一种电力系统线路检测装置及方法与流程

1.本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种电力系统线路检测装置及方法。


背景技术：

2.输电线路的主要作用是保证电能的有效输送，其稳定性和可靠性直接影响公众的生活及工作，要保证输电线路的稳定，需要对网络线路进行准确评估，及时判定某个区域网络线路的稳定性，进而聚焦潜在的问题线路；当前的电力通信网络环境具有异构性和大规模性；其分布地域比较广阔，并且网络线路的结构以及状态经常发生变化；在一个复杂的网路中，特别是设置有冗余设备节点的高可靠性电力网络线路中，一个电力设备的故障不一定会引起整个网络的瘫痪，也可通过有负载能力的其它节点继续提供电力服务，保证电力网络的持续稳定；由于影响电力通信网络线路稳定性和可靠性的因素很多，排查难度大，现有技术缺乏高效的测试手段，往往是在电力通信网络故障发生后才能进行排查；这种事后电力通信网络故障排查由于时间较长，电力通信网络故障恢复速度较慢，不可避免对人们生产生活产生巨大影响，引起很大不便。


技术实现要素：

3.本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种电力系统线路检测装置及方法，以提高电力系统线路的检测效率。
4.为解决上述技术问题，本发明提供一种电力系统线路检测装置，包括：
5.数据获取组件，用于获取目标区域的电力系统的历史线路维修数据，其中，所述历史线路维修数据至少包括多起历史线路故障的线路故障点、故障原因及故障持续时间；
6.中央处理器，用于基于所述历史线路维修数据进行聚类，确定所述目标区域的多个目标线路检测点；
7.线路检测组件，包括多个数据采集单元、多个边缘计算单元及环网架构，所述目标线路检测点设置有至少一个数据采集单元，所述数据采集单元用于采集所述目标线路检测点的检测数据，所述多个数据采集单元通过所述环网架构提供的环网与所述多个边缘计算单元通信，所述多个边缘计算单元通过所述环网架构提供的环网与所述中央处理器通信，每个所述数据采集单元对应有一个所述边缘计算单元，所述数据采集单元用于通过所述环网架构提供的环网将采集的所述检测数据发送至对应的边缘计算单元，所述边缘计算单元用于接收所述检测数据并基于所述检测数据确定所述目标线路检测点的状态信息，所述边缘计算单元还用于通过所述环网架构提供的环网将所述目标线路检测点的状态信息发送至所述中央处理器。
8.进一步地，所述中央处理器基于所述历史线路维修数据进行聚类，确定所述目标区域的多个目标线路检测点，包括：
9.对于每两起历史线路故障，基于所述历史线路故障的线路故障点、故障原因及故障持续时间，确定所述每两起历史线路故障之间的相似度；
10.根据所述每两起历史线路故障之间的相似度进行聚类，确定所述目标区域的所述多个目标线路检测点。
11.进一步地，所述中央处理器根据所述每两起历史线路故障之间的相似度进行聚类，确定所述目标区域的所述多个目标线路检测点，包括：基于k-means聚类算法，根据所述每两起历史线路故障之间的相似度进行聚类，确定所述目标区域的所述多个目标线路检测点。
12.进一步地，所述数据采集单元包括线路检测子件及环境检测子件，所述线路检测子件至少包括线路电压检测设备、线路电流检测设备、线路温度检测设备及线路点云采集设备；
13.所述环境检测子件至少包括环境温度检测设备、环境湿度检测设备及图像采集设备。
14.进一步地，所述边缘计算单元基于所述检测数据确定所述目标线路检测点的状态信息，包括：通过状态确定模型基于所述检测数据确定所述目标线路检测点的状态信息。
15.进一步地，所述边缘计算单元通过状态确定模型基于所述检测数据确定所述目标线路检测点的状态信息，包括：
16.确定当前数据序列，所述当前数据序列包括所述数据采集单元在多个时间点采集的所述目标线路检测点的检测数据；
17.通过所述状态确定模型基于所述当前数据序列确定所述目标线路检测点的状态信息。
18.进一步地，所述中央处理器还用于：在所述边缘计算单元失效时，基于所述其他的多个边缘计算单元的状态信息，从所述其他的多个边缘计算单元中确定所述替换边缘计算单元，其中，所述状态信息至少包括位置信息、算力负荷信息及设备温度，所述替换边缘计算单元用于通过所述环网接收所述失效的边缘计算单元对应的所述数据采集单元传输的当前时间段的相关信息序列，并基于所述当前时间段的相关信息序列确定所述电力设备的状态。
19.进一步地，所述电力系统线路检测装置还包括样本获取单元，所述样本获取单元用于通过模拟设备获取用于生成所述状态确定模型的多个训练样本。
