基于电力大数据的电网线路巡检方法

技术领域

本发明涉及一种电网线路巡检方法，属于电力系统技术领域。

背景技术

电力从生产到使用需要经历发电、输变电、配电等环节。在输变电环节，输电线路相当于电力的“大动脉”，输送电能。因此，为保障电网的安全运行，巡检是不可或缺的一项工作。目前，对电网的巡检主要依靠巡检人员定期、定时地进行人工巡检，存在以下问题：

1、由于受气候条件、环境因素、人员素质和责任心等多方面因素的制约，巡检质量无法保证。

2、对反映运行状态和设备缺陷等信息得不到及时的反馈，设备隐患不能及时发现，容易引发设备故障。

3、利用传统的巡检管理方法，难以有效监督巡检人员，容易引起巡检不到位引发的设备事故。

因此，为了保证线路和设备巡检的顺利进行，减少不必要的损失，对传统、落后的巡检方式进行改革的呼声越来越高。如何对电网进行有效、高效的巡检成为电力行业亟需解决的问题。

发明内容

本发明目的是为了解决现有电网巡检方法无法进行有效、高效的巡检的问题，提供了一种基于电力大数据的电网线路巡检方法。

本发明所述基于电力大数据的电网线路巡检方法置，它包括

S1、采集电网的历史运行数据，对历史运行数据进行参数量化；

S2、随机选取多个量化后的参数数据作为训练样本，训练获得神经网络，通过神经网络预测电网配电的综合需求值；

S3、对综合需求值按照影响因素的进行分类，将需要动态巡检的影响因素划分为动态巡检类别，将需要静态巡检的影响因素划分为静态巡检类别，将动态巡检类别和静态巡检类别对应的综合需求值生成电网巡检列表；

S4、采集电网的实时运行数据，对实时运行数据进行预测处理，将预测处理后的实时运行数据与电网巡检列表比对，当存在差异时提示巡检异常。

优选的，S1所述电网的历史运行数据包括：电网运行状态数据、环境运行数据和电网负荷数据。

优选的，对S3所述动态巡检类别对应的综合需求值生成电网巡检列表进行实时动态巡检；

对S3所述静态巡检类别对应的综合需求值生成电网巡检列表进行周期型静态巡检。

优选的，S4所述采集电网的实时运行数据，对实时运行数据进行预测处理的具体方法包括：

获取电网的实时运行数据，作为第一特征数据，将第一特征数据进行数值化、标准化处理、降噪处理，并添加隐性特征；

计算电网数据的预测类型和预测概率，并通过抽样巡检结果修正预测结果；

将修正后的预测结果进行可视化处理，输出实时运行数据进行预测处理结果。

本发明提出的基于电力大数据的电网线路巡检方法具有以下优点：

1、以历史运行数据为基础建立神经网络，预测出电网的综合需求值，根据综合需求值，实时采集电网的运行数据，对电网进行智能监测，完成电网的巡检工作，充分利用了大数据的优势，有效提高了电网巡视的工作效率。

2、根据巡检的影响因素将巡检划分为动态巡检和静态巡检两类，对动态巡检部分实行实时监测，对静态巡检部分实行周期型监测，提高了巡检的效率。

附图说明

图1是本发明所述基于电力大数据的电网线路巡检方法的原理框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。

具体实施方式一：下面结合图1说明本实施方式，本实施方式所述基于电力大数据的电网线路巡检方法，它包括

S1、采集电网的历史运行数据，对历史运行数据进行参数量化；

S2、随机选取多个量化后的参数数据作为训练样本，训练获得神经网络，通过神经网络预测电网配电的综合需求值；

S3、对综合需求值按照影响因素的进行分类，将需要动态巡检的影响因素划分为动态巡检类别，将需要静态巡检的影响因素划分为静态巡检类别，将动态巡检类别和静态巡检类别对应的综合需求值生成电网巡检列表；

S4、采集电网的实时运行数据，对实时运行数据进行预测处理，将预测处理后的实时运行数据与电网巡检列表比对，当存在差异时提示巡检异常。

进一步的，S1所述电网的历史运行数据包括：电网运行状态数据、环境运行数据和电网负荷数据。

再进一步的，对S3所述动态巡检类别对应的综合需求值生成电网巡检列表进行实时动态巡检；

对S3所述静态巡检类别对应的综合需求值生成电网巡检列表进行周期型静态巡检。

再进一步的，S4所述采集电网的实时运行数据，对实时运行数据进行预测处理的具体方法包括：

获取电网的实时运行数据，作为第一特征数据，将第一特征数据进行数值化、标准化处理、降噪处理，并添加隐性特征；

计算电网数据的预测类型和预测概率，并通过抽样巡检结果修正预测结果；

将修正后的预测结果进行可视化处理，输出实时运行数据进行预测处理结果。

虽然在本文中参照了特定的实施方式来描述本发明，但是应该理解的是，这些实施例仅仅是本发明的原理和应用的示例。因此应该理解的是，可以对示例性的实施例进行许多修改，并且可以设计出其他的布置，只要不偏离所附权利要求所限定的本发明的精神和范围。应该理解的是，可以通过不同于原始权利要求所描述的方式来结合不同的从属权利要求和本文中所述的特征。还可以理解的是，结合单独实施例所描述的特征可以使用在其他所述实施例中。