技术领域
[0001] 本申请涉及电力线路监测领域，特别是涉及一种电力线路监测方法。
相关背景技术
[0002] 随着电力线路覆盖率的不断提高，需要进行状态监测和维护管理的线路也随之增加。另外，如今电力线路的铺设已经逐渐延伸至山区、森林、沙漠等偏远地区，相应的，实现线路的状态监测以及维护管理也就越发困难。
[0003] 目前，传统的电力线路监测方法往往依赖于人工巡查或部署在电力线路上的检测设备实现。人工巡查的效率低、实时性差，并且对于山区等偏远、环境恶劣的地区而言很难实现。而固定的监测设备由于需要部署在各个电力线路段上，对于当前基数如此庞大的电力线路网络而言，实施的成本极为高昂。
[0004] 所以，现在本领域的技术人员亟需要一种电力线路监测方法，以解决目前对于电力线路监测实施困难且成本高昂的问题。
具体实施方式
[0042] 下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护范围。
[0043] 本申请的核心是提供一种电力线路监测方法。
[0044] 为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。
[0045] 目前，传统的电力线路监测方法多依赖于人工巡查实现，或通过固定设置在各电力线路处的传感器等检测设备实现。
[0046] 对于人工实现的方案：考虑到当前电力线路铺设范围以及基数，若通过人工实现需要使用大量的人力，成本高昂。同时，采用人力巡查监测电力线路状态的方式不可避免地会出现效率低、实时性差的问题，不利于维护电力网络的安全性。此外，考虑到目前在偏远山区、森林、沙漠等极端恶劣环境下也有电力线路铺设，这些地区的电力线路同样由线路状态监测的需求，由人工实现起来过于困难。
[0047] 对于在各段电力线路处固定设置检测设备的方案：若保证对每一段电力线路都实现线路状态的监测，就需要在每一段电力线路处都设置所需要的检测设备。同样考虑到当前电力线路的铺设范围以及基数，上述方案实施的成本过于高昂，并且对于固定设置在不同电力线路上的检测设备，也存在损坏、定期更换等需求，同样需要大量人力物力实现，实施起来十分困难。
[0048] 为解决上述问题，本申请提供一种电力线路监测方法，分别应用于前端用于采集电力线路状态信息的无人机侧，以及后端用于分析各段电力线路当前线路状态的处理平台侧。下面也分别从无人机侧和处理平台两侧展开说明。
[0049] 首先，应用于无人机侧，无人机包括线路状态检测模块、通信模块和定位模块；则如图1所示，方法包括：
[0050] S11：通过线路状态检测模块获取各段电力线路的线路状态信息。
[0051] S12：通过定位模块获取各段电力线路的位置信息。
[0052] S13：将各段电力线路对应的线路状态信息和位置信息通过通信模块发送至后端的处理平台，以便于处理平台根据线路状态信息判断各段电力线路的线路状态，并在判断任意段电力线路出现异常时，返回包括该段电力线路的位置信息在内的告警信息。
[0053] 对于步骤S11，本实施例不限制于上述线路状态检测模块的具体实施形式。容易理解的是，线路状态检测模块具体包括何种检测设备，应出于实际对电力线路的状态监测需求确定。
[0054] 例如，在一般的应用场景中，弧垂是电力线路安全运行的主要指标，所以电力线路状态监测中通常都需要包含对线路弧垂信息的监测。也即在一种可能的实施方案中，上述的线路状态检测模块包括弧垂识别设备；
[0055] 相应的，线路状态信息包括弧垂信息。
[0056] 对于弧垂信息的采集，目前已存在多种实施方案，例如激光法、倾角法、温度法、拉力法以及北斗差分法等等方案，基于上述检测原理实施的弧垂检测设备，可用于检测电力线路的弧垂信息。
[0057] 进一步的，考虑到本申请具体是通过设置在无人机上的检测设备实现对电力线路的状态监测，目前存在的多种弧垂检测方案中，可能存在部分检测方案不适用于无人机检测这一场景，基于此，本实施例还提供一种可能的实施方案：上述的弧垂检测设备具体为图像识别设备。
[0058] 也即，无人机通过其上搭载的图像识别设备，对各段电力线路的弧垂情况进行识别，利用采集到的电力线路图像，识别确定电力线路的弧垂大小，进而确定相应的弧垂信息，是一种适应于无人机实施的弧垂检测方案。
