关键词： 输电线路   智能巡检   关键部件检测   缺陷识别   深度学习  

摘要： 输电线路是电力系统的重要组成部分，其安全稳定的运行关系到整个电力系统的可靠性。随着深度学习的快速发展，无人机巡检已成为趋势。然而，由于无人机拍摄的图片存在距离和角度的不同以及绝缘子、防震锤、间隔棒等目标较小，传统目标检测网络效果不佳。因此，本文提出了基于深度学习的目标检测网络输电线路关键部件检测与缺陷识别方法。具体工作如下：　　针对绝缘子、防震锤、间隔棒等关键部件在图像中比例小、边缘特征不明显和区域信息不足等问题，提出SSD-RTF（Real Time Fusion Single Shot Multibox Detecto r）算法模型。引入RFB-S（Receptive Field Block with Spatial Attention）视觉机制和FusionNet特征模块，增强浅层的语义信息提取，mAP值较原始SSD算法提高3.3%;融合TFM（Triplet Feature Fusion Module）模块，增强特征映射，mAP值提高4.5%;引入CA（Channel-wise Attention）注意力机制，加权强调有用的特征，mAP值提升5%;将Fast NMS（Fast Non-Maximum Suppression）替换成Soft NMS（Soft Non-Ma ximum Suppression），提高模型的精度和可靠性。实验结果表明，SSD-RTF算法在小目标检测方面表现出卓越的效果，提高了准确性、适应性和泛化能力。　　SSD-RTF算法在多目标检测方面准确度足够，但对关键部件缺陷的识别不佳，因此提出改进YOLOv5算法。加入K-means++自适应锚框优化，提高了模型对目标尺寸变化的适应性，mAP值提高3.7%;设计门控卷积Gl-Block（Gating Layer Bloc k），增强上下文信息捕捉和特征提取能力，mAP值提高1.9%;引入CSAtt注意力机制模块，扩大关注范围;设计可变空洞卷积SAC（Spatially Adaptive Convolution），通过控制空洞率参数来适应不同尺度的物体，精度提升了9.1%;改进损失函数Ploy loss（Poly nomial loss function），提高模型的性能并节省计算资源和时间。实验表明在改进模型能检测到具有复杂特征、不规则、不同角度的关键部件缺陷。　　最后，本文设计了输电线路小目标检测和缺陷识别系统。系统可以调用本文设计的算法对航拍图像进行检测，并且设计了数据分析模块和数据检索模块，指出缺陷的具体信息，减少巡检所需人力物力等资源，提升了输电线路智能巡检的效率。

关键词： YOLOv5s   绝缘子   目标检测   Retinex增强算法  

摘要： 随着我国工业的不断发展,用电量的不断增加,电网建设也在不断深入。更高等级输电线路的投入,更复杂的电网结构也迫使电网建设时使用更多的绝缘子对输电线路进行电气隔离。特殊材质的绝缘子长期暴露在室外高空遭受天气、外力影响,往往会使其出现各类缺陷,致使输电线路出现故障,影响输电安全。因此,定期对高空输电线路绝缘子缺陷进行检测,成为电网检修人员必不可少的一项工作。近年来,随着无人机技术的高速发展和目标检测算法的不断创新,检修人员操控无人机进行高空输电线路绝缘子缺陷检测已替代传统人工检测成为主流检测方式。在无人机航拍巡检过程中,由于算法本身精度或绝缘子复杂背景环境的问题,会导致绝缘子缺陷检测过程中容易出现误检、漏检现象。 针对此类情况和实际应用需求,本文将从提高高空输电线路绝缘子图像质量和提升目标检测算法性能两个方面展开如下内容的研究并得出更好的研究结果。 (1)针对因光照、天气、复杂背景等因素致使特征表现不明显的绝缘子图像,本文在原Retinex增强算法的基础上进行改进,将原Retinex增强算法的照明分量和细节分量分别分块处理后合成,使得改进算法增强后的绝缘子图像特征表现能力更强。相较原Retinex增强算法,增强后的绝缘子图像NIQE、PIQE指数更小,绝缘子特征表现更好。 (2)针对开源绝缘子图像数据集过少,无法充分对网络进行训练的问题,本文在原1500张开源绝缘子图像的基础上,通过翻转、色彩变换等方式将绝缘子数据集扩充到6000张,并将处理好的图像进行标注。最后,按照8:2的比例划分为训练集和测试集。 (3)本文在综合对比了几类目标检测算法后,提出了一种基于YOLOv5s的改进检测算法,分别对原网络结构的主干部分和颈部部分进行了改进。为精简网络模型,保持模型轻量化,提高检测速度,将原网络的主干部分替换为更加轻量化的ShuffleNetV2结构;为提高网络检测特征表现不明显绝缘子图像的能力,在主干网络上增添ECA注意力机制;为提高网络检测精度,在网络的Neck结构中,使用跨尺度特征融合的BiFPN结构替换原网络的PANet结构。改进后的网络相比较原始网络,准确度提高了2.1%,提高到93.4%,召回率提高了2.8%,提高到93.7%,平均精度提高了2.3%,提高到94.5%。此外,更小的网络模型也加快了网络的检测速度,模型大小从13.7MB降到7.7MB,检测速度FPS从52增加到55。 (4)为真实化还原绝缘子缺陷检测应用场景,本文搭建了绝缘子缺陷实时检测系统。通过对比各类嵌入式平台硬件系统,选择了最适配的Jetson TX2嵌入式处理器,并使用TensorRT对网络进行半精度推理优化加速,以满足实时检测需求。使用PyQt5制作绝缘子缺陷实时检测界面,验证了改进YOLOv5s目标检测算法的优越性。

