[发明专利]一种输电全景大数据智能监控方法

说明书

本发明公开了一种输电全景大数据智能监控方法，包括：分别采集电网输电线路巡检图像和相关特征数据，对巡检图像进行预处理；对预处理后的巡检图像进行特征提取，提取出巡检图像中输电线路直线特征；将特征提取后的巡检图像和相关特征数据，输入构建好的故障分析模型中，对输电线路进行缺陷识别，生成缺陷识别结果；根据缺陷识别结果，建立图像预警评判机制，对输电线路进行主动预警，形成缺陷预警信息。通过对多物理量感知的输电线路本体缺陷进行主动识别并预警，预测电网输电线路本体缺陷的劣化发展趋势，实现对输电线路状态进行智能化监测、评估和预警。

技术领域

本发明涉及输电线路智能管理技术领域，特别涉及一种输电全景大数据智能监控方法。

背景技术

我国的自然灾害具有频度大、种类多、分布广泛等特点，自然灾害引发的电网事故时有发生，尤其是重大自然灾害造成的严重后果不容忽视。严峻的自然灾害事实表明，开展电网防灾减灾研究，建立完善的电网灾害预警系统，主动精确的监控特殊区域可能发生的重大灾害，从而获得应急救援的主动权，将地质灾害造成的损失降到最低，提高电网危机管理能力迫在眉睫。

随着目前电力系统在线监测网络的建立，为电网提供了大量的实时的设备状态数据，如何有效、充分利用监测信息，保障电网安全平稳运行十分必要。现有的输电管理分析技术和系统存在以下缺陷：设备管理智能化水平不高；隐患风险预测预警能力不足；运检数据价值挖掘不深。针对目前输电智能预警不足、信息支撑不足、辅助决策不足、价值创造不足等状况，需要从输电业务智能化、科学化、高效化管理出发，利用现代大数据分析、人工智能分析等前沿技术，逐步实现输电全景大数据智能监控。

因此，在现有的输电管理分析技术的基础上，如何提供一种输电全景大数据智能监控方法，实现输电线路状态智能化监测、评估和预警，成为本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种至少解决上述部分技术问题的输电全景大数据智能监控方法，该方法可实现对输电线路全景多源数据进行智能分析与可视化，实现输电线路状态智能化监测、评估和预警。

本发明实施例提供一种输电全景大数据智能监控方法，包括如下步骤：

S1、分别采集电网输电线路巡检图像和相关特征数据，对所述巡检图像进行预处理；所述相关特征数据包括：输电线路环境温度、湿度和风速数据；

S2、对预处理后的所述巡检图像进行特征提取，提取出所述巡检图像中输电线路直线特征；

S3、将特征提取后的所述巡检图像和相关特征数据，输入构建好的故障分析模型中，对所述输电线路进行缺陷识别，生成缺陷识别结果；所述缺陷识别结果包括：故障设备的缺陷类型和等级；

S4、根据所述缺陷识别结果，建立图像预警评判机制，对所述输电线路进行主动预警，形成缺陷预警信息。

进一步地，所述步骤S1中电网输电线路巡检图像基于移动边缘计算采集。

进一步地，所述步骤S1中，对巡检图像进行预处理包括：采用加权平均法对所述巡检图像进行灰度化处理：

P(x,y)＝0.45*R(x,y)+0.29*G(x,y)+0.17*B(x,y) (1)

式(1)中，P(x,y)表示加权平均后的所述巡检图像的灰度值；(x,y)表示所述巡检图像中的像素点；R、G、B分别表示所述巡检图像的颜色值。

进一步地，所述步骤S1中，对巡检图像进行预处理还包括：采用直方图均衡方法对所述巡检图像进行图像亮度均衡：

统计所述巡检图像中不同灰度级的像素个数，计算原始图像直方图：

P(x)＝K_x/K (2)