[0059] 进一步的，若无人机上搭载的线路状态检测模块包括图像识别设备，则除去采集电力线路的弧垂信息之外，图像识别设备还可用于识别电力线路是否破损。也即，本实施例还提供一种优选的实施方案：
[0060] 若上述无人机中搭载的弧垂识别设备具体为图像设备，则上述无人机采集得到的线路状态信息还包括线路完整性信息。
[0061] 容易理解的是，图像识别设备可以对电力线路当前的外观进行图像采集，而诸如线路破损、裸露等异常问题都会直观地在线路外观上得到体现。若以通过图像识别设备采集电力线路的图像数据，并对图像数据进行分析和识别，可以有效地判断出线路是否完整，也即由无人机采集并发送到后端处理平台的线路状态信息还包括用于反映电力线路是否破损的线路完整性信息。
[0062] 进一步的，在另外一种应用场景中，线路的温度也是用于分析电力线路是否过热或预测电力线路是否将要出现过热或其他异常的重要参数。所以本实施例还针对上述的线路状态检测模块，提供另外一种优选的实施方案：
[0063] 上述的线路状态检测模块还包括温度检测设备；相应的，线路状态信息包括线路温度信息。
[0064] 需要说明的是，本实施例并未限制温度检测设备的具体实施方式，可以是直接接触式的温度检测设备，也可以是非直接接触式的温度检测设备。但考虑到上述方案是用于无人机实现的对电力线路的状态监测，则多选择非直接接触式的温度检测设备实现对电力线路的线路温度信息进行采集。常见的非接触式温度检测设备有红外温度检测设备、辐射测温设备等等，可基于实际应用场景对测温精度的需要自由选择合适的型号。
[0065] 对于步骤S12，可以通过设置在无人机上的定位模块间接得到被测电力线路的位置信息。
[0066] 一方面，无人机在实际检测电力线路的线路状态时，必然需要与被测电力线路保持在一定距离之内。而该距离相对于电力线路分布的距离尺度而言，通常可以忽略不计，所以可以直接将无人机当前的位置信息作为被测电力线路的位置信息。
[0067] 另一方面，如上述实施例中，无人机设置有图像识别设备用于采集电力线路的线路状态信息。而目前的图像识别技术支持对图像中元素的定位，例如深度估计算法，可以识别图像中元素与无人机之间的“深度”，也即确定电力线路与无人机之间的相对位置，从而基于无人机定位模块对自身的定位，得到电力线路的位置信息。
[0068] 需要说明的是，步骤S11与步骤S12之间并无先后顺序限制关系，图1所示流程仅为一种可能的实施方案。事实上，步骤S11和步骤S12多为同时进行，图1中仅为区分两步骤所执行的不同操作，故将其分开执行。
[0069] 还需要说明的是，对于上述所使用的定位模块，本实施例也未限制其具体的实施方式，根据定位精度需要从常见的定位模块中选取任意一种即可。常见的定位模块包括：全球定位系统(Global Positioning System，GPS)和北斗卫星导航系统(Beidou Navigation Satellite System，BDS)。目前多使用北斗卫星定位模块实现上述方案所需的定位要求。
[0070] 另外的，若在部分特殊的应用场景中存在对电力线路的进一步定位需求，例如准确地识别某一段电力线路的弧垂最低点(即弧形垂下的电力线路距离地面最近的点)、或者识别电力线路中破损处的具体位置等。则单独通过北斗卫星导航系统提供的米级别的定位精度可能不满足上述的定位精度要求，本实施例相应提供一种进一步的优选方案：
[0071] 通过通信模块与其他无人机建立通信连接，并获取其他无人机的定位信息；
[0072] 相应的，在步骤S12之后、步骤S13之前，还包括：
[0073] S14：以定位信息作为参考基准，对位置信息进行差分定位处理，以得到新的位置信息。
[0074] 在实际应用中，对电力线路实现前端线路状态信息采集的无人机通常不是单独工作的，多以集群的方式实现。即一个包括多架无人机的无人机集群共同对一个较大范围内的所有电力线路进行线路状态检测，同一集群的无人机之间通常具有通信连接。
