关键词： 输电线路覆冰   输电系统韧性   双控门循环单元   向量加权平均算法   功率变化熵  

摘要： 输电线路作为电力系统发输变配用中一个关键环节,其重要性不言而喻。我国地域辽阔、地理纬度跨度大且涵盖多种气候环境,输电线路常受到因气候变化导致的自然灾害的影响,其中输电线路覆冰是最为常见的一种。覆冰区域以南北地理环境和气候条件划分为常规冰灾区和非冰灾区,当非冰灾区发生极端冰灾时,输电线路上的覆冰载荷往往会超过其覆冰设计规范阈值,给电力系统的正常运行带来极大的隐患。本文针对非冰灾区的偶发性覆冰灾害,对输电线路覆冰预测和输电系统的韧性增强策略进行研究。本文主要研究工作如下: 1)搭建基于双控门循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Units,BIGRU）的覆冰预测模型,并利用向量加权平均算法（Weighted mean of vectors algorithm,INFO）优化基于BIGRU的覆冰预测模型,有效捕捉覆冰时间序列数据中的时序关系和微气象变量之间的关系。采用自定义损失函数f和线路覆冰时的综合载荷,对覆冰预测过程进行物理修正（Physical Correction,PC）,使预测模型更符合线路覆冰的物理机理;根据输电线路覆冰增长量的变化,在预测过程中引入时间累计效应（Time-Cumulative Effect,TCE）,减小覆冰随时间变化导致的厚度累计误差,提高预测模型精度和泛化能力。实验证明,计及双作用效应的INFO-BIGRU覆冰厚度预测模型和其它小样本模型在覆冰的增长阶段、平稳阶段和融化阶段的预测结果相比,具有更高的精度和物理可靠性。 2)建立输电系统在冰灾下的故障率模型和输电系统的甩负荷模型;利用输电系统在冰灾时的韧性曲线,建立覆冰前期、覆冰中期、覆冰恢复自持期、覆冰恢复后期四个阶段的评估指标;利用蒙特卡洛方法模拟偶发性输电线路覆冰受灾范围,通过输电系统故障率模型建立关键覆冰线路合集Lice,采用所提覆冰厚度预测模型对覆冰合集Lice进行预测,计算覆冰线路负荷的变化熵,并计算关键线路进行直流除冰时的系统负荷变化。建立基于功率变化熵的线路韧性增强策略增强输电系统在覆冰时的韧性。实验结果证明,基于功率变化熵的线路韧性增强策略在IEEE-30节点系统和IEEE-118节点系统中,其韧性分别提升了11.54%和10.49%,有效地增强了输电系统在发生冰灾时的抵抗力。

关键词： 无人机爆破除冰   输电线路巡检   覆冰分析   电力金具检测   图像处理  

摘要： 受气象、温度、地形等因素的综合影响,架空输电线路容易产生导线覆冰现象。导线覆冰会导致杆塔及导线载荷增大,严重时引起倒塔、断线等线路损伤,从而影响电力线路的正常运行。为减少覆冰灾害的发生,本文提出了一种基于无人机的爆破除冰方法,并对导线覆冰分析及定位技术进行了研究,主要研究内容如下: (1)设计了一种架空输电线路覆冰分析方法。首先,使无人机在多个视角下对覆冰输电线进行数据采集;然后,在图像处理阶段引入了输电线点云对图像上的目标进行粗提取,提高边缘检测的准确率;接着,设计了一种多边形拟合方法对覆冰输电线的截面形状进行拟合,同时准确定位输电线在覆冰截面中的位置;最后,通过实验验证了覆冰输电线边缘检测的精度和覆冰输电线截面形状拟合的可行性与有效性,为爆破药量的选择提供了依据。 (2)对YOLOv8进行改进,实现了覆冰架空输电线路上关键电力金具的识别与定位,便于选择合适的爆破点,从而减少对线路的损伤。使用CG Block模块代替YOLOv8算法中的下采样卷积模块,以保留图像细节,减少目标漏检和误检;引入EMA模块,调整图像特征权重,抑制背景干扰,提高模型的鲁棒性和可扩展性。为了验证改进算法的有效性,使用自制电力金具数据集进行了实验,该数据集中包含部分通过图像合成技术得到的覆冰场景下电力金具图像,以确保改进算法对覆冰场景检测的有效性。最终实验结果表明,改进的YOLOv8算法在自制数据集上对覆冰场景下电力金具的检测精度有了显著提升。引入了无人机位姿信息,对图像上电力金具像素坐标进行变换,得到电力金具在架空输电线路的实际分布情况。 (3)无人机爆破除冰平台搭建及实验验证。首先介绍了无人机爆破除冰系统的关键软硬件组成,包括无人机平台、地面监管系统以及两个关键的机载设备。然后针对覆冰检测及金具识别进行测试,包括无人机平台的传感器标定,无人机在巡检过程中的定位、建图以及输电线点云处理等重要功能。最后,结合改进的YOLOv8算法在图像上对电力金具检测的结果,确定出架空高压输电线路中电力金具的位置分布。通过设计无人机巡检实验,验证了无人机爆破除冰在架空输电线路覆冰分析及定位方面的可行性。

