丁贊成，王大軍，李萬(wàn)翔

（國(guó)網(wǎng)新疆電力有限公司阿勒泰供電公司，新疆 阿勒泰 836599）

輸電線路是電力系統(tǒng)的重要組成部分，維護(hù)輸電線路的安全是保障電力系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定的關(guān)鍵。高效地識(shí)別輸電線路中的危險(xiǎn)點(diǎn)能夠有效避免大面積斷電影響生活秩序，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)損失等問(wèn)題。輸電線路肩負(fù)著傳輸電能的職責(zé)，其整體涵蓋面廣，基本架設(shè)在戶外，重要的部件如桿塔、絕緣等不僅需要承擔(dān)平常電能負(fù)載及機(jī)械運(yùn)行等功能，還需面對(duì)復(fù)雜的外界因素，如雷電、暴風(fēng)等極端天氣。多種因素都會(huì)影響線路部件，致使輸電線路出現(xiàn)問(wèn)題?？朔黝愐蛩乇苊饩€路危險(xiǎn)點(diǎn)出現(xiàn)可以在很大程度上確保線路輸電的穩(wěn)定運(yùn)行[1]。一旦線路有危險(xiǎn)點(diǎn)出現(xiàn)，采取有效措施選擇最短路徑在最短的時(shí)間內(nèi)控制危險(xiǎn)點(diǎn)出現(xiàn)造成的損害亦是目前電力學(xué)者研究的方向之一。

相關(guān)電力研究人員將多維感知技術(shù)應(yīng)用到電力網(wǎng)絡(luò)施工過(guò)程中，施工采用三維可視化技術(shù)輔助，減少施工過(guò)程中出現(xiàn)危險(xiǎn)幾率[2]。同時(shí)，利用傳感器進(jìn)行施工作用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，了解現(xiàn)場(chǎng)施工情況。多維感知技術(shù)應(yīng)用于電力網(wǎng)絡(luò)施工領(lǐng)域，提高了施工效率，但由于施工過(guò)程中可變因素過(guò)多，導(dǎo)致多維感知技術(shù)的優(yōu)勢(shì)受限，未得到最大化利用。李偉[3]等人研究基于極限梯度提升樹（extreme gradient boosting，XGBoost）的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別控制技術(shù)，采用極限梯度提升樹構(gòu)成識(shí)別框架，構(gòu)建輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別模型，從氣象因子角度出發(fā)，識(shí)別線路危險(xiǎn)點(diǎn)，該方法識(shí)別性能較好。但因氣象因子具有多變等特性，導(dǎo)致該方法對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)的控制能力較弱；匡載波[4]等人研究基于腦啟發(fā)視覺神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別控制技術(shù)，該方法從生物視覺內(nèi)提取特征并同脈沖網(wǎng)絡(luò)結(jié)合對(duì)輸電線路進(jìn)行檢測(cè)，該方法可對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確定位，但由于該方法運(yùn)算較為復(fù)雜，造成對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別時(shí)間較長(zhǎng)，不能及時(shí)控制危險(xiǎn)點(diǎn)出現(xiàn)。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出基于多維感知的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別控制技術(shù)。該方法從多維感知角度出發(fā)，充分利用其優(yōu)勢(shì)，通過(guò)構(gòu)建向量空間模型并加入十字滑動(dòng)窗口對(duì)線路危險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行最大化檢測(cè)，并用插值法完成最短路徑搜索，實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)點(diǎn)精準(zhǔn)定位，找到危險(xiǎn)線路并及時(shí)控制，避免輸電線路斷電等情況的發(fā)生。

1 危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別控制研究

1.1 基于多維感知的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別

1.1.1 基于多維感知數(shù)據(jù)模型

基于多維感知的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)需要對(duì)感知的危險(xiǎn)點(diǎn)數(shù)據(jù)構(gòu)建多維向量空間模型。

向量空間模型（vector space model，VSM）為多維數(shù)據(jù)模型，可將數(shù)據(jù)映射成一點(diǎn)，該點(diǎn)屬于高維空間，此數(shù)據(jù)具備多維屬性或特征值。多維感知采用無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（wireless sensor net?work，WSN），可對(duì)電力區(qū)域內(nèi)的差異參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，根據(jù)參數(shù)的實(shí)際情況采用數(shù)個(gè)傳感器模塊構(gòu)成感知節(jié)點(diǎn)[5]。本文采用向量空間模型的塑造思路，采用向量運(yùn)算的形式對(duì)輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)快速定位，依據(jù)節(jié)點(diǎn)在某時(shí)刻將傳輸數(shù)據(jù)映射成空間內(nèi)特定點(diǎn)，其中該節(jié)點(diǎn)來(lái)自傳感器模塊。

輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)過(guò)程采用空間向量的方式完成，比傳統(tǒng)的危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)方法精準(zhǔn)同時(shí)檢測(cè)速度快，能夠提高危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)效率。節(jié)點(diǎn)危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)前將多維空間向量引進(jìn)，通過(guò)檢測(cè)異常點(diǎn)或向量實(shí)現(xiàn)危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)。異常點(diǎn)或向量來(lái)自多維空間[6]。

在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造VSM，根據(jù)VSM理論，分別用T，Y和H描述溫度、光照及濕度傳感三大模塊，用三者描述維度，建立三維向量空間，所用的權(quán)重為三者屬性值，可構(gòu)建空間向量Xt=（3 000，28，50），表示處于t時(shí)刻傳感數(shù)據(jù)，用S將數(shù)據(jù)傳輸出去，S表示感知節(jié)點(diǎn)。用圖1描述構(gòu)建VSM過(guò)程。

圖1 向量空間模型的建立Fig.1 The establishment of the vector space model

基于此，在某時(shí)刻全部節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)都可采用構(gòu)建空間向量的形式實(shí)現(xiàn)[7]，該向量具有三維屬性，用下式描述：

式（1）內(nèi)，各屬性值可能取值區(qū)間、單位、計(jì)量方式各不相同，因此構(gòu)建的向量無(wú)法實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致最終建立的向量維度權(quán)重偏大，相對(duì)于某維度，空間向量全部偏向它，影響檢測(cè)效果。

基于此，需在VSM構(gòu)建步驟內(nèi)加入處理程序，采用歸一化處理最大值，該值來(lái)自各維度屬性值[8]。各數(shù)值由絕對(duì)值變成相對(duì)值，該數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過(guò)程通過(guò)歸一化處理方式實(shí)現(xiàn)，歸一化處理縮減運(yùn)算量，此時(shí)，構(gòu)建某時(shí)刻WSN節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)的規(guī)范空間向量完成。

1.1.2 感知數(shù)據(jù)滑動(dòng)窗口模型

在構(gòu)建VSM后，各時(shí)刻每個(gè)空間向量經(jīng)節(jié)點(diǎn)傳遞出的數(shù)據(jù)映射獲得，將滑動(dòng)窗口技術(shù)引入VSM，可將自身鄰居節(jié)點(diǎn)及歷史數(shù)據(jù)充分利用[9]，即從空間及時(shí)間角度對(duì)存在危險(xiǎn)或異常的WSN節(jié)點(diǎn)進(jìn)行更快捷精準(zhǔn)定位。通過(guò)感知數(shù)據(jù)分析可知，感知數(shù)據(jù)會(huì)遵守它沿著時(shí)間方向完成，同理可知，處于空間領(lǐng)域，該數(shù)據(jù)同樣會(huì)遵循這一規(guī)律。WSN節(jié)點(diǎn)將該數(shù)據(jù)傳送回來(lái)。

如果此時(shí)滑動(dòng)窗口為縱向，判斷WSN節(jié)點(diǎn)危險(xiǎn)點(diǎn)僅能采用某節(jié)點(diǎn)原始數(shù)據(jù)。若感知數(shù)據(jù)出現(xiàn)在某個(gè)時(shí)間段且為固定值，則易發(fā)生節(jié)點(diǎn)誤判情況，導(dǎo)致危險(xiǎn)點(diǎn)檢測(cè)不夠全面[10]；其中節(jié)點(diǎn)誤判指的是實(shí)際是正常節(jié)點(diǎn)但判定結(jié)果卻是危險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)，或者實(shí)際是危險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)但判定結(jié)果卻是正常節(jié)點(diǎn)的情況。相同時(shí)間下，僅可將該節(jié)點(diǎn)以及鄰居節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)利用橫向滑動(dòng)窗口比對(duì)方法獲取比對(duì)結(jié)果。故障存在于該節(jié)點(diǎn)以及鄰居節(jié)點(diǎn)情況下，容易出現(xiàn)將故障節(jié)點(diǎn)判斷為正常節(jié)點(diǎn)情況，降低故障節(jié)點(diǎn)判定精度[11]。采用十字滑動(dòng)窗口，該窗口結(jié)合橫縱兩方向窗口，該窗口縱向?yàn)楣?jié)點(diǎn)本身原始數(shù)據(jù)，橫向?yàn)楦兄獢?shù)據(jù)，來(lái)自相鄰節(jié)點(diǎn)。

