[0001] 本发明涉及输电线路监测技术领域，尤其涉及一种基于物联网监测的防冻系统及其方法。

[0002] 输电线路作为电力系统的重要组成部分，广泛应用于各种环境下的电力输送。然而，特别是在寒冷地区，冬季低温天气常常导致输电线路出现覆冰现象。覆冰不仅增加了导线的重量，还容易引起导线的振动、弧垂增大，甚至可能导致输电塔的倒塌以及导线断裂等严重事故。这些问题对电力系统的稳定性和安全性构成了重大威胁。现有技术中，常用的防冻措施包括人工除冰、机械振动除冰、加热除冰等方法，但这些方法存在监测效率低、成本高、人工操作复杂、难以在大范围内实现自动化的问题。

[0003] 随着物联网(IoT)技术的发展，借助于先进的传感器和通信技术，可以对输电线路的运行状态进行实时监测，采集诸如温度、湿度、风速、电流等相关环境参数，并通过智能算法进行综合分析，从而提前预判线路的覆冰风险，采取预防性措施。然而，目前在输电线路防冻领域，基于物联网的监测技术尚处于发展阶段，现有的监测系统缺乏多维度数据融合分析，无法在早期阶段有效预防线路冰冻问题。

[0004] 因此，急需开发一种基于物联网监测的智能化输电线路防冻系统，能够通过实时监测、分析环境条件，准确预判线路的冰冻风险并自动执行相应的防冻措施，从而有效保障输电线路的稳定运行。

[0097] 为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

[0098] 下面参照本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

[0099] 本发明本发明提供了一种基于物联网监测的输电线路防冻系统及其方法，通过多种传感器实时监测输电线路周围的环境参数，利用物联网技术进行数据采集、传输和处理，并通过智能算法分析环境数据，精准判断输电线路的覆冰风险并，实现高效且智能的防冻监测综合管理，具体方案如下：

[0100] 一种基于物联网监测的输电线路防冻系统及其方法，包括：环境参数监测模块、数据采集与传输模块、智能数据处理与分析模块、预警系统模块、远程监控与管理模块、系统管理与维护模块，其中：

[0101] 环境参数监测模块，通过部署在输电线路各节点的传感器，实时采集与输电安全相关的环境参数，具体包括：

[0102] 温度传感器单元：监测线路周围温度变化，预测线路因温度升高而可能出现的过载风险；

[0103] 湿度传感器单元：监测线路周围空气湿度，提供防范潮湿环境对线路安全的影响。

[0104] 风速传感器单元：监测线路周围周围风速，特别是高风速可能对线路造成的机械压力。

[0105] 电流负荷监测单元：实时监控线路的电流负荷，判断线路负载是否过高。

[0106] 数据采集与传输模块，负责将各传感器采集到的数据传输至云端处理平台，确保数据传输稳定和高效，具体包含单元：

[0107] 数据采集单元：集中接收来自传感器的各类环境数据，进行初步整理和筛选。

[0108] 无线通信单元：基于物联网通信协议(如LoRa、NB‑IoT、5G)，将采集到的数据传输至云端，确保数据传输的可靠性和覆盖广度。

[0109] 实时监控与历史趋势分析：系统通过融合来自传感器的实时监控数据和历史积累的数据，动态评估设备当前状态及运行风险。例如，历史数据可以包括过去几年或几个月的环境监控记录、设备状态变化记录、故障频次等，这些数据与当前的传感器信息结合，形成全方位的风险评估。

[0110] 长期与短期趋势分析：系统通过分析长短期数据趋势变化，对设备潜在的老化、性能下降或可能的环境变化影响进行评估。例如，通过分析一个地区近几年的风速和湿度变化趋势，系统可以判断风力发电设备的运行风险，并做出风险提示。

[0111] 动态风险评估模型

[0112] 自适应风险模型：系统能够根据实时环境数据(如温度、湿度、风速等)与历史故障数据结合，动态调整评估模型中的权重参数。例如，当某地区正处于高温高湿的极端天气中，系统自动提高这些环境参数在风险评估中的权重，确保更精准的评估结果。

