关键词： 无人机   绝缘子缺陷   三维扫描   双目匹配   胶囊网络  

摘要： 传统的人工巡检方式很难及时发现线路存在的缺陷和隐患,而无人机输电线路智能巡检以其巡检自动化程度高、适用范围广、巡检效率高、成本低等优点日益成为国家电网电力巡检的主要方式。 无人机在智能巡检过程中,首先应用基于禅思L1激光可见光融合负载的M300 RTK对输电线路杆塔及其绝缘子进行三维点云数据采集;然后通过DJI TERRA数据处理软件对点云数据进行三维立体建模,获取杆塔及绝缘子位置信息;最后通过Tovos Smart Plan软件规划无人机巡检航线,设定无人机拍摄点位,为后续的无人机巡检工作提供坚实的数据支撑。 飞行中为确保安全,避障功能尤其重要,需实时保持与拍摄对象的安全距离,而部分机型避障功能缺失。因此本文首先通过双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像,捕捉场景信息,并将原始图像数据传送至视觉处理器;其次经过双目标定、双目校正、双目匹配、深度计算等步骤,逆向建立一个从二维图像到三维世界中的映射;然后将同一物体左右视图的对应像素点匹配得到视差图,并计算出其深度信息,进而通过深度图获得无人机到绝缘子的距离信息;最后通过无人机实现了山东省220k V部分输电线路区段的绝缘子图像拍摄。 由于胶囊网络具有矢量输入的特性,可以有效保留图片中的方向、角度等关键信息,从而能在复杂背景下准确识别绝缘子缺陷,因此本文针对无人机巡检照片数量庞大且人工检查过程中常因背景复杂、缺陷特征不明显等因素导致误检、漏检及效率低的问题,提出了一种基于改进胶囊网络的绝缘子缺陷识别算法,旨在自动识别输电线路上的绝缘子缺陷。该算法通过采用3×3的卷积层和1×1归约层,简化传统的9×9胶囊神经元,不仅降低了计算复杂度,还保留了绝缘子图片中的方向、角度等特征信息,从而提升了识别效率。实验结果表明,改进胶囊网络对绝缘子破损识别准确率达到98.01%,较原网络提升了1.79%,比VGG、Alex Net、Mask R-CNN等方法准确率更高,可以实现绝缘子缺陷的智能检测。

关键词： BIM   特高压输电线路   态势分析法   项目管理优化  

摘要： 随着我国经济飞速发展,特高压电网也得到快速发展。近年来,特高压输电线路工程数量持续增加,且建设规模仍在不断扩大。特高压输电线路工程项目在实际实施过程中不仅要花费大量的资金与时间,还需要引进各种先进技术,且对于安全性、建设质量有着非常高的标准与要求。当前,我国对于特高压工程越来越重视,加大了对其的研究力度,为了确保特高压输电线路工程项目顺利开展,实现促进经济快速发展与保护环境等目标,就必须对特高压输电工程项目进行严格管理。 国内特高压输电电网由±800k V、1000k V、±1100k V线路组成,本文通过对特高压输电线路工程项目的建设特征、项目管理的基本要素进行概述,并对输电线路工程项目管理在质量、进度、成本管理方面的特点、施工常见问题及对应的方法进行总结。对BIM技术的内涵、发展现状、原理、功能及特点进行概述,并对BIM技术在特高压输电线路工程项目管理中的适用性分析,发现BIM技术在输电线路工程项目管理中可适用性较高。本文结合输电线路工程项目管理的特点,选择道亨软件来建立模型。 为充分发挥BIM技术助力特高压工程建设的提质增效作用,本文结合输电线路工程建设实际管理经验,提出将BIM技术应用于线路工程项目管理全过程的思路,借助三维技术模拟施工全过程进而优化施工管理各环节。针对以往工程项目管理的主要问题和目前BIM技术软件应用能力,从以下四个方面进行拓展研究:一是选择最优建模软件;二是线路工程质量管控,结合三维模型优化施工过程管理,确保施工过程一次成优,避免返工和缺陷;三是线路工程进度管控,优化施工组织和资源调配,加快国家重点工程施工进度;四是线路工程成本管控,优化工程建设成本,提高特高压工程建设经济效益。 本文将BIM技术与±800k V特高压直流线路工程项目管理相结合,探索解决制约电网建设行业发展的主要瓶颈问题。通过研究拓展了BIM技术应用深度,对于促进BIM成果在特高压线路工程项目全周期内的综合应用,提升项目管理环节的精细化水平,保证工程质量、提高施工效率、节约成本等方面,具有一定实践意义。