本文采用十字滑動(dòng)窗口同VSM相結(jié)合對(duì)輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，由于電力網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜化，因此還需對(duì)其進(jìn)行嚴(yán)格控制，避免危險(xiǎn)點(diǎn)對(duì)輸電線路造成破壞。

1.2 輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)控制

基于上述識(shí)別出的線路危險(xiǎn)點(diǎn)，通過(guò)最短傳輸路徑搜索過(guò)程搜索出危險(xiǎn)線路，便于及時(shí)開展應(yīng)對(duì)措施，完成輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)控制。

1.2.1 最短傳輸路徑搜索

由于電網(wǎng)輸電線路復(fù)雜，且邊數(shù)數(shù)量大、節(jié)點(diǎn)數(shù)目多，選擇最短的傳輸路徑實(shí)施搜索可提高危險(xiǎn)線路搜索效率[12]。為此，本文采用插點(diǎn)法（Floyd算法）對(duì)全部電網(wǎng)進(jìn)行搜索得到危險(xiǎn)線路的最短傳輸路徑。

插點(diǎn)法算法可獲得最短傳輸路徑，可計(jì)算2節(jié)點(diǎn)間最短距離，該節(jié)點(diǎn)為識(shí)別到的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)，插值法在時(shí)間上的復(fù)雜度高，當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)處于300內(nèi)，插值法運(yùn)算速度快[13]。插值算法的關(guān)鍵點(diǎn)在于使獲取的危險(xiǎn)點(diǎn)間傳輸路徑矩陣最短，該矩陣通過(guò)鄰接矩陣求得，鄰接矩陣來(lái)自網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)。計(jì)算過(guò)程如下：

1）設(shè)用W=[wij]n×n描述危險(xiǎn)點(diǎn)的鄰接矩陣，若wij=d則表明vi至vj有路到達(dá)，其中路的長(zhǎng)度用d描述；如無(wú)路，則wij=∞。

2）保留插入點(diǎn)信息采用矩陣D實(shí)現(xiàn)，vi至vj所途經(jīng)的點(diǎn)用Dij描述，即Dij=j。

3）危險(xiǎn)點(diǎn)內(nèi)插入各頂點(diǎn)，比較插點(diǎn)前后的距離，即wij=min(wij,wik,wkj)，若Dij=k，則表明wij值變小。D和wij分別包括最短路徑和最短道路信息。

最短傳輸路徑搜索算法流程如圖2所示。

圖2 最短傳輸路徑搜索算法流程Fig 2 The shortest transmission path search algorithm flow

1.2.2 危險(xiǎn)線路的確定

若輸電線路Yi存在危險(xiǎn)點(diǎn)，有功潮流分別用描述，支路用Yi描述，前線路、后線路及斷開線路用Yj描述。Yi斷開前Yj得到；Y i斷開后Yj得到，Yi斷開前獲得，則開斷Yi的有功潮流用下式描述：

假設(shè)電力系統(tǒng)中危險(xiǎn)線路的初始階段所接收的有功功率以及輸出的有功功率為固定狀態(tài)，此時(shí)電力系統(tǒng)保持平衡的有功功率狀態(tài)。電力系統(tǒng)終端所接收危險(xiǎn)線路的初始部位的有功功率總大小為固定[14]，僅輸電通道有所調(diào)整。分析以上過(guò)程可知，與危險(xiǎn)線路兩側(cè)間接或直接連接的線路所受到的影響較大。

通過(guò)分析大規(guī)模停電事故所知，當(dāng)輸電線路出現(xiàn)危險(xiǎn)點(diǎn)時(shí)，會(huì)引起小范圍線路產(chǎn)生巨大有功潮流變動(dòng)，其余線路有功潮流改變較小，甚至保持原樣。

由此可見，當(dāng)電網(wǎng)有危險(xiǎn)點(diǎn)出現(xiàn)時(shí)，與危險(xiǎn)線路間接或直接連接的線路所產(chǎn)生的功潮流干擾巨大，該線路為次危險(xiǎn)線路[15]。應(yīng)對(duì)于危險(xiǎn)線路和次危險(xiǎn)線路采用合理的應(yīng)對(duì)策略，完成輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)最大程度控制。

2 實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證上述基于多維感知的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別控制技術(shù)的可行性，設(shè)計(jì)如下實(shí)驗(yàn)。

