本发明涉及覆冰监测，尤其涉及一种基于人工智能的覆冰监测系统及方法。
背景技术：
1、随着电网建设进入了以特高压和智能电网为特征的新型电力系统发展阶段，日益扩大的电网规模，不断增加的电网容量、日趋复杂的电网结构、逐渐增大的地理跨度，使电网生产遭受灾害气象条件和天气现象的影响程度和影响强度也随之增加；
2、目前，对电网安全稳定运行影响较大的是输电线路覆冰积雪及其脱冰跳跃，此情况会引发各类电气与机械故障，为了对输电线路的覆冰进行实时监测已得知其厚度，大多通过在线视频和图像监测或者人工覆冰测量等手段进行。
3、如现有公开技术方案，公告号为cn118224986a的公开了输电线路等值覆冰厚度在线监测系统及方法；包括输电线路监测对象三维实体模型分析模块、输电线路覆冰厚度监测路径规划模块、输电线路覆冰厚度监测分析模块；通过拍摄镜头采集高效动态输电线路不同监测点覆冰厚度特征图像参数结合人工智能的智能识别算法与输电线路标准覆冰厚度特征图像对应覆冰厚度数值参数进行图像特征匹配，科学分析出各个测量点输电线路表面覆冰厚度数值。
4、上述技术方案在实际实施时，在线视频图像监控因受能见度与镜头覆冰的影响，导致其清晰度难以满足要求，难以对输电线路覆冰厚度实现高效、可靠和精准监测，而人工覆冰测量的难度大、强度高，在雨雪天气，人员难以达到现场进行监测测量。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于人工智能的覆冰监测系统及方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于人工智能的覆冰监测系统，包括监测定位模块，所述监测定位模块的输出端通过api端口连接有信息获取模块，且信息获取模块的输出端通过api端口连接有数据采集模块；
3、所述监测定位模块包括gps卫星导航仪；
4、其中，所述监测定位模块用于通过gps卫星导航仪获取所需监测的输电线路的所在地区、精确位置以及分布面积数据；
5、所述信息获取模块用于获取输电线路监测数据；
6、所述数据采集模块，用于响应信息获取模块的监测数据；
7、所述数据采集模块的输出端通过api端口连接有数据分析模块，所述数据分析模块的输出端通过api端口连接有融合模拟单元；
8、其中，所述数据分析模块用于分析不同覆冰厚度下的线路电容值的变化趋势并预测；
9、所述融合模拟单元用于根据电容值预测结果进行输电线路的正常运行的故障判断；
10、所述监测定位模块的输出端通过api端口还连接有监测终端，所述监测终端的输出端通过api端口连接有现场采集模块，且监测终端的输出端通过api端口还连接有后台管理模块，所述监测终端的输出端通过api端口连接有报警单元；
11、其中，所述监测终端用于记录与输电线路所在地区匹配的通信基站，同时接收现场采集模块采集到的数据；
12、所述现场采集模块用于对所需监测的输电线路的现场数据；
13、所述报警单元用于向该监测地区内对应的通信基站发起输电线路预警状态；
14、所述后台管理模块用于对后台进行数据管理和数据更新。
15、优选地，所述后台管理模块包括后台数据更新模块，所述后台数据更新模块的输出端通过api端口连接有相关数据库；
16、其中，所述后台数据更新模块用于对相关数据库存储数据进行更新；
17、所述相关数据库用于对信息获取模块的数据获取进行数据支持。
18、优选地，所述相关数据库包括静态数据库和动态数据库；
19、其中，所述静态数据库用于存储不同监测地区的海拔高度差、地形地势、水体分布、垭口数量、输电功率、用电量和区域型风速数据；
20、所述动态数据库用于存储不同监测地区的历年冬季的环境温湿度、以及输电线路历年的覆冰厚度数据。
21、优选地，所述数据分析模块包括模型搭建单元，所述模型搭建单元的输出端通过api端口连接有公差阈值预设单元；
22、其中，所述模型搭建单元用于生成输电线路所处地区的覆冰厚度预估数据模型；
23、所述公差阈值预设单元通过动态数据库根据监测地区获取历年覆冰厚度下冬季的环境温湿度以及风速变化数据，选出环境温湿度和风速均相同的年份，以此为基础预设覆冰厚度公差阈值。
24、优选地，所述公差阈值预设单元的输出端通过api端口连接有数据比对单元，且数据比对单元的输出端通过api端口连接有结果输出单元；
25、其中，所述数据比对单元用于比对当前年份中输电线路的覆冰厚度是否在预设覆冰厚度公差阈值内；
26、所述结果输出单元用于根据数据比对单元的比对结果将数据上传至模型搭建单元，对模型搭建单元进行更新。
27、优选地，所述融合模拟单元包括3d融合模型单元，所述3d融合模型单元的输出端通过api端口连接有变动范围预设单元，且变动范围预设单元的输出端通过api端口连接有模拟数据存储单元；
28、其中，所述3d融合模型单元以预设覆冰厚度公差阈值为基础，预设电容风险阈值，结合输电线路静态数据库中的地区海拔高度差、地形地势、水体分布、垭口数量、输电功率和用电量为基础数据，构建输电线路风险的数字孪生的3d融合模型；
29、所述变动范围预设单元通过3d融合模型单元获得的3d融合模型所匹配的基础数据预设变动范围；
30、所述模拟数据存储单元用于存储3d融合模型单元获得的3d融合模型中的基础数据。
31、优选地，所述模拟数据存储单元的输出端通过api端口连接有模拟数据计算单元，且模拟数据计算单元的输出端通过api端口连接有曲线绘制单元；
32、其中，所述模拟数据计算单元通过对3d融合模型中基础数据的变动，模拟出输电线路所在地区不同变动值下的环境温湿度和风速数据，模拟计算出不同环境温湿度和风速下的输电线路覆冰厚度以及与覆冰厚度所匹配的线路电容值，确定为电容值预测结果，根据电容值预测结果进行输电线路的正常运行的故障判断。
