发明公开
- 专利标题： 一种基于机器学习的输电线路的缺陷预测方法及装置
- 专利标题（英）： Defect prediction method and device for power transmission lines based on machine learning
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申请号： CN201711024102.7申请日： 2017-10-27
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公开(公告)号： CN107784392A公开(公告)日： 2018-03-09
- 发明人: 朱晓岭 , 许鹏 , 王珣 , 卢毅 , 赵盟 , 王馨 , 马琳 , 郑一博 , 沈彦伶 , 薛文祥 , 袁翔 , 刘振华 , 张旭 , 范硕超 , 高岩峰 , 杨静 , 龚延兴 , 王书渊 , 王辉 , 张万才 , 宣东海 , 赵玉芳 , 李红云
- 申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司 , 北京国网富达科技发展有限责任公司
- 申请人地址： 北京市西城区复兴门外地藏庵南巷一号
- 专利权人： 华北电力科学研究院有限责任公司,国家电网公司,国网冀北电力有限公司,北京国网富达科技发展有限责任公司
- 当前专利权人： 华北电力科学研究院有限责任公司,国家电网公司,国网冀北电力有限公司,北京国网富达科技发展有限责任公司
- 当前专利权人地址： 北京市西城区复兴门外地藏庵南巷一号
- 代理机构： 北京三友知识产权代理有限公司
- 代理商 汤在彦; 郭晓宇
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06N99/00 ; G06Q50/06
摘要：
本发明属于输电线路的安全领域。本发明提供了一种基于机器学习的输电线路的缺陷预测方法及装置。所述方法包括：获取输电线路的生产管理信息系统数据以及气象信息数据，其中，所述生产管理信息系统数据包含输电线路结构参数、输电线路缺陷历史数据，所述气象信息数据包含气象预报数据、气象历史数据；根据所述输电线路结构参数、输电线路缺陷历史数据和所述气象预报数据、气象历史数据，利用机器学习分析算法，生成所述输电线路的特定缺陷预测信息。本发明利用大数据分析技术对可能影响输电线路的多种有效信息进行挖掘分析，可以有效预测输电线路上受气象影响可能发生的缺陷，以实现用电安全。