[0075] 此时，由于每一无人机都需要搭载有定位模块，而相邻区域同时存在相互通信的多架无人机，则每一无人机都可以作为其他无人机的定位参考。基于差分定位算法，在任意无人机进行定位时，利用其他无人机作为参考设备，对定位模块定位得到的位置信息进行校准，以进一步提高定位精度。在实际应用中，具体可将北斗卫星导航系统提供的米级别的定位精度提高至厘米级别。
[0076] 对于步骤S13，本实施例同样未对通信模块的具体实施方式做出限制，可从目前已存在的多种无线通信连接方案中择一实施。但进一步的，本实施例提供一种较优的实施方案：上述的通信模块具体为LoRa无线通信模块。
[0077] 罗拉(LoRa)无线通信技术提供了一种低功耗、长距离的数据传输手段，满足于前端无人机与后端处理平台之间长距离的无线通信需要，并且凭借其低功耗的优势，进一步提高了无人机的续航能力，从而减少无人机降落、充电的频次，提高电力线路状态监测整体的效率。
[0078] 并且，LoRa无线通信技术以其优秀的抗干扰性和渗透力，保证了在复杂环境下，如电力线路沿途的高楼、山体等环境中，都能够保证数据的稳定传输，适应了目前电力线路铺设场景多样，且部分场景环境恶劣的特点。
[0079] 另一方面，本申请基于处理平台侧，同样提供一种相应的电力线路监测方法，如图2所示，包括：
[0080] S21：由无人机侧获取与各段电力线路对应的线路状态信息和位置信息。
[0081] 其中，线路状态信息为无人机通过线路状态检测模块获取；位置信息为无人机通过定位模块获取。
[0082] S22：根据线路状态信息确定各段电力线路的线路状态。
[0083] S23：若判断任意段电力线路出现异常，则返回包括该段电力线路的位置信息在内的告警信息。
[0084] 对于步骤S21，如上无人机部分的实施例所述，一种可能的实施方式为无人机与处理平台之间基于LoRa无线通信技术实现通信。所以步骤S21具体可以是处理平台基于其所包括的LoRa无线通信模块接收到由前端各个无人机所发送的电力线路的线路状态信息及位置信息。
[0085] 对于步骤S22，本实施例提供几种可能的实施方案：
[0086] 其一，针对线路状态信息中的各项参数，设置相应的阈值，从而借助与对应阈值之间的大小比较，确定线路状态。
[0087] 例如，对于电力线路的弧垂信息，若线路最低点与两悬挂点间连线的垂直距离大于对应的弧垂阈值，则说明电力线路弧垂异常或杆塔倾斜。于此同理的还有对于电力线路是否过热的判断，通过采集到的电力线路的温度信息，与对应的温度阈值进行比较，即可判断电力线路是否互相过热异常。
[0088] 其二，也即为本实施例所提供的一种优选的实施方案，上述的步骤S22具体包括：
[0089] S221：利用预先训练的元学习模型根据线路状态信息确定电力线路可能出现各种问题类型的概率。
[0090] S222：判断各种问题类型对应概率值中的最大值，是否大于警戒阈值，若是，则转至步骤S223，若否，则转至步骤S224。
[0091] S223：确定该段电力线路出现异常。
[0092] S224：确定该段电力线路正常。
[0093] 具体的，在预先训练建立的元学习模型中，将上述确定当前电力线路可能出现的各种问题类型的概率，以函数的形式实现，即得到电力线路出现各种问题类型的概率预测函数predict：
[0094] Tpred＝softmax(M(L′,E′))；
[0095] 其中Tpred是预测的某一问题类型的概率值，在电力线路监测的实际应用中，问题类型可能包括线路过热、杆塔倾斜、线路破损等。softmax函数是为了将模型的输出转化为概率分布，M表示的是经过训练的元学习模型，L′和E′分别表示预处理过的线路状态数据和设备信息。模型M的具体结构和参数取决于所选择的元学习算法和模型架构。假设元学习模型M是一个单层的全连接神经网络，那么我们可以将预测函数表示为：
[0096] Tpred＝softmax(M(L′,E′))＝softmax(W*concat(L′,E′)+y)；
[0097] 其中，“W”是神经网络的权重参数，concat(L′,E′)是将预处理后的线路状态数据L′和设备信息L′进行拼接后的结果；y是神经网络的偏置参数，softmax函数用于将模型的线性输出转换为各个问题类型的预测概率。
[0098] 进一步的，如上述示例，线路状态信息包括：弧垂信息、线路完整性信息和线路温度信息；则对应的元学习模型所支持预测的问题类型可以包括线路过热、杆塔倾斜、线路破损。
