CN118469553B - 基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法及系统，涉及输电线路缺陷隐患预测技术领域，包括基于地理信息，对所述输电塔分布图中的输电塔进行区域划分，将地理信息相同的输电塔划分到一个区域，并对区域进行编号，得到编号区域，通过建立历史线路缺陷关联模型，并根据多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，以此获取区域质量指数，使预测人员能够更快预测在未来的多源气象环境气象影响下，编号区域内的输电塔和导线会出现线路缺陷，通过输电线路预警指标，对编号区域进行排序，并获取维修线路信息，使预测人员能够在更快制定维修计划，降低输电线路的维修成本。

Description

基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法及系统

技术领域

本发明涉及输电线路缺陷隐患预测技术领域，具体是涉及基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法及系统。

背景技术

电力系统是国民经济命脉，输电线路是电力系统的重要组成部分。但输电线路长期暴露在恶劣的自然环境下，容易受到温度、风速、降雨等气象因素的气象影响，导致设备老化、故障频发，给电网安全运行带来隐患。利用气象监测数据、天气预报信息和卫星遥感等多源数据，结合大数据分析和智能监测技术，可以更准确地预测输电线路可能出现的各类缺陷和故障隐患。这有助于电力部门及时采取针对性预防措施，提高电网可靠性，保障社会用电需求，对促进经济社会发展具有重要意义。

现有的对输电线路缺陷的隐患预测方法，因输电线路中的输电塔数量多，分布广，难以根据多源气象数据，获取输电线路的维修路线，且气象环境的变化和输电塔的位置不同，导致维修人员难以制定合适的维修计划，从而使输电线路的维修成本增加，为此需要提供一种基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法及系统来解决上述提出的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，提供一种多场景适用的智能数字二维码生成印刷方法及系统，本技术方案解决了上述背景技术中提出的现有的对输电线路缺陷的隐患预测方法，因输电线路中的输电塔数量大，分布广，难以根据多源气象数据，获取输电线路的维修路线，且气象环境的变化和输电塔的位置不同，导致维修人员难以制定合适的维修计划，从而使输电线路的维修成本增加的问题。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法，包括：

获取输电塔分布图；

基于地理信息，对所述输电塔分布图中的输电塔进行区域划分，将地理信息相同的输电塔划分到一个区域，并对区域进行编号，得到编号区域；

获取区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据和历史气象监测数据；

根据所述历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型；

根据所述历史线路缺陷关联模型和多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数；

根据所述输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数；

根据所述输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取区域质量指数；

根据所述历史气象监测数据，获取区域环境质量阈值；

根据所述区域环境质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要检修，若否，则继续对气象进行监测，若是，根据所述区域质量指数，获取输电线路预警指标；

根据所述输电线路预警指标，获取维修线路信息。

在可选的实施例中，根据所述历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型，具体包括：

对所述历史线路缺陷数据和历史气象监测数据进行数据预处理，得到历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据；

根据所述历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据，获取输电塔历史气象影响参数、导线历史气象影响参数和历史环境参数；

根据所述输电塔历史气象影响参数和导线历史气象影响参数，获取历史气象影响整合数据；

将所述历史气象影响整合数据与相对应的历史环境参数进行标注，得到标注关联数据；

基于深度学习法以所述标注关联数据以及相对应的历史气象影响整合数据建立训练集；

对所述训练集进行多次训练，得到历史线路缺陷关联模型；

其中，输电塔历史气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔历史气象影响参数，表示区域内输电塔的总数量，表示输电塔的初始质量指数，表示输电塔使用天被气象影响后的质量指数，为质量指数的权重，表示输电塔的初始高度指数，表示输电塔使用天后的高度指数，为高度指数的权重，表示输电塔的初始角度指数，表示输电塔使用天后的角度指数，为角度指数的权重，表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数；

