【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及输电杆塔监测，尤其涉及一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法及系统。
技术介绍
1、监测输电杆塔基础不均匀沉降是确保输电系统的安全性、可靠性和可持续运行的关键一环。及时发现和解决不均匀沉降问题可以减少风险，降低维护成本，确保电力传输的连续性。在结构安全上，输电杆塔是电力传输系统的重要组成部分，架设电力线路和设备。在安全性方面，不均匀沉降可能会导致输电塔结构的不稳定，电力线路的杆塔不对齐，导致线路断裂或接触不良，增加倾覆或崩塌的风险，引发电力中断和电力故障，对供电安全构成威胁。在维护成本上，如果不均匀沉降不及时检测和解决，后期维修和维护的造价会更高。
2、目前在监测输电杆塔基础不均匀沉降方面还存在以下不足：1)影响因素复杂：监测不均匀沉降需要考虑多种因素，如土壤条件、气象条件和结构参数等。传统方法难以有效地处理这些复杂因素的相互作用。2)目前人工监测成本高：人工监测需要大量的人力和时间资源，尤其是对于大规模输电塔系统。这可能会增加监测的成本。3)缺乏自动化的预测：传统监测方法通常涉及人工分析和决策，缺乏自动化和预测性。这可能导致问题被忽视，直到出现严重情况。4)大数据处理困难：监测输电杆塔基础不均匀沉降涉及大量数据，包括位移、倾斜度、温湿度、压力、振动和声音等多种类型的数据。传统方法难以有效处理和分析大数据，特别是在实时情况下。5)精确性和准确性不足：传统方法可能受到主观性和人为错误的影响，从而降低了监测数据的精确性和准确性。
3、为此，我们设计出了一种基于lstm的输电杆塔基础不均
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的影响监测输电杆塔基础不均匀沉降的因素过多，难以兼顾综合考虑，且监测数据庞大，数据处理困难，无法高效的实现对输电杆塔基础不均匀沉降自动化的预测，利用人工进行监控的手段易受到主观性和人为错误的影响，缺乏精确性，且代价成本较高缺点，因此提出一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法及系统，基于lstm算法处理大规模时间序列的复杂多因素数据，降低人工监测成本，提高对输电杆塔基础不均匀沉降监测的智能化水平和准确性。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，包括以下步骤：
4、步骤1，通过监测单元采集输电杆塔不均匀沉降及输电杆塔周围环境的监测数据；
5、步骤2，利用数据处理单元对监测数据进行预处理，形成模型数据；
6、步骤3，通过运算单元运用lstm长短期记忆网络算法，使用模型数据训练构建输电杆塔基础不均匀沉降的预测模型；
7、步骤4，根据预测模型预测未来时间的输电杆塔的位移数据，通过判断单元将预测的位移数据和标准的位移数据进行对比，通过预警单元根据位移偏移量进行预警。
8、进一步优选的，所述监测单元包括位移传感器、倾角传感器、压力传感器、振动传感器、温度传感器、湿度传感器以及声音传感器；所述位移传感器采集的输电杆塔的位移变化，所述压力传感器采集输电杆塔基础土壤的压力变化，所述振动传感器采集输电杆塔塔身振动的振幅和频率，所述温度传感器和湿度传感器采集输电杆塔周围环境的温度和湿度，所述声音传感器采集输电杆塔基础土壤和输电杆塔结构所发出的声音。
9、进一步优选的，步骤1中，所述监测数据包括位移数据、倾斜数据、压力数据、振动数据、温度数据、湿度数据以及声音数据，监测数据采用下式表示：
10、x(t)＝[δs(t),θt),p(t),d(t),t(t),w(t),f(t)] (1)
11、式中，x(t)为t时刻采集输电杆塔的监测数据；δs(t)为t时刻采集的输电杆塔的位移数据；θ(t)为t时刻采集的输电杆塔塔身的倾斜数据，p(t)为t时刻采集的输电杆塔基础土壤的压力数据，d(t)为t时刻采集的输电杆塔塔身结构的振动数据，t(t)为t时刻采集的输电杆塔周围环境的温度数据，w(t)为t时刻采集的输电杆塔周围环境的湿度数据，f(t)为t时刻采集的输电杆塔基础土壤和输电杆塔结构所发出的声音数据。
12、进一步优选的，步骤2中，所述利用数据处理单元对监测数据进行预处理：
13、对于输电杆塔的位移数据δs(t)，根据(1)式，通过数据处理单元对位移数据δs(t)进行转化得到模型数据，如下所示：
14、x′(t)＝[δs′(t)，θ′(t)，p′(t)，d′(t)，t′(t)，w′(t)，f′(t)] (2)
15、
16、得到，x′(t)为t时刻预处理后的采集输电杆塔监测的模型数据；δs′(t)为t时刻预处理后的输电杆塔位移的模型数据，n为δs(t)的样本数量；θ′(t)为t时刻预处理后的输电杆塔塔身倾斜的模型数据，p′(t)为t时刻预处理后的输电杆塔基础土壤压力的模型数据，d′(t)为t时刻预处理后的输电杆塔塔身结构振动的模型数据，t′(t)为t时刻预处理后的输电杆塔周围环境温度的模型数据，w′(t)为t时刻预处理后的输电杆塔周围环境湿度的模型数据，f′(t)为t时刻预处理后的输电杆塔基础土壤和输电杆塔结构所发出声音的模型数据。
17、进一步优选的，步骤3中，通过运算单元运用lstm长短期记忆网络算法，使用模型数据训练构建输电杆塔基础不均匀沉降的预测模型，包括以下内容：
18、将数据处理单元对监测数据进行预处理后形成的模型数据作为输入样本；