[0099] 基于此，通过元学习模型M中的概率预测函数，应得到与上述三种问题类型对应的概率值；确定上述得到的三个概率值中的最大值，与相应的警戒阈值进行比较，即可判断电力线路的状态是否异常；若异常，则出现异常的问题类型为最大值所对应的问题类型。
[0100] 还需要说明的是，上述的警戒阈值应为一个具体的概率值，表示当出现异常的概率超过多少时，认为电力线路当前出现异常。可以根据所比较的问题类型的不同采取不同的警戒阈值，也可以所有问题类型共用同一警戒阈值，本实施例对此不做限制。
[0101] 进一步的，基于上述实施例对于步骤S22的优选方案，相应的还有步骤S23包括：
[0102] 以概率值最大的问题类型作为异常识别结果，返回包括异常识别结果在内的告警信息。
[0103] 也即，在本实施例中，通过元学习模型实现了对电力线路可能出现的异常问题类型进行预测，将电力线路状态的监测从出现异常问题后的异常检测，转换为对电力线路出现问题前的异常预测，以在问题出现前即采取解决措施避免损失，或进一步保证对电力线路问题处理的及时性，最大程度保障电力线路运行的安全性和稳定性。另外，在本实施例中，还可以通过元学习模型对电力线路可能出现的异常问题类型进行预测，方便维修班组采取针对性的解决措施，更好地解决线路异常问题。
[0104] 另一方面，在通过上述步骤实现对于电力线路异常问题的确定或预测之后，维修班组所对应采取的解决措施，本实施例也提供一种可能的实施方案，为维修班组所采取的解决措施提供指导，在步骤S23之后，方法还包括：
[0105] S24：获取资源分布信息。
[0106] S25：利用所述元学习模型，根据所述异常识别结果、所述位置信息和所述资源分布信息，生成资源调度策略。
[0107] 其中，上述步骤S24中的资源分布信息，具体可以包括但不限于人力、设备、材料等资源的种类及分布情况，上述资源用于解决电力线路所出现的异常问题。
[0108] 对于步骤S25，容易知道的是，元学习模型M为一个模型架构，其中可以不仅仅包括上述的预测函数，还可以包括本实施例所需的资源调度函数，也即实现步骤S25的函数工具。具体的，上述的资源调度函数dispatch可以为：
[0109] R＝W2*D+b；
[0110] 其中，“*”表示矩阵乘法；“W2”是一个m*n的矩阵，W2中的每一个元素wij代表第i种资源对第j个策略因素的影响力，容易知道的是，同一资源对同一策略因素在解决不同线路问题类型时的影响力可能不同；D是资源调度策略；b是偏移量向量，bi代表第i种资源的基础需求量，长度为m。
[0111] 基于上述元学习模型M中的资源调度函数dispatch，即可针对已经确定的电力线路问题，生成相应的资源调度策略D，从而为维修班组处理电力线路异常问题提供指导。
[0112] 另外，采用上述的元学习模型M除去可以对电力线路的异常进行预测以及生成相应的资源调度策略D之外，元学习模型M还具有其他的优势：
[0113] 元学习模型不同于传统的机器学习模型，元学习模型在训练时，既会考虑在整体任务上的性能(即元学习任务)，也会针对单一任务的性能进行优化。例如元学习模型能够在面对新任务时，通过调整模型内部参数θ和任务特定参数 进行快速适应和学习。从而针对每个新任务ti，模型优化 以适应该任务，得到更高的预测准确性。
[0114] 上述元学习模型的优化过程可以表示为：
[0115]
[0116]
[0117] 其中， 是任务ti的损失函数；αi代表参数 的对应学习率，βj代表参数θ的对应学习率； 是优化后的任务特定参数； 表示参数 的哈密顿算子、 表示参数θ的哈密顿算子。在电力线路监测的实际应用中，任务ti是预测电力线路的某种状态，如上述示例，t1代表线路过热，t2代表杆塔倾斜，t3代表线路破损等。
[0118] 同时，元学习模型在对电力线路问题进行预测之后，根据维修班组实际去往现场所获得到的实际情况，还可以对元学习模型进行更新，以提高元学习模型的预测准确性。进一步的，一种可能的更新过程可以表示为：
[0119]