[0113] 多维数据协同分析：模型可以通过多维度数据(如温度、电流、湿度、风速)的协同作用进行分析，判断潜在的设备故障。例如，系统通过结合温度过高、电流过大和风速剧增等因素，预测输电线路可能发生过热或断裂风险，提前发出警告。

[0114] 动态风险阈值设定

[0115] 智能调整风险阈值：系统能够根据环境、设备的具体情况和历史数据，自主调整不同参数的风险阈值。例如，在极端天气情况下(如台风、暴雪)，系统可以降低某些设备的风险容忍度(如风速、电流负荷等阈值)，确保在异常天气下的风险预警更加敏感。

[0116] 区域特定优化：系统能够针对不同的地理区域和气候带自我学习和适应[0117] 例如，在北方寒冷地区，系统会学习温度的长期低下对设备性能的影响，并在下一次遇到类似条件时，自动提高低温相关数据的权重，做出更加精确的风险预测。

[0118] 历史故障数据反馈学习

[0119] 反馈机制优化模型：系统通过持续的设备运行状态和故障情况反馈，学习并优化其预测模型。例如，当系统检测到设备出现故障并触发维修后，系统会将该数据纳入学习库，进一步完善风险评估模型，以在未来相似的情况下做出更加准确的风险预警。

[0120] 数据融合单元跨传感器数据融合

[0121] 多源数据整合与分析：该单元通过整合不同传感器(如温度、湿度、风速、电流等)采集的数据，进行多维度数据分析。例如，系统能够结合输电线路上的温度、湿度、电流负荷、风速等信息，识别潜在风险并生成综合性评估报告。

[0122] 异构数据一致性处理：系统能够将来自不同传感器的数据进行统一处理，如将不同时间单位、数据类型的传感器信息进行同步，并消除数据间的误差和噪声，确保最终分析结果的准确性。

[0123] 多维度数据综合评估

[0124] 多层次数据融合：系统对多个传感器提供的环境数据进行分层次融合。例如，温度数据和湿度数据在分析设备冷却需求时会被优先整合，而风速与电流负荷数据则在分析结构稳定性时起主要作用，系统能够根据具体情况自动分配数据融合的优先级。

[0125] 复杂相关性分析：通过大数据分析与算法处理，系统能够挖掘不同数据间的潜在关系。例如，系统通过分析设备温度与电流波动的相关性，可以提前发现温度升高导致的电流超负荷，进而判断设备可能发生故障。

[0126] 4.预警系统模块阈值判断单元

[0127] 多维度阈值判断机制：系统会根据设备和环境的不同特点，针对单个参数或多个参数的组合设定风险阈值。例如，当系统监测到温度超过80℃、湿度超过90％、风速超过20m/s，且电流负荷超过临界点时，会立刻触发多维度组合阈值的预警。

[0128] 动态阈值自适应调节：系统能够根据实时数据和环境变化，动态调整阈值。例如，在风力较大的时段，系统会适度调整风速和温度等参数的阈值，避免不必要的误报，同时确保在极端条件下，阈值设置更具敏感性。

[0129] 预警信息生成单元

[0130] 详细预警报告生成：系统根据多维度分析结果生成预警信息，预警信息不仅包含风险等级(如低、中、高)，还会给出设备或系统可能面临的具体威胁，以及详细的预防建议。例如，系统会提醒管理人员在特定区域增加设备巡检，或者建议降低设备负荷。

[0131] 区域与设备影响评估：预警信息中会详细描述风险可能影响的区域或设备，例如某一区域的湿度、风速过高，可能对风力发电设备造成损坏。系统会生成具体的影响范围，并提供可能受影响的设备清单。

[0132] 分级预警系统

[0133] 多级预警系统：系统根据风险评估的结果，提供多级预警(如红色、黄色、蓝色预警等)，每个等级对应不同的风险程度和响应措施。最高级别的预警会要求立即采取紧急处理措施，而低级别的预警则会建议定期检查和监控。

