[发明专利]一种输电线路故障诊断方法、系统、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种输电线路故障诊断方法、系统、电子设备和存储介质，其中，输电线路故障诊断方法通过获取输电线路在正常工作下的电力数据、在不同故障类型下的电力数据以及输电线路的参数后，确定故障阈值曲线和故障类型曲线，根据故障阈值曲线和输电线路的参数确定输电线路在正常工作下的图谱，以及根据故障类型曲线和输电线路的参数确定输电线路在不同故障类型下的图谱；进而提取图谱的特征，将多个不同种类的数据整合，利用特征数据集构建故障诊断模型；将多种数据整合到一起构建故障诊断模型提高诊断的效率以及准确性，并且，利用故障诊断模型可以实时地对输电线路进行诊断，提高了诊断的实时性。

技术领域

本发明涉及电力系统输电安全技术领域，特别是涉及一种输电线路故障诊断方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

输电线路一方面跨越的空间距离大，一般为几十到几千千米，另一方面长期暴露在环境条件恶劣的户外，无法进行有效的维护，与其他电气元件比较，输电线路所处的环境决定了它是电力系统中最容易发生故障的一环。

多年以来，输电线路故障诊断一直是电力系统研究者和电力设备制造商所关注的问题，实时、准确的故障定位对迅速发现故障点、修复受损线路、以及提高系统的可靠性起到重要的作用，但由于其环境因素及电力系统本身的影响，输电线路的故障诊断仍有大量的工作需要进一步完善。

发明内容

本发明实施例提供一种输电线路故障诊断方法、系统、电子设备和存储介质，以提高输电线路故障诊断的准确性和实时性。

第一方面，本发明实施例提供了一种输电线路故障诊断方法，包括：

获取输电线路在正常工作下的电力数据、在不同故障类型下的电力数据以及输电线路的参数；

对所述输电线路在正常工作下的电力数据进行归一化处理确定故障阈值曲线，以及对所述输电线路在不同故障类型下的电力数据进行归一化处理确定故障类型曲线；

根据所述故障阈值曲线和所述输电线路的参数确定所述输电线路在正常工作下的图谱，以及对根据所述故障类型曲线和所述输电线路的参数确定所述输电线路在不同故障类型下的图谱；

分别对所述输电线路在正常工作下的图谱和所述输电线路在不同故障类型下的图谱进行特征提取，确定特征数据集；

以所述特征数据集为输入，以故障诊断结果为输出，构建故障诊断模型；所述故障位置为塔杆的标号以及塔杆的坐标；所述故障诊断结果包括：故障类型和故障位置；

利用所述故障诊断模型进行所述输电线路故障诊断得到所述输电线路的故障诊断结果。

可选的，所述获取输电线路在正常工作下的电力数据、在不同故障类型下的电力数据以及输电线路的参数，之后还包括：

对电力数据进行数据预处理；所述数据预处理包括：滤波、清洗以及去噪。

可选的，所述以所述特征数据集为输入，以故障诊断结果为输出，构建故障诊断模型，具体包括：

将提取的输电线路在不同故障类型下的图谱特征数据集与对应的故障类型组成第一训练集，并通过所述第一训练集训练第一支路卷积神经网络；

将提取的输电线路在不同故障类型下的图谱特征数据集与对应的故障位置组成第二训练集，并通过第二训练集训练第二支路卷积神经网络；

构建与所述第一支路卷积神经网络和所述第二支路卷积神经网络具有相同中间层结构的并联卷积神经网络，并且把所述第一支路卷积神经网络和所述第二支路卷积神经网络中间层中的权重参数值和偏置参数值复制给并联卷积神经网络的两个支路对应位置；

固定所述并联卷积神经网络支路的参数值不变，利用所述特征数据集训练所述并联卷积神经网络的输入层参数和输出层参数，得到故障诊断模型。