CN116882982B - 一种基于人工智能的线损分析方法及装置 - Google Patents

一种基于人工智能的线损分析方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及线损分析技术领域，具体公开一种基于人工智能的线损分析方法及装置，该方法包括指定电力传输线路分割、输电线路段结构信息识别分析、输电线路段综合判定、输电线路段用户端分析和线损评估异常定位管控提示，本发明通过对输电线路中的绝缘子串进行分析，不仅能够精准的为后续分析输电线路中的线损提供更加科学的数据支撑，同时在一定程度上保证了输电导线的稳定运行，且优化了电力系统的整体运行情况，同时通过获取监测周期中各输电线路段的气象参数，并计算输电线路中的气象影响程度系数，有助于减少理论数据与实际线损数据之间的差异性，使得后续对输电线路中线损评估的分析更加具有全面性。

Description

一种基于人工智能的线损分析方法及装置
技术领域
本发明涉及线损分析技术领域，具体为一种基于人工智能的线损分析方法及装置。
背景技术
当前，由于电力的普及，电力系统中的能量损耗程度越来越高，导致输电线路中传输线缆的损耗程度逐渐上涨，而对线损进行分析不仅能够确定导致能量损耗的原因和位置，且在一定程度上可以保证电力能够稳定的进行传输，因此必须要对传输线缆的损失情况进行分析，目的是为了优化电力系统的运行、提高供电质量和效率以及降低能量损耗。
如今，在线损分析方面还存在一些不足，具体体现在以下几个层面：（1）现有技术在对输电线路中的输电导线进行分析时，往往只考虑输电导线本身的相关数据，而绝缘子串作为输电导线的支撑点，承受输电导线的重量和张力，可以防止输电导线与支撑结构之间发生电气接触，影响着输电线路的安全和可靠运行，因此若忽视对绝缘子串的分析，则无法精准的为后续分析输电线路中的线损提供更加科学的数据支撑，同时在一定程度上不能保证输电导线的稳定运行。
（2）现有技术在对线损进行分析时，没有考虑能够干扰线路损失的因素，而干扰线路损失的因素中气象参数尤为重要，忽视对这一方面的分析，会使得理论数据与实际线损数据之间存在一定程度的偏差，导致对线损的评估可能与实际的线路损失存在并不一致的情况，由此会对输电线路中的线损正确分析造成负面影响。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人工智能的线损分析方法及装置，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：本发明第一方面提供了一种基于人工智能的线损分析方法，包括：步骤一、将指定电力传输线路分割成若干传输线路段，记为各输电线路段。
步骤二、识别各输电线路段的结构信息，其中结构信息包括线缆和绝缘子串，并分析各输电线路段的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数/>。
步骤三、综合判定各输电线路段的线缆应用折损值。
步骤四、设定监测周期，分析各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值。
步骤五、获取监测周期中各输电线路段的气象参数，整合分析各输电线路段的线损合规评估值，由此进行线损评估异常定位管控提示。
作为进一步的方法，所述各输电线路段的线缆影响评定指数，其具体分析过程为：
采集各输电线路段的全景图像，并定位至线缆两端位置点，构建线缆跨距参考线，提取各输电线路段的线缆对应的跨距，其中i表示为各输电线路段的编号，，m表示为输电线路段的数目，同时提取预定义的线缆对应的参照跨距/>。
计算各输电线路段的线缆跨距影响系数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的线缆跨距对应的修正因子和单位线缆跨距偏移值对应的影响因子，e表示为自然常数。
根据各输电线路段的全景图像，从中定位至线缆最低点的位置，并构建线缆最低跨距参考线，同时依据线缆跨距参考线，获取两条直线之间的垂直高度，记为各输电线路段的线缆对应的垂直高度差，同时提取预定义的线缆对应的适配垂直高度差/>。
计算各输电线路段的线缆垂直高度影响系数，其计算公式为：，其中/>表示为设定的线缆垂直高度差对应的修正因子。
提取各输电线路段的线缆起始位置点，构建起始基准参考线，获取起始基准参考线与线缆跨距参考线之间的最小夹角，记为各输电线路段的线缆起始偏移夹角，同时提取预定义的最大许可偏移夹角/>。
计算各输电线路段的线缆偏移夹角影响系数，其计算公式为：，其中/>表示为设定的线缆偏移夹角对应的修正因子。
综合计算各输电线路段的线缆影响评定指数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的线缆跨距影响系数、垂直高度影响系数和偏移夹角影响系数对应的权重因子。