[0120] 综上所述，本申请提供一种电力线路检测方法，通过搭载有电路线路检测模块的无人机实现对前端电力线路状态的监测，将线路状态信息发送至后端的处理平台中进行处理，从而实现对电力线路异常的识别与告警，提示维修班组及时前往现场解决异常问题，维护了电力线路运行的安全性与可靠性。
[0121] 另外，上述方案无需人工参与，可以节省大量的人力、物力，无人机相比于人力也更容易实现深入到山区、森林以及沙漠等偏远、恶劣地区中执行电力监测工作。
[0122] 并且，由无人机所实现的线路检测方案，无需在每一段需要监测线路状态的电力线路上都设置相应的检测设备。利用一架搭载有检测设备的无人机即可实现对多段电力线路的状态监测，大大降低了检测设备的部署成本。同时，由无人机实现的状态监测相比于固定式的检测设备而言更加灵活，当检测设备出现故障时，对可移动的无人机进行设备更换也更容易实现，极大减轻了维修班组的运维压力。
[0123] 最后，结合实际实施场景，对上述实施例所提供的电力线路监测方法进行进一步的说明：
[0124] 如图3，本实施例的电力线路监测方法应用于如图3所示的架构中，包括多个无人机组成的无人机集群和处理平台；
[0125] 其中，无人机侧至少包括但不限于：线路状态检测模块、通信模块和定位模块；线路状态检测模块又包括图像识别设备和温度检测设备；通信模块具体为LoRa无线通信模块；定位模块具体为北斗卫星定位模块。
[0126] 处理平台侧至少包括但不限于：用于与前端无人机通信的LoRa无线通信模块，用于分析、处理无人机侧发送数据的数据分析模块(可通过如中央处理单元、单片机等具有数据处理能力的硬件设备实现)，以及将告警信息等信息显示给相关人员的显示模块(显示屏等)。
[0127] 整个电力线路检测流程包括：
[0128] (A)设备设定：
[0129] 设定一个或多个无人机。这些无人机内置有图像识别设备、温度检测设备以及LoRa无线通信模块和北斗卫星定位模块。
[0130] LoRa无线通信技术以其优秀的抗干扰性和渗透力，保证了在复杂环境下，如电力线路沿途的高楼、山体等环境中，都能够保证数据的稳定传输。北斗卫星通信模块则可以实时获取设备的位置信息，为后续的数据分析提供基础。
[0131] 具体的，步骤A又可以包括：
[0132] A1‑设备选择：在这个阶段，需要选择一种能够内置LoRa无线通信模块以及北斗卫星定位模块的无人机型；该无人机还需要具备高精度的图像识别设备和温度检测设备，以便准确地收集弧垂信息等线路状态信息。
[0133] A2‑设备分散：将上述选择好的无人机分散到所需要进行状态监测的各段电力线路附近；无人机可以通过运动实现对分配范围内所有电力线路的全面覆盖；无人机的实时位置可以用北斗卫星定位模块的位置坐标来描述，即(X,Y,Z)，其中X、Y、Z分别表示设备在三个方向上的坐标值。
[0134] A3‑定位校准：使用北斗卫星定位系统，获取无人机的当前位置；然后利用差分定位技术对位置信息进行校准。
[0135] 位置信息可以用以下公式进行修正：
[0136] Xcorrected＝Xinitial+ΔX；
[0137] Ycorrected＝Yinitial+ΔY；
[0138] Zcorrected＝Zinitial+ΔZ；
[0139] 其中，Xcorrected、Ycorrected、Zcorrected是位置信息在三个方向上修正后的坐标值；Xinitial、Yinitial、Zinitial是通过北斗卫星定位模块获取的位置信息在三个方向上的初始坐标值；ΔX、ΔY、ΔZ是通过差分定位技术计算出的修正值。
[0140] A4‑设备配置：对无人机进行配置，设置LoRa无线通信模块的参数，例如频率、带宽、传输功率等。并设置无人机的工作模式，例如数据收集的时间间隔、数据传输的时间间隔等。
[0141] A5‑设备测试：在无人机安装和配置完成后，进行设备测试。测试的目的是确认无人机及相应的检测设备能够正常工作，包括飞行、避障、数据收集、定位、数据传输等功能。
[0142] (B)精确定位：
[0143] 应用北斗卫星定位模块和差分定位技术，对每个无人机的位置进行精确测定和修正。北斗卫星定位模块可以提供米级别的定位精度，但是在电力线路的检测中，通常需要更精确的位置信息，因此可使用差分定位技术，通过无人机集群中的其它无人机，可以将定位精度提升至厘米级别。
