关键词： 激光点云   BIM持续维护   无人机巡检   输电网络  

摘要： 以某市±500kV输电网络和500kV输电网络的整合巡线任务为个案,研究一种基于激光点云精确定位的输电线路无人机自主巡检系统。通过三角定位法、回波定位法及最小二乘法平差法将激光点云探测数据构成输电网络BIM数字化三维模型的持续维护数据,使用卷积神经元网络算法整合的二值化算法对特定坐标点的侵入物、蠕变风险提供预警数据,通过IaaS架构的API服务持续向电力值班系统提供数据支持来完善系统的BIM数字化三维模型数据和预警信息数据。从算法角度和IaaS实现角度,对该系统进行完整分析,完成激光点云精确定位的输电线路无人机自主巡检系统的研究。

关键词： 输电线路   目标检测   YOLOv7   样本分配策略  

摘要： 电力在现代社会中发挥着越来越重要的作用,我国电力消费量持续增长,输电规模也不断扩大。因此,确保电网稳定运行和持续供电对于经济发展至关重要。为了维护输电线路的安全稳定运行,及时发现并解决各种故障隐患,进行日常的输电线路巡检工作是不可或缺的。传统的人工巡检方式存在效率低下和准确性不高的问题。然而,使用无人机对输电线路巡检将会产生海量的输电线路图像数据。因此急需开发一种高效准确基于深度学习的输电线路巡检算法来快速处理无人机巡检的图像。为此本文提出了基于改进YOLOv7的输电线路目标识别和故障检测算法。 首先,针对无人机航拍输电线路图像背景复杂且目标尺度变化大的特点。本文在YOLOv7骨干特征提取层的算法中引入ECA注意力机制。该注意力机制通过对特征通道中不同信息量的加权处理,增强目标特征的权重并降低背景特征的权重,从而实现了对图像有效特征的增强;为了减少参数量,使用Sim SPPFCSPC替代原有的SPPCSPC,Sim SPPFCSPC在保证感受野不变的同时获得了速度的提升;为了优化网络结构,采用解耦头替换耦合头,通过独立的分支来处理分类任务和回归任务,从而提高模型的性能。 其次,在YOLOv7的网络结构改进的基础上,对后处理算法的样本分配策略和损失函数进行改进,使其更适用于复杂的输电线路巡检场景。提出一种动态正样本采样方法,该方法抑制定位和分类分数低的锚框,选择定位和分类对齐的锚框;为了更准确地预测边界框,引入边框任意分布来直接学习其连续空间上的离散化概率分布表示边界框的位置,不需要引入其他的先验知识;引入Focal Loss交叉熵损失函数,通过引入调节因子来重新平衡样本的权重,使得模型能够更有效地解决目标检测任务中类别数量不平衡和难易分类样本分布不均的问题。 经过对YOLOv7的网络结构和后处理算法进行改进后,提出了一种改进的输电线路检测算法YOLOv7-TDF。实验结果表明,改进的YOLOv7-TDF算法在Vis Drone2019测试集上的m AP@.5比YOLOv7提高5.1%。在输电线路数据集上的m AP@.5比YOLOv7提高2.2%。验证了此次改进的输电线路检测算法YOLOv7-TDF在实际应用中的可行性与有效性。

