CN117081249A - 一种供电线路自动化监控管理平台及线路故障识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种供电线路自动化监控管理平台，包括：数据采集系统，用于实时采集供电线路的运行参数数据，以及地理信息数据；故障识别系统，用于对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取特征信息，基于机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果，并建立历史数据库，分类记录故障识别结果和对应的特征信息；远程监控系统，用于显示采集的供电线路参数数据和故障识别结果，根据故障识别结果发出报警信息，远程监测和控制供电线路的运行状态。可以实时显示供电线路的运行状态、故障识别结果，根据故障类别和报警信息对供电线路及时维修或更换，减少了人工巡检，提高了监控效率和故障处理的速度。
Description
技术领域
本发明涉及供电线路监控技术领域，特别涉及一种供电线路自动化监控管理平台及线路故障识别方法。
背景技术
城市照明作为城市基础设施的一个重要组成部分，其存在和发展越来越得到城市管理部门的重视。但城市照明设施和供电线路通常位于露天环境中，时常会产生多种故障，影响设施和设备的正常运行。造成线路故障的原因有很多，有可能是人为因素造成的，也有可能天气原因或线路老化造成的。常见的线路故障往往有短路、断路或过载等等，若维修不及时，可能造成设施漏电、设备损坏、跳闸甚至火灾等危害。
申请人曾提出一种供电线路漏电监测终端(CN115719999B)，用于监测路灯照明供电线路漏电情况，在发生漏电事故时及时进行漏电保护，防止触电事故的发生。但该设备仅针对线路发生漏电的情况，无法对供电线路的多种故障进行自动化监控和识别。
发明内容
为了至少解决上述技术问题之一，本发明提供了一种供电线路自动化监控管理平台及线路故障识别方法。
本发明提供一种供电线路自动化监控管理平台，包括：
数据采集系统，用于实时采集供电线路的运行参数数据，以及地理信息数据；
故障识别系统，用于对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取特征信息，基于机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果，并建立历史数据库，分类记录故障识别结果和对应的特征信息；
远程监控系统，用于显示采集的供电线路参数数据和故障识别结果，根据故障识别结果发出报警信息，远程监测和控制供电线路的运行状态。
优选的，数据采集系统包括：运行参数采集模块和地理信息采集模块；
运行参数采集模块，用于采集供电线路的运行参数数据；
地理信息采集模块，用于采集供电线路的地理信息数据，以便对供电线路的地理位置进行定位。
优选的，故障识别系统包括：数据分析模块，故障判断模块，故障历史数据存储模块；
数据分析模块，通过大数据分析技术对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取判断线路故障所需的特征信息；
故障判断模块，用于基于历史数据采用机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果；
故障历史数据存储模块，用于建立历史数据库，根据故障类别，分类存储故障识别结果和对应的特征信息。
优选的，数据分析模块还包括数据预处理单元，用于对采集的运行参数数据进行降噪和/或滤波预处理。
优选的，故障历史数据存储模块还包括人工修正单元，用于对历史数据库中进行人工修正，删除或调整误判的识别结果。
优选的，远程监控系统包括日常监测模块、故障报警模块、维修方案模块和远程控制模块；
日常监测模块，用于显示实时采集的供电线路参数数据和地理信息数据，以便进行日常监测；
故障报警模块，用于显示收到的带有地理信息数据的故障识别结果，并根据故障类别发出对应的故障报警信息；
维修方案模块，存有针对不同线路故障的对应的维修建议，用于根据不同的故障报警信息，给出对应的维修建议；
远程控制模块，用于根据不同的故障报警信息，自动进行远程控制操作。
优选的，维修方案模块还包括维修历史记录单元，用于储存和显示线路故障的维修历史记录。
本发明还提供一种供电线路故障识别方法，包括：
S1，采集供电线路的运行参数数据，以及地理信息数据；
S2，对采集的参数数据进行处理和分析，提取特征信息，基于历史数据和机器学习算法，训练故障识别模型，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果；
S3，根据故障识别结果生成并发出报警信息。
优选的，提取的特征信息包括电流波形、电压波形、功率谱密度。
优选的，报警信息包括故障类型、故障位置和维修建议。