[0144] 具体的，步骤B又可以包括：
[0145] B1‑数据收集：在无人机分散和配置之后，无人机将开始按预定的飞行任务采集相应电力线路的数据。每个设备都被配置为记录其位置信息，然后通过LoRa无线通信模块将数据传送至处理平台。
[0146] B2‑数据预处理：接收到的数据需要进行预处理以进行下一步分析。预处理包括数据清理(例如，处理丢失或错误的读数)、格式转换(例如，将GPS坐标转换为通用格式)和归一化(例如，将所有数据调整到同一尺度)。
[0147] B3‑差分定位处理：利用多无人机的实时位置信息，可以进行差分定位处理以提高当前无人机实时位置或被测电力线路位置信息的精度。具体可参见上述步骤A3‑定位校准中的校准公式，本实施例在此不再赘述。
[0148] B4‑数据存储：预处理和差分定位处理后的数据需要存储以进行进一步分析。这些数据可以存储在后端处理平台的本地服务器或云上，使用适当的数据库管理系统进行管理。这个步骤的重要性在于，存储处理后的数据可以加快将来的数据分析过程，避免重复上述步骤。
[0149] 请注意，上述所有公式都假设数据是在同一时间帧或近似的时间帧下收集的。如果数据是在不同的时间帧下收集的，那么需要将数据同步到同一时间帧，通常可以通过插值或重采样来实现。
[0150] (C)数据传输：
[0151] 无人机通过LoRa无线通信模块，将监测到的电力线路状态信息和实时位置信息传输到处理平台。这个数据传输过程通过LoRa网络进行，由于LoRa的低功耗特性，使得无人机可以长时间工作而无需更换电池，极大地降低了运营成本。
[0152] 具体的，步骤C又可以包括：
[0153] C1‑数据打包：在无人机中，收集到的电力线路状态信息以及位置信息需要被打包成适合无线传输的数据包。这一步骤通常包括序列化数据、添加校验和等步骤，以确保数据在传输过程中的完整性。
[0154] 以打包后的数据包为P，其中包含电力线路状态信息E和实时位置信息L，则有P＝{E,L}。
[0155] C2‑数据发送：无人机通过LoRa无线通信模块，将数据包P发送到处理平台。在这个过程中，无人机需要遵循LoRa的通信协议，包括先前设置的频率选择、数据速率设置、编码方案等。
[0156] C3‑数据接收：中心处理平台通过LoRa接收器，接收来自设备的数据包。接收过程需要处理无线信道中的各种影响，如多径、衰落、噪声等。通常，接收器会有一个解码过程，以还原出发送的数据包P。
[0157] C4‑数据校验和解析：在接收到数据包P后，处理平台需要进行数据校验，以确保数据的完整性和准确性。然后，解析数据包，得到无人机采集到的电力线路状态信息E和位置信息L。
[0158] C5‑数据使用：处理平台根据收到的数据E和L，进行后续的处理和决策。可能包括基于电力线路状态信息E进行电力线路的状态评估，当判断由电力线路异常时，可根据返回的位置信息L实现对异常电力线路的定位。
[0159] (D)元学习处理：
[0160] 处理平台接收到数据后，利用预训练的元学习模型对数据进行处理。元学习，也称为学习如何学习的技术，可以在面临新任务时，快速地从已有经验中学习和适应，使得模型能够在遇到新的、未曾遇见过的问题时，也能够迅速做出反应。
[0161] 具体的，步骤D又可以包括：
[0162] D1‑数据接收：在此阶段，处理平台接收设备传输的实时位置信息L和电力线路状态信息E。我们可以设定L和E为向量，形式如 和 其中n表示电力线路的数量。
[0163] D2‑数据预处理：在接收到数据包P之后，需要对数据进行预处理以适配元学习模型。预处理可能包括数据清洗、数据标准化、数据维度转换等步骤。例如，可以将电力线路状态信息 和设备的位置信息 合并为一个特征向量X，即 同时设定数据预处理为一种函数preprocess，形式如：
[0164]
[0165]
[0166] 其中，μE和μL是向量 和 的均值，σE和σL是向量 和 的标准差，供元学习模型使用，以提高模型的训练效率和性能。。
[0167] D3‑元学习模型预测：利用预训练的元学习模型M，输入特征向量X进行预测。假设模型M的参数为θ，那么预测的输出可以表示为：Ypred＝M(X；θ)。
