一种基于知识图谱的输电线路智能巡检方法与流程

本发明属于电力系统输电，具体涉及一种基于知识图谱的输电线路智能巡检方法。

背景技术：

1、输电线路是电力系统中重要的组成部分，负责将电能从发电厂传输到用户终端。为确保输电线路的安全运行和可靠供电，定期进行巡检是必不可少的。目前的输电线路巡检主要依赖于人工巡视和无人机航拍，但存在一些挑战。传统巡检方法主要基于对缺陷表象的分析，这种方法往往只能发现已知的缺陷类型，难以应对未知的隐患和异常情况。此外，随着输电部门采集的传感器数据不断增多，如微气象数据、在线监测系统数据，数据量庞大但缺乏有效的处理手段。因此，现阶段存在的问题是缺乏自动发现潜在的异常模式和风险因素，并进行知识推理的手段。

2、面对传统巡检方法的局限性，利用知识图谱技术实现智能巡检被认为是必然的趋势。知识图谱是一种结构化的知识表示方法，将输电线路相关的实体、属性和关系进行统一建模和管理。知识图谱能够将来自多个数据源的信息进行整合，包括传感器数据、设备参数、维护记录，形成一个全面而准确的知识库。通过建立丰富的实体和关系描述，知识图谱帮助更好地理解输电线路的结构、状态和风险因素。

3、知识图谱技术在输电线路智能巡检中的应用具有重要意义。首先，基于知识图谱的智能巡检方法能够自动发现潜在的异常模式和风险因素，不仅能够识别已知的缺陷类型，还能够通过数据分析和知识推理发现未知的隐患和异常情况。这种能力使得巡检人员能够更加及时和准确地发现潜在问题，采取相应的维护和修复措施，降低线路故障和事故的风险。其次，知识图谱为输电线路巡检提供全面的信息支持和决策依据。通过将多源数据整合到知识图谱中，实现对输电线路的综合分析和监控，为决策者提供全面的线路状态、设备健康和风险评估方面的信息，有助于优化巡检策略和资源调配，提高巡检效率和线路运行的可靠性。

4、基于知识图谱的输电线路智能巡检方法能够克服传统巡检方法的局限性，实现对输电线路的全面监测和分析，提高巡检的准确性和效率，确保电力系统的安全运行和供电可靠性。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于知识图谱的输电线路智能巡检方法，旨在克服传统巡检方法的局限性，实现对输电线路的全面监测和分析，提高巡检的准确性和效率，确保电力系统的安全运行和供电可靠性。

2、本发明采用的技术方案为：一种基于知识图谱的输电线路智能巡检方法，包括如下步骤：

3、s1：数据采集与处理。利用传感器和数据采集设备获取输电线路各个部分的数据：图像、视频、温度、声音。将采集到的原始数据进行预处理和特征提取，为后续的分析和推理做准备。

4、s2：知识图谱构建。通过收集和整合来自多个数据源的信息：技术文本、传感器数据、设备参数、维护记录，构建一个涵盖输电线路相关实体、属性和关系的知识图谱。

5、s3：知识推理、风险评估与预警。将采集到的数据与知识图谱进行融合，通过数据分析和机器学习技术，自动发现潜在的异常模式和风险因素。利用知识图谱的语义关联和推理能力，进行综合分析，确定可能存在的问题和隐患。

6、通过本发明的技术方案，充分利用知识图谱的优势，实现对输电线路的智能巡检，提高巡检效率和准确性，减少人力成本，确保电力系统的安全稳定运行。

7、具体的，所述的具体的，所述s1：构建知识图谱。本发明的方法首先通过收集来自多个数据源的信息，包括传感器数据、设备参数、维护记录，以获取与输电线路相关的多样化数据。这些数据包括输电线路各个组成部分的状态、运行参数、环境条件信息。

8、具体的，在s1.1中，需要对图像数据和时间序列数据，进行预处理，以去除噪音、修复缺失值和标准化数据。预处理步骤包括：

9、去噪处理：使用滤波器去除传感器数据中的不必要的波动或异常值。常见的去噪方法包括中值滤波、高斯滤波和均值滤波等。其中，本发明方案对所有时间序列类的数值数据采用中值滤波：

10、y[n]＝median(x[n-k],x[n-(k-1)],…,x[n],…,x[n+k])

11、其中，y[n]是去噪后的数据点，x[n]是原始数据点，k是窗口的大小，median(…)表示计算窗口内数据点的中值。

12、缺失值处理：检测并填充或插值缺失的数据点。常见的插值方法包括线性插值和多项式插值。本发明采用线性插值的方法：

13、

14、其中，y是插值结果，(x,y)是缺失点，(x1,y1)和(x2,y2)是相邻的已知数据点。

15、数据标准化：将不同传感器数据的单位进行标准化，以便进行比较和分析。本发明采用z-score标准化：

16、

17、其中，z是标准化后的数据点，x是原始数据点，μ是数据的均值，σ是数据的标准差。

18、具体的，在s1.2中，特征提取。在数据预处理之后，从原始数据中提取有用的特征，这些特征将用于后续的步骤。包括：

19、图像特征提取：

20、对于输电设备图像的的纹理特征：本发明采用灰度共生矩阵提取特征：

21、

22、其中，glcm(i,j)是灰度共生矩阵中的元素，表示在图像中距离为(i,j)的两个像素点，它们的灰度级别同时出现的次数。i(x,y)是图像中坐标(x,y)处的灰度级别。