导线历史气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示导线历史气象影响参数，表示区域内输电塔的总数量，d表示一个输电塔上所连接的导线的总数量，表示导线的初始张力系数，表示导线工作t天后的张力系数，s为张力系数的权重，表示导线的初始温度系数，表示导线工作t天后的温度系数，为温度系数的权重，表示导线的初始绝缘系数，表示绝缘子使用t天被气象影响后的绝缘系数，为绝缘系数的权重，n表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数；

历史环境参数的计算公式为：

；

式中，表示历史环境参数，表示区域内输电塔所处环境的历史温度指数，为历史温度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史湿度指数，为历史湿度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史风力指数，为历史风力指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史气压指数，为历史气压指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史空气质量指数，为历史空气质量指数的权重，n表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数。

在可选的实施例中，根据所述历史线路缺陷关联模型和多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，具体包括：

根据多源预测气象数据，获取多源预测气象参数；

将所述多源预测气象参数输入历史线路缺陷关联模型，得到所述历史线路缺陷关联模型输出的输电塔气象影响参数和导线气象影响参数；

其中，多源预测气象参数的计算公式为：

；

式中，表示多源预测气象参数，m表示收集多源预测气象数据的周期，表示区域内输电塔所处环境第天的预测温度指数，为预测温度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测湿度指数，为预测湿度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测风力指数，为预测风力指数预测的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测气压指数预测，为预测气压指数预测的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测空气质量指数预测，为预测空气质量指数预测的权重；

输电塔气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示第天后的输电塔气象影响参数，表示收集多源预测气象数据的周期，表示输电塔的基础气象影响速率，表示多源预测气象参数，表示第天时输电塔受气象环境气象影响的系数；

导线气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示第天后的导线气象影响参数，表示导线的基础气象影响速率，表示第天时导线受气象环境气象影响的系数。

在可选的实施例中，根据所述输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，具体包括：

获取区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔类型信息；

遍历区域内每个输电塔，并基于所述输电塔气象影响参数、输电塔数量信息和输电塔类型信息，获取输电塔平均质量指数；

获取区域内导线数量信息和导线规格信息；

遍历区域内的每根导线，并基于所述导线气象影响参数、导线数量信息和导线规格信息，获取导线平均质量指数；

其中，所述输电塔平均质量指数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔平均质量指数，表示第个输电塔的基础质量指数，表示输电塔气象影响参数，为第个输电塔气象影响参数的权重，p表示区域内输电塔的总数量；

所述导线平均质量指数的计算公式为：

；

式中，表示导线平均质量指数，表示区域内第根导线的基础质量指数，表示导线气象影响参数，为导线气象影响参数的权重，表示区域内导线的总数量，表示导线标准长度。

在可选的实施例中，根据所述输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取区域质量指数，具体包括：

根据输电线路质量分析，获取输电塔质量阈值和导线质量阈值；

根据所述输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量是否符合标准，若否，则对区域进行标记，若是，则根据所述导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准，若否，则对区域进行标记，若是，则获取区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔位置信息；

根据所述输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，获取虚拟锚点信息；

根据所述虚拟锚点信息、输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取虚拟锚点质量指数；

根据所述虚拟锚点质量指数，获取区域质量指数。

在可选的实施例中，根据所述区域质量指数，获取输电线路预警指标，具体包括：

根据输电线路预警等级，获取输电线路预警阈值；

根据所述输电线路预警阈值和区域质量指数，对编号区域进行划分，并获取划分后的编号区域的区域预测质量指数；

根据所述区域预测质量指数，对编号区域进行抢修等级划分，获取输电线路预警指标。

在可选的实施例中，根据所述输电线路预警指标，获取维修线路信息，具体包括：

得到编号区域位置信息；

根据所述编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序，获取维修线路信息；

根据所述维修线路信息，对编号区域中的输电塔和导线进行维修。

进一步的，提出一种基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测系统，用于实现如上述任一项所述的预测方法，包括：

主控制模块，所述主控制模块用于基于地理信息，对输电塔分布图中的输电塔进行区域划分，将地理信息相同的输电塔划分到一个区域，并对区域进行编号，得到编号区域，对历史线路缺陷数据和历史气象监测数据进行数据预处理，得到历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据，根据历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型，将多源预测气象参数输入历史线路缺陷关联模型，得到历史线路缺陷关联模型输出的输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，根据输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，根据输电线路预警阈值和区域质量指数，对编号区域进行划分，根据编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序；

