一种基于大数据的绝缘导线风险预测方法与流程

本发明属于电力系统自动化领域，具体涉及一种基于大数据的绝缘导线风险预测方法。

背景技术：

1、随着电力系统智能化的不断推进，配电网中绝缘导线的安全运行已成为保障电网稳定性的核心要素。绝缘导线广泛部署于复杂的自然环境中，其物理状态与电气性能直接关系到电力传输的可靠性。大数据技术在电力设备状态监测及隐患预警领域的广泛应用，为提升绝缘导线的运行维护水平提供了重要的技术基础。

2、其中，基于多源异构大数据的绝缘导线风险预测旨在通过整合环境气象、运行负荷、设备台账及历史工况等多维信息，构建能够实时表征导线运行风险的分析模型。这种方法通过对海量电力运行数据的深度挖掘与特征提取，旨在识别线路运行过程中的异常波动，并对可能出现的断线、击穿及覆冰等风险事件进行前瞻性感知。

3、然而，现有的风险预测方案在数据融合深度与动态趋势捕捉方面仍存在明显不足。传统模型往往过度侧重于气象因素引发的外部风险，导致对导线自身绝缘老化、局部放电及非气象类突发损害的综合预警能力较弱，且预测结果高度依赖于高成本的精细化传感网络。同时，现有技术多倾向于静态的风险等级评估，缺乏对风险演化过程的时序动态预测，在处理非平稳实时流数据时难以提取深层非线性特征。此外，由于无法实现多源异构数据的精准关联与语义统一，现有方法在复杂环境下的预测精度及普适性受限，无法满足智慧电网对高精度预警提前量的需求。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于大数据的绝缘导线风险预测方法，以解决现有技术在数据融合深度与动态趋势捕捉方面仍存在明显不足的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：

3、一种基于大数据的绝缘导线风险预测方法，包括：

4、步骤1，集并构建多源异构风险评估数据集：通过配电网生产管理系统提取绝缘导线的静态台账数据，同步通过数据采集与监视控制系统获取实时运行负荷数据，并利用气象信息服务接口抓取线路所在区域的微气象实时监测数据，将上述数据在时间维度进行对齐，构建形成涵盖物理属性、电气状态与环境条件的初始风险特征库；

5、步骤2，执行多源数据深度融合与语义规约处理：对步骤1构建的初始风险特征库进行数据清洗，修复缺失值并剔除异常值，建立基于本体建模的电力设备知识语义模型，将步骤1获取的异构数据映射至统一的语义空间，消除不同数据源之间的定义冲突与量纲差异，并通过一种基于最大信息系数的关联特征选择算法，从初始风险特征库中筛选出与绝缘导线风险关联度大于预设关联度阈值的核心特征集合；

6、步骤3，构建基于长短期记忆神经网络的风险演化趋势预测模型：将核心特征集合输入预先构建的深度学习网络，利用所述深度学习网络捕捉绝缘导线运行状态在时序上的非线性变化规律，计算得到预定时间段内的状态预测轨迹，其中神经网络的隐藏层深度设定为预设层数，每层神经元数量设定为预设数量；

7、步骤4，实施多维度风险量化评估与等级判定：结合步骤3的状态预测轨迹，通过一种基于信息熵赋权的综合评价模型，分别从绝缘老化风险、外力破坏风险、气象灾害风险及过负荷运行风险等多个维度进行量化评分，并根据预设的风险阈值矩阵判定绝缘导线的综合风险等级；

8、步骤5，生成辅助决策预警指令：基于判定结果自动生成分级的风险预警信息，包括风险发生概率和预测发生时间，并将所述指令推送到移动作业终端，实现预测风险的闭环管理。

9、所述步骤1中，静态台账数据具体包括绝缘导线的出厂年份、投运日期、导线型号、绝缘材质、额定电压、杆塔间距以及线路走向信息；实时运行负荷数据采集频率设定为预设频率，包括电流有效值、三相电压不平衡度、功率因数以及谐波畸变率；微气象实时监测数据包括环境温度、相对湿度、平均风速、最大瞬时风速、降雨量、覆冰厚度以及雷电闪络频次。

