CN115358634B - 基于电力线杆状态的实时监测方法、服务器及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于电力线杆状态的实时监测方法、服务器及系统，所述实时监测方法包括：监测设备实时获取电力线杆的状态数据；当状态数据超出预设值时，判断电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录电力线杆的倾斜过程数据，并将状态数据和倾斜过程数据上传至服务器；服务器接收倾斜过程数据和状态数据后，将排序后的倾斜度变化数据和加速度数据输入电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到电力线杆的受损等级；分析状态数据，得到电力线杆的受损原因，下发任务单至与运维人员信息对应的终端。改善了现有技术中无法在电力线杆受损时及时分析出受损原因和受损等级并合理安排工作人员对事故进行处理的问题。
Description
技术领域
本发明涉及配电网供电技术领域，具体涉及一种基于电力线杆状态的实时监测方法、服务器及系统。
背景技术
电力线杆被广泛应用于电力配线网中，运行中，由于电力线杆会受力不均衡、地基松动、外力撞击等因素的影响，导致电力线杆易发生损伤、倾斜、倒伏甚至折断等事故，严重影响电力线路的安全运行，更严重时可能导致人身安全事故的发生。因此，电力线杆需要定期进行巡检和维护。
现有技术中，对于电力线杆的巡检和维护作业仍处于初级阶段，巡护人员仍是通过泛用处理方式对电力线杆进行巡检和维护，无法准确获知电力线杆的具体受损原因和受损等级，进而难以做出针对性防御，在后续的运营过程中仍然存在安全隐患高发的可能性，巡检和维护收效甚微。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种基于电力线杆状态的实时监测方法、服务器及系统，用以解决现有技术中无法在电力线杆受损时准确分析获知受损原因和受损等级，并针对性合理安排专业人员对事故进行处理的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供一种基于电力线杆状态的实时监测方法，所述方法具体包括：
S101、监测设备实时获取电力线杆的状态数据；当所述状态数据超出预设值时，判断所述电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录所述电力线杆的倾斜过程数据，并将所述状态数据和所述倾斜过程数据上传至服务器；其中，所述倾斜过程数据包括时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据；所述状态数据包括振动数据、倾斜度数据和电力线杆位置数据；
S102、基于所述电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；
S103、基于所述电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型，基于所述电力线杆受损原因分析指标构建电力线杆受损原因分析模型；
S104、服务器接收所述倾斜过程数据和所述状态数据后，基于所述倾斜过程数据中的所述时戳数据对所述倾斜度变化数据和所述加速度数据排序；
将排序后的所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损等级评估模型，得到所述电力线杆的受损等级，将所述受损等级传输至管理端；
S105、将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损原因分析模型，得到所述电力线杆的受损原因，将所述受损原因传输至管理端；
S106、所述管理端基于所述电力线杆位置数据、所述受损等级和所述受损原因针对性确定运维人员信息发送至所述服务器；
S107、所述服务器接收所述运维人员信息后，下发任务单至与所述运维人员信息对应的终端。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进：
进一步地，所述监测设备实时获取电力线杆的状态数据，包括：
通过振动感应芯片获取所述电力线杆的振动数据；
通过倾斜度感应芯片获取所述电力线杆的倾斜度数据；以及
通过定位器获取所述电力线杆的位置数据。
进一步地，所述当所述状态数据超出预设值时，判断所述电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录所述电力线杆的倾斜过程数据，并将所述状态数据和所述倾斜过程数据上传至服务器，包括：
定时唤醒所述倾斜度感应芯片获取所述电力线杆的倾斜度数据并上传数据信息至服务器；
判断所述倾斜度数据是否异常，若是，向所述服务器发送报警信号并持续记录所述电力线杆的倾斜过程数据；
通过所述振动感应芯片实时获取所述电力线杆的振动数据，当所述振动数据异常时，唤醒所述倾斜度感应芯片对所述电力线杆的倾斜度数据进行监测，判断所述倾斜度数据是否发生变化，若是，向所述服务器发送报警信号并持续记录所述电力线杆的倾斜过程数据。
进一步地，所述记录所述电力线杆的倾斜过程数据，还包括：
通过时戳获取芯片获取时戳数据；
通过倾斜度感应芯片获取所述电力线杆的倾斜度变化数据；以及
通过加速度感应芯片获取所述电力线杆的加速度数据。
进一步地，所述将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损原因分析模型，得到所述电力线杆的受损原因，将所述受损原因传输至管理端，包括：
将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损原因分析模型，依据所述时戳数据、所述倾斜度变化数据以及所述加速度数据在所述电力线杆受损原因分析模型中共同对应的受损原因，确定得到所述电力线杆的受损原因，并将所述受损原因传输至管理端。
进一步地，还包括：
通过数据库接收所述服务器传输的数据，并对所述数据进行统计、分类；
对所述电力线杆的受损原因和受损等级进行汇总，并实现数据沉淀，为所述电力线杆发生故障时提供数据分析。
此外，为了解决上述问题，本发明还提供了一种服务器，包括：
构建模块，用于基于电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；基于所述电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型；基于所述电力线杆受损原因分析指标构建电力线杆受损原因分析模型；
排序模块，用于接收倾斜过程数据和状态数据后，基于所述倾斜过程数据中的时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据排序；
评估模块，用于将排序后的所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到所述电力线杆的受损等级，将所述受损等级传输至管理端；
分析模块，用于将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入电力线杆受损原因分析模型，得到所述电力线杆的受损原因，将受损原因传输至管理端；
任务单指派模块，用于接收运维人员信息后，下发任务单至与所述运维人员信息对应的终端；其中，管理端基于电力线杆位置数据、所述受损原因和所述受损等级针对性确定运维人员信息发送至所述服务器。
此外，为了解决上述问题，本发明还提供了一种电力线杆状态的监测系统，包括：监测设备、服务器、管理端和终端，所述服务器分别与所述管理端、终端和所述监测设备连接；
所述监测设备用于：实时获取电力线杆的状态数据；当所述状态数据超出预设值时，判断所述电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录所述电力线杆的倾斜过程数据，并将所述状态数据和所述倾斜过程数据上传至服务器；其中，所述倾斜过程数据包括时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据；所述状态数据包括振动数据、倾斜度数据和电力线杆位置数据；
所述服务器用于：基于所述电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；基于所述电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型，基于所述电力线杆受损原因分析指标构建电力线杆受损原因分析模型；接收所述倾斜过程数据和所述状态数据后，基于所述倾斜过程数据中的所述时戳数据对所述倾斜度变化数据和所述加速度数据进行排序；将排序后的所述倾斜度变化数据和所述加速度数据输入所述电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到电力线杆的受损等级；将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损原因分析模型，得到电力线杆的受损原因；将所述受损等级和所述受损原因传输至管理端；
所述管理端用于：基于所述电力线杆位置数据、所述受损原因和所述受损等级针对性确定运维人员信息发送至所述服务器；
所述服务器还用于：接收所述运维人员信息后，下发任务单至与所述运维人员信息对应的终端。
进一步地，监测设备包括：
振动感应芯片，用于获取所述电力线杆的振动数据；
倾斜度感应芯片，用于获取所述电力线杆的倾斜度数据和所述电力线杆的倾斜度变化数据；
定位器，用于获取所述电力线杆的位置数据；
加速度感应芯片，用于获取所述电力线杆的加速度数据；
时戳获取芯片，用于获取时戳数据。
进一步地，还包括：
数据库，所述数据库与所述服务器相连，用于接收所述服务器传输的数据，并对所述数据进行统计、分类；
对电力线杆的受损原因和受损等级进行汇总，并实现数据沉淀，为电力线杆发生故障时提供数据分析。
本发明实施例具有如下优点：
本发明通过监测设备实时获取电力线杆的状态数据；当状态数据超出预设值时，判断电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录电力线杆的倾斜过程数据，并将状态数据和倾斜过程数据上传至服务器；基于电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标；基于电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型；服务器接收倾斜过程数据和状态数据后，基于时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据进行排序；将排序后的倾斜度变化数据和加速度数据输入电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到电力线杆的受损等级；分析状态数据，得到电力线杆的受损原因，将受损等级和受损原因传输至管理端；管理端基于电力线杆位置数据、受损原因和受损等级确定运维人员信息发送至服务器；服务器接收运维人员信息后，下发任务单至与运维人员信息对应的终端；解决了现有技术中无法在电力线杆受损时及时分析出受损原因和受损等级并合理安排工作人员对事故进行处理的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本发明基于电力线杆状态的实时监测方法的流程图；
图2为本发明的服务器的功能模块结构示意图；
图3为本发明电力线杆状态的监测系统的框图。
其中附图标记为：
监测设备10，振动感应芯片101，倾斜度感应芯片102，定位器103，加速度感应芯片104，处理器105，时戳获取芯片106，服务器20，构建模块201，排序模块202，评估模块203，分析模块204，任务单指派模块205，管理端30，终端40，数据库50。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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。
实施例1
图1为本发明基于电力线杆状态的实时监测方法实施例流程图，如图1所示，本发明实施例提供的一种基于电力线杆状态的实时监测方法包括以下步骤：
S101，监测设备实时获取电力线杆的状态数据；当状态数据超出预设值时，判断电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录电力线杆的倾斜过程数据，并将状态数据和倾斜过程数据上传至服务器；其中，倾斜过程数据包括时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据；状态数据包括振动数据、倾斜度数据和电力线杆位置数据；
具体的，通过振动感应芯片获取电力线杆的振动数据；通过倾斜度感应芯片获取电力线杆的倾斜度数据；以及通过定位器获取电力线杆的位置数据。
通过加速度感应芯片104获取电力线杆的加速度数据；通过倾斜度感应芯片102获取电力线杆的倾斜度变化数据；通过处理器105判断电力线杆的倾斜度是否变化；以及通过时戳获取芯片106获取时戳数据。
定时唤醒所述倾斜度感应芯片102获取电力线杆的倾斜度数据并上传数据信息至服务器20；
判断所述倾斜度数据是否异常，若是，向所述服务器20发送报警信号并持续记录电力线杆的倾斜过程数据。
通过振动感应芯片101实时获取电力线杆的振动数据，当所述振动数据异常时，唤醒所述倾斜度感应芯片102对电力线杆的倾斜度数据进行检测，判断所述倾斜度数据是否发生变化，若是，向所述服务器20发送报警信号并持续记录电力线杆的倾斜过程数据。
该监测设备10以两个半圆通过卡扣安装在电力线杆上，安装简单方便，易于实施，振动感应芯片101、倾斜度感应芯片102、加速度感应芯片104、处理器105和时戳获取芯片106内置于监测设备10的内部，当电力线杆发生撞击、振动、倒伏、倾斜和折断等事件以后可以实时将倾斜过程数据发送至服务器20；服务器20按时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据进行排序，根据倾斜度过程数据的阈值和经验信息建模，判断出电力线杆的倾斜行为属于轻微受损、中等受损、严重受损等情形，并根据不同的情形给出警告；同时，服务器20以时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据为基础，继续根据经验信息建模，判断出电力线杆的受损原因属于内置钢筋老化、地基受损、风吹、撞击、地震等因素，并根据不同的受损原因给出警告。
S102，基于电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；
具体的，历史数据包括但不限于电力线杆的轻微受损状况及原因数据、中等受损状况及原因数据以及严重受损状况及原因数据数据；根据轻微受损状况数据、中等受损状况数据以及严重受损状况数据得到电力线杆受损等级评估指标；根据轻微受损原因数据、中等受损原因数据以及严重受损原因数据得到电力线杆受损原因分析指标。
S103，基于电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型；基于电力线杆受损原因分析指标构建电力线杆受损原因分析模型；
具体的，将电力线杆受损等级评估指标输入电力线杆等级评估模型进行训练；测试训练后的电力线杆受损等级评估模型的评估准确率选取最优的电力线杆受损等级评估模型。
将电力线杆受损原因分析指标输入电力线杆受损原因分析模型进行训练；测试训练后的电力线杆受损原因分析模型的分析准确率选取最优的电力线杆受损原因分析模型。
S104，服务器接收倾斜过程数据和状态数据后，按时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据进行排序，将排序后的倾斜度变化数据和加速度数据输入电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到电力线杆的受损等级；
具体的，服务器接收倾斜过程数据和状态数据后，按时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据进行排序，对应得到按时序进行的倾斜度变化数据和加速度数据，依据所述倾斜度变化数据与所述加速度数据在所述电力线杆受损等级评估模型中共同关联对应的受损等级，对电力线杆倾斜的严重程度进行判断，得到轻微受损、中等受损、严重受损的相应受损等级，例如，所述倾斜度变化数据为5°，所述加速度数据为0.00017rad/sec2，此时判断电力线杆为轻微受损；所述倾斜度变化数据为20°，所述加速度数据为0.001rad/sec2，此时判断电力线杆为中等受损；所述倾斜度变化数据为40°，所述加速度数据为0.5rad/sec2，此时判断电力线杆为严重受损；进而给出提醒关注、警告、需要立即处理等不同的报警等级。
S105，将时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据分别输入电力线杆受损原因分析模型，得到电力线杆的受损原因，将受损等级和受损原因传输至管理端。
具体地，将时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据分别输入电力线杆受损原因分析模型，依据时戳数据、倾斜度变化数据以及加速度数据在电力线杆受损原因分析模型中共同关联对应的受损原因，确定得到电力线杆的受损原因；例如，在短时长内，倾斜度变化大且加速度大，此时根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因基本属于外力撞击或相类似的其他原因；在中等时长内，倾斜度变化大且加速度中等，此时根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因基本属于外部风力或相类似的其他原因；在长时长内，倾斜度变化小且加速度小，此时根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因基本属于内置钢筋老化和/或地基受损或相类似的其他原因；将受损等级和受损原因传输至管理端，并根据不同的受损原因给出警告。
S106，管理端基于电力线杆位置数据、受损原因和受损等级确定运维人员信息发送至服务器。
具体地，将电力线杆位置数据、受损原因和受损等级与确定运维人员信息进行匹配，当电力线杆发生故障时，先确定电力线杆的受损原因和受损等级，然后确定发生受损的当下时间后，基于运维人员对不同的受损原因和受损等级的专业处理能力以及运维人员的实时位置信息，确定排除当前以及避免后续故障和安全风险的最佳人员，并将任务单优先派发给最佳人员。
S107，服务器接收运维人员信息后，下发任务单至与运维人员信息对应的终端；
具体地，运维人员信息包括对不同的受损原因和受损等级的专业处理能力以及运维人员的实时位置信息。
该基于电力线杆状态的实时监测方法能够实时监测电力线杆倾斜和受撞击等行为，并监控电力线杆的倾斜过程，从而能够对电力线杆的运行情况进行全天候监测，以便在电力线杆运行异常时，能够及时找到最佳运维人员及时处理并针对性防御，提升了输变电线路的安全保障，使供电更为安全可靠。
该基于电力线杆状态的实时监测方法能够实时监测电力线杆的倾斜情况，当电力线杆受外力撞击后，能够及时感知，并进行报警，实现了电力线杆倾斜的主动报警，以便运维人员能够及时处理事故；节约了巡线的人力与物力，提高了电力线杆发生事故时的运维人员的响应速度；且该基于电力线杆状态的实时监测方法能够监控电力线杆的倾斜过程，可以推算电力线杆受损的严重程度，为线路的经济抢修提供了参考；应用NB-IoT物联网通讯技术和GIS地理信息系统，能够对全站所有电力线杆进行实时监控，符合国家电网公司对于变电站智能化建设需求，提高供电可靠性，保证电力系统安全运行。
监测设备10在监测到电力线杆的倾斜度变化数据超过一定阈值时，或者电力线杆受到振动时，自动唤醒处理器105，处理器105启动电力线杆倾斜过程检测，一直到30分钟内电力线杆倾斜情况不再变化为止。
当监测设备10收到电力线杆的状态数据超出预设值后，通过NB-IOT向服务器20发出电力线杆倾斜的报警信息，并随时发送电力线杆倾斜过程数据，电力线杆的倾斜过程数据包括当前电力线杆的标识、检测时间、发送原因（振动/倾斜超过阈值）、电力线杆倾斜的进度。
服务器20接收到电力线杆倾斜过程数据后，通过微信和手机短信向电力线杆的运维人员发出报警信息，以便运维人员进行及时处理。
在一些实施例中，如前述的监测方法，还包括：
通过数据库50接收所述服务器20传输的数据，并对所述数据进行统计、分类；对电力线杆的受损原因和受损等级进行汇总，并实现数据沉淀，为电力线杆发生故障时提供数据分析。
也就是说，所述服务器20会接收到所有数据（例如：状态数据和倾斜过程变化数据）都传输给数据库50；数据库50会按照数据的不同种类进行分类（例如：不同的故障类型等），并对各种类型进行统计。
在电力线杆发生故障时，可以通过：先确定电力线杆的受损原因和受损等级，然后确定发生受损的当下时间后，基于运维人员对不同的受损原因和受损等级的专业处理能力以及运维人员的实时位置信息，确定排除当前以及避免后续故障和安全风险的最佳人员，并将任务单优先派发给最佳人员。
本发明的基于电力线杆状态的实时监测方法通过安装在电力线杆上的监测设备10，实时监测电力线杆振动、倾斜情况，当电力线杆发生事故时，通过监测设备10记录电力线杆的整个倾斜过程，并通过手机短信、微信消息等方式通知运维人员，运维人员接收到信息后及时赶往事故现场对事故进行处理；极大地降低了对电力线杆日常维护的工作量，提高了线路故障的响应速度，从而提高电力线路的安全运行情况，保障了人们的生命财产安全。
需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以再诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示或描述的步骤。
根据本发明实施例，还提供了一种服务器20，如图2所示，该服务器20包括：
构建模块201，用于基于电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标，基于所述电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型；基于电力线杆受损原因分析指标构建电力线杆受损原因分析模型；
排序模块202，用于接收倾斜过程数据和状态数据后，基于倾斜过程数据中的时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据进行排序；
评估模块203，用于将排序后的倾斜度变化数据和加速度数据分别输入所述电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到电力线杆的受损等级，将受损等级传输至管理端；
分析模块204，用于将时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据分别输入电力线杆受损原因分析模型，得到电力线杆的受损原因，将受损原因传输至管理端；
任务单指派模块205，用于接收运维人员信息后，下发任务单至与所述运维人员信息对应的终端40；其中，管理端30基于电力线杆位置数据、受损原因和受损等级针对性确定运维人员信息发送至服务器20。
图3为本发明电力线杆状态的监测系统实施例流程图；如图3所示，本发明实施例提供的一种电力线杆状态的监测系统，包括：
监测设备10、服务器20、管理端30和终端40，服务器20分别与管理端30、终端40和监测设备10连接；
监测设备10用于：实时获取电力线杆的状态数据；当状态数据超出预设值时，判断电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录电力线杆的倾斜过程数据，并将状态数据和倾斜过程数据上传至服务器20；其中，倾斜过程数据包括时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据；状态数据包括振动数据、倾斜度数据和电力线杆位置数据；服务器20用于：基于电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；基于电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型，基于电力线杆受损原因分析指标构建电力线杆受损原因分析模型；接收倾斜过程数据和状态数据后，基于倾斜过程数据中的时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据进行排序；将排序后的倾斜度变化数据和加速度数据输入电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到电力线杆的受损等级；将时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据分别输入电力线杆受损原因分析模型，得到电力线杆的受损原因；将受损等级和受损原因传输至管理端30；
管理端30用于：基于电力线杆位置数据、受损原因和受损等级针对性确定运维人员信息发送至服务器20；
服务器20还用于：接收运维人员信息后，下发任务单至与运维人员信息对应的终端40。
监测设备10包括：
振动感应芯片101，用于获取电力线杆的振动数据；
倾斜度感应芯片102，用于获取电力线杆的倾斜度数据；
定位器103，用于获取电力线杆的位置数据；
加速度感应芯片104，用于获取电力线杆的加速度数据；
倾斜度感应芯片102，用于获取电力线杆的倾斜度变化数据；
时戳获取芯片106，用于获取模块获取时戳数据；以及
处理器105，用于判断倾斜度是否变化。
数据库50，数据库50与服务器20相连，用于接收服务器20传输的数据，并对数据进行统计、分类；
对电力线杆的受损原因和受损等级进行汇总，并实现数据沉淀，为电力线杆发生故障时提供数据分析。
监测设备10安装在需要远程监控的电力线杆上，监测设备10与服务器20和管理端30之间通过NB-IOT进行通信，服务器20和数据库50用于保存电力线杆的状态数据和倾斜过程数据，管理端30用于查询和管理运维人员信息，终端40用于接收报警信息。
根据野外线杆运行环境的实际情况，综合考虑气象条件复杂、运行可靠性高、供电条件差、成本低等多种因素，采用了压电陶瓷振动传感器获取振动数据。当电力线杆振动发生时，电力线杆带动压电陶瓷片产生的振动，陶瓷片会产生微弱的电信号，经信号放大后使输入端口感受到电信号的变化，在数字信号输出端输出TTL触发信号，TTL信号触发STM32F103微处理器105，唤醒整个装置进入运行状态，并检测电力线杆倾斜的变化情况，当电力线杆的倾斜度发生变化时，持续向服务器20发送电力线杆的倾斜过程数据。
倾斜度变化数据和加速度数据的获取，是判断电力线杆倾斜和倾斜过程的重要依据，综合考虑测量精度、响应灵敏度、应用成熟度、可靠性和能耗等因素，监测设备10采用了MPU-6050的六轴运动处理传感器，该产品是全球首例专门的运动处理传感器。集成了3轴MEMS陀螺仪和3轴MEMS加速度计，以及一个可扩展的数字运动处理器105 DMP(DigitalMotion Processor)，可用 I2C 接口连接一个第三方的数字传感器，输出一个9轴的信号。
MPU-6050对陀螺仪和加速度计分别用了三个16位的ADC，将其测量的模拟量转化为可输出的数字量。为了精确跟踪快速和慢速的运动，传感器的测量范围都是用户可控的，陀螺仪可测范围为±250，±500，±1000，±2000°/秒（dps），加速度计可测范围为±2，±4，±8，±16g。MPU-6050 有良好低能耗机制，陀螺仪待机电流为5uA，运作电流 5mA，加速器省电模式电流40uA@10Hz，运作电流为500uA，能够较好满足整个装置的能耗要求。
当电力线杆上监测设备10检测到线杆倾斜或者振动时，传感器唤醒主控程序，主程序通过网络登录到远程MQTT服务器20，向服务器20发送报警消息。由于电力线杆数量多、规模大、分布地域广泛、能耗限制条件苛刻，考虑到在项目实施区域已经实现移动通信基站全覆盖，由于在本项目中通信内容不多，对网络带宽要求不高。因此在系统设计中采用NB-IoT物联网通信系统，能够将倾斜的信息及时传递到后台系统。NB-IoT也称为窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT），是一种低功耗广覆盖通讯技术，具有覆盖广、连接多、成本低、功耗低、架构优等特点，通信带宽能够满足项目数据通信要求。构建于蜂窝网络，只消耗大约180kHz的带宽。采用该通信模组，能够实现低功耗广域通讯，适合安装在分布广泛的电力线杆上。
由于电力线杆数量多，分布广泛，收到远程发送的报警事件后，将基于地理信息系统进行识别和管理，定位到发生报警的特定线杆，在地图上显示报警信息，以便检修人员精确定位。为方便检修人员实时查看定位信息；本文采用了基于微信的GIS服务系统。微信为GIS开发提供JS-SDK工具包，通过使用该功能，GIS开发者可调用调用地图API和GPS定位等功能，实时在地图上查看报警线杆的名称、位置、路线、是否有震动以及倾斜发展情况等信息。
电力线杆上检测装置的控芯片采STM32F103微处理器105，该处理器105具有运算能力强、功耗低、能够在恶劣环境下稳定运行的特点。主控电路上包含了振动传感器，当外力撞击时候能够实现硬件触发系统进行运行。系统还设计了倾斜度感应芯片和加速度感应芯片，通过周期性检查线杆倾斜度来触发系统报警。整个检测装置通过锂电池供电，为了节约电池能源供应，平时检测装置进入休眠模式，触发后进入运行模式，以记录倾斜过程。为了保证设备的长期运行，系统还设计了太阳能充电电路，以实现整个装置能量的补充，检测装置能够实现长期运行。
本发明根据野外无人维护，综合考虑道路、堤坝、沙丘、农田、山坡等多种应用场合，综合考虑环境条件复杂、可靠性高、没有固定供电条件等多种因素，使用了多种传感器，使用了振动、倾斜、加速度等多种传感技术。当发现电力线杆出现撞击、倒伏、倾斜、折断等事件后，传感器唤醒主控芯片和NB-IOT模组，登录MQTT服务器20，向服务器20发送事件和时戳信号当线杆发生撞击、倒伏、倾斜、折断等事件以后能够实时将这些信号和时戳信息一起发送到后台的信息系统中。后台信息系统实时接收前台发送的信号，按时戳顺序进行排列，根据数据的阈值和经验信息建模，判断出线杆属于轻微受损、中等受损、严重受损的相应受损等级，发给相关的人员。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器20，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分的方法。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (8)
1.一种基于电力线杆状态的实时监测方法，其特征在于，包括：
S101、监测设备（10）实时获取电力线杆的状态数据；当所述状态数据超出预设值时，判断所述电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录所述电力线杆的倾斜过程数据，并将所述状态数据和所述倾斜过程数据上传至服务器（20）；其中，所述倾斜过程数据包括时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据；所述状态数据包括振动数据、倾斜度数据和电力线杆位置数据；
定时唤醒倾斜度感应芯片（102）获取所述电力线杆的倾斜度数据并上传数据信息至服务器（20）；判断所述倾斜度数据是否异常，若是，向所述服务器（20）发送报警信号并持续记录所述电力线杆的倾斜过程数据；
通过振动感应芯片（101）实时获取所述电力线杆的振动数据，当所述振动数据异常时，唤醒所述倾斜度感应芯片（102）对所述电力线杆的倾斜度数据进行监测，判断所述倾斜度数据是否发生变化，若是，向所述服务器（20）发送报警信号并持续记录所述电力线杆的倾斜过程数据；
S102、基于所述电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；
S103、基于所述电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型，基于所述电力线杆受损原因评估指标构建电力线杆受损原因分析模型；
S104、服务器（20）接收所述倾斜过程数据和所述状态数据后，基于所述倾斜过程数据中的所述时戳数据对所述倾斜度变化数据和所述加速度数据排序；
将排序后的所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损等级评估模型，得到所述电力线杆的受损等级，将所述受损等级传输至管理端（30）；
S105、将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损原因分析模型，依据所述时戳数据、所述倾斜度变化数据以及所述加速度数据在所述电力线杆受损原因分析模型中共同对应的受损原因，得到所述电力线杆的受损原因，在短时长内，倾斜度变化大且加速度大，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于外力撞击原因；在中等时长内，倾斜度变化大且加速度中等，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于外部风力原因；在长时长内，倾斜度变化小且加速度小，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于内置钢筋老化原因和/或地基受损原因；将所述受损原因传输至管理端（30），管理端（30）根据不同的受损原因给出警告；
S106、所述管理端（30）基于所述电力线杆位置数据、所述受损等级和所述受损原因针对性确定运维人员信息发送至所述服务器（20）；
S107、所述服务器（20）接收所述运维人员信息后，下发任务单至与所述运维人员信息对应的终端（40）。
2.根据权利要求1所述的基于电力线杆状态的实时监测方法，其特征在于，所述监测设备（10）实时获取电力线杆的状态数据，包括：
通过振动感应芯片（101）获取所述电力线杆的振动数据；
通过倾斜度感应芯片（102）获取所述电力线杆的倾斜度数据；以及
通过定位器（103）获取所述电力线杆的位置数据。
3.根据权利要求2所述的基于电力线杆状态的实时监测方法，其特征在于，所述记录所述电力线杆的倾斜过程数据，还包括：
通过时戳获取芯片（106）获取时戳数据；
通过倾斜度感应芯片（102）获取所述电力线杆的倾斜度变化数据；以及
通过加速度感应芯片（104）获取所述电力线杆的加速度数据。
4.根据权利要求1所述的基于电力线杆状态的实时监测方法，其特征在于，还包括：
通过数据库（50）接收所述服务器（20）传输的数据，并对所述数据进行统计、分类；
对所述电力线杆的受损原因和受损等级进行汇总，并实现数据沉淀，为所述电力线杆发生故障时提供数据分析。
5.一种服务器，其特征在于，包括：
构建模块（201），用于基于电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；基于所述电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型；基于所述电力线杆受损原因评估指标构建电力线杆受损原因分析模型；
排序模块（202），用于接收倾斜过程数据和状态数据后，基于所述倾斜过程数据中的时戳数据对倾斜度变化数据和加速度数据排序；
评估模块（203），用于将排序后的所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到所述电力线杆的受损等级，将所述受损等级传输至管理端（30）；
分析模块（204），用于将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入电力线杆受损原因分析模型，得到所述电力线杆的受损原因，在短时长内，倾斜度变化大且加速度大，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于外力撞击原因；在中等时长内，倾斜度变化大且加速度中等，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于外部风力原因；在长时长内，倾斜度变化小且加速度小，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于内置钢筋老化原因和/或地基受损原因；将受损原因传输至管理端（30）；
任务单指派模块（205 ），用于接收运维人员信息后，下发任务单至与所述运维人员信息对应的终端（40）；其中，管理端（30）基于电力线杆位置数据、所述受损原因和所述受损等级针对性确定运维人员信息发送至所述服务器（20）。
6.一种电力线杆状态的监测系统，其特征在于，包括：监测设备（10）、服务器（20）、管理端（30）和终端（40），所述服务器（20）分别与所述管理端（30）、终端（40）和所述监测设备（10）连接；
所述监测设备（10）用于：实时获取电力线杆的状态数据；当所述状态数据超出预设值时，判断所述电力线杆的倾斜度是否变化，若是，记录所述电力线杆的倾斜过程数据，并将所述状态数据和所述倾斜过程数据上传至服务器（20）；其中，所述倾斜过程数据包括时戳数据、倾斜度变化数据和加速度数据；所述状态数据包括振动数据、倾斜度数据和电力线杆位置数据；定时唤醒倾斜度感应芯片（102）获取所述电力线杆的倾斜度数据并上传数据信息至服务器（20）；判断所述倾斜度数据是否异常，若是，向所述服务器（20）发送报警信号并持续记录所述电力线杆的倾斜过程数据；通过振动感应芯片（101）实时获取所述电力线杆的振动数据，当所述振动数据异常时，唤醒所述倾斜度感应芯片（102）对所述电力线杆的倾斜度数据进行监测，判断所述倾斜度数据是否发生变化，若是，向所述服务器（20）发送报警信号并持续记录所述电力线杆的倾斜过程数据；
所述服务器（20）用于：基于所述电力线杆受损的历史数据构建电力线杆受损等级评估指标和电力线杆受损原因分析指标；基于所述电力线杆受损等级评估指标构建电力线杆受损等级评估模型，基于所述电力线杆受损原因评估指标构建电力线杆受损原因分析模型；接收所述倾斜过程数据和所述状态数据后，基于所述倾斜过程数据中的所述时戳数据对所述倾斜度变化数据和所述加速度数据进行排序；将排序后的所述倾斜度变化数据和所述加速度数据输入所述电力线杆受损等级评估模型进行评估，得到电力线杆的受损等级；将所述时戳数据、所述倾斜度变化数据和所述加速度数据分别输入所述电力线杆受损原因分析模型，得到电力线杆的受损原因；在短时长内，倾斜度变化大且加速度大，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于外力撞击原因；在中等时长内，倾斜度变化大且加速度中等，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于外部风力原因；在长时长内，倾斜度变化小且加速度小，根据电力线杆受损原因分析模型中的经验信息比对得到受损原因属于内置钢筋老化原因和/或地基受损原因；将所述受损等级和所述受损原因传输至管理端（30）；
所述管理端（30）用于：基于所述电力线杆位置数据、所述受损原因和所述受损等级针对性确定运维人员信息发送至所述服务器；
所述服务器（20）还用于：接收所述运维人员信息后，下发任务单至与所述运维人员信息对应的终端。
7.根据权利要求6所述的电力线杆状态的监测系统，其特征在于，所述监测设备（10）包括：
振动感应芯片（101），用于获取所述电力线杆的振动数据；
倾斜度感应芯片（102），用于获取所述电力线杆的倾斜度数据；
定位器（103），用于获取所述电力线杆的位置数据；
加速度感应芯片（104），用于获取所述电力线杆的加速度数据；
倾斜度感应芯片（102），用于获取所述电力线杆的倾斜度变化数据；
时戳获取芯片（106），用于获取时戳数据。
8.根据权利要求6所述的电力线杆状态的监测系统，其特征在于，还包括：
数据库（50），所述数据库（50）与所述服务器（20）相连，用于接收所述服务器（20）传输的数据，并对所述数据进行统计、分类；
对所述电力线杆的受损原因和受损等级进行汇总，并实现数据沉淀，为电力线杆发生故障时提供数据分析。
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