20.进一步地，所述模拟设备包括环境模拟子件、线路模拟子件及数据采集模拟子件，所述线路模拟子件用于模拟所述目标线路检测点的线路，所述数据采集模拟子件用于模拟所述目标线路检测点的数据采集单元。
21.本发明还提供一种电力系统线路检测方法，包括：
22.获取目标区域的电力系统的历史线路维修数据，其中，所述历史线路维修数据至少包括多起历史线路故障的线路故障点、故障原因及故障持续时间；
23.基于所述历史线路维修数据进行聚类，确定所述目标区域的多个目标线路检测点；
24.在每一个所述目标线路检测点设置至少一个数据采集单元，其中，所述数据采集单元用于采集所述目标线路检测点的检测数据；
25.所述数据采集单元通过环网将采集的所述检测数据发送至对应的边缘计算单元；
26.所述边缘计算单元接收所述检测数据并基于所述检测数据确定所述目标线路检
测点的状态信息；
27.所述边缘计算单元通过所述环网上传所述目标线路检测点的状态信息。
28.实施本发明具有如下有益效果：本发明基于历史线路维修数据进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点，可以实现对线路针对性检测，避免过多的无效监测点及无效数据获取，具有提高电力系统线路的检测效率的优点；依靠先进的传感技术实现对电力线路的实时有效检测，利用环网进行数据传输，提供数据传输冗余和计算设备的冗余，结合智能的信息处理技术实现对电力线路智能在线检测，提高电力线路的稳定性和可靠性，确保电力系统安全、稳定、可靠的运行。
附图说明
29.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
30.图1是本发明实施例一一种电力系统线路检测装置的架构示意图。
31.图2是本发明实施例二一种电力系统线路检测方法的流程示意图。
具体实施方式
32.以下各实施例的说明是参考附图，用以示例本发明可以用以实施的特定实施例。
33.请参照图1所示，本发明实施例一提供一种电力系统线路检测装置，包括数据获取组件、中央处理器及线路检测组件(图1中未示出)。
34.数据获取组件可以用于获取目标区域的电力系统的历史线路维修数据。
35.其中，历史线路维修数据至少包括多起历史线路故障的线路故障点、故障原因及故障持续时间。
36.中央处理器可以用于基于历史线路维修数据进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点。
37.在一些实施例中，中央处理器基于历史线路维修数据进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点，包括：
38.对于每两起历史线路故障，基于历史线路故障的线路故障点、故障原因及故障持续时间，确定每两起历史线路故障之间的相似度；
39.根据每两起历史线路故障之间的相似度进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点。
40.在一些实施例中，中央处理器可以基于相似度算法(例如，欧几里德距离、余弦相似度等)基于历史线路故障的线路故障点、故障原因及故障持续时间，确定每两起历史线路故障之间的相似度。可以理解的，历史线路故障的线路故障点越接近、故障原因越相似及故障持续时间越接近，则每两起历史线路故障之间的相似度越大。
41.在一些实施例中，中央处理器根据每两起历史线路故障之间的相似度进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点，包括：基于k-means聚类算法，根据每两起历史线路故障之间的相似度进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点。其中，目标线路检测点
可以为基于聚类后，确定的较为容易发生故障的线路段。
42.线路检测组件可以包括多个数据采集单元、多个边缘计算单元及环网架构。
43.目标线路检测点设置有至少一个数据采集单元，数据采集单元用于采集目标线路检测点的检测数据，多个数据采集单元通过环网架构提供的环网与多个边缘计算单元通信，多个边缘计算单元通过环网架构提供的环网与中央处理器通信，每个数据采集单元对应有一个边缘计算单元，数据采集单元用于通过环网架构提供的环网将采集的检测数据发送至对应的边缘计算单元，边缘计算单元用于接收检测数据并基于检测数据确定目标线路检测点的状态信息。
44.在一些实施例中，数据采集单元包括线路检测子件及环境检测子件，线路检测子件至少包括线路电压检测设备、线路电流检测设备、线路温度检测设备及线路点云采集设备。其中，线路电压检测设备用于采集目标线路检测点的线路的电压，线路电流检测设备用于采集目标线路检测点的线路的电流，线路温度检测设备用于采集目标线路检测点的线路的温度，线路点云采集设备用于采集目标线路检测点的线路的点云。在一些实施例中，边缘计算单元可以根据线路点云采集设备采集的目标线路检测点的线路的点云，确定目标线路检测点的线路的弯曲程度及覆冰情况。