关键词： 输电线路小部件   缺陷检测   深度学习   多尺度特征融合   嵌入式实现  

摘要： 输电线路小部件由于长期暴露在自然环境中,受风雨侵蚀、电气放电、外力破坏等因素影响,极易产生脱落、锈蚀、碰撞等不同程度的缺陷,失去正常功能并引发潜在的安全问题。因此,为了保证输电线路的稳定运行,在输电线路巡检过程中,及时发现并排除输电线路小部件缺陷至关重要。本文结合实际巡检场景需求,针对输电线路防震锤、螺栓、挂环和挂板四种小部件进行缺陷检测算法研究及嵌入式实现,实现输电线路的智能化、信息化巡检。论文的主要研究工作如下: (1)针对目前输电线路小部件缺陷检测没有公开数据集的问题,本文基于数据采集、分析和增强构建了输电线路小部件缺陷检测数据集。首先,采用无人机对不同场景下的输电线路小部件进行数据采集,并对小部件目标进行筛选分类,构建原始数据集。其次,对原始数据集进行数据分析,发现缺陷样本不足。然后,采用一系列数据增强技术和SAM大模型生成缺陷样本,解决缺陷样本不足的问题。最终构建的无标签数据集包含11个类别96953个目标,水平框标注数据集包含11个类别28461个目标,旋转框标注数据集包含3个类别8240个目标。 (2)针对复杂场景下多尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于认知预处理和异构特征金字塔网络的输电线路小部件缺陷检测算法CHNet。首先,设计了一种认知预处理网络CPNet,通过GShuffle模块增强目标响应并减弱复杂背景的影响。其次,设计了一种异质特征金字塔网络H-FPN,通过多对一的映射关系获取尺度范围更广的特征图,实现高质量的多尺度特征融合。然后,设计了一种快速比例交并比F-PIo U计算定位损失,提高了回归过程中目标框对几何因素的敏感性。该算法在测试集上的精度达到95.27%,检测速度为34帧/秒,且对复杂场景下的多尺度目标友好。 (3)为了进一步提高对小目标缺陷的检测精度和算法的泛化能力,提出了一种基于稀疏注意力和半监督学习的输电线路小部件缺陷检测算法SPTNet。首先,设计了一种融合稀疏注意力的异构金字塔网络SH-FPN,通过稀疏注意力模块SATT来避免小目标语义细节信息的退化。其次,采用了一种伪标签分配策略PDS,使用两个阈值将伪标签分为可靠伪标签和模糊伪标签,并设计软损失处理模糊伪标签。然后,采用了一种训练迭代适配机制TIAM,通过引入域自适应和分布自适应方法,减轻对有标签数据的过度拟合。此外,设计了一种切片辅助机制,通过辅助训练和检测过程来进一步提高小目标的检测精度。该算法在测试集上的精度达到97.11%,且对小目标友好。 (4)应企业要求,提出了一种基于旋转目标框的输电线路防震锤缺陷检测算法OBBNet。首先,采用了长边定义法,通过五参数形式及180°的角度范围避免边的交换性问题发生。其次,采用了一种环形平滑标签CSL,将角度回归的形式转换为角度分类的形式并解决了角度的周期性问题。然后,设计了一种角度损失函数来衡量角度预测误差。该算法在测试集上的精度达到98.25%,且能够精准定位防震锤缺陷目标。 (5)将设计的SPTNet算法模型和OBBNet算法模型进行嵌入式实现。考虑模型推理运行成本高和硬件资源受限,设计了模型剪枝和模型量化方法,并在企业提供的智能模块XY6762CA-C上进行模型的嵌入式移植。测试结果表明,移植的模型能够完成输电线路小部件的缺陷检测,SPTNet算法模型和OBBNet算法模型在嵌入式端的精度分别达到了91.23%和92.25%,满足设计要求。

关键词： 智能电网   输电线路   在线监测技术  

摘要： 随着全球电力需求的不断增长和电网现代化的推进，智能电网的重要性日益凸显。智能电网输电线路在线监测技术作为提高电网效率和可靠性的关键手段，引起广泛的关注。该技术涵盖从基础的硬件监测到复杂的数据处理和分析，能够确保输电线路的稳定运行和最优性能。它不仅有助于实时识别和解决输电线路中的问题，还能预防风险和故障。因此，探讨智能电网输电线路在线监测技术的研究和应用至关重要。本文以智能电网输电线路在线监测技术为切入点，旨在深入探讨这些技术的应用和影响，确保电力系统的持续稳定运行，为智能电网的进一步发展提供参考。