关键词： 直流输电线路   分布参数模型   参数求解   故障测距  

摘要： 近年来,能源紧缺、环境污染等问题逐渐成为世界性难题,风能和太阳能等可再生能源的利用日渐受到重视。随着可再生能源的开发利用,高压直流输电系统凭借其传输容量大、输送距离远、电源配置方式灵活等优点,成为电网和可再生能源整合最有效的解决方案。随着直流系统输送容量和传输距离的不断增加,承担大区域联网和大功率传输任务的直流输电线路面临着越来越多的安全可靠运行挑战,其能否稳定运行直接影响系统及与其连接的区域电网乃至整个电网的稳定运行。基于大功率晶闸管电网换相换流器的高压直流系统在直流线路故障时存在换相失败的风险;基于电压源型换流器的高压直流输电系统具有弱阻尼、低惯量的特点,在直流线路发生故障时故障电流将在短时间内达到极大的数值,给直流系统开关器件带来严重危害;由于直流输电线路较长且运行环境复杂,需要跨越不同区域的地形和气候,人工巡线难以迅速准确地确定故障发生位置。因此,有必要深入研究快速准确的直流故障定位方法,以提高故障检修和恢复效率,为保障电力系统的安全稳定运行提供支撑。 针对直流线路等效模型,分析了常用线路模型的优缺点,在分析R-L模型、π型模型、贝瑞隆模型等线路模型不足的基础上,说明考虑高阶无穷小量的分布参数模型分析直流输电线路电气特性的适用性,并通过仿真验证所采用的线路模型等效直流线路的可靠性。在此基础上,提出一种基于切线方程的故障定位方法。基于PSCAD/EMTDC仿真软件搭建仿真模型验证了所提故障定位方法的有效性,说明了线路参数对线路模型和定位方法的影响。 针对线路模型精确度不高和线路参数不能准确获取的问题,基于分布参数模型提出了一种线路参数求解方法,通过预设故障的方式建立以单位长度电阻、电感、电容为未知数的参数求解方程组,得到不同参数的时域解。引入粒子群算法动态修正所求线路参数,实现线路参数误差校正。通过仿真验证了所提参数求解和修正方法的有效性和准确性,为进行故障测距研究提供基础。 针对直流线路发生故障时不能快速准确定位的问题,引入特勒根定理结合考虑高阶无穷小量的分布参数模型分析直流线路拓扑结构,通过仿真模型分析了特勒根定理在直流线路正常运行、发生区外故障和区内故障时的适用性。基于分布参数模型理论推导出直流线路发生区内故障时故障点处特勒根拟功率计算值表达式,利用分布参数模型计算沿线电压、电流获得拟功率基准值。根据直流线路正常运行和发生区内故障时的拟功率数值差异,利用拟功率计算值和基准值的匹配度建立基于特勒根拟功率定理的故障测距判据。通过仿真验证了所提测距方法的可靠性和准确性,该方法在不同因素影响下均具有较高的测距精度。