作为进一步的方法，所述各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，其具体分析过程为：
根据各输电线路段的全景图像，从中统计各绝缘子串的全景图像，并提取各输电线路段的各绝缘子串的平均弧距，其中j表示为各绝缘子串的编号，/>，n表示为绝缘子串的数量。
从数据信息库中提取绝缘子串参考弧距，并计算各输电线路段的绝缘子串弧距评估系数/>，其计算公式为：，其中/>表示为设定的绝缘子串弧距对应的修正因子。
获取各输电线路段的各绝缘子串对应的应用年限，同时从数据信息库中提取绝缘子串初始湿漏电距离/>。
计算各输电线路段的绝缘子串湿漏电距离评估系数，其计算公式为：，其中/>表示为预定义的单位应用年限对应的湿漏电折损距离，/>表示为设定的绝缘子串湿漏电距离对应的修正因子。
采集各输电线路段的各绝缘子串对应的体积，并提取预定义的绝缘子串许可偏差体积/>，同时提取各输电线路段的各绝缘子串对应的初始应用体积/>，计算各输电线路段的绝缘子串体积评估系数/>，其计算公式为：，其中/>表示为设定的绝缘子串偏差体积对应的修正因子。
综合计算各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的绝缘子串弧距评估系数、湿漏电距离评估系数和体积评估系数对应的权值。
作为进一步的方法，所述各输电线路段的线缆应用折损值，其具体分析过程为：
依据各输电线路段的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数，计算各输电线路段的线缆应用折损值，其计算公式为：/>，其中/>分别表示为设定的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数对应的权值。
作为进一步的方法，所述各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，其具体分析过程为：
根据设定的监测周期，划分成若干个监测时间点，统计并获取各输电线路段的用户端在各监测时间点下的有功功率和视在功率，分别记为，其中p表示为各监测时间点的编号，/>，q表示为监测时间点的数目。
提取预定义的有功功率参照界定值和视在功率参照界定值/>，计算各输电线路段的用户端对应的功率影响指数/>，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的有功功率和视在功率对应的修正因子。
统计各输电线路段的用户端在各监测时间点下的用电负荷值，构建电力负荷曲线，从中提取高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷累计值，分别记为，并提取预定义的高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷参照界限值，分别记为/>。
计算各输电线路段的用户端对应的用电负荷影响指数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷累计值所属修正因子。
作为进一步的方法，所述各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，其具体计算公式为：，其中/>表示为第i个输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，/>和/>分别表示为设定的用户端对应的功率影响指数和用电负荷影响指数所属权重因子。
作为进一步的方法，所述各输电线路段的线损合规评估值，其具体分析过程为：
根据各输电线路段的线缆应用折损值和用户端对应的电力影响程度值，计算各输电线路段的线路传输损失系数，其计算公式为：/>，其中分别表示为设定的线缆应用折损值和用户端对应的电力影响程度值所属权重因子。
依据监测周期中各输电线路段的气象参数，其中气象参数包括累计降水量、日照时长/>、最大日照强度/>和最高大气压力/>，同时根据预定义的各线路传输损失系数区间对应的适配承受气象数据，筛分得到各输电线路段对应的适配承受气象数据，包括适配降水量/>、可承受日照时长/>、可承受日照强度/>和许可大气压力/>。
计算各输电线路段的气象影响程度系数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的降水量、日照时长、日照强度和大气压力对应的修正因子。
综合计算各输电线路段的线损合规评估值，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的线路传输损失系数和气象影响程度系数对应的权值。
