申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司金华供电公司;国网浙江省电力有限公司;中国矿业大学(北京)

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117494026A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G06N3/0475;G06N3/094;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/06;G06Q50/06;G06N3/0442;G06N3/084;G01R31/08;G01R31/58

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本申请公开了寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质，方法包括通过双门限机制对故障特征数据集进行划分并利用Wasserstein生成对抗网络进行数据增广得到第一增广数据集和第二增广数据集；构建第一故障概率预测模型和第二故障概率预测模型；基于第一数据状态特征的第一状态时长、第一故障概率预测模型和第二数据状态特征的第二状态时长、第二故障概率预测模型构建故障概率协同预测模型；将实时获取的采样时序下的采样数据输入至故障概率协同预测模型得到线路故障状况并对线路故障进行定位。本申请的有益效果：区分不同覆冰状态下时序影响，提高对输电线路故障状态预测定位的准确度。

主权项：1.寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法，其特征在于：包括如下步骤：获取寒潮天气历史采样时序下的故障数据，根据相邻杆塔之间的线损程度、覆冰状态对历史采样时序下的故障数据进行划分，获得故障特征数据集；通过双门限机制对故障特征数据集进行划分得到第一数据状态特征对应的第一故障特征数据集以及第二数据状态特征对应的第二故障特征数据集；利用Wasserstein生成对抗网络分别对第一故障特征数据集和第二故障特征数据集进行数据增广得到第一增广数据集和第二增广数据集；基于双门限机制对应的第一数据状态特征以及第一增广数据集构建第一故障概率预测模型；基于双门限机制对应的第二数据状态特征以及第二增广数据集构建第二故障概率预测模型；基于第一数据状态特征的第一状态时长、第一故障概率预测模型和第二数据状态特征的第二状态时长、第二故障概率预测模型构建故障概率协同预测模型；将实时获取的采样时序下的采样数据输入至故障概率协同预测模型得到线路故障状况并对线路故障进行定位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司;国网浙江省电力有限公司;中国矿业大学(北京) 寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质

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