869DEST_PATH_IMAGE001
其中G为相关性矩阵，g ij 为第i个防鸟方案模态分量x i 与第j个变电站环境模态分量的相关性系数，i=1～n，j=1～m，n为防鸟方案模态分量总数量，m为变电站环境模态分量总数量；
步骤四、输入待实施防鸟方案的变电站环境数据，使用步骤二的经验模态分解模型对待实施防鸟方案的变电站环境数据进行模态分解，将模态分解所得变电站环境模态分量输入步骤三训练好的防鸟方案生成模型得出模拟防鸟方案。
9.根据权利要求8所述的变电站防鸟方案智能辅助模拟方法，其特征在于，所述防鸟方案生成模型是基于现有的防鸟方案模态分量集合和输入的变电站环境模态分量，将防鸟方案模态分量随机组合得到不同的模拟防鸟方案，每个模拟防鸟方案的防鸟方案模态分量与相关性矩阵、输入的变电站环境模态分量根据防鸟效果目标函数计算防鸟效果，选择防鸟效果最佳的模拟防鸟方案作为输出。
10.根据权利要求9所述的变电站防鸟方案智能辅助模拟方法，其特征在于，构建经济性指标作为防鸟效果目标函数的约束条件；根据统计数据计算每个防鸟方案模态分量的经济成本，在模拟防鸟方案生成过程中，每个随机生成的模拟防鸟方案均计算经济成本，然后进行排序，剔除经济成本高于设定阈值的模拟防鸟方案，然后再筛选出防鸟效果最佳的模拟防鸟方案作为输出。
CN202211263914.8A 2022-10-17 2022-10-17 一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法 Active CN115345031B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211263914.8A CN115345031B (zh) 2022-10-17 2022-10-17 一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211263914.8A CN115345031B (zh) 2022-10-17 2022-10-17 一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115345031A CN115345031A (zh) 2022-11-15
CN115345031B true CN115345031B (zh) 2022-12-20

Family

ID=83957481

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211263914.8A Active CN115345031B (zh) 2022-10-17 2022-10-17 一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115345031B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017177889A1 (zh) * 2016-04-11 2017-10-19 王存义 阳光发电设备自洁机
WO2018004661A1 (en) * 2016-07-01 2018-01-04 Intel Corporation Monitoring electrical substation networks
CN109284937A (zh) * 2018-10-15 2019-01-29 广东工业大学 一种基于神经网络的输电线路鸟害状态预估方法
CN110598726A (zh) * 2019-07-16 2019-12-20 广东工业大学 一种基于随机森林的输电杆塔鸟害风险预测方法
CN111489354A (zh) * 2020-05-18 2020-08-04 国网浙江省电力有限公司检修分公司 电力塔架上鸟巢的检测方法、装置、服务器及存储介质
CN114067368A (zh) * 2022-01-17 2022-02-18 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 基于深度卷积特征的电网危害鸟种分类识别方法
CN114386675A (zh) * 2021-12-21 2022-04-22 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 变电站智能鸟害防治管理系统和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017177889A1 (zh) * 2016-04-11 2017-10-19 王存义 阳光发电设备自洁机
WO2018004661A1 (en) * 2016-07-01 2018-01-04 Intel Corporation Monitoring electrical substation networks
CN109284937A (zh) * 2018-10-15 2019-01-29 广东工业大学 一种基于神经网络的输电线路鸟害状态预估方法
CN110598726A (zh) * 2019-07-16 2019-12-20 广东工业大学 一种基于随机森林的输电杆塔鸟害风险预测方法
CN111489354A (zh) * 2020-05-18 2020-08-04 国网浙江省电力有限公司检修分公司 电力塔架上鸟巢的检测方法、装置、服务器及存储介质
CN114386675A (zh) * 2021-12-21 2022-04-22 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 变电站智能鸟害防治管理系统和装置
CN114067368A (zh) * 2022-01-17 2022-02-18 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 基于深度卷积特征的电网危害鸟种分类识别方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Guangyuan Li ; Ling Gao ; Xiaowei Fan等."The Design of Fixed Bird-Repellent Fitting for Eliminating Bird Damage in Substations".《2018 2nd IEEE Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2)》.2018, *
两种基于支持向量机的时间序列数据建模;员永生等;《电脑知识与技术》;20160819(第19期);全文 *
李帆 ; 李阳林 ; 张宇 ; 况燕军 ; 郭志锋 ; 饶斌斌 ; 胡京 ; 邹建章 ; 周龙武."江西电网涉鸟故障分析及防范".《2019年江西省电机工程学会年会论文集》.2019, *
输电线路鸟害原因分析及防范措施探究;多俊龙等;《东北电力技术》;20180420(第04期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115345031A (zh) 2022-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Panteli et al. Power system resilience to extreme weather: Fragility modeling, probabilistic impact assessment, and adaptation measures
Luo et al. Implementing fuzzy reasoning Petri-nets for fault section estimation
CN104680260B (zh) 一种电网可视化感知模型构建方法及系统
CN109633372B (zh) 一种基于膜系统的电力系统故障自动诊断方法
CN108549995A (zh) 一种通过数据挖掘实现配网公变电压异常决策分析的方法
CN107092222A (zh) 基于防误校验分析一体化的电网调控操作管理系统
CN105354643A (zh) 一种风电接入电网的风险预测评估方法
CN106485596A (zh) 一种配电设备检修策略优化方法
CN108170073A (zh) 一种智能光伏云平台
CN115345031B (zh) 一种变电站防鸟方案智能辅助模拟系统及模拟方法
CN115131706B (zh) 一种电力作业违章数据化智能图像识别系统及方法
Tyagi et al. Fuzzy fault tree analysis for fault diagnosis of cannula fault in power transformer
CN106292499A (zh) 智能变电站二次设备运维操作对象的安全防误方法及装置
CN112329377A (zh) 用于量化多输入多输出变电站系统地震易损性的评估方法
CN104182613B (zh) 基于粗糙集的petri网的船用电站故障诊断模型构建方法
Vahidi et al. Determining arresters best positions in power system for lightning shielding failure protection using simulation optimization approach
CN113221426B (zh) 一种地震序列作用下的核电厂区域抗震安全评估方法
Cao et al. Lightning protection with a differentiated arrester configuration for distribution networks using a multi-objective optimization procedure
CN105528669A (zh) 用于电力系统的负荷预测系统
CN106651113A (zh) 一种基于超前n‑1分析的调度员操作风险评估方法
CN104933798B (zh) 一种基于二维码和电子钥匙的电厂安全管理系统及方法
CN107196298B (zh) 一种可再生能源与电网协调规划方法、装置及计算设备
CN112819310A (zh) 基于影响图的光伏信息物理系统安全风险评估方法
CN114169864A (zh) 一种输电线路跳闸根因分析系统及方法
CN108519767A (zh) 海洋核动力平台上的值长监控台

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Zhi Yanli

Inventor after: Rao Binbin

Inventor after: Li Fan

Inventor after: Liao Haoshuang

Inventor after: Hao Yanjun

Inventor after: Hua Hua

Inventor after: Chen Mingxia

Inventor after: Long Guohua

Inventor after: Xu Bichuan

Inventor before: Zhi Yanli

Inventor before: Rao Binbin

Inventor before: Li Fan

Inventor before: Liao Haoshuang

Inventor before: Hao Yanjun

Inventor before: Hua Hua

Inventor before: Chen Mingxia

Inventor before: Long Guohua

Inventor before: Xu Bichuan

CB03 Change of inventor or designer information
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant