CN115360633A - 基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，涉及网络运维领域。该基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，包括以下步骤：S1、在基站部署毫米波天线；S2、设置巡检路线；S3、控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知；S4、根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员。该基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，基于无人机对复杂地理环境下的电力网络进行智能巡检和智能感知，自动识别电力线路故障，并根据故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员，降低复杂地理环境下的无人机操控要求。

Description

基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法
技术领域
本发明涉及网络运维技术领域，具体为基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法。
背景技术
当前电力设施如输电线路、变电站的巡视及维护过程中无人机以是常用的工具。
由于所处地理环境较为复杂，涉及林地，涵洞，隧道，高山等多种复杂地貌，在此情况下，对于无人机巡检过程中对环境特别是障碍物的识别的准确度以及操控的精度要求非常高，因此我们提出了基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明公开了基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，包括以下步骤：
S1、在基站部署毫米波天线；
S2、设置巡检路线；
S3、控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知；
S4、根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员。
优选的，5.5G通信网络通过HCS(Harmonized Communication and Sensing融合感知通信)，助力无人机自动驾驶技术的发展；
5.5G通信网络既可以提供通信能力，又能够提供感知能力，通过在基站部署毫米波天线，利用毫米波天然的大带宽、空间隔离度实现基站更高的配比效率，通过将蜂窝网络Massive MIMO的波束扫描技术应用于感知领域，使得HCS场景下既能够提供通信，又能够提供感知，显著提升上行的体验与容量。
优选的，在HCS场景下，针对郊野、涵洞、隧道、高山等复杂地理环境下的电力网络设置相应的3D-GIS巡检路线，巡检路线有多种模式，如普通模式、高效模式和精细模式等，控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知，无人机上搭载有处理器，无人机能自动锁定拍摄与自动AI识别，并将巡检数据和识别结果通过处理器自动上传终端。
优选的，智能感知通过以下方式实现：
无人机的处理器根据输电线路走廊内目标物的特征进行训练学习，习得点云数据分类器，以对巡检数据中的点云进行分类；
输电线路走廊是电网的最主要部分，走廊内的地形、地貌、植被、建筑、电塔、挂线点位置等，是电网建设和管理极为关注的对象。
优选的，无人机按巡检路线执行一次飞行任务，获取的原始点云包括输电线走廊内的所有地物目标；再进行滤波分类，以将不同类型的地物目标的点云分离出来，原始点云分为地面点云和非地面点云，地面点云经过插值可得到走廊的数字地形模型，非地面点云经过进一步处理提取各类地物点。
优选的，滤波分类的步骤包括，预设中心点，通过各个原始点云到中心点的空间临近度，计算各个原始点云到中心点的空间临近度的权值；
基于各个点云信息的像素值相似度，计算各个点云信息的像素值相似度的权值；
基于各个点云信息到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算。
优选的，对图像中一个像素点，设定一个预设大小的方形邻域，假设该邻域的原点(0,0)为中心点，像素点的坐标为(x,y)；
基于图像上的每一个像素点的值是由其本身和邻域内其他像素点的值经过加权平均后得到的，通过预设的图像矩阵，扫描图像中的每一个像素点；
图像矩阵是一个大小固定、由数值参数组成的数学矩阵，矩阵中的数据为权值，离中心点越近，权重越大。使中心点与方形邻域内的其他像素值进行加权平均后，得到该像素点的值，即该像素点到中心点的空间临近度，依此计算各个原始点云到中心点的空间临近度；
再对计算的各个原始点云到中心点的空间临近度进行加权平均，获得各个原始点云的空间临近度的权值，使各个原始点云的像素值相似度进行加权平均，计算各个原始点云的像素值相似度的权值；