作为进一步的方法，所述进行线损评估异常定位管控提示，其具体分析过程为：
将各输电线路段的线损合规评估值与预设的线损合规评估阈值进行比对，若某输电线路段的线损合规评估值低于线损合规评估阈值，则对该输电线路段进行线损评估异常定位管控提示。
本发明第二方面提供了一种基于人工智能的线损分析装置，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络端口；所述网络端口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络端口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述任一项所述的方法。
相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：
（1）本发明通过提供一种基于人工智能的线损分析方法及装置，细致化的分析了传输线路中线损的整体情况，为全面反映出传输线缆的应用状态提供了更加具有科学性和可靠性的数据依据，以便对线损评估异常进行定位管控提示提供更加具有说服力的支持数据。
（2）本发明通过对输电线路中的绝缘子串进行分析，并计算各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，不仅能够精准的为后续分析输电线路中的线损提供更加科学的数据支撑，同时在一定程度上保证了输电导线的稳定运行，且优化了电力系统的整体运行情况。
（3）本发明通过获取监测周期中各输电线路段的气象参数，并计算输电线路中的气象影响程度系数，分析输电线路中的气象参数，有助于减少理论数据与实际线损数据之间的差异性，不仅使得后续对输电线路中线损评估的分析更加具有全面性，且为线损评估异常进行定位管控提示提供坚实的保障基础。
（4）本发明通过整合分析各输电线路段的线损合规评估值，并进行线损评估异常定位管控提示，将输电线路中的线缆、绝缘子、用户端以及气象参数进行综合性的分析，提高了判断线缆损失情况的有效性，同时有利于为电力的能量稳定使用需求提供保障。
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为本发明的方法步骤流程示意图。
图2为本发明所涉及的线缆垂直高度差的示意图。
图3为本发明所涉及的线缆起始偏移夹角的示意图。
附图标记：1、线缆两端位置点，2、线缆跨距参考线，3、线缆最低点位置，4、线缆最低跨距参考线，5、参照基准点，6、起始基准参考线，7、线缆起始偏移夹角。
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，本发明第一方面提供了一种基于人工智能的线损分析方法，包括：步骤一、将指定电力传输线路分割成若干传输线路段，记为各输电线路段。
步骤二、识别各输电线路段的结构信息，其中结构信息包括线缆和绝缘子串，并分析各输电线路段的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数/>。
具体的，所述各输电线路段的线缆影响评定指数，其具体分析过程为：
采集各输电线路段的全景图像，并定位至线缆两端位置点，构建线缆跨距参考线，提取各输电线路段的线缆对应的跨距，其中i表示为各输电线路段的编号，，m表示为输电线路段的数目，同时提取预定义的线缆对应的参照跨距/>。
需要解释的是，上述采集各输电线路段的全景图像，所用到的设备是高清扫描仪。
需要进一步阐述的是，上述提取各输电线路段的线缆对应的跨距，具体为：依据各输电线路段的全景图像，定位至线缆两端位置点，将线缆两端的位置点进行直线连接，构建线缆跨距参考线，由此提取线缆跨距参考线的长度作为各输电线路段的线缆对应的跨距。
计算各输电线路段的线缆跨距影响系数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的线缆跨距对应的修正因子和单位线缆跨距偏移值对应的影响因子，e表示为自然常数。
根据各输电线路段的全景图像，从中定位至线缆最低点的位置，并构建线缆最低跨距参考线，同时依据线缆跨距参考线，获取两条直线之间的垂直高度，记为各输电线路段的线缆对应的垂直高度差，同时提取预定义的线缆对应的适配垂直高度差/>。
需要阐述的是，上述各输电线路段的线缆对应的垂直高度差，具体为：根据各输电线路段的全景图像，从中定位至线缆最低点的位置，并构建线缆最低跨距参考线，其中线缆最低跨距参考线与线缆跨距参考线是平行关系，从而获取两条直线的垂直高度，作为各输电线路段的线缆对应的垂直高度差，具体可参照图2所示。
计算各输电线路段的线缆垂直高度影响系数，其计算公式为：，其中/>表示为设定的线缆垂直高度差对应的修正因子。