19、在隐含层中输入标准的位移数据；
20、基于模型数据的输入样本数据和细胞状态信息，训练lstm深度学习网络模型，训练过程如式(4)所示：
21、
22、上式中，σ为输电杆塔基础不均匀沉降的预测模型的激活函数；ft为输预测模型的遗忘门的输出，wf、bf为预测模型的遗忘门矩阵；it为预测模型输入门的输出，wi、bi为预测模型输入门权重矩阵；ct-1为预测模型旧细胞状态信息，为预测模型选择添加的候选状态信息，ct为预测模型更新的细胞信息，wc、bc为模型对应的神经元矩阵；ot为预测模型输出门的输出，wo、bo为预测模型相应的输出门矩阵；ht为预测模型的输出结果；
23、根据输电杆塔基础不均匀沉降的预测模型，预测输电杆塔未来时间的位移数据，如式(5)所示：
24、fc(t+δt)＝f(δs′(t)，θ′(t)，p′(t)，d′(t)，t′(t)，w′(t)，f′(t)) (5)
25、式中：f()为输电杆塔基础不均匀沉降的预测模型，根据预测模型，当输入δs′(t)，θ′(t)，p′(t)，d′(t)，t′(t)，w′(t)，f′(t)时，预测未来t+δt时间的输电杆塔的位移数据δsy(t+δt)。
26、进一步优选的，步骤4中，根据预测模型预测未来时间的输电杆塔位移数据，通过判断单元将预测的位移数据和标准的位移数据进行对比本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于LSTM的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，所述监测单元包括位移传感器、倾角传感器、压力传感器、振动传感器、温度传感器、湿度传感器以及声音传感器；所述位移传感器采集的输电杆塔的位移变化，所述压力传感器采集输电杆塔基础土壤的压力变化，所述振动传感器采集输电杆塔塔身振动的振幅和频率，所述温度传感器和湿度传感器采集输电杆塔周围环境的温度和湿度，所述声音传感器采集输电杆塔基础土壤和输电杆塔结构所发出的声音。
3.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，步骤1中，所述监测数据包括位移数据、倾斜数据、压力数据、振动数据、温度数据、湿度数据以及声音数据，监测数据采用下式表示：
4.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，步骤2中，所述利用数据处理单元对监测数据进行预处理：
5.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的输电杆塔基础不均匀沉降监测方
6.根据权利要求1所述的一种基于LSTM的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，步骤4中，根据预测模型预测未来时间的输电杆塔位移数据，通过判断单元将预测的位移数据和标准的位移数据进行对比，通过预警单元根据位移偏移量进行预警，包括以下步骤：
7.一种应用于权利要求1-6所述的一种基于LSTM的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法的系统，其特征在于，所述系统包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述监测单元包括位移传感器、倾角传感器、压力传感器、振动传感器、温度传感器、湿度传感器以及声音传感器；所述位移传感器和压力传感器布设在输电杆塔基础，采集输电杆塔基础的位移变化及土壤的压力变化；所述振动传感器安装在输电杆塔塔身结构上，采集输电杆塔振动的振幅和频率；所述温度传感器和湿度传感器安装在输电杆塔上，采集输电杆塔周围环境的温度和湿度；所述声音传感器设置在电杆塔基础土壤和输电杆塔结构上，采集输电杆塔基础土壤和输电杆塔结构所发出的声音信息。
...【技术特征摘要】
1.一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，所述监测单元包括位移传感器、倾角传感器、压力传感器、振动传感器、温度传感器、湿度传感器以及声音传感器；所述位移传感器采集的输电杆塔的位移变化，所述压力传感器采集输电杆塔基础土壤的压力变化，所述振动传感器采集输电杆塔塔身振动的振幅和频率，所述温度传感器和湿度传感器采集输电杆塔周围环境的温度和湿度，所述声音传感器采集输电杆塔基础土壤和输电杆塔结构所发出的声音。
3.根据权利要求1所述的一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，步骤1中，所述监测数据包括位移数据、倾斜数据、压力数据、振动数据、温度数据、湿度数据以及声音数据，监测数据采用下式表示：
4.根据权利要求1所述的一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，步骤2中，所述利用数据处理单元对监测数据进行预处理：
5.根据权利要求1所述的一种基于lstm的输电杆塔基础不均匀沉降监测方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘永生，王昊，陶欣，林刚，张传瑾，谢彬，薛明岭，
申请(专利权)人：南京电力设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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