基于各个原始点云到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算，将原始点云分为地面点云和非地面点云。
优选的，基于第三方软件，如AutoCAD、3DMax等，对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建，获得电力网络运维模型，用于输电线路的安全分析，并对建立的模型进行渲染；
使用梯度下降参数回传训练电力网络运维模型，习得点云数据分类器，以对巡检数据中的点云进行分类。
优选的，根据分类的点云数据，无人机的处理器通过点云滤波、空间差值，以及影像配准等算法，提取异常特征，如地形变化或者其他专题变化图，以识别出线路上的异常情况，并从预设的数据库中查找出相应的应对方案，并根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员，以利于及时检查维修；
HCS还可以延伸到室内如隧道场景，提供高精度室内定位功能，极大提高了运维中巡检的质量。
优选的，频谱是无线产业最重要的资源，在Sub100GHz内使用毫米波，基于蜂窝网络Massive MIMO的波束扫描技术，在预设范围内分段形成至少两个空间波束的无线网络支持无线通信，其中至少两个空间波束与不同的功率电平相关联，可以实现超大带宽和低时延的优势，使基站自发自收，基站发射探测信号，当探测信号发送至无人机表面时反射，基站接收反射回来的信号，估算信号的相位、强度、多普勒信息，以感知无人机的反射点位置，确定无人机的飞行轨迹；
同时，基于预先上报的无人机轨迹信息进行位置对比，判断无人机的反射点位置是否位于先上报的无人机轨迹上，是则无人机巡检状态正常；否则无人机偏离预设轨迹需预警，实现了低定位信号甚至无定位信号区域巡检无人机的飞行轨迹监控。
本发明公开了基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其具备的有益效果如下：
1、该基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，在HCS场景下，基于无人机对复杂地理环境下的电力网络进行智能巡检和智能感知，自动识别电力线路故障，并根据故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员，降低复杂地理环境下的无人机操控要求，有利于精准感知和即时通信，在HCS场景下感知无人机的飞行轨迹，提供高精度室内定位功能，极大提高了运维中巡检的质量。
2、该基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，5.5G通信网络通过HCS(Harmonized Communication and Sensing融合感知通信)，助力无人机自动驾驶技术的发展，是电网系统运维如巡检的关键需求；5.5G通信网络既可以提供通信能力，又能够提供感知能力，通过将蜂窝网络Massive MIMO的波束扫描技术应用于感知领域，使得HCS场景下既能够提供通信，又能够提供感知，进一步的，HCS还可以延伸到室内如隧道场景，提供高精度室内定位功能，提高运维中巡检的质量。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
具体实施方式
本发明实施例公开基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法。
请参照附图1，包括以下步骤：
S1、在基站部署毫米波天线；
S2、设置巡检路线；
S3、控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知；
S4、根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员。
5.5G通信网络通过HCS(Harmonized Communication and Sensing融合感知通信)，助力无人机自动驾驶技术的发展；
5.5G通信网络既可以提供通信能力，又能够提供感知能力，通过在基站部署毫米波天线，利用毫米波天然的大带宽、空间隔离度实现基站更高的配比效率，通过将蜂窝网络Massive MIMO的波束扫描技术应用于感知领域，使得HCS场景下既能够提供通信，又能够提供感知，显著提升上行的体验与容量。
在HCS场景下，针对郊野、涵洞、隧道、高山等复杂地理环境下的电力网络设置相应的3D-GIS巡检路线，巡检路线有多种模式，如普通模式、高效模式和精细模式等，控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知，无人机上搭载有处理器，无人机能自动锁定拍摄与自动AI识别，并将巡检数据和识别结果通过处理器自动上传终端。
智能感知通过以下方式实现：
无人机的处理器根据输电线路走廊内目标物的特征进行训练学习，习得点云数据分类器，以对巡检数据中的点云进行分类；
输电线路走廊是电网的最主要部分，走廊内的地形、地貌、植被、建筑、电塔、挂线点位置等，是电网建设和管理极为关注的对象。