本发明的有益效果为：数据采集系统可以实时采集供电线路的相关参数数据，包括线路的电压、电流、功率、接地电阻、温度以及地理位置信息等；故障识别系统对采集的数据进行处理分析，提取所需的特征信息；基于机器学习算法结合历史数据库，对供电线路的故障进行分类识别和判断，并将识别结果和对应的特征信息录入历史数据库中，作为以后的故障识别的基础；远程监控系统可以实时显示供电线路的运行状态、故障识别结果，若发生供电线路故障则发出相应的报警信息，远程监控人员可以根据故障类别和报警信息对供电线路及时维修或更换，减少了人工巡检，提高了监控效率和故障处理的速度。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种供电线路自动化监控管理平台示意图；
图2为本发明实施例中一种数据采集系统示意图；
图3为本发明实施例中一种故障识别系统示意图；
图4为本发明实施例中一种远程监控系统示意图；
图5为本发明实施例中一种极端天气预警模块示意图；
图6为本发明实施例中一种同步提醒模块示意图；
图7为本发明实施例中一种供电线路故障识别方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种供电线路自动化监控管理平台，包括：
数据采集系统，用于实时采集供电线路的电压、电流、功率、接地电阻、温度等运行参数数据，以及地理信息数据；
故障识别系统，用于对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取特征信息，基于机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果；并用于建立历史数据库，分类记录故障识别结果和对应的特征信息；
远程监控系统，用于显示采集的供电线路参数数据和故障识别结果，根据故障识别结果发出报警信息，远程监测和控制供电线路的运行状态。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：数据采集系统可以实时采集供电线路的相关参数数据，包括线路的电压、电流、功率、接地电阻、温度以及地理位置信息等；故障识别系统对采集的数据进行处理分析，提取所需的特征信息；基于机器学习算法结合历史数据库，对供电线路的故障进行分类识别和判断，并将识别结果和对应的特征信息录入历史数据库中，作为以后的故障识别的基础；远程监控系统可以实时显示供电线路的运行状态、故障识别结果，若发生供电线路故障则发出相应的报警信息，远程监控人员可以根据故障类别和报警信息对供电线路及时维修或更换，减少了人工巡检，提高了监控效率和故障处理的速度。
如图2所示，在一个实施例中，数据采集系统包括：运行参数采集模块和地理信息采集模块；
运行参数采集模块，用于采集供电线路的运行参数数据，包括电压、电流、功率、接地电阻、温度等；
地理信息采集模块，用于采集供电线路的地理信息数据，以便对供电线路的地理位置进行定位。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：运行参数采集模块可以实时采集线路的运行参数数据进行上报，用于日常监测供电线路的运行状态；地理信息采集模块可以采集地理位置信息，在供电线路发生故障时进行快速定位，以便尽快对发生故障的供电线路进行维修。
如图3所示，在一个实施例中，故障识别系统包括：数据分析模块，故障判断模块，故障历史数据存储模块；
数据分析模块，通过大数据分析技术对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取判断线路故障所需的特征信息；
故障判断模块，用于基于历史数据采用机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果；
故障历史数据存储模块，用于建立历史数据库，根据故障类别，分类存储故障识别结果和对应的特征信息。
在一个实施例中，数据分析模块还包括数据预处理单元；
数据预处理单元，用于对采集的运行参数数据进行降噪、滤波等预处理，防止无用数据的干扰。
在一个实施例中，机器学习算法采用支持向量机(SVM)、随机森林(RandomForest)等算法进行模型训练和预测；
或者，机器学习算法采用机器学习算法采用支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)相结合进行模型训练和预测。
在一个实施例中，故障历史数据存储模块按照短路故障、短路故障、接地故障和过载故障等常见供电线路故障类型，分类存储故障识别结果和对应的特征信息。
在一个实施例中，故障历史数据存储模块还包括人工修正单元。
人工修正单元，用于对历史数据库中进行人工修正，删除或调整误判的识别结果。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过大数据分析技术对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取判断线路故障所需的特征信息，避免无用信息的干扰；基于历史数据采用机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果，在判断发生线路故障的同时固定发生故障的地理位置；建立历史数据库，根据故障类别分类记录故障识别结果和对应的特征信息，为以后的分析判断提供历史数据基础。