[0168] 元学习的关键在于模型参数θ的更新方式，不同于传统的机器学习模型，元学习模型在训练时，既会考虑在整体任务上的性能(即元学习任务)，也会针对单一任务的性能进行优化。
[0169] D4‑元学习模型处理：处理平台使用预训练的元学习模型M对预处理后的数据进行处理。元学习模型能够在面对新任务时，通过调整模型内部参数θ和任务特定参数 进行快速适应和学习。针对每个新任务ti，模型优化 以适应该任务。这个优化过程可以表示为：
[0170]
[0171]
[0172] D5‑问题类型预测：利用优化后的元学习模型，对电力线路可能出现的问题类型进行预测。预测函数往往会涉及到模型的前向传播过程。对于电力线路监测问题，可以假设存在一种映射关系，它将输入的线路状态数据映射到不同的电力线路问题类型上。这个映射关系可以通过元学习模型M来学习。因此，预测函数可以被定义为模型M对输入数据进行前向传播的过程，具体来说，就是模型M根据输入的线路状态信息E′和位置信息L′，输出各种问题类型的预测概率。预测过程可以表示为一个函数，如：
[0173] Tpred＝predict(M,L′,E′)＝softmax(M(L′,E′))；
[0174] 其中Tpred是预测的某一问题类型的概率值，在电力线路监测的实际应用中，问题类型可能包括线路过热、杆塔倾斜、线路破损等。softmax函数是为了将模型的输出转化为概率分布，M表示的是经过训练的元学习模型，L′和E′分别表示预处理过的线路状态数据和设备信息。模型M的具体结构和参数取决于所选择的元学习算法和模型架构。假设元学习模型M是一个单层的全连接神经网络，那么我们可以将预测函数表示为：
[0175] Tpred＝softmax(M(L′,E′))＝softmax(W*concat(L′,E′)+y)；
[0176] 其中，“W”是神经网络的权重参数，concat(L′,E′)是将预处理后的线路状态数据L′和设备信息L′进行拼接后的结果；y是神经网络的偏置参数，softmax函数用于将模型的线性输出转换为各个问题类型的预测概率。
[0177] D6‑模型更新：基于预测结果与实际结果的比较，反馈更新元学习模型。在每个任务ti结束后，维修班组可以获取一个真实的结果标签Treal。然后可以通过比较Tpred和Treal来计算出这个任务的损失Lti，然后用这个损失来更新模型的参数，进一步提高模型在未来任务中的预测准确性。更新过程可以表示为：
[0178]
[0179] 本步骤使得元学习模型可以不断地从经验中学习和改进，提高模型的预测准确性。通过这些步骤，元学习模型可以在接收新的任务时，快速地从已有的经验中学习和适应，即使是未曾遇见过的问题，也能迅速做出反应。
[0180] (E)数据分析：
[0181] 元学习模型对设备传输过来的数据进行综合分析，考虑设备的位置信息和实时的电力线路状态信息。这样可以更准确地判断电力线路的状态，识别出可能存在的问题，例如线路过热、杆塔倾斜、线路破损等。
[0182] 具体的，步骤E又可以包括：
[0183] E1‑数据解析：元学习模型预测的输出Ypred需要被解析为具体的电力线路状态信息S。具体解析方法可能取决于元学习模型的设计和输出格式。例如，如果Ypred是一个向量，表示不同电力线路问题的概率，那么可以通过选择最高概率的问题作为当前线路状态，即S＝argmax(Ypred)。
[0184] E2‑阈值设定：为了判断电力线路是否存在问题，需要设定一个警戒阈值T。当S的值超过T时，认为电力线路存在问题。警戒阈值的设定可以根据历史数据和经验来确定。
[0185] E3‑状态判断：根据解析的电力线路状态信息S和设定的阈值T，进行状态判断。具体的判断过程可以表示为：如果S＞T，则认为电力线路存在问题，且问题类型为上述概率最大值所对应的问题类型，否则认为电力线路正常。
[0186] E4‑问题识别：如果电力线路存在问题，需要进一步识别问题的类型和严重程度。这个识别过程可以根据元学习模型预测的输出Ypred来进行。例如，可以将Ypred解析为不同问题类型的概率，然后选择概率最高的问题类型作为异常识别结果。
[0187] E5‑决策制定：根据识别的问题类型和严重程度，制定相应的决策。决策可能包括启动应急修复程序、进行电力线路的定期维护、优化电力线路的运行参数等。
