CN114184232A - 一种输电线路多参量集成监测*** - Google Patents
一种输电线路多参量集成监测*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及输电线路监测技术领域,具体涉及输电线路多参量集成监测***,包括:数据采集模块,用于采集输电线路的监测数据;边缘终端,用于获取输电线路的监测数据,然后对监测数据进行初步计算,并识别出对应的异常数据;远程管理端,用于接收边缘终端发送的异常数据,然后对异常数据进行二次计算,并将二次计算结果反馈至边缘终端。本发明中的输电线路多参量集成监测***能够提升数据的传输效率和计算分析效率,从而能够提升输电线路的监测效率和效果。
Description
技术领域
本发明涉及输电线路监测技术领域,具体涉及一种输电线路多参量集成监测***。
背景技术
架空输电线路由线路杆塔、导线、绝缘子、线路金具、拉线、杆塔基础、接地装置等构成,架设在地面之上。输电线路覆盖的大部分地区属于偏远山区,山路崎岖、气象自然条件复杂,安全风险突出。常规的定期巡检模式作业周期长、强度大、恶劣天气下无法实施,无法获取输电线路实时运行状态,对输电线路存在的隐患缺乏有效的监测与预警。
针对输电线路及其周边环境和气象参数的远程监测问题,公开号为CN107959350A的中国专利公开了《输电线路无线监控***》,其包括传感监测装置、输电线路监控终端和用户终端,传感监测装置用于采集输电线路区域环境传感数据,并将采集到的输电线路区域环境传感数据发送到输电线路监控终端,输电线路监控终端用于接收、存储、显示输电线路区域环境传感数据,并将输电线路区域环境传感数据与预先设定的正常阈值范围的边界值进行比较,若超过正常阈值范围,则执行报警。
上述现有方案中的输电线路监控***通过数据采集模块(传感监测装置)获取输电线路数据(多参量数据)并传输至远程管理端(输电线路监控终端)对数据进行计算和分析,进而实现输电线路的监测,并能够在输电线路区域环境传感数据异常时进行报警。但是,输电线路的数据包括微气象、导线覆冰、导线温度、导线张力、线夹温度、绝缘子泄露电流、视频图像等多方面的数据,涉及的数据量巨大,并且输电线路的位置大多比较偏远,在数据传输时容易造成数据堵塞的问题,导致数据传输的效率很低。同时,远程管理端需要接收多条输电线路的数据进行计算分析,而异常数据只是少数,使得远程管理端在计算分析时需要从各条输电线路的大量数据中筛选异常数据进行计算,导致计算分析的效率很低。
因此,如何设计一种能够提升数据传输效率和计算分析效率的输电线路多参量集成监测***是亟需解决的技术问题。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种能够提升数据传输效率和计算分析效率的输电线路多参量集成监测***,从而能够提升输电线路的监测效率和效果。
为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种输电线路多参量集成监测***,包括:
数据采集模块,用于采集输电线路的监测数据;
边缘终端,用于获取输电线路的监测数据,然后对监测数据进行初步计算,并识别出对应的异常数据;
远程管理端,用于接收边缘终端发送的异常数据,然后对异常数据进行二次计算,并将二次计算结果反馈至边缘终端。
优选的,边缘终端对输电线路的监测数据进行数据预处理,然后识别监测数据中的异常数据;
对于一维监测数据,通过阈值比较的方式识别出异常数据;
对于二维监测数据,通过预先训练的深度学习模型识别出异常数据。
优选的,边缘终端的数据预处理包括删除重复数据和补全缺失数据。
优选的,边缘终端能够基于远程管理端反馈的二次计算结果优化深度学习模型的相关参数。
优选的,数据采集模块包括用于采集环境温度数据、环境湿度数据、风速数据和气压数据的微气象传感器,用于采集线夹温度数据的线夹温度传感器,用于采集线夹滑移数据的线夹滑移传感器,用于采集绝缘子电流数据的绝缘子泄露电流传感器,用于采集绝缘子倾角数据的绝缘子倾角传感器,用于采集杆塔倾斜数据的杆塔倾斜传感器,用于采集导线电流数据的导线电流传感器,用于采集导线温度数据的导线温度传感器,用于采集导线拉力数据的导线拉力传感器,用于采集位置数据的位置传感器,以及用于采集视频、图像和音频数据的摄像传感器。
优选的,边缘终端设置于输电线路上;
导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器、位置传感器和摄像传感器通过有线通信的方式与边缘终端通信;微气象传感器、线夹温度传感器、线夹滑移传感器、绝缘子泄露电流传感器、绝缘子倾角传感器和杆塔倾斜传感器通过无线通信的方式与边缘终端通信。
优选的,导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器、位置传感器和摄像传感器集成于边缘终端上;