关键词： 输电线路   非接触式电压测量   电场解耦   电压传感器  

摘要： 电压测量装置作为电力系统电能质量分析、电能计量的核心模块，其重要性不言而喻。然而，传统电压互感器因自身体积重量过大、响应带宽较低等诸多因素限制无法满足在分布式新能源的配电线路与集中式新能源场站等高比例新能源应用区域的三相同步测量需求。因此，本文针对以上问题设计了一种适用于10kV与35kV架空输电线路的非接触式三相D-dot电压测量系统，其便于安装且具有较大测量带宽，可有效解决目前传统电压传感器存在问题。　　首先，理论分析了非接触式电压测量原理，并基于D-dot电压传感器测量原理建立传感器模型与等效电路。通过有限元仿真软件得到了传感器电容参数与尺寸之间的关系优化模型，进而采用并联阻容与运算放大器对传感器极板做降压设计。通过有限元仿真软件建模与MATLAB/Simulink搭建电路得到传感器在单相10kV与三相35kV架空线路传感器仿真波形，得出其传递函数并分析幅频特性。　　其次，基于模拟电荷法理论分析三相输电线路对电压传感器的影响，并进行仿真验证。理论分析三相水平排布、竖直排布与三角排布输电线路周围电场对测量相传感器的感应电压幅值、相位影响。通过有限元仿真软件建立三种排列方式下10kV与35kV架空输电线路模型与MATLAB/Simulink等效电路模型仿真得出三相传感器感应电压幅值与相角，并与理论进行验证。针对电压幅值与相角产生的误差，提出一种三相电场解耦方法，计算出系数矩阵并与仿真结果进行验证。　　最后，搭建电压测量平台并对本文设计的三相D-dot电压测量系统进行了实验验证。在电压测量平台上进行了架空线与架空电缆工频与高频高压测试实验和稳态谐波低压实验，通过非线性误差对传感器线性度进行评估分析，得到传感器变比和带宽。对三相不同排布方式的架空线路下的电压传感器进行实测，得到各相传感器的感应电压幅值、相角偏差数据并分析与仿真数据存在差距的原因。针对三相传感器的相角偏差问题，搭建了三相解耦硬件电路，对三种架空线排布下的系数矩阵进行优化并准确测得三相传感器电压波形。为测试降雨时传感器工作性能，搭建实验环境分析传感器感应电压波形畸变原因并提出防护措施。

