申请/专利权人：国网山东省电力公司鱼台县供电公司

申请日：2024-03-14

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117894133B

主分类号：G08B19/02

分类号：G08B19/02;G06V20/10;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094;G01W1/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及一种输电线结冰报警方法及系统，包括：沿输电线路每间隔固定距离设置一个数据采集模块，用于获取当前图像数据和环境数据；获取数据采集模块中的图像数据，对图像数据采用非线性映射的方式进行预处理得到增强图像数据，将增强图像数据与初始图像数据进行融合，得到最终增强图像数据；根据环境数据和最终增强图像数据，计算得到结冰类型和结冰厚度，基于结冰厚度得到结冰程度评估值；构建结冰报警模型，输入结冰类型、结冰厚度和结冰程度评估值，输出报警信。本发明综合考虑了结冰类型、结冰厚度和结冰程度评估值对输电线路的影响，更加真实的得到输电线路的情况，提高了输电线路结冰报警的精准度。

主权项：1.一种输电线结冰报警方法，其特征在于，包括：沿输电线路每间隔固定距离设置一个监测点，监测点处设置数据采集模块，用于获取当前图像数据和环境数据；所述监测点处设置数据采集模块采集的环境数据包括当前温度、湿度、风速和风向；获取数据采集模块中的图像数据，对图像数据采用非线性映射的方式进行预处理得到增强图像数据，将增强图像数据与初始图像数据进行融合，得到最终增强图像数据；其中，所述对图像数据采用非线性映射的方式进行预处理，具体步骤为：对图像数据进行卷积运算处理；使用群组归一化将卷积结果进行规范化操作；使用激活函数对规范化后的卷积结果进行处理得到初始图像数据；将初始图像数据输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络中，输出增强图像数据，将增强图像数据与初始图像数据进行融合，得到最终增强图像数据；其中，将图像数据输入到预先训练好的深度卷积生成对抗网络DCGAN中，输出初始图像数据；其中，预先训练好的深度卷积生成对抗网络DCGAN的训练步骤包括：构建深度卷积生成对抗网络DCGAN；所述深度卷积生成对抗网络DCGAN为具有U-Net结构的深度卷积生成对抗网络DCGAN；构建训练集，利用训练集对深度卷积生成对抗网络DCGAN进行训练，在训练的过程中，生成网络生成图像，生成网络将生成图像输入到判别网络中，同时还将正常照度的图像也输入到判别网络中，判别网络对图像的真假进行判断，当损失函数达到最小值时，得到训练好的深度卷积生成对抗网络；根据数据采集模块采集的环境数据以及数据处理模块预处理后的最终增强图像数据，计算得到结冰类型和结冰厚度，基于结冰厚度得到结冰程度评估值；所述计算得到结冰程度为： ，其中，为结冰程度评估值，为增强图像数据中输电线路结冰后的平均厚度，d为输电线路的直径；为增强图像数据中输电线路结冰后多个位置点中的厚度最大值，M为增强图像数据的数量；构建结冰报警模型，输入结冰类型、结冰厚度和结冰程度评估值，输出报警信号。

全文数据：

权利要求：

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