无人机按巡检路线执行一次飞行任务，获取的原始点云包括输电线走廊内的所有地物目标；再进行滤波分类，以将不同类型的地物目标的点云分离出来，原始点云分为地面点云和非地面点云，地面点云经过插值可得到走廊的数字地形模型，非地面点云经过进一步处理提取各类地物点。
滤波分类的步骤包括，预设中心点，通过各个原始点云到中心点的空间临近度，计算各个原始点云到中心点的空间临近度的权值；
基于各个点云信息的像素值相似度，计算各个点云信息的像素值相似度的权值；
基于各个点云信息到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算。
对图像中一个像素点，设定一个预设大小的方形邻域，假设该邻域的原点(0,0)为中心点，像素点的坐标为(x,y)；
基于图像上的每一个像素点的值是由其本身和邻域内其他像素点的值经过加权平均后得到的，通过预设的图像矩阵，扫描图像中的每一个像素点；
图像矩阵是一个大小固定、由数值参数组成的数学矩阵，矩阵中的数据为权值，离中心点越近，权重越大。使中心点与方形邻域内的其他像素值进行加权平均后，得到该像素点的值，即该像素点到中心点的空间临近度，依此计算各个原始点云到中心点的空间临近度；
再对计算的各个原始点云到中心点的空间临近度进行加权平均，获得各个原始点云的空间临近度的权值，使各个原始点云的像素值相似度进行加权平均，计算各个原始点云的像素值相似度的权值；
基于各个原始点云到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算，将原始点云分为地面点云和非地面点云。
基于第三方软件，如AutoCAD、3DMax等，对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建，获得电力网络运维模型，用于输电线路的安全分析，并对建立的模型进行渲染；
使用梯度下降参数回传训练电力网络运维模型，习得点云数据分类器，以对巡检数据中的点云进行分类。
根据分类的点云数据，无人机的处理器通过点云滤波、空间差值，以及影像配准等算法，提取异常特征，如地形变化或者其他专题变化图，以识别出线路上的异常情况，并从预设的数据库中查找出相应的应对方案，并根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员，以利于及时检查维修；
HCS还可以延伸到室内如隧道场景，提供高精度室内定位功能，极大提高了运维中巡检的质量。
频谱是无线产业最重要的资源，在Sub100GHz内使用毫米波，基于蜂窝网络Massive MIMO的波束扫描技术，在预设范围内分段形成至少两个空间波束的无线网络支持无线通信，其中至少两个空间波束与不同的功率电平相关联，可以实现超大带宽和低时延的优势，使基站自发自收，基站发射探测信号，当探测信号发送至无人机表面时反射，基站接收反射回来的信号，估算信号的相位、强度、多普勒信息，以感知无人机的反射点位置，确定无人机的飞行轨迹；
同时，基于预先上报的无人机轨迹信息进行位置对比，判断无人机的反射点位置是否位于先上报的无人机轨迹上，是则无人机巡检状态正常；否则无人机偏离预设轨迹需预警，实现了低定位信号甚至无定位信号区域巡检无人机的飞行轨迹监控。
工作原理：在HCS场景下，基于无人机对复杂地理环境下的电力网络进行智能巡检和智能感知，自动识别电力线路故障，并根据故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员，降低复杂地理环境下的无人机操控要求，有利于精准感知和即时通信，在HCS场景下感知无人机的飞行轨迹，提供高精度室内定位功能，极大提高了运维中巡检的质量；
5.5G通信网络通过HCS(Harmonized Communication and Sensing融合感知通信)，助力无人机自动驾驶技术的发展，是电网系统运维如巡检的关键需求；5.5G通信网络既可以提供通信能力，又能够提供感知能力，通过将蜂窝网络Massive MIMO的波束扫描技术应用于感知领域，使得HCS场景下既能够提供通信，又能够提供感知，进一步的，HCS还可以延伸到室内如隧道场景，提供高精度室内定位功能，提高运维中巡检的质量。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在基站部署毫米波天线；
S2、设置巡检路线；
S3、控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知；
S4、根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员。
2.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：5.5G通信网络通过HCS(Harmonized Communication and Sensing融合感知通信)，助力无人机自动驾驶技术的发展；