信息获取模块，所述信息获取模块用于获取输电塔分布图、区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据、历史气象监测数据、历史线路缺陷标准数据、历史气象监测标准数据、历史气象影响整合数据、历史线路缺陷关联模型、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔类型信息、区域内导线数量信息和导线规格信息、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔位置信息、虚拟锚点信息、编号区域位置信息、输电线路预警指标和维修线路信息，同时用于获取输电塔历史气象影响参数、导线历史气象影响参数、历史环境参数、历史气象影响整合数据、多源预测气象参数、输电塔气象影响参数、导线气象影响参数、区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数、区域质量指数、区域质量阈值、输电塔质量阈值、导线质量阈值、虚拟锚点质量指数、输电线路预警阈值和区域预测质量指数；

判断模块，所述判断模块用于根据输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量指数是否符合标准，根据导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准，根据区域质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要维修；

显示模块，所述显示模块与主控制模块交互，用于显示输电线路预警指标和维修线路信息。

在可选的实施例中，所述信息获取模块包括：

第一获取单元，所述第一获取单元用于获取输电塔分布图、区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据、历史气象监测数据、历史线路缺陷标准数据、历史气象监测标准数据、历史气象影响整合数据、历史线路缺陷关联模型、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔类型信息、区域内导线数量信息和导线规格信息、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔位置信息、虚拟锚点信息、编号区域位置信息、输电线路预警指标和维修线路信息；

第二获取单元，所述第二获取单元用于获取输电塔历史气象影响参数、导线历史气象影响参数、历史环境参数、多源预测气象参数、输电塔气象影响参数、导线气象影响参数、区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数、区域质量指数、区域质量阈值、输电塔质量阈值、导线质量阈值、虚拟锚点质量指数、输电线路预警阈值和区域预测质量指数。

在可选的实施例中，所述判断模块包括：

第一判断单元，所述第一判断单元用于根据所述输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量指数是否符合标准，根据所述导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准；

第二判断单元，所述第二判断单元用于根据所述区域质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要维修。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本方案提出的基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法及系统，通过建立历史线路缺陷关联模型，并根据多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，以此获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，之后得到区域质量指数，使预测人员能够更快预测在未来的多源气象环境气象影响下，输电塔分布图中划分及编号后的编号区域内的输电塔和导线会出现线路缺陷；

本方案提出的基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法及系统，通过编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序，并获取维修线路信息，使预测人员能够在更快制定维修计划，降低输电线路的维修成本。

附图说明

图1为本发明的提出的基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法的流程图；

图2为本发明中的历史线路缺陷关联模型的获取流程图；

图3为本发明中的区域质量指数的获取流程图；

图4为本发明的提出的基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测系统的框架图。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。

参照图1-4所示，基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法，包括：

获取输电塔分布图；

基于地理信息，对所述输电塔分布图中的输电塔进行区域划分，将地理信息相同的输电塔划分到一个区域，并对区域进行编号，得到编号区域；

获取区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据和历史气象监测数据；

根据所述历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型；

根据所述历史线路缺陷关联模型和多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数；

根据所述输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数；

根据所述输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取区域质量指数；

根据所述历史气象监测数据，获取区域环境质量阈值；

根据所述区域环境质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要检修，若否，则继续对气象进行监测，若是，根据所述区域质量指数，获取输电线路预警指标；

根据所述输电线路预警指标，获取维修线路信息。

具体的，输电塔分布图可由地理信息系统软件绘制，具体地理信息可从当地的测绘部门或在线地图服务获取，地理信息内部包含与地理要素相关联的非空间属性信息和地理空间信息，如土地用途、高程数据等，历史线路缺陷数据用于描述输电塔过去在输电线路上的各种故障、损坏或异常情况的数据，包括输电塔本身与导线出现的问题，同时包括缺陷发生的具体位置、缺陷发生的日期和时间、缺陷的详细描述和记录与缺陷相关的设备信息，历史气象监测数据是指过去的划分区域的气象参数在一段时间内进行的监测和记录所得到的数据，包含各种气象要素的观测数值，多源预测气象数据指通过整合来自多个不同来源的气象数据和预测模型生成的天气预报信息；

