本申请提供一种输电线路的设备研判方法和设备研判装置。该输电线路处于预设环境中。由于在优化后的人工鱼群算法中，人工鱼的移动步长和可视距离会跟随迭代次数的增加而减小，所以在算法前期，由于较大的移动步长和可视距离有利于加速人工鱼群的聚群行为和追尾行为，所以可以加速人工鱼群收敛至局部最优位置和全局最优位置；而在算法后期，由于较小的移动步长和可视距离有利于极值附近的人工鱼准确找到相邻极值的位置，所以可以加速人工鱼群找到全局最优位置；因此可以快速得到该输电线路最接近故障或出现故障时的状态，从而可以快速诊断出该输电线路的设备故障进而该设备研判方法可以更快地实现对输电线路在某一环境中的设备故障的预测。的设备故障的预测。的设备故障的预测。
【技术实现步骤摘要】
一种输电线路的设备研判方法和设备研判装置
[0001]本专利技术涉及电力传输
，特别是涉及一种输电线路的设备研判方法和设备研判装置。
技术介绍
[0002]随着我国经济的快速发展，电能需求量不断提升，因此对输电网络的可靠性要求也是逐步提高。在输电网络中，由于输电线路是关键部分，所以输电线路的安全运行对输电网络的可靠性极为重要。
[0003]由于输电线路长期处于复杂恶劣的环境之中，比如，雷电、强风、暴雨、高温等环境，所以输电线路成为了输电网路中最为薄弱的环节，因此需要对输电线路在某一环境下的设备状态进行科学准确地研判，以预测输电线路的设备故障。
[0004]目前，常用的输电线路设备状态的研判方法包括贝叶斯网络、马尔科夫链、证据理论、模糊理论等人工智能技术方法；这些基于智能优化算法的输电线路设备状态的研判方法虽然可以克服不完备信息的故障诊断等问题，大大提高设备故障诊断的正确率，但是该类优化算法导致输电线路设备状态的研判方法耗时长且对设备故障的预测精度低。
[0005]因此，如何更快地实现对输电线路在某一环境下的设备故障的预测，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0006]有鉴于此，本专利技术提供了一种输电线路的设备研判方法和设备研判装置，以更快地实现对输电线路在某一环境下的设备故障的预测。
[0007]为实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
[0008]本申请一方面提供一种输电线路的设备研判方法，所述输电线路处于预设环境中；所述输电线路的设备研判方法，包括：
[0009]分别在不同时刻下，对所述输电线路的状态进行检测；
[0010]利用优化后的人工鱼群算法和各所述检测结果进行寻优；在所述人工鱼群算法中，人工鱼的移动步长和可视距离跟随迭代次数的增加而减小；
[0011]利用寻优结果对所述输电线路进行设备故障诊断。
[0012]可选的，所述移动步长与所述迭代次数之间的函数关系、所述可视距离与所述迭代次数之间的函数关系分别为：
[0013][0014][0015]其中，step为所述移动步长，Max_S为所述人工鱼的最大移动步长，Min_S为所述人工鱼的最小移动步长；visual为所述可视距离，Max_V为所述人工鱼的最大可视距离，Min_V
为所述人工鱼的最小可视距离；Max_gen为最大迭代次数；Iter是所述人工鱼的当前迭代次数。
[0016]可选的，所述人工鱼群算法，包括：
[0017]对全部所述人工鱼进行状态评估，将最符合用户设定要求的所述人工鱼的状态记录下来；
[0018]设置所述迭代次数为1，开始迭代；
[0019]根据所述迭代次数，确定各所述移动步长和各所述可视距离；
[0020]各所述人工鱼通过进行觅食行为、聚群行为以及追尾行为，对自身状态进行更新；
[0021]将各所述人工鱼的状态分别与记录下来的所述人工鱼的状态进行比对，将更符合用户设定要求的所述人工鱼的状态记录下来；
[0022]判断是否满足迭代停止条件；
[0023]若满足所述迭代停止条件，则将记录下来的所述人工鱼的状态输出；
[0024]若未满足所述迭代停止条件，则将所述迭代次数加1并返回执行根据所述迭代次数，确定各所述移动步长和各所述可视距离的步骤。
[0025]可选的，所述迭代停止条件，包括：
[0026]记录下来的所述人工鱼的状态符合用户设定要求；或者，
[0027]所述迭代次数达到预设次数。
[0028]可选的，在对所述输电线路的状态进行检测之后，还包括：
[0029]利用主成分分析法，对各所述检测结果进行成分约简。
[0030]可选的，在对各所述检测结果进行成分约简之后，还包括：
[0031]利用基于空间变换的种群初始化模型，对各所述检测结果进行数据筛选。
[0032]可选的，所述种群初始化模型为STS
‑
R模型。
[0033]本申请另一方面提供一种输电线路的设备研判装置，所述输电线路处于预设环境中；所述输电线路的设备研判装置，包括：依次相连的检测模块、寻优模块和诊断模块；其中：
