CN118739184B 一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法 （广东威顺电力工程有限公司）

一种自愈合智能电力线路的故障自动检测本发明公开了一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法，包括采用K_Means聚神经网络模型对线路布局图像和参数数据进行以判断重构效果是否满足自愈合智能电力线路络模型对设备健康状态和故障风险进行预测推2S102、针对局部修复区段内的线路设备参数和电气参S103、根据局部修复导致的线路走向和长度变化，库,提取修复区域范围内的线路坐标点,计算修复前后线路长度差异,若差异超过5%,则标数和杆塔坐标数据,通过牛顿_拉夫逊法进行潮流计算,得到电压和功率分布,若电压合格150℃,精度为±1℃,根据网络拓扑结构和数据传输需求，采用Kruskal算法求解最小生成Zigbee无线通信模块将数据传输到边缘计算网关，采用Ad_hocOn_demandDistanceVector法选择与故障诊断相关性大于6的10个特征构建特征向量；利用移动平均法对时间序列数3行最小生成树分析,确定连通重要负荷的关键线路节点,再结合Dijkstra算法计算关键节模型时,采用克里金插值法对地形高程进行空间内插,生成10米分辨率的数字高程模型倍,交叉概率取0.8,变异概率取0.1;粒子群算法的种群大小取50,学习因子取2,惯性权重S107、建立局部线路重构区域的配套智能运维2.根据权利要求1所述的一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法，其特征在于：所述S101步骤在进行故障传感器数据预处理时,采用3σ原则对数据据的峰值信噪比PSNR和均方根误差RMSE,3.根据权利要求1所述的一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法，其特4型号关键字段建立B+树索引,对于线路布局图像,采用Canny算子进行边缘检测,提取线路走向轮廓,同时使用Hough变换检测杆塔位置,通过霍夫直线变换提取导线方向,形成32维术对图像特征向量和参数数据进行空间匹配,通过欧氏距离计算特征相似度,距离阈值设为3x3和5x5,池化核大小为2x2,使用ReLU激活函数和Dropout正则化,训练数据集包含动步长为参数范围的1/10,基于网络模型输出的兼容性评分变化幅度,计算参数的基本影响值和交互影响值,筛选出8个关键参数,通过逻辑回归模型拟合各参数的影响系数,系数于0.95,投资成本目标设定为不超过原方案的120%,线路可靠性目标设定为故障率降低10%,采用NSGA_II算法进行500次迭代搜索,交叉概率为0.8,变异概率为0.1,种群规模为100,选择Pareto前沿的非支配解作为候选优化方4.根据权利要求1所述的一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法，其特支箱温度易升高的关键部位,测试时间持续48小时,覆盖全天候的负荷变化情况，采用测数据采用Hadoop分布式存储框架,HBase列族数据库,横向扩展,支持TB级别的海量时序隶属度函数,故障率指标的梯形坐标为为10,10,20,40,即当故障率小于10时隶属度为0,大于40时隶属度为1，生成评估报告时,使用Python的自动化报表生成库xlsxwriter,设置统5.根据权利要求1所述的一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法，其特征在于:所述S107步骤在无线传感网部署中,采用Zigbee技5预测模型输入维度180,包含知识图谱嵌入向量,采用Dropout率0.5,L1正则化系数0.001,6[0002]在故障高发区域，批量化的局部区域修复和线路重布局自愈合之间存在技术矛[0003]本发明针对上述缺点提出解决方案为：故障频发区域定位采用K_Means聚类算法传感器采集运行工况数据，采用迁移学习增强的最小二乘支持向量机模型进行实时分析；[0006]根据自愈合智能电力线路的分布式传感器布局方案，采用K_Means