5.5G通信网络既可以提供通信能力，又能够提供感知能力，通过在基站部署毫米波天线，利用毫米波天然的大带宽、空间隔离度实现基站更高的配比效率，通过将蜂窝网络Massive MIMO的波束扫描技术应用于感知领域，使得HCS场景下既能够提供通信，又能够提供感知，显著提升上行的体验与容量。
3.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：在HCS场景下，针对郊野、涵洞、隧道、高山等复杂地理环境下的电力网络设置相应的3D-GIS巡检路线，巡检路线有多种模式，如普通模式、高效模式和精细模式等，控制无人机按预设的巡检路线进行自动巡检和基于电力网络运维模型进行智能感知，无人机上搭载有处理器，无人机能自动锁定拍摄与自动AI识别，并将巡检数据和识别结果通过处理器自动上传终端。
4.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：智能感知通过以下方式实现：
无人机的处理器根据输电线路走廊内目标物的特征进行训练学习，习得点云数据分类器，以对巡检数据中的点云进行分类；
输电线路走廊是电网的最主要部分，走廊内的地形、地貌、植被、建筑、电塔、挂线点位置等，是电网建设和管理极为关注的对象。
5.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：无人机按巡检路线执行一次飞行任务，获取的原始点云包括输电线走廊内的所有地物目标；再进行滤波分类，以将不同类型的地物目标的点云分离出来，原始点云分为地面点云和非地面点云，地面点云经过插值可得到走廊的数字地形模型，非地面点云经过进一步处理提取各类地物点。
6.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：滤波分类的步骤包括，预设中心点，通过各个原始点云到中心点的空间临近度，计算各个原始点云到中心点的空间临近度的权值；
基于各个点云信息的像素值相似度，计算各个点云信息的像素值相似度的权值；
基于各个点云信息到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算。
7.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：对图像中一个像素点，设定一个预设大小的方形邻域，假设该邻域的原点(0,0)为中心点，像素点的坐标为(x,y)；
基于图像上的每一个像素点的值是由其本身和邻域内其他像素点的值经过加权平均后得到的，通过预设的图像矩阵，扫描图像中的每一个像素点；
图像矩阵是一个大小固定、由数值参数组成的数学矩阵，矩阵中的数据为权值，离中心点越近，权重越大。使中心点与方形邻域内的其他像素值进行加权平均后，得到该像素点的值，即该像素点到中心点的空间临近度，依此计算各个原始点云到中心点的空间临近度；
再对计算的各个原始点云到中心点的空间临近度进行加权平均，获得各个原始点云的空间临近度的权值，使各个原始点云的像素值相似度进行加权平均，计算各个原始点云的像素值相似度的权值；
基于各个原始点云到中心点的空间临近度的权值和像素值相似度的权值进行乘积，再与图像矩阵作卷积运算，将原始点云分为地面点云和非地面点云。
8.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：基于第三方软件，如AutoCAD、3DMax等，对分类后的点云数据进行输电线路走廊三维重建，获得电力网络运维模型，用于输电线路的安全分析，并对建立的模型进行渲染；
使用梯度下降参数回传训练电力网络运维模型，习得点云数据分类器，以对巡检数据中的点云进行分类。
9.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：根据分类的点云数据，无人机的处理器通过点云滤波、空间差值，以及影像配准等算法，提取异常特征，如地形变化或者其他专题变化图，以识别出线路上的异常情况，并从预设的数据库中查找出相应的应对方案，并根据电力线路故障报警信息和应对方案自动生成检修工单，派发至相应终端的运维工作人员，以利于及时检查维修；
HCS还可以延伸到室内如隧道场景，提供高精度室内定位功能，极大提高了运维中巡检的质量。
10.根据权利要求1所述的基于数据感知融合的电力网络运维系统及方法，其特征在于：频谱是无线产业最重要的资源，在Sub100GHz内使用毫米波，基于蜂窝网络MassiveMIMO的波束扫描技术，在预设范围内分段形成至少两个空间波束的无线网络支持无线通信，其中至少两个空间波束与不同的功率电平相关联，可以实现超大带宽和低时延的优势，使基站自发自收，基站发射探测信号，当探测信号发送至无人机表面时反射，基站接收反射回来的信号，估算信号的相位、强度、多普勒信息，以感知无人机的反射点位置，确定无人机的飞行轨迹；
同时，基于预先上报的无人机轨迹信息进行位置对比，判断无人机的反射点位置是否位于先上报的无人机轨迹上，是则无人机巡检状态正常；否则无人机偏离预设轨迹需预警，实现了低定位信号甚至无定位信号区域巡检无人机的飞行轨迹监控。
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