可以理解的是，区域质量阈值通常需要考虑电网的可靠性和安全性要求，高负荷区域或重要输电线路可能要求更高的质量标准，区域质量阈值通常由多个因素决定，包括地质条件、气象条件、输电塔结构的设计标准以及电网的运营要求等。输电塔气象影响参数和导线气象影响参数分别用于描述气象环境对输电塔和导线的影响，温度的变化会影响导线和输电塔的材料性能，进而影响线路的稳定性和可靠性，如在高温环境下，导线可能会因热膨胀而松动，导致断线或接触不良，而在低温环境下，材料的脆性会增加，导致易断裂，而在雨雪天气，降水（如雨、雪、冰雹等）会增加导线和支撑结构的负荷，影响线路的稳定性，雨水可能会导致导线和绝缘子表面积水，增加漏电流的可能性，冰雪可能会在导线和输电塔上积聚，增加载荷并导致断线或倒塔。

进一步的，根据历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型，具体包括：

对历史线路缺陷数据和历史气象监测数据进行数据预处理，得到历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据；

根据历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据，获取输电塔历史气象影响参数、导线历史气象影响参数和历史环境参数；

根据输电塔历史气象影响参数和导线历史气象影响参数，获取历史气象影响整合数据；

将历史气象影响整合数据与相对应的历史环境参数进行标注，得到标注关联数据；

基于深度学习，以标注关联数据以及相对应的历史气象影响整合数据建立训练集；

对训练集进行多次训练，得到历史线路缺陷关联模型；

其中，输电塔历史气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔历史气象影响参数，表示区域内输电塔的总数量，表示输电塔的初始质量指数，表示输电塔使用天被气象影响后的质量指数，为质量指数的权重，表示输电塔的初始高度指数，表示输电塔使用天后的高度指数，为高度指数的权重，表示输电塔的初始角度指数，表示输电塔使用天后的角度指数，为角度指数的权重，表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数；

导线历史气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示导线历史气象影响参数，表示区域内输电塔的总数量，d表示一个输电塔上所连接的导线的总数量，表示导线的初始张力系数，表示导线工作t天后的张力系数，s为张力系数的权重，表示导线的初始温度系数，表示导线工作t天后的温度系数，为温度系数的权重，表示导线的初始绝缘系数，表示绝缘子使用t天被气象影响后的绝缘系数，为绝缘系数的权重，n表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数；

历史环境参数的计算公式为：

；

式中，表示历史环境参数，表示区域内输电塔所处环境的历史温度指数，为历史温度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史湿度指数，为历史湿度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史风力指数，为历史风力指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史气压指数，为历史气压指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史空气质量指数，为历史空气质量指数的权重，n表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数。

具体的，在通过历史线路缺陷数据和历史气象监测数据获取历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据时，需检查数据是否存在缺失值、异常值或错误值，并进行相应的处理，对于缺失值，可以选择填充或删除，对于异常值，可以进行修正或排除，之后将数据进行适当的转换，以便后续分析，包括数据类型的转换、单位转换以及任何必要的数学变换，然后对数据进行标准化，使其符合特定的标准或格式，最终需要将经过预处理后的数据保存为标准格式，以便于后续的分析和建模。

进一步的，根据历史线路缺陷关联模型和多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，具体包括：

根据多源预测气象数据，获取多源预测气象参数；

将多源预测气象参数输入历史线路缺陷关联模型，得到历史线路缺陷关联模型输出的输电塔气象影响参数和导线气象影响参数；

其中，多源预测气象参数的计算公式为：

；

式中，表示多源预测气象参数，m表示收集多源预测气象数据的周期，表示区域内输电塔所处环境第天的预测温度指数，为预测温度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测湿度指数，为预测湿度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测风力指数，为预测风力指数预测的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测气压指数预测，为预测气压指数预测的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测空气质量指数预测，为预测空气质量指数预测的权重；