提取各输电线路段的线缆起始位置点，构建起始基准参考线，获取起始基准参考线与线缆跨距参考线之间的最小夹角，记为各输电线路段的线缆起始偏移夹角，同时提取预定义的最大许可偏移夹角/>。
需要解释的是，上述获取起始基准参考线与线缆跨距参考线之间的最小夹角，具体为：根据定位的线缆两端位置点，将其中一端作为线缆起始位置点，并以设定长度向支撑架两端延伸方向，同时提取参照基准点，将线缆起始位置点和参照基准点进行直线连接，得到各输电线路段的线缆起始位置点与参照基准点之间的连接线，记为各输电线路段的起始基准参考线，由此获取各输电线路段的起始基准参考线与线缆跨距参考线之间的最小夹角，记为各输电线路段的线缆起始偏移夹角，具体可参照图3所示。
计算各输电线路段的线缆偏移夹角影响系数，其计算公式为：，其中/>表示为设定的线缆偏移夹角对应的修正因子。
综合计算各输电线路段的线缆影响评定指数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的线缆跨距影响系数、垂直高度影响系数和偏移夹角影响系数对应的权重因子。
进一步的，所述各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，其具体分析过程为：根据各输电线路段的全景图像，从中统计各绝缘子串的全景图像，并提取各输电线路段的各绝缘子串的平均弧距，其中j表示为各绝缘子串的编号，/>，n表示为绝缘子串的数量。
从数据信息库中提取绝缘子串参考弧距，并计算各输电线路段的绝缘子串弧距评估系数/>，其计算公式为：，其中/>表示为设定的绝缘子串弧距对应的修正因子。
获取各输电线路段的各绝缘子串对应的应用年限，同时从数据信息库中提取绝缘子串初始湿漏电距离/>。
计算各输电线路段的绝缘子串湿漏电距离评估系数，其计算公式为：，其中/>表示为预定义的单位应用年限对应的湿漏电折损距离，/>表示为设定的绝缘子串湿漏电距离对应的修正因子。
需要解释的是，上述计算各输电线路段的绝缘子串弧距评估系数和湿漏电距离评估系数，由于绝缘子串弧距较小时，容易发生串弧现象，导致电弧击穿和能量损耗，而湿漏电距离较小时，容易发生绝缘子表面的湿漏电现象，导致能量损耗和绝缘击穿，会增加线路的线损，因此对绝缘子串的弧距和湿漏电距离进行分析至关重要，通过适当的绝缘子串弧距和湿漏电距离，可以提高绝缘子的绝缘性能，减少串弧、漏电和绝缘击穿现象的发生，并一定程度上可以降低线路的线损。
采集各输电线路段的各绝缘子串对应的体积，并提取预定义的绝缘子串许可偏差体积/>，同时提取各输电线路段的各绝缘子串对应的初始应用体积/>，计算各输电线路段的绝缘子串体积评估系数/>，其计算公式为：，其中/>表示为设定的绝缘子串偏差体积对应的修正因子。
需要解释的是，上述采集各输电线路段的各绝缘子串对应的体积，所用到的设备是三维扫描仪，绝缘子串体积的偏差可能会导致线缆的走向和间距发生变化以及电流分布不均匀，并会增加线缆的电阻损耗和电感损耗，一定程度上增加线路的线损，且较小体积的绝缘子串可能存在绝缘性能不足的风险，容易导致绝缘故障和能量损耗的增加，因此对绝缘子串的体积进行采集并分析是必要的，可以及时的发现传输线缆的损失情况，并进行相应的调整。
综合计算各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的绝缘子串弧距评估系数、湿漏电距离评估系数和体积评估系数对应的权值。
在一个具体的实施例中，本发明通过对输电线路中的绝缘子串进行分析，并计算各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，不仅能够精准的为后续分析输电线路中的线损提供更加科学的数据支撑，同时在一定程度上保证了输电导线的稳定运行，且优化了电力系统的整体运行情况。
步骤三、综合判定各输电线路段的线缆应用折损值。
具体的，所述各输电线路段的线缆应用折损值，其具体分析过程为：
依据各输电线路段的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数，计算各输电线路段的线缆应用折损值，其计算公式为：/>，其中/>分别表示为设定的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数对应的权值。
步骤四、设定监测周期，分析各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值。
具体的，所述各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，其具体分析过程为：
根据设定的监测周期，划分成若干个监测时间点，统计并获取各输电线路段的用户端在各监测时间点下的有功功率和视在功率，分别记为，其中p表示为各监测时间点的编号，/>，q表示为监测时间点的数目。