关键词： 非接触   电压测量   传感阵列   架空输电线路   弧垂&风偏  

摘要： 电压是电力系统安全稳定运行的重要物理参数之一,电压精准便捷测量成为了电力系统至关重要的工作。对于架空输电线路而言,传统的电压互感器需建设在线路导体上,安装和部署较为困难和复杂,同时也给电力系统的运行带来不稳定因素。所以需要一种非接触的测量手段来实现架空输电线路的电压监测,同时基于电压传感器的架空输电线路弧垂、风偏检测技术研究也略显薄弱。对此,本文提出了一种基于电压传感阵列的架空输电线路电压非接触测量方法并研发了相关的测量装置,其可以同时实现架空输电线路电压的非接触测量和弧垂、风偏状态的检测。 本文提出的电压非接触测量方法的基础为电场耦合原理。对于多导体条件下的架空输电线路,本文提出了一种基于多导体串扰解耦的电压逆推算法。其以电场逆问题为核心,通过构建电压传感器阵列,得到多组差分电压信号,并根据传感器积分路径列出关于未知参数和差分电压信号的非线性方程组。同时,其基于叠加定理对传感器差分信号进行相量分解,拓展了方程数量,使其适用于架空输电线路多导体多参量的迭代求解。 本文提出了一种电压传感器阵列的优化设计方法。其基于粒子群(PSO)算法,对弧形传感阵列的半径及弧度做参数优化,在规定的优化区间内通过迭代寻求最优解。对此,本文通过Maxwell和MATLAB软件进行了协同仿真和优化算法的模拟,得出了传感器阵列的最优分布。 本文提出了一种针对架空输电线路弧垂、风偏状态的检测方法。其依据传感器感应电压与导体位置相关的特点,在电压求解的基础上关联导体位置参数。在测量截面建立参考直角坐标系,其在求解非线性方程组测得电压的同时得到导体轴心的相对位置坐标。以线路正常的弧垂状态为基准,本文可以依据测得的坐标值对线路弧垂、风偏状态进行检测,并依据坐标的相对变化量来衡量其严重程度。 最后,本文设计了架空输电线路电压非接触测量方案,开发了硬件测量装置,其包含电压传感器和集供电、数据处理、通信于一体的主机。为验证本文研究工作的有效性,构建了架空输电线路模拟实验平台并进行了相关实验。研究显示,线路电压测量误差小于4%,线路弧垂、风偏状态检测误差小于10%,能准确监测架空输电线路电压参数和弧垂、风偏状态。