45.在一些实施例中，环境检测子件至少包括环境温度检测设备、环境湿度检测设备及图像采集设备。环境温度检测设备用于采集目标线路检测点的线路所处的环境的温度，环境湿度检测设备用于采集目标线路检测点的线路所处的环境的湿度，图像采集设备用于采集目标线路检测点的线路所处的环境的图像。在一些实施例中，边缘计算单元可以根据图像采集设备采集的目标线路检测点的线路所处的环境的图像，确定目标线路检测点的线路所处的环境的特征。在一些实施例中，边缘计算单元可以基于方向梯度直方图(hog)特征、局部二值模式(lbp)特征、haar-like特征等算法提取目标线路检测点的线路所处的环境的图像中的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征，确定目标线路检测点的线路所处的环境的特征。
46.在一些实施例中，为了提高确定目标线路检测点的状态信息的效率，边缘计算单元基于检测数据确定目标线路检测点的状态信息，包括：通过状态确定模型基于检测数据确定目标线路检测点的状态信息。
47.状态确定模型可以为用于基于检测数据确定目标线路检测点的状态信息的机器学习模型，边缘计算单元可以将检测数据输入至状态确定模型，状态确定模型可以输出确定的目标线路检测点的状态信息。状态确定模型可以为卷积神经网络(cnn)、深度神经网络(dnn)、循环神经网络(rnn)、多层神经网络(mlp)、对抗神经网络(gan)等一种或其任意组合。例如，状态确定模型可以为卷积神经网络和深度神经网络组合形成的模型。
48.在一些实施例中，为了提高确定目标线路检测点的状态信息的精确度，边缘计算单元通过状态确定模型基于检测数据确定目标线路检测点的状态信息，包括：
49.确定当前数据序列，其中，当前数据序列包括数据采集单元在多个时间点采集的目标线路检测点的检测数据(例如，线路温度、线路湿度、线路的弯曲程度、线路覆冰情况、环境温度、环境湿度、目标线路检测点的线路所处的环境的特征)；
50.通过状态确定模型基于当前数据序列确定目标线路检测点的状态信息。
51.在一些实施例中，中央处理器还可以用于：在边缘计算单元失效时，基于其他的多
个边缘计算单元的状态信息，从其他的多个边缘计算单元中确定替换边缘计算单元，其中，状态信息至少包括位置信息、算力负荷信息及设备温度，替换边缘计算单元用于通过环网接收失效的边缘计算单元对应的数据采集单元传输的当前时间段的相关信息序列，并基于当前时间段的相关信息序列确定电力设备的状态。
52.在一些实施例中，中央处理器可以基于其他的多个边缘计算单元的位置信息、算力负荷信息及设备温度确定替换分值，基于替换分值确定替换边缘计算单元。可以理解的，其他的边缘计算单元距离失效的边缘计算单元越近、算力负荷越小、设备温度与预设工作温度区间之间的差值越小，替换分值越高。中央处理器可以将替换分值最高的其他的边缘计算单元作为失效的边缘计算单元的替换边缘计算单元。
53.边缘计算单元可以包含一个或多个子处理器(例如，单芯处理设备或多核多芯处理设备)。仅仅作为范例，处理器可包含中央处理器(cpu)、专用集成电路(asic)、专用指令处理器(asip)、图形处理器(gpu)、物理处理器(ppu)、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、可编辑逻辑电路(pld)、控制器、微控制器单元、精简指令集电脑(risc)、微处理器等或以上任意组合。
54.在一些实施例中，边缘计算单元还可以包括存储设备，存储设备可以用于存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备可包括大容量存储器、可移动存储器、易失性读写内存、只读内存(rom)等或其任意组合。示例性的大容量存储器可以包括磁盘、光盘、固态磁盘等。示例性可移动存储器可以包括闪存驱动器、软盘、光盘、内存卡、压缩盘、磁带等。示例性易失性读写内存可以包括随机存取内存(ram)。示例性ram可包括动态随机存取内存(dram)、双倍数据速率同步动态随机存取内存(ddr sdram)、静态随机存取内存(sram)、晶闸管随机存取内存(t-ram)和零电容随机存取内存(z-ram)等。示例性rom可以包括掩模型只读内存(mrom)、可编程只读内存(prom)、可擦除可编程只读内存(eprom)、电可擦除可编程只读内存(eeprom)、光盘只读内存(cd-rom)和数字多功能磁盘只读内存等。在一些实施例中，存储设备可在云端平台上执行。仅作为示例，该云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。