23、时间序列的温度和振动特征提取：

24、均值特征：

25、

26、标准差特征：

27、

28、其中，mean是数据集中数值的平均值。stddev是数据集中数值的标准差，用于衡量数据的离散程度。n是数据集中的样本数量。xi是数据集中的第i个样本值。

29、傅立叶变换特征：

30、

31、其中，x(f)是频域中的信号表示，表示了原始信号在不同频率上的分量。f是频率，表示信号的周期性或振荡频率。x(t)是时间域中的信号表示，表示原始信号随时间的变化。

32、具体的，在步骤s2.1中，将各类数据转化为知识图谱中的实体、属性和关系。使用带有标注的电力领域的文本训练数据训练crf模型。具体的，所述的crf模型的目标是最大化给定观察序列下的条件概率：

33、

34、其中，p(y|x)为给定输入序列x，输出标签序列y的条件概率。z(x)为归一化因子，确保概率的总和为1。λj为模型参数，需要通过训练来学习。fj(yi,yi-1,x,i)为特征函数，与模型的特征工程相关，表示了观察序列和标签序列的关系。

35、使用训练好的crf模型对新的文本进行解码，以识别实体。这可以通过在标签序列上执行维特比解码来实现。

36、具体的，步骤s2.2中，在实体之间建立关系时，考虑到输电线路中的拓扑结构和连接关系。本发明使用了卷积神经网络作为模型，以"铁塔连接"的关系抽取为例：

37、数据预处理：首先，从相关文本数据中提取包含实体和关系的句子。例如，一句话可以是："输电铁塔a与输电铁塔b通过绝缘子线连接。"。从这句话中，识别实体"输电铁塔a"、"输电铁塔b"和关系"连接"。

38、文本分词和嵌入表示：对句子进行分词，并将每个词语映射为词向量，以便输入神经网络。这使用预训练的词嵌入模型word2vec完成。例如：

39、输入句子："输电铁塔a","与","输电铁塔b","通过","绝缘子线","连接"]

40、词向量表示：["w1","w2","w3","w4","w5","w6"]

41、使用卷积神经网络(cnn)建模学习文本中的关系。为实体对之间的词语序列应用卷积操作，以检测关系的存在。卷积核将滑动窗口应用于词向量序列，如下所示：

42、ci＝f(w·xi+b)

43、ci为卷积核的输出，表示为一个特征值。f()为激活函数，如relu。w为卷积核的权重。xi为输入词向量。b为偏置项。

44、最大池化：对每个卷积核的输出进行最大池化操作，以获取最显著的特征值。使用2-max池化，如下所示：

45、pi＝max(ci-1,ci,ci+1)

46、其中，pi为池化后的特征值。

47、关系分类，将池化后的特征输入到一个全连接层中，进行关系分类。输出层使用softmax激活函数来表示不同关系的概率分布：

48、

49、其中，softmax(zi)为关系i的预测概率。zi:为关系i的得分。

50、通过比较各个关系的预测概率，可以确定文本中是否存在"铁塔连接"的关系，以及它的置信度。这是一个简化的关系抽取示例，实际应用中还可以使用更复杂的模型，如循环神经网络或注意力机制来提高关系抽取的性能。此外，训练数据的标注对于监督学习任务也是至关重要的。这个示例演示了如何使用卷积神经网络来进行关系抽取，并可以根据具体的数据和任务进行进一步的定制。

51、具体的，所述步骤s3.1的知识推理与关联分析具体指对于文本数据采用基于关联分析的方法，通过识别实体之间的关联模式，利用apriori算法发现异常事件之间的联系和规律，为智能巡检提供更准确的指导和决策依据，分析实体之间的时序数据，找到事件之间的时间相关性。

52、apriori算法的核心思想是找到频繁项集(经常同时出现的异常特征集合)，然后从频繁项集中生成关联规则。apriori算法可以帮助生成关联规则，其中包括置信度和支持度等度量标准。支持度度量项集的出现频率，而置信度度量一个异常特征出现时另一个异常特征出现的概率。

53、析生成的关联规则，以了解异常事件之间的联系和规律，找到类似以下的关联规则：

54、例：

55、-规则1:{红外发热}＝>{漏电信号}

56、-规则2:{漏电信号,爬电现象}＝>{中频震动噪音}

57、-规则3:{红外发热}＝>{绝缘子机械强度下降}

58、-规则4:{绝缘子机械强度下降}＝>{导线掉串严重事故}

59、-规则5:{绝缘子机械强度下降}＝>{绝缘子绝缘性能下降}

60、-规则6:{绝缘子绝缘性能下降}＝>{击穿故障}

61、这些规则指示了不同异常特征之间的关系和可能的因果关系。例如，规则1表明红外发热事件可能导致漏电信号的发生。规则3和规则4表明长时间不处理绝缘子发热问题可能会引发导线掉串严重事故。这些规则提供了决策者有关异常事件如何相互影响以及应采取何种行动的信息。

62、通过支持度和置信度等度量来评估关联规则的质量。支持度和置信度的公式如下：

63、支持度衡量项集x和y同时出现的频率：

64、

65、置信度衡量项集x导致项集y的可能性：

66、

67、这些度量可用于评估关联规则的强度和关联程度。

68、这些操作方法结合了知识图谱、推理和关联分析技术，以从多维数据中提取有关输电线路状态和隐患的关键信息。