变电站智能驱鸟方法及系统、装置、电子设备与流程

本发明涉及变电站安全防护，尤其涉及一种变电站智能驱鸟方法及系统、装置、电子设备。

背景技术：

1、鸟类活动已成为变电站仅次于雷击的第二大外部致灾因素。

2、相关技术中存在部分进行驱鸟的方法及系统，但是现有技术中的方案仍存在响应滞后的问题，从巡视发现鸟类到驱鸟装置启动响应需人工中转，延迟达分钟级，无法满足鸟害瞬时故障的防护需求问题，同时相关技术中的方案大多不考虑实时环境条件以及设备运行状态，导致存在安全隐患以及进一步影响驱鸟效果。

技术实现思路

1、本发明提供一种变电站智能驱鸟方法及系统、装置、电子设备，用以解决相关技术中存在的驱鸟系统响应滞后以及存在安全隐患的缺陷，本申请的方案将驱鸟系统、智能巡视系统以及环境监控系统的数据进行整合，提高了驱鸟的效果。

2、本发明提供一种变电站智能驱鸟方法，包括：

3、获取变电站的驱鸟装置采集的鸟类活动数据、智能巡视系统采集的视频监控数据以及环境监控系统采集的环境监控数据；

4、将所述鸟类活动数据以及所述视频监控数据进行时空对齐后得到鸟类的运动状态向量；

5、基于所述运动状态向量进行鸟类行为预测；

6、基于所述环境监控数据得到环境状态向量，结合所述环境状态向量对驱鸟装置的输出功率进行修正；

7、在鸟类行为预测结果符合预设预警标准时，控制驱鸟装置进行驱鸟。

8、根据本发明提供的变电站智能驱鸟方法，所述基于所述运动状态向量进行鸟类行为预测，包括：

9、采用匀加速运动模型对所述运动状态向量进行状态预测，构建观测矩阵；

10、通过马氏距离进行所述观测矩阵与预测轨迹的匹配；

11、通过扩展卡尔曼滤波对匹配结果进行加权融合，得到鸟类行为预测结果。

12、根据本发明提供的变电站智能驱鸟方法，，所述结合所述环境状态向量对驱鸟装置的输出功率进行修正，包括：

13、构建驱鸟装置的输出功率的策略向量；

14、通过强化学习算法建立所述环境状态向量与所述策略向量之间的映射函数；

15、基于所述环境状态向量和所述映射函数，对所述驱鸟装置的输出功率的策略向量进行修正。

16、根据本发明提供的变电站智能驱鸟方法，所述在鸟类行为预测结果符合预设预警标准时，控制驱鸟装置进行驱鸟，包括：

17、若确定鸟类在设定时间后进入高危区域，控制驱鸟装置提前进行转向以及激光预热；

18、当鸟类进入高危区域后，控制驱鸟装置进行激光驱鸟。

19、根据本发明提供的变电站智能驱鸟方法，所述基于所述运动状态向量进行鸟类行为预测，之后还包括：

20、向鸟类运动方向上的驱鸟装置发送预激活指令；

21、驱鸟装置接收到预激活指令之后，提前进行转向以及进行激光预热。

22、根据本发明提供的变电站智能驱鸟方法，所述控制驱鸟装置进行驱鸟，之后还包括：

23、基于驱鸟结果对时空对齐所应用的模型进行迭代优化。

24、本发明还提供一种变电站智能驱鸟系统，应用变电站智能驱鸟方法，包括：

25、数据获取模块，用于获取变电站的驱鸟装置采集的鸟类活动数据、智能巡视系统采集的视频监控数据以及环境监控系统采集的环境监控数据；

26、时空对齐模块，用于将所述鸟类活动数据以及所述视频监控数据进行时空对齐后得到鸟类的运动状态向量；

27、行为预测模块，用于基于所述运动状态向量进行鸟类行为预测；

28、输出功率修正模块，用于基于所述环境监控数据得到环境状态向量，结合所述环境状态向量对驱鸟装置的输出功率进行修正；

29、驱鸟模块，用于在鸟类行为预测结果符合预设预警标准时，控制驱鸟装置进行驱鸟。

30、本发明还提供一种变电站智能驱鸟装置，包括：

31、联动管理平台，用于执行变电站智能驱鸟方法；

32、驱鸟装置，用于在所述联动管理平台的控制下进行驱鸟；

33、智能巡视系统，用于自动采集变电站内的鸟类的视频监控数据，并发送给所述联动管理平台；

34、环境监控系统，用于对变电站内的环境参数以及驱鸟装置的运行参数进行采集，并发送给所述联动管理平台。

35、根据本发明提供的变电站智能驱鸟装置，所述驱鸟装置的数量为若干个；

36、所述联动管理平台还用于在鸟类向相邻驱鸟装置移动时，向相邻驱鸟装置发送预激活指令。

37、本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现如上述任一种变电站智能驱鸟方法。

38、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种变电站智能驱鸟方法。

39、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种变电站智能驱鸟方法。

40、本发明提供的变电站智能驱鸟方法中可以同时获取驱鸟装置采集的鸟类活动数据、智能巡视系统采集的视频监控数据以及环境监控系统采集的环境监控数据，通过将多系统的数据进行整合可以实现多系统的联动，其中，基于视频监控数据和鸟类活动数据可以整合得到鸟类的运动状态向量，结合鸟类活动数据可以为视频监控数据提供参考，进而提高鸟类行为预测的准确性，另外环境监控数据也可以对驱鸟装置的输出功率进行修正，避免环境因素影响驱鸟装置的正常工作，从而可以动态优化驱鸟策略，提高驱鸟效果以及效率。

1.变电站智能驱鸟方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的变电站智能驱鸟方法，其特征在于，所述基于所述运动状态向量进行鸟类行为预测，包括：

3.根据权利要求1所述的变电站智能驱鸟方法，其特征在于，所述结合所述环境状态向量对驱鸟装置的输出功率进行修正，包括：

4.根据权利要求1所述的变电站智能驱鸟方法，其特征在于，所述在鸟类行为预测结果符合预设预警标准时，控制驱鸟装置进行驱鸟，包括：

5.根据权利要求1所述的变电站智能驱鸟方法，其特征在于，所述基于所述运动状态向量进行鸟类行为预测，之后还包括：

6.根据权利要求1所述的变电站智能驱鸟方法，其特征在于，所述控制驱鸟装置进行驱鸟，之后还包括：

7.变电站智能驱鸟系统，应用权利要求1-6任一项所述的变电站智能驱鸟方法，其特征在于，包括：

8.变电站智能驱鸟装置，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的变电站智能驱鸟装置，其特征在于，所述驱鸟装置的数量为若干个；

10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6任一项所述变电站智能驱鸟方法。