关键词： 输电线路   故障检测   轻量化模型  

摘要： 随着中国经济的不断蓬勃发展，用电需求迅速增长，电已经成为维持社会运转不可或缺的要素。在这种情况下，保证输电线路的正常运行以确保电力供应的安全性变得愈加重要。随着图像处理技术的日益成熟和无人机技术的快速发展，无人机巡检逐渐成为主流的巡检方式。现有的输电线路故障检测算法参数量大、计算复杂，很难部署在无人机上。因此，如何在保证检测准确的前提下对模型进行轻量化改进，已成为输电线路故障识别领域的研究热点。　　本课题在YOLOv7-Tiny算法的基础上，提出一种新的轻量化检测模型，旨在保证轻量化的前提下，迅速、精确地检测输电线路的典型故障，如绝缘子串珠爆缸、均压环脱落以及鸟类筑巢。通过与国家电网哈尔滨巡检中心合作，构建输电线路故障数据集，并验证所提方法的有效性。论文的主要工作如下:　　首先，为进一步减少YOLOv7-Tiny网络的参数量，降低其计算量，实现模型轻量化的目标，在保留YOLOv7-Tiny网络ELAN结构的基础上，将其主干网络中的普通卷积替换为PP-LCNet网络中的深度可分离卷积，将普通卷积分为深度卷积和逐点卷积，大幅减少参数数量。　　然后，在空间注意力的基础上，提出SP注意力机制，增加不同大小的卷积核来提取多尺度特征，在保证模型轻量化前提下，提高模型对小目标的识别能力。引入改进的FCIoU Loss平衡高质量样本和低质量样本对Loss的贡献，加快模型的收敛速度，提升模型的检测精度。　　最后，基于Pyhton PySide6搭建可视化检测演示系统，用来快速方便的检测图像和视频，并支持切换模型、调节IoU、置信度、开始/暂停/停止检测、统计结果数量、导出已检测的图片/视频等功能。　　实验结果表明，本课题算法较原始YOLOv7-Tiny算法模型大小降低约20％，针对小目标检测精度均高于当前主流的轻量化目标检测算法，该方法在输电线路故障检测方面具有一定的现实意义。

关键词： 输电线路   外力破坏   目标检测   图像消失点   有效性识别  

摘要： 输电线路是实现电能传输的重要载体,其安全运行是保障可靠供电的基础,但是输电线路周边环境复杂,威胁线路安全运行的外力破坏隐患数量不断增加。随着固定视频监控等信息化技术的发展,为输电线路外力破坏防控提供了高效的感知手段。然而当前基于视频图像处理的输电线路外力破坏识别方法存在漏报率高和有效性差的问题,如何提升输电线路外力破坏识别的准确度和有效性是迫切解决的问题。为此本文在分析输电线路视觉影像特征的基础上,研究了基于电力视觉理解的输电线路外力破坏隐患精细化辨识方法,实现了对输电线路外力破坏隐患的低漏报率识别及有效性筛选,主要研究内容如下: (1)分析了输电线路典型外破场景的复杂性,提出基于集成式目标检测模型的输电线路外力破坏低漏报率检测方法。该方法充分利用了Swin Transformer方法的自注意机制和窗口偏移特性,提取复杂场景中的外破特征;引入了切片辅助推理模块改进YOLOv8方法,将高分辨率图像切分成若干个子图,联结上下文信息提取小目标特征;然后基于决策级融合的方法自适应地将两个网络的特征提取结果进行融合,利用非极大值抑制方法滤除多余的目标检测框。通过实例验证了所提集成式目标检测方法能够有效降低外破识别的漏报率和误报率,测试结果具有较高的可信度,实现了对挖掘机、塔吊、烟雾等八类典型外破目标的高精度识别。 (2)针对输电线路外破识别方法有效性差的问题,提出基于消失点驱动有效区域生成的外力破坏隐患有效性筛选方法。该方法通过对图像灰度化和高斯滤波处理减少噪声干扰,基于Canny边缘检测方法和霍夫变换理论提取图像消失点线条,采用数学计算方法得到消失点像素坐标;利用消失点和输电杆塔检测框坐标构建形成外破目标筛选的有效区域,并对输电导线边界和无明显消失点的两种类型图像进行了有效区域改进,分析对比外破目标检测框与有效区域的相对位置,实现侵入行为与威胁程度的判断。通过实例验证了所提外破隐患有效性筛选方法显著地降低了输电线路外破隐患的无效报警率,实现了对输电线路外破隐患的有效性识别。 (3)结合外破目标检测和有效区域生成结果,制定了输电线路外破隐患报警规则,并设计了在线监测系统,对于地面及空中外力破坏隐患相比于现有方法均表现出更好的检测性能和实用价值。 通过本文的研究,实现了多类型输电线路外力破坏隐患的精细化辨识,可为输电线路外力破坏防护提供理论基础和技术手段,从而提升了输电线路在线监测智能化水平,降低了输电线路的停电频率,节约了输电线路运维巡检成本及人力资源,对于保障输电线路安全运行具有重要意义。