聚类算法对故7修复要求的同时最小化对全局线路规划的影响，获得兼顾局部与整体的线路布局优化方[0015]图1为本发明实施例中一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法的结[0016]图2为本发明实施例中一种自愈合智能电力线路的故障自动检测与修复方法的步8化方案；线路运行工况数据，采用迁移学习增强的最小二乘支持向量机模型对数据进行实时分析，交叉验证和网格搜索参数优化提升评估准确率，获得线路重构前后的各项技术指标对比，9[0031]在一个实施例中，根据自愈合智能电力线路的分布式传感器布局方案，采用K_[0032]在进行故障传感器数据预处理时,采用3σ原则对数据进行异常值去除,即将超出均值±3倍标准差范围的数据视为异常值予以剔除，同时,利计算数据的峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE),评估数据质量的提升效果,其中PSNR提高了5dB,RMSE降低了10%,表明数据预处理有效改善数据质量，在特征选择时,采用递归利用手肘法(ElbowMethod)对不同k值下的聚类结果进行评估,选择聚类效果提升较为显著的拐点处的k值，包括通过手肘法确定k=5时,聚类效果最优，在生成故障频发区域分布图时,采用克里金插值(KrigingInterpolation)对故障点进行空间插值,根据故障点的空间布进行平滑处理,生成连续的热力图，在重点线路区段的确定中,采用模糊层次分析法[0035]在一个实施例中，获取局部修复区段数数据库与图像特征向量进行匹配和关联，基于空间坐标和设备类型关键字段,通过空间构建并训练卷积神经网络模型,池化方式为最大池化，利用融合后的线路数据表示作为输入,通过卷积层和池化层提取线路的关键特征,并通过全连接层实现特征的非线性组合和练数据集,采用交叉验证的方式进行模型训练和调优，将局部修复方案的线路布局和参数数据重新进行预处理和特征提取,形成与训练数据一致的输入格式，将提取后的特征输入到训练好的卷积神经网络模型中,得到局部修复方案与原有线路规划的兼容性评估结果，识别出的不兼容问题,采用Morris敏感性分析方法,通过多次扰动线路参数并评估兼容性合线路规范和安全约束,生成线路参数优化和设备改造的候选方案,形成参数调整范围和根据实际需求和偏好,选择最优的线路参数组合和设备改造方案,生成详细的实施计划和线路走向轮廓,同时使用Hough变换检测杆塔位置,通过霍夫直线变换提取导线方向,形成引技术对图像特征向量和参数数据进行空间匹配,通过欧氏距离计算特征相似度,距离阈分别为3x3和5x5,池化核大小为2x2,使用ReLU激活函数和Dropout正则化,训练数据集包含小为128,训练200个epoch,模型准确率达到95%以上，在进行Morris敏感性分析时,对每个线路参数进行10次扰动,扰动步长为参数范围的1/10,基于网络模型输出的兼容性评分变化幅度,计算参数的基本影响值和交互影响值,筛选出8个关键参数,通过逻辑回归模型拟合各参数的影响系数,系数绝对值大于0.3的参数视为兼容性的主导因素，在多目标优化时,兼容性评分目标设定为大于0.95,投资成本目标设定为不超过原方案的120%,线路可靠性目标设定为故障率降低10%,采用NSGA_II算法进行500次迭代搜索,交叉概率为0.8,变异概率为0.1,种群规模为100,选择Pareto前沿的非支配解作为候选优化方案,经过技术经济[0039]在一个实施例中，获取局部修复导致的线指标,构建地形适应性评价指标体系，采用模糊综合评价方法对修复方案的地形适应性进行量化评分,通过建立隶属度函数,计算各评价适应性综合评价值,作为优化目标之一，基于局部修复后的线路布局,计算线路的电气参复要求的同时,兼顾全局线路布局的整体性和一致性,获得综合性能最优的线路布局优化同步更新全局线路规划,将局部修复方案的线路布局、电气参数信息与全局规划进行对比区域范围内的线路坐标点,计算修复前后线路长度差异,若差异超过5%,则标记为重大变标,构建模糊评判矩阵,采用三角函数法确定隶属度函数,通过层次分析法计算指标权重,率低于95%,则判定为电气性能不佳，在构建经济性评估模型时,从材料清单和施工