需要解释的是，上述统计并获取各输电线路段的用户端在各监测时间点下的有功功率和视在功率，所用到的设备是功率监测设备，有功功率的变化可能会影响电力系统的稳定性，增加有功功率会导致线路的电阻损耗增加，产生更多的热量，对线损有一定的负面影响，若用户端的视在功率超过供电容量时，可能会导致电力系统的过载，影响电能供应的稳定性，间接会影响输电线路中线缆的损失情况，因此对用户端的有功功率和视在功率进行分析的目的是精准的掌握用户端的电力使用情况，为后续分析输电线路中的线损提供更细致的数据依据。
提取预定义的有功功率参照界定值和视在功率参照界定值/>，计算各输电线路段的用户端对应的功率影响指数/>，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的有功功率和视在功率对应的修正因子。
统计各输电线路段的用户端在各监测时间点下的用电负荷值，构建电力负荷曲线，从中提取高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷累计值，分别记为，并提取预定义的高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷参照界限值，分别记为/>。
需要解释的是，上述构建电力负荷曲线，曲线中的横坐标是监测时间点，纵坐标是用电负荷值，通过数据分析，能够进一步获取高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷累计值，当用电负荷高峰期，线路中通过的电流较大，会增加线路的电阻损耗，进一步增加线损，而在低谷时间段，线路中的电流较小，线损相对较低，但频繁的用电负荷变化会对线路的电压稳定性产生影响，间接性的影响线损的大小，因此对用户端的用电负荷进行分析，会更细致的了解影响线损的有关因素，同时及时的对输电线路中的线缆进行管控提示。
计算各输电线路段的用户端对应的用电负荷影响指数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷累计值所属修正因子。
进一步的，所述各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，其具体计算公式为：，其中/>表示为第i个输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，/>分别表示为设定的用户端对应的功率影响指数和用电负荷影响指数所属权重因子。
步骤五、获取监测周期中各输电线路段的气象参数，整合分析各输电线路段的线损合规评估值，由此进行线损评估异常定位管控提示。
具体的，所述各输电线路段的线损合规评估值，其具体分析过程为：
根据各输电线路段的线缆应用折损值和用户端对应的电力影响程度值，计算各输电线路段的线路传输损失系数，其计算公式为：/>，其中分别表示为设定的线缆应用折损值和用户端对应的电力影响程度值所属权重因子。
依据监测周期中各输电线路段的气象参数，其中气象参数包括累计降水量、日照时长/>、最大日照强度/>和最高大气压力/>，同时根据预定义的各线路传输损失系数区间对应的适配承受气象数据，筛分得到各输电线路段对应的适配承受气象数据，包括适配降水量/>、可承受日照时长/>、可承受日照强度/>和许可大气压力/>。
计算各输电线路段的气象影响程度系数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的降水量、日照时长、日照强度和大气压力对应的修正因子。
综合计算各输电线路段的线损合规评估值，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的线路传输损失系数和气象影响程度系数对应的权值。
在一个具体的实施例中，本发明通过获取监测周期中各输电线路段的气象参数，并计算输电线路中的气象影响程度系数，分析输电线路中的气象参数，有助于减少理论数据与实际线损数据之间的差异性，不仅使得后续对输电线路中线损评估的分析更加具有全面性，且为线损评估异常进行定位管控提示提供坚实的保障基础。
进一步的，所述进行线损评估异常定位管控提示，其具体分析过程为：
将各输电线路段的线损合规评估值与预设的线损合规评估阈值进行比对，若某输电线路段的线损合规评估值低于线损合规评估阈值，则对该输电线路段进行线损评估异常定位管控提示。
在一个具体的实施例中，本发明通过整合分析各输电线路段的线损合规评估值，并进行线损评估异常定位管控提示，将输电线路中的线缆、绝缘子、用户端以及气象参数进行综合性的分析，提高了判断线缆损失情况的有效性，同时有利于为电力的能量稳定使用需求提供保障。