输电塔气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示第天后的输电塔气象影响参数，表示收集多源预测气象数据的周期，表示输电塔的基础气象影响速率，表示多源预测气象参数，表示第天时输电塔受气象环境气象影响的系数；

导线气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示第天后的导线气象影响参数，表示导线的基础气象影响速率，表示第天时导线受气象环境气象影响的系数。

进一步的，根据输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，具体包括：

获取区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔类型信息；

遍历区域内每个输电塔，并基于输电塔气象影响参数、输电塔数量信息和输电塔类型信息，获取输电塔平均质量指数；

获取区域内导线数量信息和导线规格信息；

遍历区域内的每根导线，并基于导线气象影响参数、导线数量信息和导线规格信息，获取导线平均质量指数；

其中，输电塔平均质量指数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔平均质量指数，表示第个输电塔的基础质量指数，表示输电塔气象影响参数，为第个输电塔气象影响参数的权重，p表示区域内输电塔的总数量；

导线平均质量指数的计算公式为：

；

式中，表示导线平均质量指数，表示区域内第根导线的基础质量指数，表示导线气象影响参数，为第根导线的导线气象影响参数的权重，表示区域内导线的总数量，表示导线标准长度。

具体的，为第个输电塔气象影响参数的权重，其具体数值根据输电塔的类型而定，为导线气象影响参数的权重，其具体数值根据导线的规格而定，而导线的规格不同，其基础质量指数也会相应改变。

进一步的，根据输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取区域质量指数，具体包括：

根据输电线路质量分析，获取输电塔质量阈值和导线质量阈值；

根据输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量是否符合标准，若否，则对区域进行标记，若是，则根据导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准，若否，则对区域进行标记，若是，则获取区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔位置信息；

根据输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，获取虚拟锚点信息；

根据虚拟锚点信息、输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取虚拟锚点质量指数；

根据虚拟锚点质量指数，获取区域质量指数；

其中，虚拟锚点质量指数的计算公式为；

；

式中，表示虚拟锚点质量指数，表示输电塔平均质量指数，表示导线平均质量指数，表示输电塔连接的导线总数量，表示输电塔与导线之间的关联系数，表示输电塔连接的第根导线，表示输电塔连接的导线的总数量；

关联系数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔与导线之间的关联系数，为关联系数的权重，表示输电塔连接的导线的单位长度重量，表示输电塔连接的导线的弹性模量，表示输电塔连接的导线的最大截面积，表示输电塔连接的导线的跨距，表示输电塔连接的第根导线，表示输电塔连接的导线的总数量。

具体的，输电塔质量阈值和导线质量阈值通常需要考虑多个因素，包括地理环境、气候条件、电网运行要求和安全标准，根据国家或地区的电力工程规范和标准，制定输电塔和导线的质量阈值，在输电塔建造前，利用专业的结构仿真软件对输电塔和导线进行受力分析，评估其在不同条件下的稳定性和安全性，用于确定输电塔质量阈值和导线质量阈值。导线的跨距表示两个相邻输电塔之间横跨的导线的长度，当冰雪天气，导线的表面会结冰，从而增加自身重量，此时导线的最大截面积需加上预测的冰层的厚度，同时导线的单位长度重量也会相应增加。

进一步的，根据区域质量指数，获取输电线路预警指标，具体包括：

根据输电线路预警等级，获取输电线路预警阈值；

根据输电线路预警阈值和区域质量指数，对编号区域进行划分，并获取划分后的编号区域的区域预测质量指数；

根据区域预测质量指数，对编号区域进行抢修等级划分，获取输电线路预警指标。

进一步的，根据输电线路预警指标，获取维修线路信息，具体包括：

得到编号区域位置信息；

根据编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序，获取维修线路信息；

根据维修线路信息，对编号区域中的输电塔和导线进行维修。

更进一步的，提出一种基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测系统，用于实现如上述任一项的预测方法，包括：

