一种基于知识图谱的输电线路智能巡检方法

技术领域

本发明属于电力系统输电技术领域，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

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。

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。

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。

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。

发明内容

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。

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：

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。

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。

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。

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。

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。

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：

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：

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

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。

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：

其中，y是插值结果，(x,y)是缺失点，(x

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：

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。

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：

图像特征提取：

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：

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。

时间序列的温度和振动特征提取：

均值特征：

标准差特征：

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。x

傅立叶变换特征：

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。

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：

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。λ

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。

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：

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"。

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：

输入句子："输电铁塔A","与","输电铁塔B","通过","绝缘子线","连接"]

词向量表示：["w1","w2","w3","w4","w5","w6"]

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：

c

c

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：

p

其中，p

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：

其中，softmax(z

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。

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。

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。

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：

例：

-规则1:{红外发热}＝>{漏电信号}

-规则2:{漏电信号,爬电现象}＝>{中频震动噪音}

-规则3:{红外发热}＝>{绝缘子机械强度下降}

-规则4:{绝缘子机械强度下降}＝>{导线掉串严重事故}

-规则5:{绝缘子机械强度下降}＝>{绝缘子绝缘性能下降}

-规则6:{绝缘子绝缘性能下降}＝>{击穿故障}

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。

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：

支持度衡量项集X和Y同时出现的频率：

置信度衡量项集X导致项集Y的可能性：

这些度量可用于评估关联规则的强度和关联程度。

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。

附图说明

图1为本发明的主要步骤流程图；

图2为本发明的步骤S1的子步骤流程图；

图3为本发明的步骤S2的子步骤流程图；

图4为本发明的步骤S3的子步骤流程图。

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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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，以下结合实施例具体说明。

如图1-图4所示，本发明包括如下步骤：

本发明提供了一种基于知识图谱的输电线路智能巡检方法，以下结合具体实例描述实施方式的步骤。

具体的，在S1.1中，进行传感器和数据采集设备部署：在输电线路上安装传感器和数据采集设备，以收集所需的数据。这些设备包括摄像头、温度传感器、振动传感器、声音传感器。确保设备的位置和数量足够涵盖输电线路的各个关键部分。

具体的，在S1.2中，数据采集和记录：启动传感器和数据采集设备，开始实时或定期采集数据。这些设备会将数据传输到数据存储设备或云服务器中，以便后续处理。

具体的，在S1.3中，对于图像数据和时间序列数据，原始数据通常需要进行预处理，以去除噪音、修复缺失值和标准化数据。预处理步骤包括：

去噪处理：本发明方案对时间序列类的数值数据采用中值滤波：

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

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。

缺失值处理：本发明采用线性插值的方法：

其中，y是插值结果，(x,y)是缺失点，(x

数据标准化：本发明采用z-score标准化：

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。

具体的，在S1.4中，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数据分析和机器学习。包括：

图像和视频特征提取：

对于图像的的纹理特征：本发明采用灰度共生矩阵提取特征：

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。

时间序列的温度和振动特征提取：

均值特征：

标准差特征：

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。x

傅立叶变换特征：

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。

具体的，在步骤S2.1中，通过数据的语义建模和本体定义，将各类数据转化为知识图谱中的实体、属性和关系。基于领域专家的知识和领域本体，将输电线路的各个组成部分、设备特性、运行参数抽象为知识图谱中的实体。例如，输电铁塔、绝缘子、导线、铁塔基础作为实体，在知识图谱中具有唯一的标识符和属性。本发明采用条件随机场进行实例抽取，具体过程如下：

收集带有文本的标注数据，其中包含需要抽取的实体以及它们在文本中的位置。使用带有标注的电力领域的文本训练数据训练CRF模型。CRF模型的目标是最大化给定观察序列下的条件概率：

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。λ

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。

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。例如，铁塔之间的连接关系、绝缘子与导线之间的安装关系都在知识图谱中进行建模。同时，还考虑设备的运行状态、维护记录和历史数据与实体相关的属性。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：

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"。

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。这可以使用预训练的词嵌入模型Word2Vec完成。例如：

输入句子："输电铁塔A","与","输电铁塔B","通过","绝缘子线","连接"]

词向量表示：["w1","w2","w3","w4","w5","w6"]

使用卷积神经网络(CNN)建模学习文本中的关系。在CNN中，使用卷积核来捕获局部特征。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：

c

c

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：

p

其中，p

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：

其中，softmax(z

最终，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。

具体的，步骤S2.3中，知识图谱的构建还需要考虑数据的更新和维护。随着输电线路的运行和维护，数据将持续产生和更新。因此，在构建知识图谱的过程中，需要相应更新数据，确保知识图谱中的数据与实际线路的状态保持一致。