关键词： 输电线路典型故障巡检   Ghost Module   YOLOv7   NWD  

摘要： 电力行业在提升人民生产生活水平中发挥着越来越关键的作用。电力系统正常运行已成为确保人民正常生活的必要条件,而输电线路的定期巡检则是维持电力系统稳定运行的重要环节。随着人工智能技术的发展,传统的人工爬塔巡检方式逐渐被无人机取代,尤其是基于深度学习的无人机(Unmanned Ariel Vehicle,UAV)图像采集智能检测逐渐成为重要的发展方向。然而,相关检测算法在模型精度提升的同时,容易衍生出过量参数、航拍尺度变换导致检测精度不高、检测对象单一导致巡检效率低下等问题导致输电线路多故障巡检难度较大。因此,本文提出了一种基于改进YOLOv7-Tiny(You Only Look Once)的面向输电线路多目标巡检的智能检测算法,具体工作如下: 首先,针对提升模型精度的同时衍生出参数量过大的问题。本文使用轻量化模块Ghost Module对模型的特征提取网络与预测网络进行轻量化,根据不同部并且结合C2f模块与Ghost Module的特点,提出了Ghost-C2f显著减少模型的参数量和计算量。 然后,针对无人机巡检时航拍尺度变换导致的检测精度不高的问题,本文先将空间与通道注意力机制sc SE(Concurrent Spatial and Channel Squeeze and Channel Excitation)嵌入到特征融合网络中,与PA-Net(Path Aggregation Network)构造特征平衡网络,以通道权值与空间权值作为引导,实现网络多层级多尺度特征的平衡,显著提升不同类别多目标共存情况下的检测能力。 接下来,引入提高小目标检测效果的损失函数NWD(Normalized Wasserstein Distance)替换CIo U损失函数;在此基础上提出优化NWD与C-Io U融合比例的研究方法,进一步补偿模型轻量化带来的精度损失。 最后,针对检测对象单一导致巡检效率低下的问题,本文从解决单一故障检测效率过低的角度出发,以常见的四类故障为主体,辅以图像翻转及噪声变换的预处理方法对初始图像进行扩充,构建出输电线路典型故障数据集。该数据集中,图像数总共有3824张,其中绝缘子样本有4556个,绝缘子缺陷样本有1333个,鸟巢样本有1525个,防震锤锈蚀样本有7287个。在该数据集上进行改进模型的训练及测试,实验结果表明,本文提出的改进算法相较于原YOLOv7-Tiny压缩了74.79%的参数量和66.92%的计算量,并提高了0.71%的m AP(mean Average Precision)。将改进后的模型部署到Jetson Xavier NX中以模拟无人机巡检的过程,速度达到23.5FPS,运行效果良好。

摘要： 2024年11月25日晚，浙江迎来下半年首场寒潮，部分山区出现冰冻。国网浙江省电力有限公司在嵊州市雾荡岗防冰减灾基地完成浙江省首次输电线路防冰涂料试点涂覆，探索电网防冰抗冰新途径。近年来，在抗冰减灾技术应用中，防冰涂料逐渐受到关注。该涂料具备“荷叶疏水”“光热吸能”等特性，只需在春、秋季节进行预防性涂覆，即可达到防冰疏水效果。该材料多应用于船舶、飞行器、道路等交通领域，在输电领域尚未大范围应用。

关键词： 输电线路   基础施工   质量控制   信息技术   施工技术  

摘要： 在输电线路中，对基础施工进行质量控制是保证电力系统安全、平稳运行的关键环节。本文着重阐述输电线路基础施工质量控制在输电线路施工中的重要意义，主要包括确保输电线路的安全平稳运行，延长使用寿命，以及减少维护成本等方面。同时，本文对输电线路基础施工中地质勘查、基础选型、施工工艺，以及材料质量控制等关键技术进行论述，主要包括高精度测量仪器、远程监控系统以及数据分析处理软件等。