主控制模块，主控制模块用于基于地理信息，对输电塔分布图中的输电塔进行区域划分，将地理信息相同的输电塔划分到一个区域，并对区域进行编号，得到编号区域，对历史线路缺陷数据和历史气象监测数据进行数据预处理，得到历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据，根据历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型，将多源预测气象参数输入历史线路缺陷关联模型，得到历史线路缺陷关联模型输出的输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，根据输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，根据输电线路预警阈值和区域质量指数，对编号区域进行划分，根据编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序，主控制模块中还包括信息接收单元和数据处理单元，信息接收单元用于接收信息获取模块中的第二获取单元传输的信息，并传输给数据处理单元进行处理；

信息获取模块，信息获取模块用于获取输电塔分布图、区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据、历史气象监测数据、历史线路缺陷标准数据、历史气象监测标准数据、历史气象影响整合数据、历史线路缺陷关联模型、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔类型信息、区域内导线数量信息和导线规格信息、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔位置信息、虚拟锚点信息、编号区域位置信息、输电线路预警指标和维修线路信息，同时用于获取输电塔历史气象影响参数、导线历史气象影响参数、历史环境参数、历史气象影响整合数据、多源预测气象参数、输电塔气象影响参数、导线气象影响参数、区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数、区域质量指数、区域质量阈值、输电塔质量阈值、导线质量阈值、虚拟锚点质量指数、输电线路预警阈值和区域预测质量指数；

判断模块，判断模块用于根据输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量指数是否符合标准，根据导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准，根据区域质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要维修；

显示模块，显示模块与主控制模块交互，显示模块包括第一显示单元和第二显示单元，分别用于显示输电线路预警指标和维修线路信息。

进一步的，信息获取模块包括：

第一获取单元，第一获取单元用于获取输电塔分布图、区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据、历史气象监测数据、历史线路缺陷标准数据、历史气象监测标准数据、历史气象影响整合数据、历史线路缺陷关联模型、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔类型信息、区域内导线数量信息和导线规格信息、区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔位置信息、虚拟锚点信息、编号区域位置信息、输电线路预警指标和维修线路信息；

第二获取单元，第二获取单元用于获取输电塔历史气象影响参数、导线历史气象影响参数、历史环境参数、多源预测气象参数、输电塔气象影响参数、导线气象影响参数、区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数、区域质量指数、区域质量阈值、输电塔质量阈值、导线质量阈值、虚拟锚点质量指数、输电线路预警阈值和区域预测质量指数。

进一步的，判断模块包括：

第一判断单元，第一判断单元用于根据输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量指数是否符合标准，根据导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准；

第二判断单元，第二判断单元用于根据区域质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要维修。

综上所述，本发明的优点在于：通过建立历史线路缺陷关联模型，并根据多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，以此获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，之后得到区域质量指数，使预测人员能够更快预测在未来的多源气象环境气象影响下，输电塔分布图中划分及编号后的编号区域内的输电塔和导线会出现线路缺陷；

通过输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，获取虚拟锚点信息，根据虚拟锚点信息、输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取虚拟锚点质量指数，虚拟锚点质量指数通过输电塔和导线之间的关联因素，预测导线在多元气象环境的气象影响下对输电塔施加的负荷，使输电线路缺陷隐患的预测更加精准；

通过编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序，并获取维修线路信息，使预测人员能够在更快制定维修计划，降低输电线路的维修成本。

以上显示和描述了本发明的基本原理、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的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (2)

1.基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测方法，其特征在于，包括：

获取输电塔分布图；

基于地理信息，对所述输电塔分布图中的输电塔进行区域划分，将地理信息相同的输电塔划分到一个区域，并对区域进行编号，得到编号区域；

获取区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据和历史气象监测数据；

根据所述历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型；

根据所述历史线路缺陷关联模型和多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数；

根据所述输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数；

根据所述输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取区域质量指数；

根据所述历史气象监测数据，获取区域环境质量阈值；

根据所述区域环境质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要检修，若否，则继续对气象进行监测，若是，根据所述区域质量指数，获取输电线路预警指标；