关键词： 接地装置   土壤电离效应   土壤频率依赖特性   耐雷水平   ATP-EMTP  

摘要： 雷击输电线路塔顶是造成线路跳闸的主要原因之一,降低输电线路杆塔接地电阻可以有效的降低雷击跳闸率。长期以来输电线路接地装置的设计严重依赖经验公式,往往达不到理想的降阻效果,严重威胁着电力系统的稳定运行,因此有必要对接地装置的接地特性进行准确的数值计算,为输电线路防雷保护提供理论保障。 本文在深入分析雷电冲击电流在土壤散流过程中土壤电离现象的基础上,建立了考虑土壤电离效应的接地装置冲击特性有限元动态模型。为了解决有限计算资源与无穷散流区域之间的矛盾,引入空间坐标变换法将无穷散流区域的介质参数映射到有限区域,在保证计算精度的前提下减少了计算量;针对接地装置与土壤交界处场量突变引起的计算不收敛问题,采用在临界面处引入具有二阶连续偏导数的平滑阶跃函数进行过渡。将计算结果与试验作对比,验证了所建立模型计算接地装置冲击特性的准确性。根据对接地装置冲击特性的分析,提出了在接地装置上增加短导体从而增强火花放电效应的降阻方法,对短导体的长度和短导体间间距做了详细研究。 为了准确评估接地装置的接地特性,还需要考虑土壤电阻率、相对介电常数的频率依赖特性。为此,本文利用矩量法求解全波电磁场方程来研究接地装置的高频响应特性,得到了不同长度的垂直接地极在均匀土壤结构和水平分层土壤结构中的接地阻抗宽频特性,计算并分析了土壤电导率、介电常数的频变特性对垂直接地极接地阻抗的影响。 最后在ATP-EMTP中建立了雷击同塔双回输电线路塔顶模型,其中杆塔接地电阻采用考虑冲击电流入地时产生火花效应的时变接地电阻模拟,分析了不平衡绝缘、安装避雷器对线路耐雷水平的影响,重点分析了采用时变接地电阻模型与工频接地电阻模型两种方法下杆塔塔顶电位、绝缘子串两端电位、耐雷水平之间的差异。研究表明,输电线路的耐雷水平随着接地电阻的增大而降低,杆塔接地电阻采用时变接地电阻模型时线路耐雷水平更高。

关键词： 输电线路覆冰   主成分分析法   天气学特征   随机森林  

摘要： 本文利用ERA5再分析数据以及南方电网超高压输电线路覆冰观测系统提供的监测数据,基于T-mode主成分分析法,对2014年至2021年期间我国南方冬季天气形势进行客观天气分型,确定了主导我国南方输电线路覆冰的典型天气形势及冷空气、水汽输送路径,并从大气环流形势、高空大气层结状况等角度对2022年2月广东肇庆输电线路覆冰事件进行个例分析,探究了此次输电线路覆冰事件的天气学特征。然后,结合气象站观测数据,利用四种机器学习方法,即多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)、随机森林和XGBoost对输电线路覆冰进行分类预报,并对四种机器学习方法进行评估和优化,建立了基于随机森林的我国南方输电线路覆冰的预报模型。本文得到以下结论:首先,客观天气分型结果表明我国南方冬季的天气形势主要分为四类,主导输电线路覆冰的典型天气形势为,我国南方受一中心位于内蒙古西部的850h Pa高度上的一个高压系统控制,这一天气形势有利于来自北方的冷空气和来自西南的水汽在我国南方上空汇聚,形成有利于输电线路覆冰的天气条件。其次,在2022年2月广东肇庆的一次输电线路连续覆冰事件中,覆冰区域上空大气表现出独特的“冷-暖-冷”垂直结构,大气层结逆温明显,这是冻雨天气出现时的典型垂直结构,为输电线路覆冰的发生提供必要条件。此次覆冰事件期间的大气环流形势与主导输电线路覆冰的典型天气形势呈现出高度的一致性,西北气流将来自中西伯利亚的冷空气,从我国东北地区向南方输送,水汽输送路径主要有两条:一条是经由孟加拉湾进入我国大陆的西南低空急流,另一条则是来自南海的水汽输送。最后,利用m RMR算法对覆冰数据集进行特征因素筛选,得到影响覆冰最为重要的因素是日平均温度、天气类型、日最低气温;对四种机器学习算法的预报性能进行评估,并对精确度较高的随机森林和XGBoost算法进行随机过采样优化,最终建立基于随机森林的输电线路覆冰的预报模型。这些结论为了解我国南方输电线路覆冰事件的天气学特征和成因以及预报提供了有价值的见解,对电力部门进行线路保障和其他防冰减灾工作具有重要意义。