一种输电线路智能巡检优化系统的制作方法

本发明涉及智能巡检，具体为一种输电线路智能巡检优化系统。

背景技术：

1、现有的输电线路巡检主要依赖于人工或者简单的自动化设备进行，这些方法存在效率低下、检测不全面、受环境影响较大等问题，人工巡检劳动强度大，且容易受到人为因素的干扰，导致检测结果的准确性和一致性受限，随着输电线路规模的扩大和复杂度的提升，传统的巡检方式已经难以满足现代电力系统对于高效率和高安全性的需求，此外，输电线路的故障可能会导致大规模的停电事件，造成巨大的经济损失和社会影响；

2、近年来，无人机技术、图像识别技术、大数据分析和人工智能的快速发展为输电线路巡检领域带来了新的技术手段，这些技术的应用能够显著提升巡检工作的自动化水平，减少人为因素的干扰，提高巡检的覆盖面和准确性，然而，如何有效整合这些技术，构建一个智能化、自动化的巡检系统，以实现对输电线路全面、高效的监测和维护，仍然是一个技术挑战，此外，随着新能源的接入和电网规模的不断扩大，输电线路的运行环境变得更加复杂多变，对巡检系统提出了更高的要求。

3、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于解决现有输电线路巡检方法效率低下、准确性不足以及难以应对电网规模扩大和复杂环境的问题，而提出一种输电线路智能巡检优化系统。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种输电线路智能巡检优化系统，包括：

4、无人机巡检模块，用于通过无人机巡检获取输电线路的图像和数据，具体步骤如下：

5、确定巡检区域和目标输电线路，根据输电线路的布局和特点，规划无人机的飞行路径和高度；

6、收集巡检区域的地理信息及气象条件环境数据，评估飞行条件，并对无人机搭载的传感器和摄像头进行校准；

7、将无人机根据规划的飞行路径及高度进行导航飞行，并调整无人机的飞行速度，使无人机搭载的传感器和摄像头对输电线路的图像和数据进行采集的质量达到标准；

8、再通过无人机搭载的高清摄像头和传感器实时采集输电线路的图像和数据，采集过程中，摄像头进行多角度拍摄，覆盖线路的不同部分；

9、将采集到的图像和数据实时或定期进行传输存储，完成巡检任务后，无人机自动返回起飞点或指定的降落区域；

10、分析模块，用于通过图像识别技术自动识别输电线路上的异常情况；

11、诊断模块，用于对收集的数据进行深入分析，诊断输电线路的健康状况，预测潜在问题；

12、决策支持模块，用于根据诊断结果，提供维护和修复建议，辅助决策制定。

13、进一步的，所述无人机巡检模块调整无人机的飞行速度的过程如下：

14、通过对无人机进行预设的小距离试飞测试，在预设小距离试飞测试过程中进行不同速度的试飞测试，并将每个试飞速度采集的图像质量进行分析，从而确定无人机的最优飞行速度，其中对不同试飞速度采集的图像质量通过质评参数进行综合分析，质评参数包括：

15、图像清晰度：图像的边缘和细节的清晰度，通过边缘对比度来衡量；

16、图像分辨率：图像中可识别的细节数量，通过像素数来表示；

17、图像噪声：图像中随机出现的亮度或颜色变化；

18、动态范围：图像能够捕捉的从最暗到最亮的细节范围；

19、动态模糊：由于无人机移动速度过快，导致图像中物体出现模糊；

20、将上述质评参数分别赋予1-50的评分，计算所有质评参数评分和，得到综合得分，并记为图质评值，并以此图质评值作为衡量采集的图像质量标准；

21、将不同试飞速度得到的图质评值按照大小进行排序，筛选前五个图质评值，再通过图像质量之外的外影因素对得到的图质评值进行修正，包括巡检效率及电池续航，将巡检效率及电池续航进行百分比量化，分别得到巡效值及续航值；

22、再分别将得到的图质评值、巡效值及续航值归一化处理后代入以下公式：以得到修评值xpz，式中tzp、xx及xh分别为图质评值、巡效值及续航值，并以最终得到的修评值xpz作为衡量最优速度的分析标准；

