[發明專利]線路隱患預測方法及裝置

在審

• 申請號: 201810472403.4
• 申請日: 2018-05-17
• 公開（公告）號: CN108764544A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發明（設計）人: 蘇超;胡金磊;鄧杰文;唐小亮;歐銳明;羅建軍;尹祖春
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司;廣東電網有限責任公司清遠供電局
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371
• 代理人: 戈豐

本發明實施例提供的線路隱患預測方法及裝置中，用于對架空線路下的樹木生長進行預測，方法包括：獲取架空線路下的樹木的歷史生長數據、生長環境數據以及天氣數據；將生長環境數據以及天氣數據作為自變量，歷史生長數據作為因變量對生長預測模型進行訓練，獲得架空線路下的樹木的生長規律；根據生長規律，獲得架空線路下的樹木成長為隱患的時間節點。與現有技術相比，提高隱患預測精度，提高運維人員對樹木隱患的預知能力，減少人工巡查次數的同時降低此類故障發生的概率。

技術領域

本申請涉及電路領域，具體而言，涉及一種線路隱患預測方法及裝置。

背景技術

電力架空線下的高桿植物如桉樹、松樹、竹子等生長速度快，非常容易引起樹閃，嚴重威脅電力系統的安全運行。尤其是在山區，樹閃造成的跳閘事故時有發生。

為了避免這類故障的發生，供電公司一般會組織運維人員定期巡查輸電線路，一經發現架空線下存在威脅線路安全的樹障即上報，再安排清障人員將樹木砍伐，此過程需要花費巨大的人力物力。由于電網跨度大，線路繁多，有很大部分是跨越山區樹林，導致巡視線路困難且精度不高，很容易造成漏巡或者多巡。巡查的時間間隔一般也由人工進行預判，樹木長得快間隔短，長得慢間隔長，同時也由人工對樹木成長為隱患的時間節點作一個初步預計。雖然人們可以在架空輸電線路下方安裝探測設備來提高運維單位對樹木隱患的感知能力，減少運維人員的工作量，但這樣做成本高昂，難以推廣普及。為了提高隱患預測精度，提高運維人員對樹木隱患的預知能力，減少人工巡查次數的同時降低此類故障發生的概率，開發一種具有樹木隱患預測分析功能的智能系統十分必要。

申請內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種線路隱患預測方法及裝置。

第一方面，本申請實施例提供了一種線路隱患預測方法，用于對架空線路下的樹木生長進行預測，所述方法包括：獲取架空線路下的樹木的歷史生長數據、生長環境數據以及天氣數據；將所述生長環境數據以及天氣數據作為自變量，所述歷史生長數據作為因變量對生長預測模型進行訓練，獲得所述架空線路下的樹木的生長規律；根據所述生長規律，獲得所述架空線路下的樹木成長為隱患的時間節點。

在一個可能的設計中，在所述根據所述生長規律，獲得所述架空線路下的樹木成長為隱患的時間節點之后，所述方法還包括：判斷當前時間與所述時間節點之間的間隔是否低于第一時間段；若所述當前時間與所述時間節點之間的間隔低于第一時間段，發出生長隱患報警信號。

在一個可能的設計中，所述方法還包括：若所述當前時間與所述時間節點之間的間隔未低于第一時間段，在第二時間段后，執行“判斷當前時間與所述時間節點之間的間隔是否低于第一時間段”步驟。

在一個可能的設計中，在步驟“獲取架空線路下的樹木的歷史生長數據、生長環境數據以及天氣數據”與步驟“將所述生長環境數據以及天氣數據作為自變量，所述歷史生長數據作為因變量對生長預測模型進行訓練，獲得所述架空線路下的樹木的生長規律”之間，所述方法包括：獲取天氣數據中的極端天氣對應的日期；將包含所述極端天氣對應的日期的第三時間段中的第一歷史生長數據剔除，將剔除第一歷史生長數據后的歷史生長數據作為新的歷史生長數據。

第二方面，本申請實施例提供了一種線路隱患預測裝置，所述裝置包括：數據獲取模塊，用于獲取架空線路下的樹木的歷史生長數據、生長環境數據以及天氣數據；模型訓練模塊，用于將所述生長環境數據以及天氣數據作為自變量，所述歷史生長數據作為因變量對生長預測模型進行訓練，獲得所述架空線路下的樹木的生長規律；時間預測模塊，用于根據所述生長規律，獲得所述架空線路下的樹木成長為隱患的時間節點。

在一個可能的設計中，所述裝置還包括：時間間隔判斷模塊，用于判斷當前時間與所述時間節點之間的間隔是否低于第一時間段；生長隱患報警模塊，用于若所述當前時間與所述時間節點之間的間隔低于第一時間段，發出生長隱患報警信號。