根据所述输电线路预警指标，获取维修线路信息；

根据所述历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型，具体包括：

对所述历史线路缺陷数据和历史气象监测数据进行数据预处理，得到历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据；

根据所述历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据，获取输电塔历史气象影响参数、导线历史气象影响参数和历史环境参数；

根据所述输电塔历史气象影响参数和导线历史气象影响参数，获取历史气象影响整合数据；

将所述历史气象影响整合数据与相对应的历史环境参数进行标注，得到标注关联数据；

基于深度学习法以所述标注关联数据以及相对应的历史气象影响整合数据建立训练集；

对所述训练集进行多次训练，得到历史线路缺陷关联模型；

其中，输电塔历史气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔历史气象影响参数，表示区域内输电塔的总数量，表示输电塔的初始质量指数，表示输电塔使用天被气象影响后的质量指数，为质量指数的权重，表示输电塔的初始高度指数，表示输电塔使用天后的高度指数，为高度指数的权重，表示输电塔的初始角度指数，表示输电塔使用天后的角度指数，为角度指数的权重，表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数；

导线历史气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示导线历史气象影响参数，表示区域内输电塔的总数量，d表示一个输电塔上所连接的导线的总数量，表示导线的初始张力系数，表示导线工作t天后的张力系数，s为张力系数的权重，表示导线的初始温度系数，表示导线工作t天后的温度系数，为温度系数的权重，表示导线的初始绝缘系数，表示绝缘子使用t天被气象影响后的绝缘系数，为绝缘系数的权重，n表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数；

历史环境参数的计算公式为：

；

式中，表示历史环境参数，表示区域内输电塔所处环境的历史温度指数，为历史温度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史湿度指数，为历史湿度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史风力指数，为历史风力指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史气压指数，为历史气压指数的权重，表示区域内输电塔所处环境的历史空气质量指数，为历史空气质量指数的权重，n表示采集历史线路缺陷数据时输电塔的使用的总天数；

根据所述历史线路缺陷关联模型和多源预测气象数据，获取输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，具体包括：

根据多源预测气象数据，获取多源预测气象参数；

将所述多源预测气象参数输入历史线路缺陷关联模型，得到所述历史线路缺陷关联模型输出的输电塔气象影响参数和导线气象影响参数；

其中，多源预测气象参数的计算公式为：

；

式中，表示多源预测气象参数，m表示收集多源预测气象数据的周期，表示区域内输电塔所处环境第天的预测温度指数，为预测温度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测湿度指数，为预测湿度指数的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测风力指数，为预测风力指数预测的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测气压指数预测，为预测气压指数预测的权重，表示区域内输电塔所处环境第天的预测空气质量指数预测，为预测空气质量指数预测的权重；

输电塔气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示第天后的输电塔气象影响参数，表示收集多源预测气象数据的周期，表示输电塔的基础气象影响速率，表示多源预测气象参数，表示第天时输电塔受气象环境气象影响的系数；

导线气象影响参数的计算公式为：

；

式中，表示第天后的导线气象影响参数，表示导线的基础气象影响速率，表示第天时导线受气象环境气象影响的系数；

根据所述输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，具体包括：

获取区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔类型信息；

遍历区域内每个输电塔，并基于所述输电塔气象影响参数、输电塔数量信息和输电塔类型信息，获取输电塔平均质量指数；

获取区域内导线数量信息和导线规格信息；

遍历区域内的每根导线，并基于所述导线气象影响参数、导线数量信息和导线规格信息，获取导线平均质量指数；

其中，所述输电塔平均质量指数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔平均质量指数，表示第个输电塔的基础质量指数，表示输电塔气象影响参数，为第个输电塔气象影响参数的权重，p表示区域内输电塔的总数量；

