[发明专利]一种考虑人机物协同的配网线路故障诊断方法及装置

说明书

本申请公开了一种考虑人机物协同的配网线路故障诊断方法及装置，方法包括：获取当前无人机回传图像以及当前配电线路回传数据；将回传图像与历史非故障图像在深度信念网络中进行比对；若比对不相同，则将当前配电线路回传数据以及配电线路故障信息的历史数据进行聚类，判断当前配电线路回传数据对应的故障类型。本申请可以有效提高诊断的精度与速度，快速判断配电线路具体故障、优化故障分析过程和提高区域供电可靠性。

技术领域

本申请涉及电力系统故障诊断技术领域，尤其涉及一种考虑人机物协同的配网线路故障诊断方法及装置。

背景技术

随着我国经济快速发展，对能源的需求越来越大，超高压大容量电力线路正大幅扩建。而我国的电力线路走廊需要穿越各种复杂的地理环境，多数都经过大面积水库、湖泊和崇山峻岭等，这些都给电力线路的检测带来了很多困难。同时巡检受过多人为因素的影响，在危险地段会危及到巡线工人的生命安危，并且人工录入数据量大、数据手工录入过程中容易出错。使用无人飞机大面积巡查电力线路，对冰冻等自然灾害发生预警有着较为良好的应用效果，同时利用高精度视频设备对线路进行可见光和红外热成像观测，通过观察识别和相关数据对比，精确找出电力设备故障发生点，保障电力设施的有效运行。使用无人机进行巡线监测，将大大降低巡检成本，提高巡检效率，保障巡检人员的生命安全。

随着智能电网的逐步推行以及存储技术的更新换代，电网的海量数据得以储存，针对回传的大数据，传感器的应用日益广泛，已经逐渐延伸到电网的方方面面，其回传的数据通过对电网实时记录，映射着电网的安全状态。近年来，通过对大数据技术的应用及人工智能算法的发展，对配电线路的传感器回传数据进行了大量的研究，分析配电线路潜在的风险，为电网安全、稳定运行提供了有利的保障。

发明内容

本申请实施例提供了一种考虑人机物协同的配网线路故障诊断方法及装置，使得可以有效提高诊断的精度与速度，快速判断配电线路具体故障、优化故障分析过程和提高区域供电可靠性。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种考虑人机物协同的配网线路故障诊断方法，所述方法包括：

获取当前无人机回传图像以及当前配电线路回传数据；

将所述回传图像与历史非故障图像在深度信念网络中进行比对；

若比对不相同，则将所述当前配电线路回传数据以及配电线路故障信息的历史数据进行聚类，判断所述当前配电线路回传数据对应的故障类型。

可选的，在所述将所述回传图像与历史非故障图像在深度信念网络中进行比对，之前还包括：

对所述回传图像进行预处理。

可选的，所述对所述回传图像进行预处理，包括：

将所述回传图像按照拍摄日期分类存放，并对所述回传图像进行初步筛选，去除模糊以及不能辨识的图像。

可选的，在所述将所述回传图像与历史非故障图像在深度信念网络中进行比对，之后还包括：

若所述回传图像与历史非故障图像的比对结果相同，则判断配电线路无故障。

可选的，在所述将所述当前配电线路回传数据以及配电线路故障信息的历史数据进行聚类，之前还包括：

对所述当前配电线路回传数据以及所述配电线路故障信息的历史数据中的缺失及异常数据采用平均插值法进行处理；

对所述当前配电线路回传数据以及所述配电线路故障信息的历史数据进行归一化处理；

确定所述配电线路故障信息的历史数据对应的配电线路的故障类型，所述配电线路的故障类型包括有接地故障、短路故障和超负荷故障。

可选的，所述将所述当前配电线路回传数据以及配电线路故障信息的历史数据进行聚类，判断所述当前配电线路回传数据对应的故障类型，包括：