23、将前五个图质评值对应试飞速度得到的修评值再次按照大小进行筛选，选取修评值最大的试飞速度作为无人机的最优飞行速度进行巡检飞行。

24、进一步的，所述分析模块通过图像识别技术自动识别输电线路上的异常情况的具体操作步骤如下：

25、对无人机巡检模块采集的图像数据进行去噪、对比度增强及尺寸标准化的预处理操作；

26、从完成预处理的图像中提取关于识别异常的特征，包括边缘、纹理及颜色；

27、再将图像分割成多个区域或对象，用于识别输电线路的不同组成部分，包括导线、塔架及绝缘子；

28、应用图像识别算法，包括卷积神经网络或支持向量机，对图像进行分析，识别异常情况，将检测到的异常情况在图像上进行标记，并生成报告；

29、将图像识别结果与地理信息系统数据关联，确定异常的具体位置。

30、进一步的，所述诊断模块诊断输电线路的健康状况及预测潜在问题的具体操作步骤如下：

31、收集来自不同传感器和图像识别的数据，进行整合，从整合的数据中提取有助于诊断的特征，包括温度、湿度、电流及电压；

32、清洗数据，去除异常值和不完整的记录，应用统计方法分析数据的分布、趋势和相关性；

33、使用历史数据训练机器学习模型，包括决策树或随机森林或梯度提升机；通过交叉验证方法验证模型的准确性和泛化能力；

34、应用训练好的模型对当前数据进行分析，评估输电线路的健康状况，利用模型预测潜在的故障和问题，包括导线断裂或绝缘子损坏；

35、评估预测问题的严重性和紧迫性，确定维护或修复的优先级，具体通过采集问题指标进行综合分析得到所有预测问题的严评值；

36、将所有预测问题得到的严评值按照大小进行排序，并优先处理严评值大的预测问题；

37、最后生成具体的诊断报告，包括健康状况评估、故障预测和维护建议。

38、进一步的，所述诊断模块采集问题指标进行综合分析得到所有预测问题的严评值的具体操作步骤如下：

39、问题指标包括：

40、问题点的故障频率：输电线路在该问题点上预设时间内发生故障的次数，记为故评值，用于评估该问题点故障发生的频繁程度；

41、问题对供电区域的电力负荷造成的影响，包括受影响的负荷量和负荷重要性等级，并将负荷重要性等级通过2、4、6及8四个数字进行量化，将得到的受影响的负荷量乘以对应得到等级数字，以得到的负影值，并以此负影值作为衡量问题对供电区域的电力负荷造成的影响的标准；

42、问题点所属供电区域的重要性：根据供电区域的功能和重要性，包括居民区、商业区或工业区，确定故障的影响严重性，并通过1-10的评分进行量化，记为重评值；

43、问题点所需维护或修复成本：不同问题情况下所需的维护和修复成本，通过计算成本和进行衡量，并记为所需成本，所需成本越高则需要更高的优先级；

44、再分别将得到的故评值、负影值、重评值及所需成本分别标定为gp、fy、cp及sc，归一化处理后代入以下公式：以得到严评值ypz，式中分别为故评值、负影值、重评值及所需成本的预设权重系数，并将得到的严评值ypz作为衡量预测问题的严重性和紧迫性。

45、进一步的，所述决策支持模块根据诊断结果，提供维护和修复建议，辅助决策制定的具体操作步骤如下：

46、收集诊断模块提供的输电线路健康状况数据和预测的潜在问题，整合历史维护记录、故障数据、环境监测数据等相关信息；

47、根据对预测问题严重性和紧迫性的评估，通过严评值ypz确定维护和修复工作的优先级；

48、根据评估结果，制定具体的维护策略，包括预防性维护和应急性修复，分析提前录入的可用资源，包括人力、物力及时间，提出资源分配的建议；

49、分析维护和修复工作中可能遇到的风险，以及这些风险对电网运行的影响，利用运筹学方法及模拟技术优化维护和修复方案，以最小化成本和影响；

50、生成多套决策方案，包括推荐的行动计划、预期效果和可能的风险，对多套决策方案进行优先级筛选；

51、将经过优先级筛选排序后的方案上传至管理层或决策委员会进行审批，批准后，按照优先级最高的方案实施，并准备执行备选方案，将实施结果和经验反馈到决策支持模块中，形成持续改进的循环。

52、进一步的，所述决策支持模块对多套决策方案进行优先级筛选的具体操作步骤如下：

53、首先根据用户需求确定决策支持的目标，包括最小化成本、最大化供电可靠性或最小化维护时间；

54、基于诊断结果和现有数据，利用不同的假设和约束条件，生成多套决策方案，对每套方案进行详细的行动计划制定，包括所需的资源、时间表及实施步骤；

55、预测每套方案的预期效果，包括故障率降低、供电恢复时间缩短及成本节约，评估每套方案可能面临的风险和不确定性，对每套方案进行成本效益分析，比较方案的成本和预期收益；

56、根据预设的评价标准，包括成本效益比、风险水平及实施难易程度，对方案进行排序，确定不同评价标准的重要性，再为各项指标分配权重，利用加权评分方法，对每套方案进行综合评分；

57、对关键参数进行敏感性分析，评估方案在不同条件下的稳健性，对比各方案的评分结果，识别每套方案的优势和劣势；

58、将方案评估结果上传给决策者，并收集决策者的反馈和建议，根据决策者的反馈，对方案进行调整和优化；

59、综合考虑所有因素，还包括决策者的偏好，对方案进行最终的优先级排序，除了优先级最高的方案外，额外制定一个或两个备选方案，用于应对出现的意外情况。

60、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

61、本发明，通过集成无人机巡检模块、分析模块、诊断模块和决策支持模块，显著提升了输电线路巡检的效率和准确性，无人机巡检模块能够实时获取高清图像和数据，分析模块利用先进的图像识别技术自动识别异常情况，诊断模块深入分析数据并预测潜在问题，这些技术的结合使得巡检过程更加自动化和智能化，减少了人工巡检的需求，降低了劳动强度和人为错误的可能性；

62、本发明，决策支持模块通过综合分析诊断结果和历史维护记录，提供科学的维护和修复建议，该模块能够评估预测问题的严重性和紧迫性，确定维护或修复工作的优先级，从而优化资源分配和维护策略，这种基于数据驱动的决策支持机制不仅提高了决策的科学性和合理性，还有助于最小化维护成本和电网运行风险，确保电网的稳定和安全；

63、本发明，考虑了不同用户的需求和电网运行的复杂性，能够根据不同的假设和约束条件生成多套决策方案，通过敏感性分析和综合评分方法，系统能够对方案进行优先级排序，提供灵活的决策支持，系统还能够根据实施结果和经验反馈进行持续改进，增强了系统的适应性和灵活性，动态优化和自我完善的能力使得系统能够更好地应对不断变化的电网运行环境和维护需求。