55.在一些实施例中，模拟设备包括环境模拟子件、线路模拟子件及数据采集模拟子件，线路模拟子件用于模拟目标线路检测点的线路，数据采集模拟子件用于模拟目标线路检测点的数据采集单元。
56.为了更便于训练机器学习模型，以生成状态确定模型，在一些实施例中，用于电力系统线路检测的装置还可以包括样本获取单元，样本获取单元用于通过模拟设备获取用于生成状态确定模型的多个训练样本。
57.在一些实施例中，模拟设备可以包括环境模拟子件、线路模拟子件及数据采集模拟子件，线路模拟子件用于模拟目标线路检测点的线路，数据采集模拟子件用于模拟目标线路检测点的数据采集单元。环境模拟子件用于模拟目标线路检测点所处的环境，可以理解的，环境模拟子件可以包括箱体、风扇、循环风道、热风机、冷风机、加湿器、除湿器、温湿度传感器、风速计和微控制器，箱体密闭，循环风道两端分别连接箱体的两端，风扇、热风机、冷风机、加湿器以及除湿器均安装在循环风道内，温湿度传感器安装在箱体内，检测箱体内空气的温湿度，风速计安装在箱体内，风速计检测箱体内空气的流速，风扇、循环风道、热风机、冷风机、加湿器、除湿器、温湿度传感器以及风速计均与微控制器连接，环境模拟子
件能够模拟各种环境条件，为线路模拟子件提供准确的环境条件。数据采集模拟子件用于采集线路模拟子件在各种环境条件下的状态信息，作为训练样本的标签。
58.边缘计算单元可以利用至少两个训练样本训练初始模型，以生成训练后的模型。边缘计算单元可以基于训练后的模型，确定状态确定模型。在一些实施例中，边缘计算单元可以将训练后满足预设条件的训练后的模型或其一部分作为图像重建模型。其中，预设条件可以为损失函数收敛、损失函数值小于预设值或迭代次数大于预设次数等。
59.边缘计算单元还用于通过环网架构提供的环网将目标线路检测点的状态信息发送至中央处理器。可以理解的，中央处理器可以根据各个目标线路检测点的状态信息，确定故障的目标线路检测点，根据历史线路维修数据确定故障的目标线路检测点的维修人员，并发送提示信息给目标线路检测点的维修人员。
60.应当注意，以上关于用于电力系统线路检测的装置的描述，仅仅是为了说明的目的而提供的，并不意图限制本发明的范围。对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的描述，做出多种修改或变化。例如，用于电力系统线路检测的系统还可以包括数据库。然而，这些变化和修改不会背离本发明的范围。
61.如图2所示，相应于本发明实施例一一种电力系统线路检测装置，本发明实施例二提供一种电力系统线路检测方法，其基于本发明实施例一的电力系统线路检测装置执行；该电力系统线路检测方法包括：
62.步骤210，获取目标区域的电力系统的历史线路维修数据。
63.其中，历史线路维修数据至少包括多起历史线路故障的线路故障点、故障原因及故障持续时间。
64.步骤220，基于历史线路维修数据进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点。
65.步骤230，在每一个目标线路检测点设置至少一个数据采集单元。
66.其中，数据采集单元用于采集目标线路检测点的检测数据。
67.步骤240，数据采集单元通过环网将采集的检测数据发送至对应的边缘计算单元。
68.步骤250，边缘计算单元接收检测数据并基于检测数据确定目标线路检测点的状态信息。
69.步骤260，边缘计算单元通过环网上传目标线路检测点的状态信息。
70.有关本实施例的工作原理及过程，请参照前述本发明实施例一的说明，此处不再赘述。
71.通过上述说明可知，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明基于历史线路维修数据进行聚类，确定目标区域的多个目标线路检测点，可以实现对线路针对性检测，避免过多的无效监测点及无效数据获取，具有提高电力系统线路的检测效率的优点；依靠先进的传感技术实现对电力线路的实时有效检测，利用环网进行数据传输，提供数据传输冗余和计算设备的冗余，结合智能的信息处理技术实现对电力线路智能在线检测，提高电力线路的稳定性和可靠性，确保电力系统安全、稳定、可靠的运行。
72.以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明的权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。