关键词： 35 kV输电线路   雷击跳闸   安全事故  

摘要： 本文从实际工程案例入手，针对35 kV输电线路雷击跳闸问题，分析了雷击对输电线路造成的影响及其原因，并从实际工程应用角度出发，探讨了有效的预防措施。首先，本文通过分析雷击过程中产生的过电压和电流，揭示了雷击对输电线路绝缘系统和设备造成的损害，并阐述了跳闸事故发生的相关原因；随后，从降低杆塔接地电阻、架设耦合地线、安装塔身防雷拉线、安装线路避雷器四方面，详细分析了具体的预防措施。通过本文的研究，旨在为35 kV输电线路雷击跳闸问题的解决提供理论支持和实践指导。

摘要： 随着社会快速发展，电力需求急剧增长，超高压输电线路已成为电力系统的核心组成部分，肩负着稳定、高效地传输电能的重要任务。本文先探讨了超高压输电线路运营维护（以下简称运维）的必要性和重要性，并针对其运行过程中可能出现的故障和应对措施做了简要分析，希望能进一步提升超高压输电线路运行的稳定性和安全性；随后通过探讨超高压输电线路运维及故障排除的改进措施，旨在为电力系统的持续稳定运行提供参考借鉴。

关键词： 掘进装备   电液控制   模糊自适应PID算法   PLC   HMI  

摘要： 杆塔桩基础作为输电线路的重要组成部分,它的施工效率会影响整个线路的施工进度。为解决山地输电线路杆塔桩基础施工过程中存在的设备运输困难、机械化程度低、人工作业危险性高等问题,国家电网公司召开送变电工程机械化施工现场会,并出台《国家电网有限公司关于在电网建设中全面推进机械化施工的实施意见》,强调在线路施工中实现全路段机械化的重要性。 本文聚焦于前期研发的山地模块化桩基础掘进机设备,旨在开发一套智能控制系统以提高施工效率。控制系统采用电液控制,通过对传感器信息分析,结合模糊自适应算法,提出了一种转速分档联合控制方法,具体包括截割头转速与液压缸伸缩速度、截割头转速与回转平台转速以及截割头转速与升降机构转速之间的联合控制,从而在一定程度上缓解了无级调速状态下因负载剧烈变化引发的机械磨损问题。同时,进一步研发了一套基于PLC的智能控制系统,此系统能够根据岩石硬度的变化实时调整掘进机的工作状态,实现掘进机对不同岩石硬度下的智能适应与精确控制。本文的具体研究内容如下: 1.通过对山地桩基础机械化施工设备当前状况的深入探究,详细梳理了山地桩基础的各种施工方式及与其配套的机械设备发展历程。了解到现行微型桩基础施工设备只能满足微型桩(400mm孔径)的施工,在面对特高压输电线路下高负载电塔所需的中大型桩基础施工时,表现出明显的局限性。因此,明确指出研发适用于山地环境且能满足特高压电塔桩基础施工要求的新一代机械设备及智能控制系统具有重要意义。 2.基于掘进机以截割头为动力头、以液压系统为控制系统的情况,通过分析大量关于截割头控制及电液控制的文献,对截割头位姿控制方式进行了研究。通过对掘进机的工作原理、参数变化以及使用环境的分析,依据掘进机施工工艺流程和结构特点,设计了一套液压控制系统并绘制液压系统原理图,对掘进机液压泵、马达、油缸等关键元件进行理论分析、计算与选型。 3.针对施工地形复杂,负载变化快的情况,基于模糊自适应算法提出了一种转速分档的截割头与各系统速度联合控制方法,针对液压缸和液压马达的动态特性建立控制模型。建立了基于AMESim/Simulink的一体化联合仿真模型,仿真结果显示该方法可以实现对恒负载工况和变负载工况下各系统速度精确控制,控制过程响应时间快,超调量小,稳定好。 4.设计并构建了一套基于PLC的控制系统,并选用HMI人机交互界面作为上位控制端,以自主研发的模块化桩基设备为实验样机,在实际环境中进行了实验。实验结果有力地证明了该控制系统能够满足预设的设计要求,实现了对桩基础掘进机智能化破岩施工过程的有效控制。 本论文所做的研究为山地桩基础机械化施工提供了技术参考和应用经验,对于提高效率和进一步实现智能化具有重要意义。