本发明第二方面提供了一种基于人工智能的线损分析装置，包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络端口；所述网络端口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络端口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述任一项所述的方法。
在一个具体的实施例中，本发明通过提供一种基于人工智能的线损分析方法及装置，细致化的分析了传输线路中线损的整体情况，为全面反映出传输线缆的应用状态提供了更加具有科学性和可靠性的数据依据，以便对线损评估异常进行定位管控提示提供更加具有说服力的支持数据。

Claims (3)

1.一种基于人工智能的线损分析方法，其特征在于，包括：
步骤一、将指定电力传输线路分割成若干传输线路段，记为各输电线路段；
步骤二、识别各输电线路段的结构信息，其中结构信息包括线缆和绝缘子串，并分析各输电线路段的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数/>；
步骤三、综合判定各输电线路段的线缆应用折损值；
步骤四、设定监测周期，分析各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值；
步骤五、获取监测周期中各输电线路段的气象参数，整合分析各输电线路段的线损合规评估值，由此进行线损评估异常定位管控提示；
所述各输电线路段的线缆影响评定指数，其具体分析过程为：
采集各输电线路段的全景图像，并定位至线缆两端位置点，构建线缆跨距参考线，提取各输电线路段的线缆对应的跨距，其中i表示为各输电线路段的编号，/>，m表示为输电线路段的数目，同时提取预定义的线缆对应的参照跨距/>；
计算各输电线路段的线缆跨距影响系数，其计算公式为：，其中/>和/>分别表示为设定的线缆跨距对应的修正因子和单位线缆跨距偏移值对应的影响因子，e表示为自然常数；
根据各输电线路段的全景图像，从中定位至线缆最低点的位置，并构建线缆最低跨距参考线，同时依据线缆跨距参考线，获取两条直线之间的垂直高度，记为各输电线路段的线缆对应的垂直高度差，同时提取预定义的线缆对应的适配垂直高度差/>；
计算各输电线路段的线缆垂直高度影响系数，其计算公式为：，其中/>表示为设定的线缆垂直高度差对应的修正因子；
提取各输电线路段的线缆起始位置点，构建起始基准参考线，获取起始基准参考线与线缆跨距参考线之间的最小夹角，记为各输电线路段的线缆起始偏移夹角，同时提取预定义的最大许可偏移夹角/>；
计算各输电线路段的线缆偏移夹角影响系数，其计算公式为：，其中/>表示为设定的线缆偏移夹角对应的修正因子；
综合计算各输电线路段的线缆影响评定指数，其计算公式为：，其中/>和/>分别表示为设定的线缆跨距影响系数、垂直高度影响系数和偏移夹角影响系数对应的权重因子；所述各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，其具体分析过程为：
根据各输电线路段的全景图像，从中统计各绝缘子串的全景图像，并提取各输电线路段的各绝缘子串的平均弧距，其中j表示为各绝缘子串的编号，/>，n表示为绝缘子串的数量；
从数据信息库中提取绝缘子串参考弧距，并计算各输电线路段的绝缘子串弧距评估系数/>，其计算公式为：，其中/>表示为设定的绝缘子串弧距对应的修正因子；
获取各输电线路段的各绝缘子串对应的应用年限，同时从数据信息库中提取绝缘子串初始湿漏电距离/>；
计算各输电线路段的绝缘子串湿漏电距离评估系数，其计算公式为：，其中/>表示为预定义的单位应用年限对应的湿漏电折损距离，/>表示为设定的绝缘子串湿漏电距离对应的修正因子；
获取各输电线路段的各绝缘子串对应的应用年限，同时从数据信息库中提取绝缘子串初始湿漏电距离/>；
计算各输电线路段的绝缘子串湿漏电距离评估系数，其计算公式为：，其中/>表示为预定义的单位应用年限对应的湿漏电折损距离，/>表示为设定的绝缘子串湿漏电距离对应的修正因子；
采集各输电线路段的各绝缘子串对应的体积，并提取预定义的绝缘子串许可偏差体积/>，同时提取各输电线路段的各绝缘子串对应的初始应用体积/>，计算各输电线路段的绝缘子串体积评估系数/>，其计算公式为：，其中/>表示为设定的绝缘子串偏差体积对应的修正因子；
综合计算各输电线路段的绝缘子串影响评定指数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的绝缘子串弧距评估系数、湿漏电距离评估系数和体积评估系数对应的权值；所述各输电线路段的线缆应用折损值，其具体分析过程为：