微气象传感器和杆塔倾斜传感器设置于杆塔上,线夹温度传感器和线夹温度传感器设置于输电线路上,绝缘子泄露电流传感器和绝缘子倾角传感器设置于绝缘子上。
优选的,边缘终端设置于杆塔上;
微气象传感器和摄像传感器通过有线通信的方式与边缘终端通信;线夹温度传感器、线夹滑移传感器、绝缘子泄露电流传感器、绝缘子倾角传感器、杆塔倾斜传感器、导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器和位置传感器通过无线通信的方式与边缘终端通信。
优选的,摄像传感器和位置传感器集成于边缘终端上;
微气象传感器和杆塔倾斜传感器设置于杆塔上,线夹温度传感器和线夹温度传感器设置于输电线路上,绝缘子泄露电流传感器和绝缘子倾角传感器设置于绝缘子上,导线电流传感器、导线温度传感器、位置传感器和导线拉力传感器设置于输电线路上。
优选的,边缘终端包括与导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器、位置传感器、摄像传感器、微气象传感器、线夹温度传感器、线夹滑移传感器、绝缘子泄露电流传感器、绝缘子倾角传感器和杆塔倾斜传感器通信连接且用于识别出异常数据的处理模块,以及用于与远程管理端通信连接的通信模块,以及与处理模块数据传输连接的存储模块。
本发明中的输电线路多参量集成监测***与现有技术相比,具有如下有益效果:
本发明通过边缘计算的方式计算并识别异常数据,使得只需要向远程管理端传输异常数据,这种“云边协同”的方式极大的减少了数据传输量,规避了大量数据的分散传输带来的数据传输通道拥挤问题,从而能够提升输电线路远程监测时的数据传输效率。
本发明通过远程管理端对异常数据进行二次计算,一方面,二次计算的方式能够保证异常识别的准确性,进而保证输电线路的数据监测准确性;另一方面,只需要对异常数据进行二次计算的方式,能够极大的降低远程管理端的计算量,能够提升数据计算分析的效率,从而能够在保证输电线路监测准确性的前提下,提升输电线路的监测效率和效果。
附图说明
为了使发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述,其中:
图1为输电线路多参量集成监测***的逻辑框图;
图2为输电线路多参量集成监测***的工作流程图;
图3为安装模式一的原理示意图;
图4为安装模式一中各个部件的安装示意图;
图5为安装模式一中输电线路多参量集成监测***逻辑框图;
图6为安装模式二的原理示意图;
图7为安装模式二中各个部件的安装示意图;
图8为安装模式二中输电线路多参量集成监测***逻辑框图。
说明书附图中的附图标记包括:微气象传感器1、线夹温度传感器2、线夹滑移传感器3、绝缘子泄露电流传感器4、绝缘子倾角传感器5、杆塔倾斜传感器6、边缘终端7、集成检测模块8、导线拉力传感器9。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明:
实施例:
本实施例中公开了一种输电线路多参量集成监测***。
如图1和图2所示,一种三层结构的输电线路多参量集成监测***,包括:
下层,数据采集模块,用于采集输电线路的监测数据;
中间层,边缘终端,用于获取输电线路的监测数据,然后对监测数据进行初步计算,并识别出对应的异常数据;基于异常数据生成对应的报警信号,并通过现有的报警装置发出报警。
上层,远程管理端,用于接收边缘终端发送的异常数据,然后对异常数据进行二次计算,并将二次计算结果反馈至边缘终端。远程管理端通过现有算法或人工校核的方式对异常数据进行二次计算,以判断边缘终端识别的异常数据是否异常。远程管理端具有用于显示相关数据的监控中心显示屏。
具体的,数据采集模块包括用于采集环境温度数据、环境湿度数据、风速数据和气压数据的微气象传感器,用于采集线夹温度数据的线夹温度传感器,用于采集线夹滑移数据的线夹滑移传感器,用于采集绝缘子电流数据的绝缘子泄露电流传感器,用于采集绝缘子倾角数据的绝缘子倾角传感器,用于采集杆塔倾斜数据的杆塔倾斜传感器,用于采集导线电流数据的导线电流传感器,用于采集导线温度数据的导线温度传感器,用于采集导线拉力数据的导线拉力传感器,用于采集位置数据的位置传感器,以及用于采集视频、图像和音频数据的摄像传感器。传感器均采用现有技术中成熟使用的相关传感器。
边缘终端包括与导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器、位置传感器、摄像传感器、微气象传感器、线夹温度传感器、线夹滑移传感器、绝缘子泄露电流传感器、绝缘子倾角传感器和杆塔倾斜传感器通信连接且用于识别出异常数据的处理模块,以及用于与远程管理端通信连接的通信模块,以及与处理模块数据传输连接的存储模块。处理模块采用现有的具有相应数据处理能力的微处理器。