10、所述步骤1中，数据对齐过程采用基于双三次样条插值的时标重构算法，将采样频率不一致的台账数据、负荷数据与气象数据统一重采样至相同的时间步长，时间分辨率设定为预设时间分辨率。

11、所述步骤2中，数据预处理过程包括对缺失值进行拉格朗日插值修复，并利用一种改进的三倍标准差原则识别并剔除原始数据流中的异常离群点，其中数据清洗后的有效率要求大于等于预设有效率阈值。

12、所述步骤2中，关联特征选择算法的具体实现逻辑为：计算每个特征变量与风险标注值之间的最大信息系数，其计算公式表述为：特征变量x与风险标注值y之间的最大信息系数等于所有可能的网格划分方案下互信息的最大值除以特征变量x与风险标注值y取值个数对数的最小值。保留最大信息系数位于前预定排名的特征作为核心特征集合。

13、所述步骤3中，长短期记忆神经网络采用自适应矩估计算法进行权重更新，初始学习率设定为预设学习率，批处理大小设定为预设批处理大小，丢弃率设定为预设丢弃率，以防止模型在训练过程中出现过拟合现象。

14、所述步骤3中，预测模型的输入向量包含预定数量的连续时间步的长序列数据，输出向量为未来预定数量的时间点上的绝缘性能退化指标预测值。

15、所述步骤3中，在风险演化趋势预测模型的训练阶段，还采用基于生成对抗网络的极端气象样本增强方法对训练数据集进行扩充；所述生成对抗网络包括生成器与判别器，生成器采用长短期记忆网络结构以随机噪声和气象条件特征为输入合成极端气象时间窗数据，判别器采用卷积神经网络结构输出数据真实性概率及风险预评分，通过对抗训练使生成器产生覆冰、台风、暴雨、雷电类极端气象样本，以提升预测模型在极端气象条件下的泛化能力。

16、所述步骤4中，绝缘老化风险的量化通过一种基于阿伦尼乌斯方程的加速寿命损耗模型实现，计算公式为：老化速率等于频率因子乘以自然对数的底数的指数幂，其中指数部分为负的活化能除以气体常数与绝对温度的乘积。

17、所述步骤4中，综合评价模型引入了一种基于博弈论组合赋权法的权重分配机制，通过最小化客观权重与主观权重之间的离差函数，确定各评价指标的最佳组合权重，确保风险评估结果兼顾数据的客观分布特性与资深专家的运行经验。

18、所述综合风险等级分为多个等级，其中第一等级代表正常运行，风险评分低于第一预设评分阈值；第二等级代表关注，风险评分在第一预设评分阈值至第二预设评分阈值之间；第三等级代表告警，风险评分在第二预设评分阈值至第三预设评分阈值之间；第四等级代表紧急，风险评分高于第三预设评分阈值。

19、所述步骤5中，风险预警信息还包括推荐的运维检修策略，运维检修策略通过检索基于知识图谱架构存储的历史故障案例库匹配生成，利用一种基于编辑距离的文本相似度匹配算法定位相关的处置方案，文本相似度匹配算法对电力行业术语赋予预设的匹配权重；风险预警信息根据风险评分与预设的风险阈值矩阵的对应关系分为多个等级；预警指令的推送策略设定为：对于判定为最高风险级别的任务，系统执行语音播报与强弹出框提醒，并同步将故障坐标及路径引导信息推送至距离最近的巡检人员智能终端，路径引导信息包括携带备品备件的型号建议和最优抢修路径。

20、本发明还包括一种基于边缘计算网关的实时数据过滤机制，部署在输电线路现场的智能监测终端能够在数据上传至大数据平台前，利用主成分分析算法对高频采样数据进行降维处理，压缩比设定为预设压缩比，在保证关键信息不丢失的前提下降低通信带宽压力。

21、所述方法还涉及对绝缘导线局部放电强度的实时预测，利用一种改进的希尔伯特黄变换算法提取局部放电信号的瞬时频率与幅值特征，并将该特征作为步骤3神经网络的补充输入，以提升对隐蔽性绝缘缺陷的识别能力。

22、本发明还包括对雷击风险的专项评估，通过调用雷电定位系统的历史闪络数据，结合分形理论计算输电线路所在区域的雷电活动分形维数，预测预定时间段内发生雷击跳闸的概率，预测准确率要求大于等于预设准确率阈值。

