申请/专利权人：连云港智源电力设计有限公司

申请日：2023-09-06

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117151336B

主分类号：G06Q10/063

分类号：G06Q10/063;G06Q50/06;G06Q10/04;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2023.12.19#实质审查的生效;2023.12.01#公开

摘要：本发明涉及一种输电线路极限抗风能力评估装置，所述装置包括：数据下载器件，用于从气象监控站处的云计算服务器下载其预报的未来设定时刻对应的现场环境数据；故障判断器件，用于基于现场环境数据、无风状态下输电线路对应的绝缘子串的底端到架设输电线路的输电铁塔的空气间隙以及输电线路的各项参考信息采用训练后神经网络预测未来设定时刻输电线路对应的空气间隙。本发明还涉及一种输电线路极限抗风能力评估方法。通过本发明，能够采用针对输电线路建立的训练后神经网络基于输电线路的未来时刻的预报环境数据预测未来时刻输电线路对应的绝缘子串的底端到输电铁塔的空气间隙，从而使得输电线路在未来时刻处于可控状态。

主权项：1.一种输电线路极限抗风能力评估装置，其特征在于，所述装置包括：间隙检测机构，用于将待评估极限抗风能力的输电线路作为目标输电线路，检测在无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙；信息捕获机构，用于捕获所述目标输电线路的各项参考信息，所述目标输电线路的各项参考信息包括所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端的悬垂高度、所述目标输电线路的架设高度、所述目标输电线路的线路长度以及所述目标输电线路的并行敷设线路数量；环境测量机构，用于测量固定数量的多种风力环境分别对应的多份现场环境数据以及分别对应的多份空气间隙数据，每一种风力环境对应的单份现场环境数据为对应风力环境下的风向、瞬时风速、湿度以及气温，每一种风力环境对应的单份空气间隙数据为对应风力环境下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙；数据下载器件，与设置在气象监控站处的云计算服务器连接，用于从所述云计算服务器下载未来设定时刻对应的现场环境数据，所述未来设定时刻对应的现场环境数据为气象监控站的预报数据；故障判断器件，分别与所述间隙检测机构、所述信息捕获机构以及所述数据下载器件连接，用于基于未来设定时刻对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息采用训练后神经网络预测未来设定时刻所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙，并在预测获得的空气间隙小于设定间隙阈值时，发出绝缘子风偏故障信号；训练操作器件，分别与所述故障判断器件以及所述环境测量机构连接，用于基于固定数量的多种风力环境分别对应的多份现场环境数据以及分别对应的多份空气间隙数据对执行空气间隙预测的卷积神经网络完成固定数量的多次训练，并将完成固定数量的多次训练后的卷积神经网络作为训练后神经网络输出；其中，所述训练后神经网络为完成固定数量的多次训练后的卷积神经网络，所述目标输电线路的线路长度的数值越大，选择的固定数量的取值越大；其中，基于固定数量的多种风力环境分别对应的多份现场环境数据以及分别对应的多份空气间隙数据对执行空气间隙预测的卷积神经网络完成固定数量的多次训练，并将完成固定数量的多次训练后的卷积神经网络作为训练后神经网络输出包括：每一次训练中，将某一种风力环境对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息作为卷积神经网络的逐项输入内容，将某一种风力环境对应的空气间隙数据作为卷积神经网络的单项输出内容；其中，基于未来设定时刻对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息采用训练后神经网络预测未来设定时刻所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙包括：将未来设定时刻对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息作为所述训练后神经网络的逐项输入内容；其中，将未来设定时刻对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息作为所述训练后神经网络的逐项输入内容包括：将未来设定时刻对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息作为所述训练后神经网络的逐项输入内容输入到所述训练后神经网络之前，对未来设定时刻对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息分别执行归一化处理；其中，基于未来设定时刻对应的现场环境数据、无风状态下所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙以及所述目标输电线路的各项参考信息采用训练后神经网络预测未来设定时刻所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙还包括：运行所述训练后神经网络以获得所述训练后神经网络输出的未来设定时刻所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙；其中，运行所述训练后神经网络以获得所述训练后神经网络输出的未来设定时刻所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙包括：所述训练后神经网络输出的未来设定时刻所述目标输电线路对应的绝缘子串的底端到架设所述目标输电线路的输电铁塔的空气间隙为归一化处理后数据。

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