所述导线平均质量指数的计算公式为：

；

式中，表示导线平均质量指数，表示区域内第根导线的基础质量指数，表示导线气象影响参数，为导线气象影响参数的权重，表示区域内导线的总数量，表示导线标准长度；

根据所述输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取区域质量指数，具体包括：

根据输电线路质量分析，获取输电塔质量阈值和导线质量阈值；

根据所述输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量是否符合标准，若否，则对区域进行标记，若是，则根据所述导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准，若否，则对区域进行标记，若是，则获取区域内输电塔的输电塔数量信息和输电塔位置信息；

根据所述输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，获取虚拟锚点信息；

根据所述虚拟锚点信息、输电塔平均质量指数和导线平均质量指数，获取虚拟锚点质量指数；

根据所述虚拟锚点质量指数，获取区域质量指数；

其中，虚拟锚点质量指数的计算公式为；

；

式中，表示虚拟锚点质量指数，表示输电塔平均质量指数，表示导线平均质量指数，表示输电塔连接的导线总数量，表示输电塔与导线之间的关联系数，表示输电塔连接的第根导线，表示输电塔连接的导线的总数量；

关联系数的计算公式为：

；

式中，表示输电塔与导线之间的关联系数，为关联系数的权重，表示输电塔连接的导线的单位长度重量，表示输电塔连接的导线的弹性模量，表示输电塔连接的导线的最大截面积，表示输电塔连接的导线的跨距，表示输电塔连接的第根导线，表示输电塔连接的导线的总数量；

根据所述区域质量指数，获取输电线路预警指标，具体包括：

根据输电线路预警等级，获取输电线路预警阈值；

根据所述输电线路预警阈值和区域质量指数，对编号区域进行划分，并获取划分后的编号区域的区域预测质量指数；

根据所述区域预测质量指数，对编号区域进行抢修等级划分，获取输电线路预警指标；

根据所述输电线路预警指标，获取维修线路信息，具体包括：

获取编号区域位置信息；

根据所述编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序，获取维修线路信息；

根据所述维修线路信息，对编号区域中的输电塔和导线进行维修。

2.基于多源气象数据的输电线路缺陷隐患预测系统，用于实现如权利要求1所述的预测方法，其特征在于，包括：

主控制模块，所述主控制模块用于基于地理信息，对输电塔分布图中的输电塔进行区域划分，将地理信息相同的输电塔划分到一个区域，并对区域进行编号，得到编号区域，对历史线路缺陷数据和历史气象监测数据进行数据预处理，得到历史线路缺陷标准数据和历史气象监测标准数据，根据历史线路缺陷数据和历史气象监测数据，获取历史线路缺陷关联模型，将多源预测气象参数输入历史线路缺陷关联模型，得到历史线路缺陷关联模型输出的输电塔气象影响参数和导线气象影响参数，根据输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，根据输电线路预警阈值和区域质量指数，对编号区域进行划分，根据编号区域位置信息和输电线路预警指标，对编号区域进行排序；

信息获取模块，所述信息获取模块用于获取输电塔分布图、区域内所有输电塔的历史线路缺陷数据和历史气象监测数据、区域内输电塔的输电塔数量信息、输电塔类型信息、导线数量信息和导线规格信息，根据输电塔位置信息，将其中一个输电塔与输电塔连接的导线进行标记，获取虚拟锚点信息，基于输电塔气象影响参数、输电塔数量信息和输电塔类型信息，获取区域内输电塔的输电塔平均质量指数，基于导线气象影响参数、导线数量信息和导线规格信息，获取导线平均质量指数，根据虚拟锚点质量指数，获取区域质量指数，根据输电线路质量分析，获取输电塔质量阈值和导线质量阈值，根据输电线路预警等级，获取输电线路预警阈值，根据所述输电线路预警阈值和区域质量指数，对编号区域进行划分，并获取划分后的编号区域的区域预测质量指数；

判断模块，所述判断模块用于根据输电塔质量阈值，判断输电塔平均质量指数是否符合标准，根据导线质量阈值，判断导线平均质量指数是否符合标准，根据区域质量阈值，判断区域内的输电塔是否需要维修；

显示模块，所述显示模块与主控制模块交互，用于显示输电线路预警指标和维修线路信息。