[發明專利]一種基于輸電線路OPGW的桿塔防盜在線監測系統及方法有效
| 申請號: | 202110507925.5 | 申請日: | 2021-05-10 |
| 公開(公告)號: | CN113269938B | 公開(公告)日: | 2023-06-23 |
| 發明(設計)人: | 楊洋;王建;董新勝;張陵;張博;金銘;李孟;王立福;趙蓂冠;付豪;莊文兵;鄭子梁;劉威;雷澤陽;王紅霞;張哲民;張國敏;張坤;葉寶安 | 申請(專利權)人: | 國網新疆電力有限公司電力科學研究院;武漢康普常青軟件技術股份有限公司;國家電網有限公司 |
| 主分類號: | G08B13/16 | 分類號: | G08B13/16;G01H9/00 |
| 代理公司: | 武漢楚天專利事務所 42113 | 代理人: | 孔敏 |
| 地址: | 830011 新疆維吾爾自治區烏魯*** | 國省代碼: | 新疆;65 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 輸電 線路 opgw 桿塔 防盜 在線 監測 系統 方法 | ||
1.一種基于輸電線路OPGW的桿塔防盜在線監測方法,其特征在于采用基于輸電線路OPGW的桿塔防盜在線監測系統進行,所述基于輸電線路OPGW的桿塔防盜在線監測系統包括光纜、分布式光纖振動探測儀、數據處理單元、中樞系統;所述光纜中的一芯光纖接入分布式光纖振動探測儀,分布式光纖振動探測儀、數據處理單元、中樞系統依次連接;所述分布式光纖振動探測儀用于對異常振動信號進行監測,實時提取光纜振動信號對應的數據特征向量;所述數據處理單元用于根據模擬盜竊桿塔行為得到的數據樣本提取的數據特征向量建立盜竊桿塔與非盜竊桿塔算法模型,并根據算法模型對實時提取的光纜振動信號對應的數據特征向量進行分析,判斷其是否為盜竊桿塔事件;所述中樞系統用于當數據處理單元發現盜竊桿塔事件時,通過異常振動的時域數據所在的空間點數計算出盜竊桿塔事件發生位置的光纖長度,并告警,所述方法包括以下步驟:
S1:將光纜里的一芯光纖與分布式光纖振動探測儀進行連接,并實時地對光纜振動信號進行監測;對所測得的振信號據按照“空間-時間”整理為大小為M×N的二維數組X,其元素X(k,j)指空間點k在時刻j的振動信號強度;
S2:找到線路上的一處桿塔,模擬盜竊桿塔行為,標記分布式光纖振動探測儀采集到的此桿塔附近的數據樣本為盜竊桿塔的樣本,并提取盜竊桿塔的樣本的數據特征向量;
S3:標記分布式光纖振動探測儀采集到的此桿塔附近的無模擬盜竊桿塔行為的數據為非盜竊桿塔樣本,按照S2中相同的方式提非盜竊桿塔樣本的數據特征向量;
S4:提取每一個樣本的數據特征向量組成數據特征向量集以及每一個樣本的標簽集,根據積累的樣本集合{x1,x2,…,xi,…xn},提取每一個樣本xi的數據特征向量集Pi、標簽Labi,組成數據特征向量集Ω={P1,P2,…,Pi,…Pn},以及每一個樣本的標簽集F={Lab1,Lab2,…,Labi,…Labn},其中Labi的內容為1或0中的一種,其中標簽里為1示為盜竊桿塔、0示為非盜竊桿塔;
S5:依據收集的數據特征向量集和標簽集,通過邏輯斯蒂回歸算法對樣本進行訓練,并將其劃分為盜竊桿塔與非盜竊桿塔兩個類別,建立相應的算法模型;
S6:實時提取光纜振動信號對應的數據特征向量,利用所述算法模型判斷是否為盜竊桿塔事件;
S7:當發現盜竊桿塔事件時,中樞系統通過異常振動的時域數據所在的空間點數計算出盜竊桿塔事件發生位置的光纖長度,并告警;
步驟S5中建立相應的算法模型如下:
其中x=(x1;x2;...;xd),xi是x在第i個屬性上的取值,而w=(w1;w2;...;wd),wT表示轉置,參數w和b可以通過數據模型學習確定,通過“極大似然法”來估計w和b,給定數據集,對邏輯斯蒂回歸模型進行最大化“對數似然”(loglikehood)計算:
即令每個樣本真實標記的概率越大越好,為便于計算,令β=(w;b),則wTx+b簡寫為再令則式(1-7)中的似然項重寫為
將式(1-8)代入式(1-7),并根據式(1-5)和式(1-6)可知,最大化式(1-7)等價于最小化式(1-9):
式(1-9)是關于β的高階可導連續凸函數,根據凸優化理論求得其最優解,于是得到
通過對以上算法的計算機實現,建立相應的算法模型。
2.如權利要求1所述的基于輸電線路OPGW的桿塔防盜在線監測方法,其特征在于:所述模擬盜竊桿塔行為包括敲擊、切割桿塔上的鋼材、爬塔。
3.如權利要求1所述的基于輸電線路OPGW的桿塔防盜在線監測方法,其特征在于:所述數據特征向量包括因峰值因子、脈沖因子、裕度因子與波形因子。
4.如權利要求3所述的基于輸電線路OPGW的桿塔防盜在線監測方法,其特征在于:
峰值因子CF的定義為信號最大值Xmax與信號均方根XRMS的比值,反映的是信號在短時間內波動的劇烈情況,如式(1-1)所示:
脈沖因子IF能夠用來檢測信號中沖擊的烈度,定義為信號最大值Xmax與信號平均值的比值,如式(1-2)所示,為無量綱量;
裕度因子CL為信號的最大值Xmax與信號幅值方根求和均值的平方的比值,是一個為對外界振動較為敏感的參數,定義為式(1-3)的形式:
波形因子SF用于反映信號在短時間內的變化,定義為信號均方根XRMS與平均值的比值,如式(1-4)所示:
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