各个传感器与边缘终端间的无线通信采用LoRa无线通信技术实现。边缘终端与远程管理端间的无线通信:对于一维监测数据采用GPRS/CDMA/3G网络或北斗短报文通信技术实现;对于二维监测数据,采用GPRS/CDMA/3G网络通信技术实现。
一维监测数据包括环境温度数据、环境湿度数据、风速数据、气压数据、线夹温度数据、线夹滑移数据、绝缘子电流数据、绝缘子倾角数据、杆塔倾斜数据、导线电流数据、导线温度数据、导线拉力数据和位置数据;二维监测数据包括一维监测数据构成的数据集以及视频、图像和音频数据。
本发明通过边缘计算的方式计算并识别异常数据,使得只需要向远程管理端传输异常数据,这种“云边协同”的方式极大的减少了数据传输量,规避了大量数据的分散传输带来的数据传输通道拥挤问题,从而能够提升输电线路远程监测时的数据传输效率。同时,本发明通过远程管理端对异常数据进行二次计算,一方面,二次计算的方式能够保证异常识别的准确性,进而保证输电线路的数据监测准确性;另一方面,只需要对异常数据进行二次计算的方式,能够极大的降低远程管理端的计算量,能够提升数据计算分析的效率,从而能够在保证输电线路监测准确性的前提下,提升输电线路的监测效率和效果。此外,本发明的数据采集模块能够全面的采集输电线路的监测数据,从而能够进一步提升输电线路的监测效果。
具体实施过程中,边缘终端对输电线路的监测数据进行数据预处理,然后识别监测数据中的异常数据;边缘终端的数据预处理包括删除重复数据和补全缺失数据。具体的,补全缺失数据可采用均值插补、建模预测、高维映射、多重插补、手动差值,可根据采样频率及数据特点采用不同缺失补充方案。如对采样频率高、时间敏感度低的温度数据,可以采用均值插补方法补全数据。
对于一维监测数据,通过阈值比较的方式识别出异常数据;
对于二维监测数据,通过预先训练的深度学习模型识别出异常数据。边缘终端能够基于远程管理端反馈的二次计算结果优化深度学习模型的相关参数。深度学习模型可采用关联分析模型和图像识别模型,深度学习模型的训练和参数优化均采用现有的成熟手段,这里不做赘述。
本发明通过阈值比较和深度学习算法能够准确的识别出监测数据中的异常数据,从而能够保证输电线路的监测效果。同时,本发明能够通过远程管理端的二次计算结果优化边缘终端的深度学习模型相关参数,从而能够进一步提升深度学习模型的识别准确性。
具体实施过程中,本发明的边缘终端具有两种安装模式。
安装模式一:
如图3所示,边缘终端7设置于输电线路上;
如图4所示,导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器9、位置传感器和摄像传感器通过有线通信的方式与边缘终端7通信;微气象传感器1、线夹温度传感器2、线夹滑移传感器3、绝缘子泄露电流传感器4、绝缘子倾角传感器5和杆塔倾斜传感器6通过无线通信的方式与边缘终端7通信。
如图5所示,导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器9、位置传感器和摄像传感器集成于边缘终端7上;微气象传感器1和杆塔倾斜传感器6设置于杆塔上,线夹温度传感器2和线夹温度传感器2设置于输电线路上,绝缘子泄露电流传感器4和绝缘子倾角传感器5设置于绝缘子上。
安装模式一通过导线取能+蓄电池供电,利用电磁感应原理,将输电线路附近的电磁能转换为电能,并可存储于电池应对短时停电场景。
安装模式二:
如图6所示,边缘终端7设置于杆塔上;
如图7所示,微气象传感器1和摄像传感器通过有线通信的方式与边缘终端7通信;线夹温度传感器2、线夹滑移传感器3、绝缘子泄露电流传感器4、绝缘子倾角传感器5、杆塔倾斜传感器6、导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器9和位置传感器通过无线通信的方式与边缘终端7通信。
如图8所示,摄像传感器和位置传感器集成于边缘终端7上;
微气象传感器1和杆塔倾斜传感器6设置于杆塔上,线夹温度传感器2和线夹温度传感器2设置于输电线路上,绝缘子泄露电流传感器4和绝缘子倾角传感器5设置于绝缘子上,导线电流传感器、导线温度传感器、位置传感器和导线拉力传感器9设置于输电线路上。其中,导线电流传感器、导线温度传感器、位置传感器组成集成检测模块8。
安装模式二通过光伏取能+蓄电池供电,将太阳能转化为电能并可存于电池应对短时光线不足情况。
本发明能够通过两种安装模式灵活的部署输电线路多参量集成监测***,使得***能够有效的适应多种监测场景,并保证输电线路的监测效果。
需要说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述,但本领域的普通技术人员应当理解,可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变,而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。同时,实施例中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。最后,本发明要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.一种输电线路多参量集成监测***,其特征在于,包括:
