一种用于电网运检的优化控制方法及系统与流程

本发明涉及电力运检，尤其涉及一种用于电网运检的优化控制方法及系统。

背景技术：

1、初步自动化阶段，电网运检机器人主要实现基本的自动化任务，如巡检和简单的维护工作，使用基础传感器(如红外线、超声波)进行数据采集和故障检测。然而，这一阶段的缺陷在于机器人功能单一，数据处理能力有限，缺乏智能化，仅依赖预定规则和脚本，灵活性差。随着技术的发展，进入了集成智能技术阶段，引入了人工智能和机器学习算法，提升了数据分析和故障预测能力，同时集成了多种传感器(如光学、雷达、气象)实现多维数据采集，并利用无线通信技术实现实时数据传输和远程控制。然而，这一阶段面临的数据质量和一致性问题依然存在，多源数据融合中，数据质量和一致性问题影响分析结果的准确性，且无线通信在某些环境下不稳定，影响实时数据传输和控制。同时，计算资源主要依赖于机器人本身，边缘计算能力有限，难以处理复杂任务。进入边缘计算与云计算协同阶段后，机器人上部署了边缘计算设备，实现了数据的初步处理和实时分析，并利用云计算平台进行复杂数据分析和全局优化，边缘和云端协同工作。此外，智能路径规划算法的应用提升了机器人在复杂环境中的高效导航和任务执行能力。然而，边缘计算与云计算之间的通信延迟影响实时性要求高的任务，数据传输和存储过程中数据安全和隐私保护仍然是一个挑战，边缘和云端系统的集成复杂度较高，涉及多种技术和协议的协调。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供一种用于电网运检的优化控制方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种用于电网运检的优化控制方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：获取各段输电线电流数据；对各段输电线电流数据进行电流波动特征提取，得到电网电流波动特征数据；对各段输电线电流数据进行噪声振荡解析，得到瞬态波动噪声数据；对电网电流波动特征数据和瞬态波动噪声数据进行波动模式识别，生成电流波动模式；

4、步骤s2：获取历史运检数据库；基于历史运检数据库对电流波动模式进行电流异常特征融合分析，生成机器人运检结果；

5、步骤s3：对各段输电线电流数据进行电磁频谱映射，得到电网电磁频谱数据；对电网电磁频谱数据进行电磁耦合场构建，生成电磁场仿真环境；

6、步骤s4：对电磁场仿真环境进行电网电势场模拟，生成模拟电势场；基于机器人运检结果对模拟电势场进行实测偏差分析，得到实测偏差数据；

7、步骤s5：对预测值偏差数据进行误差源回溯，生成运检误差源数据；基于运检误差源数据对机器人运检结果进行运检优化，以执行电网运检机器人的优化控制。

8、本发明通过从输电线路电流数据中提取电流波动特征和瞬态噪声特征，并识别出不同的电流波动模式。这有助于更准确地刻画电网的电流动态行为。利用历史运检数据，结合电流波动模式，进行电流异常特征分析，生成机器人的运检诊断结果。这对于故障预测和预防性维护很有帮助。通过电磁频谱映射和电磁场建模，构建出电网的电磁环境仿真。这为后续的电势场模拟提供了物理基础。基于电磁场仿真，模拟电网的电势场分布，并与实测数据进行偏差分析。这可以帮助发现电网电势异常问题。对运检中出现的误差进行根源分析，并基于此对机器人的诊断结果进行优化。这对于提高机器人的故障诊断准确性很关键。涵盖了电网运维机器人从数据采集、特征提取、故障诊断到优化控制的全流程。

9、在本说明书中，还提供了一种用于电网运检的优化控制系统，用于执行如上所述的用于电网运检的优化控制方法，该用于电网运检的优化控制系统包括：

10、电流波动识别模块，用于获取各段输电线电流数据；对各段输电线电流数据进行电流波动特征提取，得到电网电流波动特征数据；对各段输电线电流数据进行噪声振荡解析，得到瞬态波动噪声数据；对电网电流波动特征数据和瞬态波动噪声数据进行波动模式识别，生成电流波动模式；

11、运检分析模块，用于获取历史运检数据库；基于历史运检数据库对电流波动模式进行电流异常特征融合分析，生成机器人运检结果；

12、电磁场仿真模块，用于对各段输电线电流数据进行电磁频谱映射，得到电网电磁频谱数据；对电网电磁频谱数据进行电磁耦合场构建，生成电磁场仿真环境；

13、偏差计算模块，用于对电磁场仿真环境进行电网电势场模拟，生成模拟电势场；基于机器人运检结果对模拟电势场进行实测偏差分析，得到实测偏差数据；

14、机器人优化模块，用于对预测值偏差数据进行误差源回溯，生成运检误差源数据；基于运检误差源数据对机器人运检结果进行运检优化，以执行电网运检机器人的优化控制。

15、本发明的有益之处在于涵盖了从数据采集、特征提取、故障诊断到优化控制的全流程，可以更好地实现电网运维的智能化和自动化。充分利用输电线路电流数据、历史运检数据、电磁频谱数据多种数据源，实现了对电网状态的立体化、多角度分析。通过电流波动特征分析和电流异常特征融合，可以预先发现电网潜在的故障隐患，为预防性维护提供依据。基于电磁场仿真和电势场模拟，建立了电网物理模型，为后续的偏差分析和优化提供了有力支撑。通过对运检结果的偏差分析和误差源追溯，实现了机器人诊断结果的优化校正，提高了诊断精度。融合多源数据特征，识别出电流波动模式，为电网状态的智能判断和决策提供参考。充分利用了电网运维中的各类数据资源，通过多步骤的深度分析和优化，最终实现了电网运检机器人的智能优化控制，对于提升电网的可靠性和安全性具有重要意义。

1.一种用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：

6.根据权利要求4所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：

7.根据权利要求6所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s43包括以下步骤：

8.根据权利要求1所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：

9.根据权利要求8所述的用于电网运检的优化控制方法，其特征在于，步骤s52包括以下步骤：

10.一种用于电网运检的优化控制系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的用于电网运检的优化控制方法，该用于电网运检的优化控制系统包括：