23、所述方法应用于智慧电网的配电自动化管理系统，系统响应时间处于预设响应时间范围内，单次全量风险预测任务的计算耗时控制在预设计算时长阈值以内，支持预定数量的线路同时并发计算。

24、还包括对模型预测误差的在线监测与自校正过程，计算实际观测值与预测值之间的平均绝对百分比误差，当该误差连续预定数量个步长超过预设误差阈值时，系统自动启动后台训练进程，利用预定时间范围内的历史数据对深度学习网络进行增量式参数微调。

25、所述基于大数据的绝缘导线风险预测方法还整合了地理信息系统空间分析功能，通过计算绝缘导线与周边植被的垂直间距及水平距离，量化树障放电风险，空间定位误差处于预设误差范围内。

26、所述步骤4中，气象灾害风险评估考虑了微地形对风速的放大效应，利用流体力学仿真结果修正局部风速参数，修正系数根据海拔、山坡坡度以及粗糙度长度进行非线性插值确定。

27、所述方法还包括对配电变压器侧电流谐波对绝缘导线热效应影响的量化分析，通过计算等效热电流，修正导线的温升模型，确保在重负荷工况下风险预测的精确性。

28、所述预警指令的推送逻辑为：对于判定为最高风险级别的任务，系统通过语音播报与强弹出框方式在预设通知时间内通知调度中心值班人员，并同步将故障坐标及路径引导信息推送至距离最近的巡检人员智能终端。

29、与现有技术相比，本发明的有益技术效果为：

30、本发明具有多源数据融合实现的全面感知能力，通过整合静态台账、实时负荷、微气象监测以及历史故障等多维异构数据，构建了全方位的绝缘导线运行风险特征库，彻底改变了传统方案过度依赖单一气象因素或静态评估参数的现状，利用基于本体建模的语义规约处理，实现了不同源数据之间的深度关联与精准映射，有效解决了数据孤岛与语义冲突问题，使得风险预测能够覆盖绝缘老化、局部放电、雷击、树障以及过负荷等多种复杂场景，对隐蔽性风险的识别覆盖率得到了显著提升。

31、本发明具有时序动态预测带来的高预警提前量的优势，通过引入长短期记忆神经网络对绝缘导线的状态演化趋势进行深度挖掘，能够捕捉非平稳流数据中的复杂非线性特征，相比于现有的静态等级评估技术，本方法能够提供预定时间段内的动态风险演化轨迹，使风险预警的有效提前量得到显著提升，这种前瞻性的感知能力为电力公司制定预防性维护计划提供了充足的决策缓冲期，显著降低了突发性断线与击穿故障的发生概率，设备利用率得到有效提升。

32、本发明具有精准量化评估和鲁棒性增强的特点，采用基于信息熵赋权与博弈论组合赋权的综合评价模型，实现了风险等级的科学量化，通过自适应学习率调整与丢弃率设置，增强了深度学习模型在复杂多变环境下的鲁棒性，有效降低了在极端气象条件下的预测偏差，实际应用数据显示，本发明在常规线路与未覆盖精细传感器的线路上均表现出良好的普适性，风险判定的准确率处于预设的高准确率范围内，误报率与漏报率均控制在预设的低水平。

33、本发明能提升闭环管理的智能化运维效率，通过自动生成分级预警指令并结合地理信息系统实现精准定位，构建了从风险感知到运维响应的智能化闭环流程；通过建立包含大规模记录的历史案例库并利用文本相似度算法，实现了维护策略的自动化推荐，极大提升了基层巡检人员的作业效率，单次风险预测耗时满足预设的实时性要求，满足了现代智慧电网对大规模设备实时监测与精细化运维的要求。

34、本发明通过内置基于平均绝对百分比误差监测的在线自校正过程，形成了可持续进化的自校正机制，从而使风险预测模型具备自我进化能力，随着运行数据的不断积累，系统能够自动触发增量学习，不断修正预测参数以适应绝缘导线随服役时间增加而产生的特性漂移，这种动态优化的机制确保了方法在整个设备生命周期内的预测一致性，为电网长期安全稳定运行提供了坚实的数据支撑与技术保障。