关键词： 输电线路   螺栓   缺陷识别   知识表达   知识推理   图神经网络   结构关系   语义关系  

摘要： 针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题,提出联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射,经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建立跨不同尺度的空间关系,采用图卷积神经网络经协作学习,利用螺栓各属性之间的结构知识与语义知识实现语义关系图节点的更新,通过螺栓训练数据集统计的标签共现信息辅助图知识推理网络提高螺栓缺陷识别的准确率。在实验阶段,选取3类典型金具上的13类螺栓属性作为研究对象。对比实验结果表明,本文方法对螺栓缺陷的识别效果优于其他方法,较基线模型提升了8.12%的准确率。

关键词： 输电线路   工程建设   戈壁荒漠区   水土保持  

摘要： 戈壁荒漠(风沙)区水土环境脆弱,地表干燥,植被稀少,风力侵蚀现象严重,在该区域进行输电线路施工时,需特别注意地表环境的保护。将戈壁荒漠(风沙)区输电线路工程水土保持区域分为塔基区、牵张场区、跨越场区、施工道路区4个场区,分别进行水土保持设计,并提出可行的工程措施、植物措施和临时措施,为后续同类型地区输电线路工程水土保持设计、施工、建设提供参考。

关键词： 输电线路   鸟害跳闸   故障分析   鸟害防治措施  

摘要： 为改善输电线路鸟害治理效果,深入分析了一起500 kV输电线路鸟害跳闸故障。从故障区段环境情况、故障录波图、鸟害特征和跳闸设备本身缺陷等多方面进行综合分析,结合故障区段可视化装置抓拍画面以及现场无人机巡视情况,推断该跳闸故障为东方白鹳排泄引起的跳闸。同时,分析该故障跳闸的放电通道,并推演了东方白鹳排泄引起跳闸的过程。在全面分析该线路鸟害治理所存在问题的基础上,提出了相应的防治措施。

关键词： 样本不均衡   特征优选   多源融合   深度学习   故障辨识  

摘要： 输电线路发生各种类型故障时将严重威胁系统的安全稳定运行,传统基于故障录波的输电线路故障诊断方法侧重于利用故障录波提供的零序电流信息,难以准确辨识所发生故障的类型。文章提出了基于样本不均衡和特征优选多源融合的(kepler optimization algorithm-convolutional neural network-bidirectional long short-term memory network-selfattention,KOA-CNN-BiLSTM-Selfattention)输电线路故障类型辨识方法,获取输电线路分布式在线监测装置提供的行波数据,整合形成输电线路的实际有效故障波形数据库及带标签信息数据库;基于融合改进(synthetic minority over-sampling,technique,SMOTE)算法进行样本均衡,采用时域函数、快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)、小波包分析、波形函数提取不同输电线路故障类型的时域、频域、时频域及波形脉宽等故障特征,基于Deep Lasso(deep least absolute shrinkage and selection operator)回归完成特征优选再进行多源信息融合,最后采用KOA-CNN-BiLSTM-Selfattention算法完成输电线路的故障类型辨识。通过基于输电线路历史故障跳闸数据的算例验证了所述方法的正确性和有效性。

关键词： 输电线和杆塔检测   绝缘子自爆缺陷检测   SOLOv2   HRNet   实例分割  

摘要： 针对目前将绝缘子自爆缺陷检测和输电线、杆塔检测视作为两个独立的任务,存在对缺陷以及场景理解不充分的问题。提出一种改进的SOLOv2的实例分割方法,可以在航拍图像中同时检视正常绝缘子、自爆缺陷绝缘子、杆塔和输电线。由于绝缘子,杆塔、输电线之间的长径比相差巨大,该方法使用HRNet替代原始SOLOv2中的ResNet+RPN结构,可以更好地实现多尺度检测,并且在残差结构中引入了可变形卷积,可更好地检测形状细长的绝缘子和输电线。此外,为了提高数据标注工作效率、扩大数据量并节约时间成本,利用虚幻引擎和AirSim自动生成数据集标签的功能,制作了部分虚拟数据集以增强真实数据集。经过实验测试,在构建的数据集中,所提出的方法相较于原始的SOLOv2在平均准确率上提升了8.7%,在平均交并比上提升了8.5%,也优于其他现有实例分割方法。

关键词： 多光谱激光点云   输电线路走廊   树障识别   无人机   机器学习  

摘要： 利用多光谱激光点云技术识别输电线路走廊中的树障,提高树障识别的准确性和识别效率,并保障电力线路的安全稳定运行。选取了浙江省某山区10 km的输电线路走廊作为研究对象,通过多光谱激光雷达和高性能无人机平台采集数据,并采用基于机器学习的树障识别算法处理和分析数据。结果表明,系统的总体识别精度达到93%,误报率为4%,漏报率为3%。整个数据处理过程耗时约10 h,用户满意度达到90%以上。与传统人工巡检方法相比,该系统显著降低了成本,并提高了输电线路的运行效率和安全性。

关键词： 输电线路   巡检技术   自主实施   蛙跳   湖北省荆门市   无人机自主巡检   杆塔   精细化  

摘要： 2024年11月21日,在湖北省荆门市高新区,国网荆门供电公司员工远程发送指令,对220 kV官爱线开展首次“蛙跳式”无人机自主巡检。2024年,该公司建成湖北首个输电“机巡替代”示范区,在“航班制”巡检模式下,深度运用“驻塔式”机场“蛙跳”巡检技术创新杆塔精细化巡检、通道点云扫描等核心业务自主实施能力,提高运维质效。

关键词： 输电线路   知识图谱   长短记忆网络+条件随机场   故障识别与故障定位   智能问答  

摘要： 为提升输电线路故障巡检、运维效率和线路智能化水平,提出了基于知识图谱的输电线路故障识别与位置定位技术。首先,采用长短记忆网络+条件随机场进行实体抽取,关系抽取采用依存句法分析得到相应的三元组结构数据,采用基于事件框架的方法进行事件抽取;其次,分别采用文本和实例相结合的方法和基于实体对齐概率模型的方法构建本体层和数据层,实现输电线路故障原因的快速查询和故障位置的准确定位;最后在此基础之上搭建智能问答系统。所提系统能够快速对输电线路相关设备故障进行分析,提高了输电线路故障巡检、运维的效率,保障了输电线路运行的可靠性。

关键词： 无人机   测量   山区   输电线路   廊道规划  

摘要： 随着电力需求的增加,电网建设不断加快,尤其是在山区等复杂地形区域的输电线路设计面临诸多挑战。传统测量方法由于其存在较差的机动性、较长的作业周期以及较大的劳动强度等弊端,已经远远不能满足现代智能电网建设的需求。无人机测量技术以其高效、准确、灵活等特点,成为解决这些问题的重要手段。基于此,本文主要对无人机测量在山区输电线路设计中的应用进行了研究,以期为山区输电线路设计提供有益的参考。

关键词： 基坑开挖   数值模拟   输电线路   加固措施  

摘要： 为研究软土地区基坑开挖对线路杆塔的影响,结合实际工程案例,应用MIDAS GTS NX有限元分析软件,建立三维有限元模型。对比分析正常工况和渗漏水工况,并采用理论分析验证数值模拟的可靠性。结果表明:现有输电线路技术规程的变形控制允许值不够完善,充分考虑杆塔已有变形,对比现有监测技术规范,对于采用桩基础的线路杆塔桩顶水平位移允许值建议取10 mm。止水帷幕失效时,桩侧土体将产生负摩阻力。相较于正常工况,桩顶水平位移增大71.9%,在软土地区止水质量是基坑开挖的关键环节。