引言
输电线路网络部件的种类繁多，例如绝缘子、均压环、防振锤、杆塔和输电线等。各个部件由于常年暴露在自然环境中，很容易受到天气、鸟类等因素的影响。最常见的天气因素包括雷击、暴雨和高温。这种剧烈的环境条件，很大程度上会导致线路部件产生一定程度的形变，甚至出现自爆现象。而鸟害则是直接对部件进行破坏，从而损害部件性能以至于无法工作。因此，对输电线路部件进行故障分析和检测显得尤为重要。
1输电线路运维重要性分析
为了使输电线路运维工作得以高效开展，则需要对其重要性有所了解。具体表现为：一是在运行维护工作的支持下，有利于消除输电线路运行中的安全性能，为其性能优化及使用年限延长提供专业保障；二是关注输电线路运维，实施切实有效的工作计划，有利于提升这类线路的潜在应用价值，增加电力企业在生产实践中的经济与社会效益，满足供电质量可靠性要求；三是运维工作实际作用的发挥，也能增强输电线路的安全运行效果，实现电力企业的可持续发展目标。
2基于支持向量机的缺陷风险值预测模型
2.1支持向量机原理
支持向量机(SVM)是在统计学习理论中发展起来的一种机器学习方法，在非线性分类、模式识别等方面具有广泛的应用，具有泛化能力强、全局收敛等优点。同时，SVM以统计学理论为基础，采用结构风险最小化原理，可以有效解决小样本下的模型构建和回归预测问题，由于输电线路的运行环境复杂、缺陷管理工作不够规范等原因，较为完整并适用于本文预测工作的缺陷统计样本较少。因此本文尝试采用SVM来进行输电线路缺陷风险值的预测工作。
2.2部件缺陷风险值的支持
向量机模型缺陷风险值的预测可看成是一个函数回归估计问题。根据上述原理，各部件缺陷风险值预测模型的建立也即寻求以下的表达式成立。支持向量机的性能主要取决于核函数的选择与核函数参数的选择，其中核函数的选择是影响支持向量机学习性能和泛化能力的关键，需要根据具体的样本特征进行选择。但目前对于核函数的选择还没有一个统一的方式，更多的往往是凭借经验，并带有一定的随意性。
3的输电线路设备细微缺陷智能检测方法设计
3.1构建基于机器学习的NFA模型
由于电力线设备中微误差类别较多，检测时难以对其进行分类。从而，从设备实时监控数据、运行数据、以往维修次数等入手，建立了能够微调输电线路的机器学习NFA模型。线路中的设备故障包括线路故障、附件故障和外部故障。电力线的轻微故障包括:冷冻柜污染、缺少电线、间隔支架错误、缺少螺钉、电缆堵塞、线路表面出现小裂缝、接地线路故障等。非测深自动化(NFA)模型旨在使检测规则可见，避免线性回归方法导致的错误，并解释生成的模型，在树型模式下对林进行随机建模。为了减少需要调整的参数，高效地使用质量采样数据，对电路中较小的误差进行分类，更好地调整样品检测模型，并通过放弃线性回归，基于NFA模型建立随机森林评估模型。
3.2输电线路细微缺陷的图像处理
当在电力线监控设备上捕获和传输图像时，异常的外部信号被阻挡。这可能会导致图像中出现灰色扭曲或高斯噪声，从而影响对设备微小缺陷的观察和评估。产生的失真和杂讯会对输入电路中的装置微调产生两个重大影响:影像中的失真和杂讯会降低目标影像的实际区域的清晰度，侦测系统会被视为不可靠，而且会更新预设范本，以便在失真和杂讯之前更新一般范本，导致目标物件完全遗失。失真和噪音可能导致实际范围近似小于模拟范围近似，从而导致跟踪系统在跟踪目标时出错、跟踪精度降低或目标丢失。在设备检测过程中，大多数图像像素的灰色失真和噪声相对较慢，而且在早期阶段很难察觉。默认目标和背景灰度是一个统一的目标，因此图像像素可以缩小为4 x 4像素的矩阵，每个小方块代表一个像素，相当于实际目标区域的1/16的平均亮度。假设像素中的扭曲是单独发生的，并且扭曲程度较大。出于研究目的，灰色扭曲像素被视为目标，而其他未改变的像素则被视为背景。
3输电线路运维风险探讨
各部件缺陷严重度量化，输电线路由各部件组成，本文将某段输电线路按不同的设备类型分成若干个部分，其中包括导线、绝缘子、金具、杆塔、地线、避雷器和防振锤多个部件。各地区电网的线路管理部门通过定期的巡维工作，对线路出现的缺陷具体信息进行记录，并根据各类型缺陷的状态量情况对缺陷的严重等级进行划分(如杆塔的倾斜度、导线的弧垂等)并记录。根据相应的规定，设备发生的缺陷按三个等级进行管理，按其严重程度从高到低划分为危急缺陷、严重缺陷、一般缺陷，因此缺陷等级一般是阶梯状的曲线。缺陷等级是反映部件各类缺陷严重程度的重要因素。为了确保输电线路运维风险应对有效性，减少自然灾害对其安全性能的影响，则需要提高线路自身的抵抗性。在此期间，应做到：一是在应对雷击因素影响的过程中，应注重防雷设施的合理设置，并对防雷技术的适用性进行考虑，强化这方面的更新意识，促使输电线路运行中有着良好的防雷性能，为其高效运行提供技术支持；二是针对输电线路应用中的覆冰现象，可采用导线传输电流融冰、短流线路融冰等方法进行处理，逐渐提高输电线路在应对自然灾害方面的抵抗性，改善其运行中的安全状况，最大限度地降低线路运维风险发生率。
结束语
在不同解决措施的共同支持下，有利于实现对输电线路运维风险的科学处理，避免其影响范围的扩大，可满足电力生产活动高效开展要求。因此，未来在提升输电线路运行水平、增强其性能可靠性的过程中，应加深对其运维风险处理的重视程度，通过对相应解决措施配合使用方面的思考，实现对输电线路的高效利用，避免影响其运行质量、电力生产效益等好，并为电力行业的长效发展打下基础。
参考文献
[1]童晓阳,余森林,温豪.基于正序电流故障分量的输电线路故障检测[J].电力系统自动化,2018,42(24):150-162.
[2]胡炼.高压输电线路分布式行波故障测距技术研究[D].山东大学,2018.
[3]MohammedHussienHassanMusa.基于增强累积法的输电线路故障检测与分类方案[D].西南交通大学,2018.
[4]王丰.一种输电线路弱故障识别方法[J].电气技术,2018,19(06):42-45.
[5]杨晓旭,温招洋.深度学习在输电线路绝缘子故障检测中的研究与应用[J].中国新通信,2018,20(10):208-210.