[0188] (F)问题报告：
[0189] 当元学习模型识别到可能存在的电力线路问题时，立即生成告警信息，并将告警信息反馈给运维人员。告警信息不仅包含上述的异常识别结果，还包含异常发生的电力线路位置，这样可以帮助运维人员快速定位问题。
[0190] 具体的，步骤F又可以包括：
[0191] F1‑警报生成：当元学习模型识别到可能存在的电力线路问题时，即状态判断S＞T，生成告警信息。这个告警信息包含如设备的实时位置信息，预测的问题类型(即异常识别结果)等。
[0192] F2‑警报传输：将生成的告警信息通过安全的通信渠道，比如加密的传输控制协议/网际协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol，TCP/IP)网络，发送到运维人员的控制台或移动设备上。
[0193] F3‑警报接收与解析：运维人员在接收到告警信息后，对其进行解析，得到电力线路的位置信息和预测的问题类型。
[0194] F4‑问题定位与解决策略制定：根据接收到的电力线路的位置信息和预测的问题类型，运维人员可以快速定位问题，并根据问题类型制定(基于元学习模型生成的资源调度策略指导下)相应的解决策略。例如，如果出现线路过热，解决策略可能包括立即切断线路的电源，发送维修班组进行现场检查等。
[0195] (G)决策执行：
[0196] 运维人员收到警报后，根据元学习模型提供的告警信息和资源调度策略，快速定位问题并做出决策(即确定解决策略)。例如，当模型识别出某个位置的电力线路破损时，运营人员可以快速派遣维修团队进行现场修复，防止问题进一步扩大。
[0197] 具体的，步骤G又可以包括：
[0198] G1‑问题解读与策略选择：运维人员根据告警信息，结合其对电网的理解和经验，选取最适合的解决策略。
[0199] G2‑资源调度：根据选定的解决策略，运维人员调度相应的资源，例如人力、设备、材料等，准备实施解决策略。这个过程可以被建模为一个资源调度函数：
[0200] R＝W2*D+b；
[0201] 其中，“*”表示矩阵乘法；“W2”是一个m*n的矩阵，W2中的每一个元素wij代表第i种资源对第j个策略因素的影响力，容易知道的是，同一资源对同一策略因素在解决不同线路问题类型时的影响力可能不同；D是资源调度策略；b是偏移量向量，bi代表第i种资源的基础需求量，长度为m。
[0202] G3‑决策执行：运维人员开始实施解决策略，使用被调度的资源来解决识别出的问题，可调度的资源包括但不限于修复人员、备用设备、电力存储和分配设施；可使用的解决策略包括但不限于修复电力线路、替换设备、重新定向电力流。
[0203] 假设解决策略D是一个矩阵，其元素Di,j表示在第i个任务中采用第j种策略的优先级，资源R也是一个矩阵，其元素Ri,k表示第i个任务可用的第k种资源的数量。再假设g(Di,j,Ri,k)是一个函数，代表在第i个任务中，使用第j种策略和第k种资源，可以带来的效益。那么，我们可以定义execute(D,R)函数如下：
[0204]
[0205] 其中，h(i)表示任务i的重要性。
[0206] 在上述函数模型中，执行函数是所有任务效益的和，而每个任务的效益是使用所有策略和资源带来的效益的乘积，乘以任务的重要性。并且，每种策略和资源带来的效益是其优先级和数量的指数函数。
[0207] G4，结果反馈：执行完毕后，运维人员会根据执行的结果和实际的表现情况，对元学习模型进行反馈，帮助模型进行进一步的学习和优化。这个过程同样可以被建模为一个反馈函数，例如feedback(A,D,result)，其中result是执行结果。
[0208] 通过上述步骤，运维人员不仅可以解决发现的问题，还可以通过反馈帮助模型进行进一步的学习和优化，从而提高整个电力线路监测方案的效能。
[0209] 以上对本申请所提供的一种电力线路监测方法进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。
[0210] 还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