依据各输电线路段的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数，计算各输电线路段的线缆应用折损值，其计算公式为：/>，其中/>分别表示为设定的线缆影响评定指数和绝缘子串影响评定指数对应的权值；所述各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，其具体分析过程为：
根据设定的监测周期，划分成若干个监测时间点，统计并获取各输电线路段的用户端在各监测时间点下的有功功率和视在功率，分别记为，其中p表示为各监测时间点的编号，/>，q表示为监测时间点的数目；
提取预定义的有功功率参照界定值和视在功率参照界定值/>，计算各输电线路段的用户端对应的/>功率影响指数/>，其计算公式为：，其中/>和/>分别表示为设定的有功功率和视在功率对应的修正因子；
统计各输电线路段的用户端在各监测时间点下的用电负荷值，构建电力负荷曲线，从中提取高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷累计值，分别记为，并提取预定义的高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷参照界限值，分别记为/>；
计算各输电线路段的用户端对应的用电负荷影响指数，其计算公式为：，其中、/>分别表示为设定的高峰时间段、低谷时间段和平稳时间段对应的用电负荷累计值所属修正因子；
所述各输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，其具体计算公式为：，其中/>表示为第i个输电线路段的用户端对应的电力影响程度值，/>分别表示为设定的用户端对应的功率影响指数和用电负荷影响指数所属权重因子；所述各输电线路段的线损合规评估值，其具体分析过程为：
根据各输电线路段的线缆应用折损值和用户端对应的电力影响程度值，计算各输电线路段的线路传输损失系数，其计算公式为：/>，其中分别表示为设定的线缆应用折损值和用户端对应的电力影响程度值所属权重因子；
依据监测周期中各输电线路段的气象参数，其中气象参数包括累计降水量、日照时长/>、最大日照强度/>和最高大气压力/>，同时根据预定义的各线路传输损失系数区间对应的适配承受气象数据，筛分得到各输电线路段对应的适配承受气象数据，包括适配降水量/>、可承受日照时长/>、可承受日照强度/>和许可大气压力/>；
计算各输电线路段的气象影响程度系数，其计算公式为：，其中/>分别表示为设定的降水量、日照时长、日照强度和大气压力对应的修正因子；
综合计算各输电线路段的线损合规评估值，其计算公式为：，其中/>和/>分别表示为设定的线路传输损失系数和气象影响程度系数对应的权值。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的线损分析方法，其特征在于：所述进行线损评估异常定位管控提示，其具体分析过程为：
将各输电线路段的线损合规评估值与预设的线损合规评估阈值进行比对，若某输电线路段的线损合规评估值低于线损合规评估阈值，则对该输电线路段进行线损评估异常定位管控提示。
3.一种基于人工智能的线损分析装置，其特征在于：包括：处理器，以及与处理器连接的内存和网络端口；所述网络端口与服务器中的非易失性存储器连接；所述处理器在运行时通过所述网络端口从所述非易失性存储器中调取计算机程序，并通过所述内存运行所述计算机程序，以执行上述权利要求1-2任一项所述的方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117236906B (zh) * 2023-11-14 2024-02-02 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 一种适应电-碳市场协同发展的减碳成本分析方法
CN117350550B (zh) * 2023-12-04 2024-02-23 合肥优尔电子科技有限公司 一种基于恶劣天气下的电网运行风险评估系统

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB256458A (en) * 1925-12-21 1926-08-12 Western Electric Co Improvements in or relating to the reduction of losses in transmission systems
JPH0580081A (ja) * 1991-09-19 1993-03-30 Ngk Insulators Ltd 洩れ電流による碍子の汚損、冠雪監視方法
CN101556195A (zh) * 2009-03-26 2009-10-14 杭州海康雷鸟信息技术有限公司 架空输电线路导线覆冰实时监测方法及系统