[0134] 定制化预警策略：用户可以自定义预警触发条件和通知方式，如短信、邮件、系统告警等，并且可以针对不同的设备或区域设定不同的预警策略。例如，风电设备可以设置风速、振动强度等高优先级的预警，而输电线路可能会侧重电流负荷、温湿度等因素。

[0135] 远程监控与管理模块

[0136] 功能描述：管理人员可以通过远程方式实时查看监测数据和风险分析结果，并进行必要的调整和操作。

[0137] 监控接口单元：提供用户友好的界面，通过计算机或移动设备访问系统，实时查看环境监测数据、风险评估报告。

[0138] 管理控制单元：管理人员可以通过远程控制界面对系统参数进行调整，或根据预警信息调整线路运行策略。

[0139] 数据存储与历史分析单元：记录所有监测数据和预警信息，供管理人员进行历史数据回顾和长期分析，进一步优化线路维护策略。

[0140] 系统管理与维护模块

[0141] 功能描述：负责系统的正常运行、定期维护与更新，确保系统的长期稳定性和可扩展性，具体包括：

[0142] 系统自诊断单元：对系统运行状态进行自动检测，判断是否存在数据传输异常、传感器故障等问题。

[0143] 远程维护单元：通过远程方式对系统进行维护和升级，确保系统的长期稳定运行。

[0144] 扩展性与兼容性单元：系统支持增加新类型传感器或通信协议，以适应未来技术的升级和扩展需求。

[0145] 根据一种基于物联网监测的输电线路防冻系统及其方法，其特征在于，所述数据冗余模块包括

[0146] 分布式存储模块：数据可以被同时存储在不同的物理节点或数据中心，以防止单一节点故障造成的数据丢失。系统支持在不同地理区域部署多个存储节点，确保即使在自然灾害或其他极端情况下，数据依然可以恢复。

[0147] 自动数据同步：各存储节点之间的数据能够实时同步，确保冗余数据的一致性。如果某个节点发生故障，系统将自动切换至其他节点并恢复数据，无需人工干预。

[0148] S1.传感器布置

[0149] 在输电线路的各个关键节点部署环境传感器，包括温度传感器、湿度传感器、风速传感器和电流负荷监测单元

[0150] S2.实时数据采集

[0151] 各传感器启动后，开始实时监测周围环境参数；温度传感器测量环境温度、湿度传感器监测空气湿度、风速传感器记录风速变化，而电流负荷监测单元负责监控线路的电流负荷情况；

[0152] S3：数据初步处理

[0153] 环境参数监测模块对采集到的数据进行初步处理，主要包括数据格式的标准化和异常数据的初步筛选。这样可以确保后续数据处理的准确性和一致性。

[0154] 2.数据采集与传输模块步骤2.1：数据收集与整理

[0155] 数据采集单元集中接收来自所有传感器的监测数据，并对数据进行初步整理和筛选。这包括过滤掉明显的噪声和无效数据，并将数据按照预定的格式进行整理，以便于后续传输和处理。

[0156] 步骤2.2：数据传输

[0157] 整理后的数据通过无线通信单元传输到云端处理平台。该模块支持多种无线通信协议，如LoRa、NB‑IoT、4G/5G等，确保数据在不同环境下的稳定传输。

[0158] 步骤2.3：数据冗余与安全保障

[0159] 为防止数据传输过程中因信号中断或设备故障导致的数据丢失，系统采用数据冗余技术。在数据传输时，信息被存储在多个物理节点或数据中心，并通过自动数据同步功能确保各节点数据的一致性。

[0160] 同时，数据传输过程中采用加密技术进行数据安全保护，防止数据在传输过程中被篡改或泄露。

[0161] 3.智能数据处理与分析模块步骤3.1：数据融合与一致性处理

[0162] 数据融合单元接收来自不同传感器的多维数据，并进行统一的格式转换和一致性处理。系统消除各传感器数据之间的时间差异、单位不统一的问题，确保所有数据能够在同一时间基准下进行综合分析。

[0163] 步骤3.2：多层次数据融合

[0164] 系统将温度、湿度、风速、电流负荷等不同类型的数据进行分层次融合处理。根据数据的相关性和重要性，系统优先对关键性数据(如温度和电流负荷)进行深度融合分析，以确保评估结果的准确性。

