[发明专利]自脱离灭弧防雷装置智能运维决策方法与系统

说明书

本发明提供了一种自脱离灭弧防雷装置智能运维决策方法和系统，通过无人机获取各杆塔上安装的自脱离灭弧防雷装置图像信息；利用神经网络识别自脱离灭弧防雷装置动作情况；根据装置动作情况返回无人机巡检总数据；形成数据总表，并汇入历史动作数据库；利用评分法评估自脱离灭弧防雷装置的运维必要性评分；根据评估结果决策运维方式。本发明利用各个自脱离灭弧防雷装置的图像信息进行监控，根据评分法可以从多个维度及时评估各个装置的运维必要性，避免了传统运维方式作业时间长、漏检率高、检测结果存在滞后性等不足的问题。

技术领域

本发明属于输配电系统技术领域，具体涉及一种自脱离灭弧防雷装置智能运维决策方法与系统。

背景技术

雷击已经成为当前输配电系统跳闸事故最主要的原因，为减少雷击跳闸事故的发生，电力公司尝试了各种防雷装置。现有一种自脱离灭弧防雷装置具有低成本，易于安装的优点，但该装置仅能进行一次防雷动作，因此在动作后需要进行运维作业，以提高线路的防雷能力。

发明人发现，在每一次雷雨天气后进行实地的运维作业，由于线路长度较长，地形复杂，这种运维作业方式存在作业时间长、漏检率高、检测结果存在滞后性等不足，甚至会发生人员伤亡的事故。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在解决现有在每一次雷雨天气后进行实地的运维作业存在作业时间长、漏检率高、检测结果存在滞后性等不足的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种自脱离灭弧防雷装置智能运维决策方法，包括：

通过无人机获取各杆塔上安装的自脱离灭弧防雷装置的图像信息；

利用预训练的神经网络识别图像信息，获取自脱离灭弧防雷装置的动作情况；

基于自脱离灭弧防雷装置的动作情况生成各杆塔的巡检数据表；

利用各杆塔的巡检数据表汇总生成历史动作数据表；

从巡检数据表和历史动作数据表中提取评分特征量，利用评分法对自脱离灭弧防雷装置进行运维必要性评估；

根据必要性评估结果决策对应的运维方式。

进一步地，历史动作数据表具体包括如下信息：

杆塔号、相序、装置历史动作次数、历史动作时间、是否发生跳闸事故和雷区等级。

进一步地，从巡检数据表和历史动作数据表中提取评分特征量，利用评分法对自脱离灭弧防雷装置进行运维必要性评估具体为：

根据历史动作数据表获取各自脱离灭弧防雷装置的历史动作情况和历史雷区等级以及系统运行安全性；

从巡检数据表中提取各自脱离灭弧防雷装置最近一次的三相动作情况；

将历史动作情况、历史雷区等级、系统运行安全性和三相动作情况均作为评分特征量并按照设定规则赋值后按不同权重计算评估分值；

利用评估分值评估各自脱离灭弧防雷装置的运维必要性。

进一步地，将评分特征量按照设定规则赋值后按不同权重计算评估分值具体包括：

根据装置历史动作次数对各自脱离灭弧防雷装置进行排序，根据预设风险等级范围分别对位于不同风险等级范围的装置进行赋值，值的大小与风险等级成正相关关系，从而得到历史动作情况的分值，记为A并设置对应权重系数a；

根据各装置对应的雷区等级进行赋值，值的大小与雷区等级成正相关关系，从而得到历史雷区等级的分值，各装置的雷区等级是根据雷区分级标准和雷区分布图绘制规则确定的，记为B并设置对应权重系数b；