数据采集模块,用于采集输电线路的监测数据;
边缘终端,用于获取输电线路的监测数据,然后对监测数据进行初步计算,并识别出对应的异常数据;
远程管理端,用于接收边缘终端发送的异常数据,然后对异常数据进行二次计算,并将二次计算结果反馈至边缘终端。
2.如权利要求1所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:边缘终端对输电线路的监测数据进行数据预处理,然后识别监测数据中的异常数据;
对于一维监测数据,通过阈值比较的方式识别出异常数据;
对于二维监测数据,通过预先训练的深度学习模型识别出异常数据。
3.如权利要求2所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:边缘终端的数据预处理包括删除重复数据和补全缺失数据。
4.如权利要求2所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:边缘终端能够基于远程管理端反馈的二次计算结果优化深度学习模型的相关参数。
5.如权利要求1所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:数据采集模块包括用于采集环境温度数据、环境湿度数据、风速数据和气压数据的微气象传感器,用于采集线夹温度数据的线夹温度传感器,用于采集线夹滑移数据的线夹滑移传感器,用于采集绝缘子电流数据的绝缘子泄露电流传感器,用于采集绝缘子倾角数据的绝缘子倾角传感器,用于采集杆塔倾斜数据的杆塔倾斜传感器,用于采集导线电流数据的导线电流传感器,用于采集导线温度数据的导线温度传感器,用于采集导线拉力数据的导线拉力传感器,用于采集位置数据的位置传感器,以及用于采集视频、图像和音频数据的摄像传感器。
6.如权利要求5所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:边缘终端设置于输电线路上;
导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器、位置传感器和摄像传感器通过有线通信的方式与边缘终端通信;
微气象传感器、线夹温度传感器、线夹滑移传感器、绝缘子泄露电流传感器、绝缘子倾角传感器和杆塔倾斜传感器通过无线通信的方式与边缘终端通信。
7.如权利要求6所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器、位置传感器和摄像传感器集成于边缘终端上;
微气象传感器和杆塔倾斜传感器设置于杆塔上,线夹温度传感器和线夹温度传感器设置于输电线路上,绝缘子泄露电流传感器和绝缘子倾角传感器设置于绝缘子上。
8.如权利要求5所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:边缘终端设置于杆塔上;
微气象传感器和摄像传感器通过有线通信的方式与边缘终端通信;
线夹温度传感器、线夹滑移传感器、绝缘子泄露电流传感器、绝缘子倾角传感器、杆塔倾斜传感器、导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器和位置传感器通过无线通信的方式与边缘终端通信。
9.如权利要求8所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:摄像传感器和位置传感器集成于边缘终端上;
微气象传感器和杆塔倾斜传感器设置于杆塔上,线夹温度传感器和线夹温度传感器设置于输电线路上,绝缘子泄露电流传感器和绝缘子倾角传感器设置于绝缘子上,导线电流传感器、导线温度传感器、位置传感器和导线拉力传感器设置于输电线路上。
10.如权利要求1所述的输电线路多参量集成监测***,其特征在于:边缘终端包括与导线电流传感器、导线温度传感器、导线拉力传感器、位置传感器、摄像传感器、微气象传感器、线夹温度传感器、线夹滑移传感器、绝缘子泄露电流传感器、绝缘子倾角传感器和杆塔倾斜传感器通信连接且用于识别出异常数据的处理模块,以及用于与远程管理端通信连接的通信模块,以及与处理模块数据传输连接的存储模块。
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翟明芳等: "基于深度学习的加密恶意流量检测研究", 《网络与信息安全学报》, no. 3, 15 June 2020 (2020-06-15), pages 70 * |
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