33、优选地，所述曲线绘制单元的输出端通过api端口连接有函数模型搭建单元；
34、其中，所述曲线绘制单元，通过模拟数据计算单元计算覆冰厚度和线路电容值在不同年份中，环境温湿度和风速在灾害年份时的环境温湿度或风速变化中的对应差值，将覆冰厚度和线路电容值对应差值划分至少三个阶梯式区间并根据相应地中间值变化绘制roc曲线；
35、所述函数模型搭建单元根据曲线绘制单元获得的阶梯式覆冰厚度差值数据生成sigmoid函数模型。
36、优选地，所述函数模型搭建单元中获得的sigmoid函数模型，还用于预设低限度线路电容值和高限度线路电容值，模拟低限度线路电容值向高限度线路覆冰厚度的变化。
37、本发明还提供一种基于人工智能的覆冰监测方法，包括以下步骤：
38、获取输电线路所在地区的位置属性、环境属性，以及所述地区输电线路的分布面积和月用电量；
39、在所处地区的覆冰季节分别采集输电线路覆冰时的不同覆冰厚度下的线路电容值和未覆冰时的线路电容值，确定不同覆冰厚度下的线路电容值的变化趋势；
40、根据不同覆冰厚度下的线路电容值，生成输电线路所处地区的覆冰厚度预估数据模型；
41、以公差阈值为基础预设电容风险阈值，并以所述位置属性、输电功率和用电量为参照基础生成3d融合模型；
42、基于3d融合模型预设变动范围，并模拟出不同变动值下的环境温湿度和风速，当该线路电容值未超出电容风险阈值时，则系统判定不会对输电线路的正常运行造成故障，反之，则系统判定会对输电线路的正常运行造成故障。
43、本发明具有如下有益效果：
44、本发明设计的一种基于人工智能的覆冰监测系统及方法通过采集输电线路所在地区各个年份的降雪量、环境温湿度、风速和覆冰厚度，并通过采集各情况下的线路电容值，形成数据模型进行分析模拟，并通过对输电线路所在地区的海拔高度差、地形地势、水体分布和垭口数量，以及局部风速的获取，模拟出各情况下可能出现的环境温湿度和降雪量，以及最终的覆冰厚度，同时，通过获取输电线路所在地区历年覆冰厚度的变化与环境温湿度和风速的规律，形成输电线路冰厚及覆冰精准监测数字信息，有效解决了现有技术下覆冰在线监测精度低、可靠性差的问题，提高电网冰灾防御的数字化智能监测水平；
45、本发明设计的一种基于人工智能的覆冰监测系统及方法精心设计了数据采集与分析模拟流程，全面考虑了输电线路所在地区的多维度环境因素。通过精确采集各年份的降雪量、环境温湿度、风速以及覆冰厚度等关键数据并结合不同情境下的线路电容值，构建出详尽的数据模型，结合输电线路所在地区的海拔高度差、地形地势、水体分布和垭口数量等复杂地理特征，以及局部风速的细致监测，模拟出各种可能的环境温湿度和降雪量条件，并预测出最终的覆冰厚度。
1.一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：包括监测定位模块(1)，所述监测定位模块(1)的输出端通过api端口连接有信息获取模块(2)，且信息获取模块(2)的输出端通过api端口连接有数据采集模块(3)；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述后台管理模块(9)包括后台数据更新模块(91)，所述后台数据更新模块(91)的输出端通过api端口连接有相关数据库(92)；
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述相关数据库(92)包括静态数据库(921)和动态数据库(922)；
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述数据分析模块(4)包括模型搭建单元(41)，所述模型搭建单元(41)的输出端通过api端口连接有公差阈值预设单元(42)；
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述公差阈值预设单元(42)的输出端通过api端口连接有数据比对单元(43)，且数据比对单元(43)的输出端通过api端口连接有结果输出单元(44)；
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述融合模拟单元(5)包括3d融合模型单元(51)，所述3d融合模型单元(51)的输出端通过api端口连接有变动范围预设单元(52)，且变动范围预设单元(52)的输出端通过api端口连接有模拟数据存储单元(53)；
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述模拟数据存储单元(53)的输出端通过api端口连接有模拟数据计算单元(54)，且模拟数据计算单元(54)的输出端通过api端口连接有曲线绘制单元(55)；
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述曲线绘制单元(55)的输出端通过api端口连接有函数模型搭建单元(56)；
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的覆冰监测系统，其特征在于：所述函数模型搭建单元(56)中获得的sigmoid函数模型，还用于预设低限度线路电容值和高限度线路电容值，模拟低限度线路电容值向高限度线路覆冰厚度的变化。
10.一种基于人工智能的覆冰监测方法，其特征在于：包括：