如图4所示，在一个实施例中，远程监控系统包括日常监测模块、故障报警模块、维修方案模块和远程控制模块；
日常监测模块，用于显示实时采集的供电线路参数数据和地理信息数据，以便进行日常监测；
故障报警模块，用于显示收到的带有地理信息数据的故障识别结果，并根据故障类别发出对应的故障报警信息；
维修方案模块，存有针对不同线路故障的对应的维修建议，用于根据不同的故障报警信息，给出对应的维修建议，以供参考；
远程控制模块，用于根据不同的故障报警信息，自动进行远程控制操作，例如进行断电处理和/或重合闸处理。
在一个实施例中，维修方案模块还包括维修历史记录单元，用于储存线路故障的维修历史记录，当生成维修建议时，同时显示相同线路故障的维修历史记录。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过日常监测模块可以实时显示并监测供电线路的运行状态，实现日常远程监测；故障报警模块可以及时对线路故障发出报警信息；维修方案模块可以在发生线路故障时及时给出常规的维修建议以供参考；当需要进行远程断电或重合闸处理时，远程控制模块可以进行远程操控；实现对供电线路的实时监测、故障报警和远程管理，提高供电线路的稳定性和可靠性。
如图5所示，在一个实施例中，远程监控系统还包括极端天气预警模块；
极端天气预警模块，用于当遭遇极端天气时，发出极端天气预警信息和应急检修提醒；
极端天气预警模块，包括，天气信息接收单元，极端天气匹配单元，极端天气预警单元；
天气信息接收单元，用于联网接收实时天气信息；
极端天气匹配单元，用于对实时天气信息进行处理，发现极端天气信息时，与地理信息数据进行匹配，生成带有地理信息数据的极端天气信息；
极端天气预警单元，存有极端天气应急检修预案，用于根据带有地理信息数据的极端天气信息，发出极端天气预警信息和应急检修提醒。
极端天气应急检修预案为根据不同的极端天气类型，预先存储并可人工修正的各种检修方案。例如：对应高温预警，进行线路老化检修；对应暴雨预警，进行线路接地设施检修；对应雷击预警，进行线路防雷设施检修；等等。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：天气信息接收单元联网接收官方气象发布部门发布的实时天气预报和天气信息；极端天气匹配单元对天气信息数据进行筛选，当发现极端天气预报或者正处于极端天气时，与供电线路的地理信息数据进行匹配，若发现极端天气发生在某处供电线路范围内时，生成带有该处供电线路地理信息数据的极端天气信息；极端天气预警单元根据带有地理信息数据的极端天气信息，发出极端天气预警信息，并根据储存的极端天气应急检修预案发出对应的应急检修提醒。实现对供电线路进一步的实时监测，对可能发生的极端天气预警并进行应急检修，提高供电线路的稳定性和可靠性。
如图6所示，在一个实施例中，远程监控系统还包括同步提醒模块；
同步提醒模块，用于将极端天气预警信息和应急检修提醒、以及故障报警信息和对应的维修建议，同步发送给预设的移动设备；
同步提醒模块，包括预警报警接收单元和预警报警发送单元；
预警报警接收单元，用于接收极端天气预警信息、应急检修提醒、故障报警信息和对应的维修建议，并将上述信息进行处理为适合向移动设备发送的同步信息；
预警报警发送单元，用于向预设的移动设备发送预警报警接收模块生成的同步信息。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：在极端天气预警模块发出极端天气预警信息和应急检修提醒时，或者故障报警模块和维修方案模块发出故障报警信息和维修建议时；同步提醒模块可以将上述信息处理为适合向移动终端设备发送的信息，并向预先设置的监控人员的移动终端设备同步发出上述信息。若发生极端天气预警情况或线路故障情况时，实现监控人员的移动终端设备同步接收相同的预警报警信息，以便相关人员及时查看并应对，提高供电线路的稳定性和可靠性。
如图7所示，本发明还提供一种供电线路故障识别方法，包括：
S1，采集供电线路的电压、电流、功率、接地电阻、温度等运行参数数据，以及地理信息数据；
S2，对采集的参数数据进行处理和分析，提取特征信息，基于历史数据和机器学习算法，训练故障识别模型，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果；
S3，根据故障识别结果生成并发出报警信息。
在一个实施例中，对采集的参数数据进行处理和分析，还包括对对采集的运行参数数据进行降噪、滤波等预处理，防止无用数据的干扰。
在一个实施例中，机器学习算法采用支持向量机(SVM)、随机森林(RandomForest)等算法进行模型训练和预测；
或者，机器学习算法采用机器学习算法采用支持向量机(SVM)和卷积神经网络(CNN)相结合进行模型训练和预测。
在一个实施例中，提取的特征信息包括电流波形、电压波形、功率谱密度等供电线路的特征指标。