仿真過(guò)程采用PSCAD內(nèi)搭建電力系統(tǒng)模型，系統(tǒng)頻率為50 Hz，其電壓等級(jí)是250 kV，線路長(zhǎng)150 km。為確保實(shí)驗(yàn)貼近實(shí)際，在系統(tǒng)各電信號(hào)內(nèi)分別加入10 dB，20 dB，30 dB高斯白噪聲，CPU為AMDR5 3550H，硬盤為2 TB固態(tài)硬盤，內(nèi)存16 GB，操作系統(tǒng)Windows 10具備柵格計(jì)算器，同時(shí)含有3D mine軟件，本實(shí)驗(yàn)可用樣本數(shù)量5 000個(gè)，其中包含危險(xiǎn)點(diǎn)數(shù)量1 500個(gè)。

2.1 識(shí)別延時(shí)比較

從危險(xiǎn)點(diǎn)樣本中隨機(jī)抽取處于輸電線路的不同位置處的8個(gè)危險(xiǎn)點(diǎn)，按距離的先后順序依次用A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，H表示，仿真時(shí)間設(shè)定2 s，設(shè)定危險(xiǎn)點(diǎn)時(shí)刻0.4 s；選取文獻(xiàn)[3]中的基于極限梯度提升的線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別技術(shù)及文獻(xiàn)[4]中的基于腦啟發(fā)視覺神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別技術(shù)為本文技術(shù)的對(duì)比技術(shù)，統(tǒng)計(jì)三種技術(shù)對(duì)各個(gè)危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別性能，識(shí)別結(jié)果用表1表示。其中，延時(shí)是指危險(xiǎn)點(diǎn)出現(xiàn)到危險(xiǎn)點(diǎn)被檢測(cè)到所消耗的時(shí)間。

表1 三種技術(shù)識(shí)別結(jié)果比較Tab.1 Comparison of recognition results of three methods

由表1分析可知，無(wú)論輸電線路的任意位置出現(xiàn)危險(xiǎn)點(diǎn)，本文技術(shù)都可以準(zhǔn)確識(shí)別危險(xiǎn)點(diǎn)，檢測(cè)全部危險(xiǎn)點(diǎn)均可在危險(xiǎn)點(diǎn)出現(xiàn)2.7 ms內(nèi)完成，文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]技術(shù)并未實(shí)現(xiàn)全部危險(xiǎn)點(diǎn)的準(zhǔn)確定位，且最大識(shí)別延時(shí)分別為7.1 ms，8.3 ms。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：本文技術(shù)危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別的延時(shí)很小，危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別準(zhǔn)確性高且不受危險(xiǎn)點(diǎn)位置影響。

2.2 不同噪聲強(qiáng)度下危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別比較

隨機(jī)抽取200個(gè)樣本作為測(cè)試集，其余樣本作為訓(xùn)練集，測(cè)試電信號(hào)內(nèi)分別加入大小為10 dB，20 dB，30 dB高斯白噪聲干擾情況下，三種技術(shù)對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)的識(shí)別效果，衡量三種技術(shù)抗噪性能，識(shí)別效果如圖3所示。

圖3 三種噪聲強(qiáng)度下識(shí)別正確率比較Fig.3 Comparison of recognition accuracy under three kinds of noise intensities

分析圖3可知，文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]技術(shù)受噪聲強(qiáng)度影響較大，當(dāng)噪聲強(qiáng)度提高到30 dB時(shí)，兩種技術(shù)的識(shí)別危險(xiǎn)點(diǎn)的正確率不足85%。而本文技術(shù)的正確率始終維持在較高水平。這說(shuō)明本文技術(shù)對(duì)噪聲的適應(yīng)性較好，噪聲強(qiáng)度的增大并未對(duì)本文技術(shù)造成實(shí)質(zhì)性影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：本文技術(shù)識(shí)別危險(xiǎn)點(diǎn)的正確率高，對(duì)噪聲的適應(yīng)性強(qiáng)，具有較高的實(shí)用性。

2.3 危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別精準(zhǔn)性比較

排除上述所提的噪聲干擾，設(shè)定所處的環(huán)境無(wú)外界因素干擾，同時(shí)將系統(tǒng)電流頻率從50 Hz降到5 Hz，從現(xiàn)有樣本中抽取300個(gè)作為測(cè)試集，其余作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練150次，并將該150 m長(zhǎng)輸電線路劃分成8段（編號(hào)Ⅰ～Ⅷ），在無(wú)外界干擾且電流頻率為低頻情況下，比較三種技術(shù)對(duì)含有不同數(shù)量危險(xiǎn)點(diǎn)的8段輸電線路中危險(xiǎn)點(diǎn)的識(shí)別情況，詳情用表2描述。