[0165] 步骤3.3：风险评估

[0166] 风险评估单元结合历史数据和实时数据，动态生成风险评估模型。系统采用自适应学习算法，能够根据不同区域的气候特征和历史故障数据，自主调整模型中的参数权重，提高评估的精准度。

[0167] 系统对多维度数据进行综合分析，生成风险评估报告。报告中包括当前的风险等级(如正常、警告、危险)、可能的故障类型(如线路结冰、设备过载)，以及对设备或线路的具体影响评估。

[0168] 步骤3.4：自适应学习与模型优化

[0169] 系统通过不断获取和分析新数据，对风险评估模型进行自我优化。自适应学习单元通过机器学习算法，分析不同气候和环境条件对设备的影响，自动调整预测模型中的参数。随着时间的推移，系统对环境变化的反应速度和预测准确性会逐步提高。

[0170] 4.预警系统模块步骤4.1：阈值判断

[0171] 系统设定多个风险阈值，根据输电线路的具体要求和环境条件，分别对单个参数或参数组合进行监控。当某一参数或多维参数组合超过预设的阈值时，系统将立即触发预警。

[0172] 例如，如果温度降至0℃以下并伴随高湿度且风速超过15m/s，同时电流负荷接近警戒线，系统会判定存在结冰风险并发出预警。

[0173] 步骤4.2：预警信息生成

[0174] 预警信息生成单元根据风险评估结果生成详细的预警报告。报告内容包括：

[0175] 风险等级：如低、中、高风险。

[0176] 具体预防建议：例如，建议减少负荷、加热设备防冻或安排人工巡检。

[0177] 影响区域：识别出可能受影响的具体线路段或设备节点，并详细列出可能受到影响的范围。

[0178] 步骤4.3：预警通知

[0179] 系统支持多种预警通知方式，如短信、邮件、系统弹窗等。根据预警等级的不同，系统会选择适当的通知渠道，确保管理人员能够及时获知风险信息并采取相应措施。

[0180] 5.远程监控与管理模块步骤5.1：实时监控

[0181] 通过远程监控与管理模块，管理人员可以随时查看系统实时监测的数据和风险分析结果。系统提供用户友好的界面，支持通过计算机或移动设备访问，实时监控环境参数和线路状态。

[0182] 步骤5.2：参数调整与控制

[0183] 管理控制单元允许管理人员根据监测数据和预警信息，远程调整系统的运行参数。包括但不限于修改风险阈值、调整传感器采集频率、或者根据预警信息对线路运行策略进行临时性调整。

[0184] 步骤5.3：数据存储与历史分析

[0185] 所有的监测数据和预警信息都会被存储在云端数据中心，便于后续的历史数据分析和长期趋势研究。系统支持数据的回顾和长期分析功能，帮助管理人员优化线路维护策略。

[0186] 6.系统管理与维护模块步骤6.1：系统自诊断

[0187] 系统管理与维护模块包含系统自诊断单元，能够自动监测系统的运行状态。自诊断功能包括检查数据传输的正常性、传感器的工作状态，以及整个系统的运行负荷情况。

[0188] 当系统检测到数据传输异常或传感器故障时，会自动生成故障报告并通知管理人员，以便及时采取修复措施。

[0189] 步骤6.2：扩展性与兼容性管理

[0190] 系统设计具备良好的扩展性和兼容性，支持随时增加新的传感器类型或更新现有的通信协议。扩展性与兼容性单元会自动检测新增硬件的连接情况，并完成与新设备的数据对接和融合，确保系统能够适应未来的技术升级需求。

[0191] 通过模块化的划分，基于物联网的输电线路监测与预警系统可更加灵活地适应不同场景的应用需求。各个模块功能独立，又相互配合，形成完整的系统架构，从多维度环境参数监测到智能化数据分析，再到预警信息生成和远程管理，系统为输电线路的安全稳定运行提供了有力的保障。

[0192] 至此，已经结合优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。