在一个实施例中，报警信息包括故障类型、故障位置和维修建议。
故障类型包括短路故障、短路故障、接地故障和过载故障等常见供电线路故障类型。
上述技术方案的工作原理和有益效果为：通过采集供电线路的运行参数数据，包括线路的电压、电流、功率、接地电阻、温度等；对采集的数据进行处理分析，提取所需的特征信息；基于机器学习算法结合历史数据库，对供电线路的故障进行分类识别和判断，并将识别结果和对应的特征信息录入历史数据库中，训练故障识别模型，作为以后的故障识别的基础；根据故障识别结果及相应的报警信息，远程监控人员可以及时对供电线路进行维修或更换，减少了人工巡检，提高了故障识别效率和故障处理的速度。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种供电线路自动化监控管理平台，其特征在于，包括：
数据采集系统，用于实时采集供电线路的运行参数数据，以及地理信息数据；
故障识别系统，用于对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取特征信息，基于机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果，并建立历史数据库，分类记录故障识别结果和对应的特征信息；
远程监控系统，用于显示采集的供电线路参数数据和故障识别结果，根据故障识别结果发出报警信息，远程监测和控制供电线路的运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种供电线路自动化监控管理平台，其特征在于，数据采集系统包括：运行参数采集模块和地理信息采集模块；
运行参数采集模块，用于采集供电线路的运行参数数据；
地理信息采集模块，用于采集供电线路的地理信息数据，以便对供电线路的地理位置进行定位。
3.根据权利要求1所述的一种供电线路自动化监控管理平台，其特征在于，故障识别系统包括：数据分析模块，故障判断模块，故障历史数据存储模块；
数据分析模块，通过大数据分析技术对采集的运行参数数据进行处理和分析，提取判断线路故障所需的特征信息；
故障判断模块，用于基于历史数据采用机器学习算法，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果；
故障历史数据存储模块，用于建立历史数据库，根据故障类别，分类存储故障识别结果和对应的特征信息。
4.根据权利要求3所述的一种供电线路自动化监控管理平台，其特征在于，数据分析模块还包括数据预处理单元，用于对采集的运行参数数据进行降噪和/或滤波预处理。
5.根据权利要求3所述的一种供电线路自动化监控管理平台，其特征在于，故障历史数据存储模块还包括人工修正单元，用于对历史数据库中进行人工修正，删除或调整误判的识别结果。
6.根据权利要求1所述的一种供电线路自动化监控管理平台，其特征在于，远程监控系统包括日常监测模块、故障报警模块、维修方案模块和远程控制模块；
日常监测模块，用于显示实时采集的供电线路参数数据和地理信息数据，以便进行日常监测；
故障报警模块，用于显示收到的带有地理信息数据的故障识别结果，并根据故障类别发出对应的故障报警信息；
维修方案模块，存有针对不同线路故障的对应的维修建议，用于根据不同的故障报警信息，给出对应的维修建议；
远程控制模块，用于根据不同的故障报警信息，自动进行远程控制操作。
7.根据权利要求6所述的一种供电线路自动化监控管理平台，其特征在于，维修方案模块还包括维修历史记录单元，用于储存和显示线路故障的维修历史记录。
8.一种供电线路故障识别方法，其特征在于，包括：
S1，采集供电线路的运行参数数据，以及地理信息数据；
S2，对采集的参数数据进行处理和分析，提取特征信息，基于历史数据和机器学习算法，训练故障识别模型，对供电线路的故障进行分类识别和判断，生成带有地理信息数据的故障识别结果；
S3，根据故障识别结果生成并发出报警信息。
9.根据权利要求8所述的一种供电线路故障识别方法，其特征在于，提取的特征信息包括电流波形、电压波形、功率谱密度。
10.根据权利要求8所述的一种供电线路故障识别方法，其特征在于，报警信息包括故障类型、故障位置和维修建议。
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| CN202311037893.2A CN117081249A (zh) | 2023-08-17 | 2023-08-17 | 一种供电线路自动化监控管理平台及线路故障识别方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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2023
- 2023-08-17 CN CN202311037893.2A patent/CN117081249A/zh active Pending
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