[0034]所述检测模块用于分别在不同时刻下，对所述输电线路的状态进行检测；
[0035]所述寻优模块用于利用优化后的人工鱼群算法和各所述检测结果进行寻优；在所述人工鱼群算法中，人工鱼的移动步长和可视距离跟随迭代次数的增加而减小；
[0036]所述诊断模块用于利用寻优结果对所述输电线路进行设备故障诊断。
[0037]可选的，还包括：成分约简模块；其中：
[0038]所述成分约简模块设置于所述检测模块和所述寻优模块之间；
[0039]所述成分约简模块用于利用主成分分析法，对各所述检测结果进行成分约简。
[0040]可选的，还包括：数据筛选模块：其中：
[0041]所述数据筛选模块设置于所述成分约简模块和所述寻优模块之间；
[0042]所述数据筛选模块用于利用基于空间变换的种群初始化模型，对各所述检测结果进行数据筛选。
[0043]由上述技术方案可知，本专利技术提供了一种输电线路的设备研判方法，该输电线路处于预设环境中。由于在优化后的人工鱼群算法中，人工鱼的移动步长和可视距离会跟随迭代次数的增加而减小，所以在算法前期，人工鱼的移动步长和可视距离较大，在算法后
期，人工鱼的移动步长和可视距离较小。在算法前期，由于较大的移动步长和可视距离有利于加速人工鱼群的聚群行为和追尾行为，所以可以加速人工鱼群收敛至局部最优位置和全局最优位置；而在算法后期，由于较小的移动步长和可视距离有利于加速人工鱼群的觅食行为，即有利于极值附近的人工鱼准确找到相邻极值的位置，所以可以加速人工鱼群找到全局最优位置；因此利用优化后的人工鱼群算法在该输电线路的各检测结果中进行寻优，可以快速得到该输电线路最接近故障或出现故障时的状态，从而据此可以快速诊断出该输电线路的设备故障，即实现对该输电线路在预设环境中的设备故障的预测，进而本申请提供的输电线路的设备研判方法可以更快地实现对输电线路在某一环境中的设备故障的预测。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0045]图1为本申请实施例提供的一种输电线路的设备研判方法的流程示意图；
[0046]图2为本申请实施例提供的优化后的人工鱼群算法的；
[0047]图3和图4分别为本申请实施例提供的输电线路的设备研判方法的两种实施方式的流程示意图；
[0048]图5
‑
图7分别为本申请实施例提供的输电线路的设备研判装置的三种实施方式的结构示意图。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种输电线路的设备研判方法，其特征在于，所述输电线路处于预设环境中；所述输电线路的设备研判方法，包括：分别在不同时刻下，对所述输电线路的状态进行检测；利用优化后的人工鱼群算法和各所述检测结果进行寻优；在所述人工鱼群算法中，人工鱼的移动步长和可视距离跟随迭代次数的增加而减小；利用寻优结果对所述输电线路进行设备故障诊断。2.根据权利要求1所述的输电线路的设备研判方法，其特征在于，所述移动步长与所述迭代次数之间的函数关系、所述可视距离与所述迭代次数之间的函数关系分别为：迭代次数之间的函数关系、所述可视距离与所述迭代次数之间的函数关系分别为：其中，step为所述移动步长，Max_S为所述人工鱼的最大移动步长，Min_S为所述人工鱼的最小移动步长；visual为所述可视距离，Max_V为所述人工鱼的最大可视距离，Min_V为所述人工鱼的最小可视距离；Max_gen为最大迭代次数；Iter是所述人工鱼的当前迭代次数。3.根据权利要求1所述的输电线路的设备研判方法，其特征在于，所述人工鱼群算法，包括：对全部所述人工鱼进行状态评估，将最符合用户设定要求的所述人工鱼的状态记录下来；设置所述迭代次数为1，开始迭代；根据所述迭代次数，确定各所述移动步长和各所述可视距离；各所述人工鱼通过进行觅食行为、聚群行为以及追尾行为，对自身状态进行更新；将各所述人工鱼的状态分别与记录下来的所述人工鱼的状态进行比对，将更符合用户设定要求的所述人工鱼的状态记录下来；判断是否满足迭代停止条件；若满足所述迭代停止条件，则将记录下来的所述人工鱼的状态输出；若未满足所述迭代停止条件，则将所述迭代次数加1并返回执行根据所述迭代次数，确定各所述移动步长和各所述可视距离的步骤。4.根据权利要求3所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱迪锋，黄陆明，姜文东，张永，丁建，许杨勇，李斌帅，吴晨曦，钟素鹏，李博亚，曹浩楠，安城辉，童志刚，王彬，徐懿华，江洪成，丁栩麟，姜云土，吴坤祥，孙弼洋，陈云鹏，郑文棋，苏良智，罗绍青，周国伟，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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