CN102208807A (zh) * 2011-01-25 2011-10-05 中国电力科学研究院 基于精确量测负荷数据的中低压配电网能效评估方法
WO2013115449A1 (ko) * 2012-01-31 2013-08-08 주식회사 케이에이치바텍 저손실 복수 방향 안테나의 선택적 통신 방식 스위칭을 적용하는 가공 송배전 선로 감시장치
CN103558518A (zh) * 2013-11-02 2014-02-05 国家电网公司 绝缘子样品老化度检测装置
CN107016485A (zh) * 2017-02-20 2017-08-04 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种电力线路节能降损适应性评估方法
CN112018776A (zh) * 2020-09-09 2020-12-01 重庆大学 一种计及线损的电力系统抗冰优化运行方法
CN114034251A (zh) * 2021-10-15 2022-02-11 西安理工大学 一种用于输电线轨迹线和弧垂监测的方法
CN114966467A (zh) * 2022-05-17 2022-08-30 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 一种基于数字孪生的输电线路状态评估方法
CN116505595A (zh) * 2023-06-29 2023-07-28 国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司 一种基于虚拟电厂的电力监测调度管理系统

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB256458A (en) * 1925-12-21 1926-08-12 Western Electric Co Improvements in or relating to the reduction of losses in transmission systems
JPH0580081A (ja) * 1991-09-19 1993-03-30 Ngk Insulators Ltd 洩れ電流による碍子の汚損、冠雪監視方法
CN101556195A (zh) * 2009-03-26 2009-10-14 杭州海康雷鸟信息技术有限公司 架空输电线路导线覆冰实时监测方法及系统
CN102208807A (zh) * 2011-01-25 2011-10-05 中国电力科学研究院 基于精确量测负荷数据的中低压配电网能效评估方法
WO2013115449A1 (ko) * 2012-01-31 2013-08-08 주식회사 케이에이치바텍 저손실 복수 방향 안테나의 선택적 통신 방식 스위칭을 적용하는 가공 송배전 선로 감시장치
CN103558518A (zh) * 2013-11-02 2014-02-05 国家电网公司 绝缘子样品老化度检测装置
CN107016485A (zh) * 2017-02-20 2017-08-04 国网浙江省电力公司经济技术研究院 一种电力线路节能降损适应性评估方法
CN112018776A (zh) * 2020-09-09 2020-12-01 重庆大学 一种计及线损的电力系统抗冰优化运行方法
CN114034251A (zh) * 2021-10-15 2022-02-11 西安理工大学 一种用于输电线轨迹线和弧垂监测的方法
CN114966467A (zh) * 2022-05-17 2022-08-30 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 一种基于数字孪生的输电线路状态评估方法
CN116505595A (zh) * 2023-06-29 2023-07-28 国网安徽省电力有限公司巢湖市供电公司 一种基于虚拟电厂的电力监测调度管理系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
中低压配电网理论线损计算与分析方法的研究;冯昕鑫;;湖州师范学院学报(第S1期);全文 *
基于关联度变权的台区理论线损水平评估方法研究;赵永红;张旭;程少华;周永刚;黄时;;电力需求侧管理(第02期) *
电网线损分析及采取的措施和管理;贾辉;;电子制作(第09期);全文 *
线损异常原因及实例分析;李小君;王骁;;云南电力技术(第S1期);全文 *

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