表2 電流5 Hz時(shí)三種技術(shù)對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別結(jié)果統(tǒng)計(jì)Tab.2 Statistics on the identification results of the three technolo?gies for dangerous points when the current is 5 Hz

由表2可知，本文相較于其他兩種方法，誤判數(shù)極低，僅5處出現(xiàn)誤判，所誤判的危險(xiǎn)點(diǎn)數(shù)量少，文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]技術(shù)的誤判數(shù)量遠(yuǎn)高于本文技術(shù)，說(shuō)明在容易出現(xiàn)誤判的危險(xiǎn)點(diǎn)處，本文技術(shù)的識(shí)別性能依舊高于其他兩種方法。且在無(wú)外界環(huán)境干擾情況下，本文技術(shù)對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)的識(shí)別準(zhǔn)確率平均值為99.67%。輸電電流頻率的降低并未對(duì)本文技術(shù)造成影響，識(shí)別危險(xiǎn)點(diǎn)的性能依然保持較高水平，雖有誤判情況發(fā)生，但數(shù)量極少。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明：本文技術(shù)可對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)判定，識(shí)別危險(xiǎn)點(diǎn)的準(zhǔn)確率高且不易受低頻電流影響。

2.4 危險(xiǎn)線路確定效果

實(shí)際輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別時(shí)，天氣等客觀因素必須考慮進(jìn)去，各類客觀因素對(duì)輸電線路的影響各不相同，本文提取各客觀因素中的關(guān)鍵影響因子，分別是天氣因子、覆冰、地形條件、實(shí)際路況及惡劣條件等，它們分別用a，b，c，d及e描述。查閱相關(guān)資料獲取各類客觀因素權(quán)重值為：a=0.215，b=0.189，c=0.163，d=0.215，e=0.244。

利用上述各客觀因子權(quán)重值數(shù)據(jù)，采用柵格計(jì)算器運(yùn)算獲取克服客觀因子同時(shí)保障輸電線路正常投入使用的綜合成本。以該成本為基礎(chǔ)，采用3D mine軟件模擬該輸電線路所在的環(huán)境，測(cè)試三種技術(shù)在客觀因子的干擾下進(jìn)行輸電線路識(shí)別控制的成本和最佳路徑距離，詳細(xì)結(jié)果用圖4描述。

圖4 危險(xiǎn)線路確定結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison of the determination results of dangerous lines

由圖4分析可知，采用本文技術(shù)對(duì)輸電線路進(jìn)行識(shí)別控制時(shí)，所選擇路徑最短，且成本最低；文獻(xiàn)[3]和文獻(xiàn)[4]技術(shù)盡管考慮客觀因子干擾，但選擇的路徑較長(zhǎng)，同時(shí)成本高。本文技術(shù)優(yōu)勢(shì)十分顯著的原因在于其利用多維感知模型精準(zhǔn)識(shí)別危險(xiǎn)點(diǎn)位置，并采用插值算法歸一化處理映射向量對(duì)應(yīng)的權(quán)重值，獲取最短路徑，有效節(jié)省了成本。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明：采用本文技術(shù)可獲取最短路徑，且綜合成本最低。

3 結(jié)論

本文研究了基于多維感知的輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別控制技術(shù)，提高了對(duì)輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)的識(shí)別能力，通過(guò)構(gòu)建VSM縮減運(yùn)算量，加入十字滑動(dòng)窗口對(duì)危險(xiǎn)點(diǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，利用插值算法完成最短路徑搜索，從而確定危險(xiǎn)輸電線路，及時(shí)控制線路危險(xiǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文技術(shù)識(shí)別危險(xiǎn)點(diǎn)準(zhǔn)確性高，且不易受低頻電流及噪聲干擾，檢測(cè)危險(xiǎn)點(diǎn)的時(shí)延低，輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)識(shí)別效果好。然而該技術(shù)中構(gòu)建的模型對(duì)節(jié)點(diǎn)數(shù)目有一定限制，在未來(lái)的研究中可以引入小波運(yùn)算過(guò)程，采用多尺度方法提高模型運(yùn)算效率，并進(jìn)一步擴(kuò)展對(duì)輸電線路危險(xiǎn)點(diǎn)的識(shí)別范圍，提升該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用性。