(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210798833.1 (22)申请日 2022.07.06 (71)申请人 贵州电网有限责任公司 地址 550002 贵州省贵阳市南明区滨河路 17号 (72)发明人 范强　文屹　吴建蓉　吕黔苏　 黄欢　毛先胤　张迅　彭赤　杜昊　 杨旗　吴瑀　李博文　赵超　 黄军凯　方阳　郭丽萨　王念　 陈亚飞　张历　张俊杰　李鑫卓　 刘卓娅　古庭赟　王冕　万金金　 肖书舟　丁江桥　代吉玉蕾 　 余思伍　祝健杨　张后谊　 (74)专利代理 机构 贵阳中新专利商标事务所 52100 专利代理师 商小川(51)Int.Cl. G06F 17/10(2006.01) G01D 18/00(2006.01) G01D 21/02(2006.01) G01W 1/02(2006.01) (54)发明名称 一种覆冰监测异常数据质 量评估处理方法 及系统 (57)摘要 本发明公开了一种覆冰监测异常数据质量 评估处理方法， 它包括： 通过覆冰监测终端采集 覆冰监测数据质量评估相关数据通过无线传送 至系统； 系统包括主站平台， 覆冰监测终端与安 全接入区交换机无线 连接； 安全接入区交换机通 过正反向隔离装置与内网交换机进行连接， 内网 交换机与主站平台连接； 对覆冰监测终端在线率 进行计算； 计算覆冰监测数据完整率评估覆冰监 测数据可用性； 构建覆冰监测终端的评价体系； 运用AHP方法对覆冰监测终端进行多维度综合评 价； 解决了终端 监测的拉力值、 气象值、 图像数据 等信息不准确造成覆冰监测信息不准， 终端监测 的设备配备不完整， 无法对接收到覆冰终端监测 信息的完整性和可靠性评价及处 理等问题。 权利要求书4页 说明书10页 附图1页 CN 115203623 A 2022.10.18 CN 115203623 A 1.一种覆冰监测异常数据质量评估处 理方法， 其特 征在于： 它包括： 步骤1、 通过覆冰监测终端采集覆冰监测数据质量评估相关数据通过无线传送至系统； 系统包括主站平台， 覆冰监测终端与安全接入区交换机无线连接； 安全接入区交换机通过 正反向隔离装置与内网交换机进行 连接， 通过内网交换机将采集的信息上传至主站 平台； 步骤2、 系统对覆冰监测终端在线率进行计算以评估覆冰监测终端上传的设备运行状 态； 步骤3、 计算覆冰监测数据完整率； 步骤4、 评估覆冰监测数据可用性； 步骤5、 构建覆冰监测终端的评价体系， 包括覆冰监测终端的在线率、 完整率和可用率 三个维度指标； 步骤6、 运用AHP方法对覆冰监测终端 进行多维度综合评价。 2.根据权利要求1所述的一种覆冰监测 异常数据质量评估处理方法， 其特征在于： 覆冰 监测数据质量评估相关数据包括： 输电线路导、 地线对杆塔塔身拉力、 输电线路绝缘子串倾 角、 输电设备周边环 境气象信息、 输电设备本体及周边现场图像、 装置编号、 装置电源电压、 装置所在位置移动通讯信号 强度、 装置各组成单元运行状态和装置所在地区的数值 天气预 报信息； 输电设备周边环境气象信息包括终端所在位置的气温、 湿度、 风速、 风向、 气压、 雨 量、 日照、 平均风速、 风向、 拉力和风偏拉力 信息。 3.根据权利要求1所述的一种覆冰监测 异常数据质量评估处理方法， 其特征在于： 覆冰 监测终端在线率的计算方法为： 4.根据权利要求1所述的一种覆冰监测 异常数据质量评估处理方法， 其特征在于： 覆冰 监测数据完整率包括： 覆冰监测拉力数据完整率b1包括 导线拉力数据完整率b1 1和地线拉力数据完整率b12； 覆冰监测气象数据完整率b3包括气温数据完整率b31、 湿度数据完整率b32、 风速数据 完整率b33、 风向数据完整率b34、 气压数据完整率b35、 雨量数据完整率b36、 日照数据完整 率b37、 平均风速数据完整率b38、 风向数据完整率b39、 拉力数据完整率b310和风偏拉力数 据完整率b31 1。 5.根据权利要求1所述的一种覆冰监测 异常数据质量评估处理方法， 其特征在于： 评估 覆冰监测数据可用性包括评价气象、 拉力和图像覆冰监测数据可用的数量与规定要求数量 的比例， 它具体包括：权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115203623 A 2导线和地线拉力数据可用性评价： 用于评价拉力数据值是否发生数据异常情况， 计算 正常拉力数据量占总拉力数据数量的比例作为可用率的取值； 存在以下情况即将数据异常位信息 置1， 异常判别方法如下： 1)主站收到数据域内容 为FFH的错误数据； 2)连续异常位信息大于15条， 且异常位信息为下一条 数据大于上一条 数据超过3 0％； 3)装置拉力数据始终小于80kg或者始终大于 60000kg； 4)110kV电压等级线路拉力大于10000k g， 当天最大拉力与最小拉力相隔不超过三倍及 以上； 5)220kV及以上电压等级线路拉力大于30000k g， 当天最大拉力与最小拉力相隔不超过 三倍及以上； 6)系统发现非冰期拉力数据或气象数据异常， 地线拉力大于或等于导拉力， 拉力接近 10000kg； 图像数据可用性评价： 对图像进行质量评价， 图像质量评价采用特征提取的无参考图 片质量评价方法， 具体包括： 1)利用VMD对原图像进 行分解得到前两个固有模态 函数和残差 图像； 2)在利用分数阶微分算子对图像进 行增强后的原图像以及增强后的前两个固有模态 函数上提取亮度统计特征和梯度加权LBP直方图特征以及结构相 似度特征； 3)在支持向量 机上对提取基于多模态的多特 征进行训练测试 得到图像质量的客观评价分数。 气象数据可用性评价： 当气象信息存在以下情况， 将数据异常位信息置1， 异常判别方 法如下： 1)温度数据超过3 0℃或者低于 ‑30℃； 2)气象信息连续异常位信息大于15条， 跳变数据为相邻数据之间的温度差绝对值大于 10％； 3)气象信息与该塔 基对应时刻的处数值天气预报 偏差大于 3％； 覆冰监测气象数据可用率c3包括气温数据可用率c31、 湿度数据可用率c32、 风速数据 可用率c33、 风向数据可用率c34、 气压数据可用率c35、 雨量数据可用率c36、 日照数据可用 率c37、 平均风速数据可用率c38、 风向数据可用率c39、 拉力数据可用率c310和风偏拉力数权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115203623 A 3