具体的，所述步骤S3为知识推理。本发明的方法包括以下步骤：

具体的，步骤S3.1为知识推理。利用知识图谱中的实体、属性和关系，进行知识推理和关联分析。通过基于规则的推理和统计推理，利用已有的知识和经验，推断出未知的线路状态和隐患。例如，根据已有的数据和知识，推断出某个实体的异常可能导致另一个实体的异常，进一步确定线路上可能存在的问题。关联分析通过识别实体之间的关联模式，发现异常事件之间的联系和规律，为智能巡检提供更加准确的指导和决策依据。对于步骤S2.2中建立的实体关系进行知识推理，以便推断出未知的线路状态和隐患。本发明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。

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。

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：

例：

-规则1:{红外发热}＝>{漏电信号}

-规则2:{漏电信号,爬电现象}＝>{中频震动噪音}

-规则3:{红外发热}＝>{绝缘子机械强度下降}

-规则4:{绝缘子机械强度下降}＝>{导线掉串严重事故}

-规则5:{绝缘子机械强度下降}＝>{绝缘子绝缘性能下降}

-规则6:{绝缘子绝缘性能下降}＝>{击穿故障}

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。

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：

支持度衡量项集X和Y同时出现的频率：

置信度衡量项集X导致项集Y的可能性：

这些度量可用于评估关联规则的强度和关联程度。

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。

具体的，步骤S3.2为风险评估与预警。基于数据分析和知识推理的结果，进行风险评估和预警。通过比对线路的实际状态与正常状态的差异，评估线路的风险级和紧急程度。根据设定的阈值和规则，判断是否存在异常情况，并触发相应的预警机制。预警通过警报、通知或自动化操作来实现，以及时通知巡检人员或相关人员进行进一步的检查和修复。

通过以上步骤，本发明的方法充分利用知识图谱的优势，实现对输电线路的智能巡检。通过数据采集、处理和分析，结合知识图谱的推理和关联分析能力，能够准确地发现异常模式和风险因素，及时进行异常检测与预警。同时，巡检路径规划和数据可视化与报告功能提高巡检效率和准确性，帮助用户更好地理解输电线路的状态和问题。通过以上实施方式，充分发挥智能巡检的优势，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。

以下对本发明的有效性进行验证：

案例：某500kV架空线路的智能巡检方法应用于实际情况。在该方法中，通过无人机红外巡检，检测到绝缘子高压端发热达到120℃。同时，铁塔在线监测系统监测到漏电信号，夜间巡视发现绝缘子伞裙内存在爬电现象，并伴有中频震动噪音。根据知识图谱推理，长时间不处理绝缘子发热问题可能导致绝缘子机械强度下降，进而可能引发导线掉串严重事故，或者导致绝缘子绝缘性能下降，最终可能导致击穿故障。

步骤S1.1-传感器和数据采集设备部署：对于500kV架空线路，首先进行传感器和数据采集设备的部署。在此情况下，部署了多种传感器和数据采集设备，包括无人机配备红外传感器，铁塔在线监测系统，以及夜间视觉巡视设备。这些设备被安装在输电线路的关键位置，以确保覆盖整个线路。

步骤S1.2-数据采集和记录：这些设备开始实时或定期采集数据。在本案例中，无人机的红外传感器检测到了绝缘子高压端的温度升高，达到了120℃，这一信息被记录下来。同时，铁塔在线监测系统监测到了漏电信号的出现。夜间巡视时，巡视人员发现绝缘子伞裙内存在爬电现象，同时还伴随中频震动噪音。

步骤S1.3-数据预处理：对于这些数据，首先进行了预处理以去除噪音、修复缺失值和标准化数据。针对温度数据，采用中值滤波来去除噪音，确保数据的准确性。此外，使用线性插值来处理漏电信号的缺失值。对于红外温度和震动噪音数据，使用z-score标准化。

步骤S1.4-特征提取：从预处理后的数据中，提取了有用的特征，以便进行后续的数据分析和知识图谱建构。这包括提取红外图像的纹理特征，使用灰度共生矩阵。对于温度和振动数据，提取了均值、标准差以及傅立叶变换特征。

步骤S2.1-知识图谱构建：基于这些特征和数据，将它们转化为知识图谱中的实体、属性和关系。实体包括绝缘子、铁塔、红外图像、温度数据、振动数据等。知识图谱中的关系表示了绝缘子高温、漏电信号、爬电现象、中频震动噪音之间的连接。这些实体和关系的构建是基于已有的领域知识和本体定义。

步骤S2.2-实体关系建模：对于绝缘子的高温和其他事件之间的关系建模，使用了卷积神经网络模型。这模型在文本中识别了实体和它们之间的关系，例如，"绝缘子高温"和"漏电信号"之间的关系建模为"铁塔连接"。这是基于特定文本数据的关系抽取过程。

步骤S3-知识推理、风险评估与预警：基于知识图谱的推理，可以预测长时间不处理绝缘子高温可能导致绝缘子机械强度下降，进而可能引发导线掉串严重事故，或者导致绝缘子绝缘性能下降，最终可能导致击穿故障。这个推断是基于已有的知识和经验进行的。通过对线路的实际状态与正常状态的比对，进行风险评估，确定线路的风险级别和紧急程度。根据设定的阈值和规则，可以触发相应的预警机制，以及时通知巡检人员或相关人员进行进一步的检查和修复。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的得同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。