方案中提取材料用量和施工工时,乘以单位价格得到直接成本,再考虑10%的管理费用和5%的税线路布局优化方案和全局规划的对接中,通过迭代优化使两者的线路走向偏差和电气参数集线路运行工况数据，采用迁移学习增强的最小二乘支持向量机模型对数据进行实时分[0043]在一个实施例中，部署分布式传拓扑结构和数据传输需求,优化传感器的部署位置和数量,采用基于图论的关键节点度分析方法,选择度中心性高的节点作为传感器部署点，通过无线通信模块将数据传输到边缘网关节点进行本地数据处理和存储，构建迁移学习增强的最小二乘支持向量机模型,利用历史线路运行数据和已知故障案例,对模型进行预训练，采用网格搜索和交叉验证方法优用局部修复施工过程中采集的实时数据对模型进行微调和增量训练,通过梯度下降算法更新模型参数,提高模型对未知故障类型的适应能力和识别精度，对实时采集的线路运行工况数据进行预处理,采用异常值检测算法(箱线图法)和缺失值处理算法(kNN插值)进行数据清洗,提高数据质量，通过皮尔逊相关系数法和卡方检验法选择与故障诊断相关性高的特征向量输入到迁移学习增强的最小二乘支持向量机模型中,通过实时在线推理,对线路运行状态进行分类和异常检测，基于统计过程控制(S诊断报告和处置建议，根据故障严重程度和影响范围,采用模糊综合评判法确定故障告警态配置传感器网络的采样频率和数据上传周期，根据故障检测结果和修复方案调整情况，实现线路运行状态和故障告警信息的实时展示150℃,精度为±1℃,根据网络拓扑结构和数据传输需求，采用Kruskal算法求解最小生成糊诊断规则(IF电流>2IeAND油温>90℃THEN故障类型=变压器过负荷)，采用最大隶属度法复方案调整策略，根据故障检测结果动态配置传感器采样频率，包括故障前采样频率为1[0047]在一个实施例中，获取重点监的抗风险能力和故障自愈合能力的提升效果,验证重构方案的安全可靠性,选择综合性能最优的方案作为最终的线路重构方案，根据选定的线路重构方案,采用计算机辅助设计[0048]在确定重点优化的线路区段时,使用Kruskal算法对线路拓扑结构进行最小生成树分析,确定连通重要负荷的关键线路节点,再结合Dijkstra算法计算关键节点的电气距载荷工况考虑风载、冰载及自重,材料属性选择Q345钢,屈服强度为345MPa,杨氏模量为200GPa,泊松比为0.3,通过应力云图和变形云过交叉验证和网格搜索参数优化提升评估准确率，获得线路重构前后的各项技术指标对[0051]在一个实施例中，根据线路重构施工图,采集，电压互感器和电流互感器分别安装在线路的关键测点,测点选择需要综合考虑线路算法对温度数据进行降噪,采用相关系数法选择与线路状态评估密切相关的电压特征量，小二乘支持向量机模型,对多源监测数据进行融合建模，考虑到支持向量机模型对时序数据的处理能力有限,先采用LSTM深度学习模型对时序特征进行提取和编码,再将编码后的过Bootstrap抽样和特征随机选择,构建多棵决策树,并通过投票机制集成输出,提高模型的泛化性能和鲁棒性，采用交叉验证和网格搜索技术,优化支持向量机模型和随机森林模综合评估结果与自愈合智能电力线路的建设标准进行比对,判断重构效果是否满足自愈合通信协议实现数据的实时回传,数据帧加密算法采用AES_128,通信距离可达1km,传输速率60维的特征向量，使用双向LSTM模型提取时序特征,隐藏层神经元数量为128,学习率0.001,批次大小64,训练100个epoch，随机森林模型中决策树的数量设为100,集成采用构区域的地理环境、设备分布、电网结构特征,规划无线传感网的网络拓扑和节点部署方知识图谱嵌入表示学习方法,实现知识的低维稠密向量化表示,提高知识表达的灵活性和序的传感器数据和知识图谱中的语义特征作为模型输入,通过门控循环单元网络结构,建模设备状态的长期依赖关系,并利用注意力机制聚焦关键影响因素,提高状态预测和故障诊断的精准度，引入迁移学习和增量学习方法,利用相似设备的历史工况数据和专家诊断结合数字孪生仿真优化模型参数,通过虚拟_现实映射与交互,动态调整模型结构和权重,提高预测模型的准确性和收敛速度，应用训练好的预测模型,对局部线路的配电设备进行成的设备运维策略和抢修任务,下发至无人机和机器人协同作业平台，实现局部线路子更