关键词： 沙尘天气   输电线路   电晕   载流量   热平衡方程  

摘要： 随着社会经济的发展,用电量需求的增加速度远超输电设施的建设速度,如何提高现有输电线路的传输能力是研究的热点问题之一。载流量是表征输电线路输送能力的重要参数,该值表示在允许运行温度下连续流过线路的最大工作电流。天气条件对输电线路的载流量有较大影响。输电线路的最大载流量一般是基于最恶劣天气条件确定的,在实际运行中严重限制了线路输电能力的发挥。我国西部“沙戈荒”地区在季节更替时段会发生沙尘天气,导致输电线路电晕放电特性增强,产生的功率损耗使得输电线路运行温度升高,进而影响输电线路的载流量。现有载流量计算模型尚未考虑沙尘天气的影响,难以准确评估输电线路的实际传输能力。针对上述问题,结合宁夏电网实际情况,本文研究了沙尘天气对输电线路传输能力的影响及优化控制策略。 首先,建立了输电线路电晕放电热效应混合数值模型,以及沙尘环境下输电线路多物理场有限元仿真模型,提出了一种通过求解Boltzmann方程-两项近似计算电晕放电中电子的能量分布函数,进而获得迁移率和扩散系数等电子输运参数的计算方法。其次,分析了沙尘环境中电场以及电子密度的分布情况,并对沙尘环境下电晕对输电线路加热功率的影响规律进行研究,提出了沙尘天气下电晕加热功率计算公式,并在IEEE标准热平衡方程的基础上建立了考虑沙尘影响的输电线路载流量实用计算模型。最后,基于上述模型和方法,分析了沙尘天气下不同因素对输电线路载流量的影响程度,综合考虑沙尘环境下区域气象变化条件,提出了输电线路热稳传输容量优化控制策略。 研究结果表明,沙尘天气会对输电线路载流量产生一定的影响,其影响程度从大到小依次为沙尘浓度、空气相对湿度、沙尘粒径,随着沙尘浓度、空气相对湿度以及沙尘粒径的增大,输电线路的载流量减小,传输能力下降;环境温度的升高也会逐渐加剧三者对输电线路传输能力的影响;结合考虑沙尘影响的输电线路载流量计算模型与热稳传输容量优化控制策略,可实现在沙尘天气下输电线路传输热稳极限的准确控制,支撑沙尘天气下电力系统的安全运行。

关键词： 架空输电线路   防雷措施   运维措施  

摘要： 电力资源是日常生活与生产建造中不可或缺的动力资源，而雷击事故则是引发电力系统中架空输电线路跳闸的主要因素之一。因此，需要根据区域情况合理布设防雷措施及相关运维措施，进而保障整体输电线路安全、稳定运行。文章对输电线路运行检修工作重点展开论述，分析其影响因素，并给出优化策略。同时，对防雷技术在输电线路中应用的必要性及其现存问题展开分析，并提出针对性地解决措施，为输电线路的安全稳定运行提供一定的参考。

关键词： 小目标检测   YOLOv8   输电线路   特征融合   边界框回归损失函数  

摘要： 输电线路易受自然环境影响导致部件老化或者损坏问题,因此对输电线路的巡检至关重要。利用无人机航拍图像结合深度学习进行图像识别已成为输电线路巡检的主流方法。然而,输电线路本身包含许多小目标部件,加上拍摄距离的不确定性,导致航拍图像出现大量小目标。由于小目标可用信息不足且定位难度大,造成输电线路小目标检测精度低。针对以上问题,本文在YOLOv8算法的基础上进行了一系列改进。 一方面,针对输电线路小目标像素点少导致目标信息不足的问题,在YOLOv8的基础上,提出了基于特征改进的网络结构:首先,提出了一种新型的注意力机制ECBAM,并将其嵌入到YOLOv8的C2f模块中,形成了C2f-ECBAM模块,以进一步增强网络对特征的提取能力;其次,设计了一个跨层特征图信息交互模块CVT,用以替换骨干网络和颈部网络FPN横向连接的Concat模块,使得深层特征图与浅层特征图之间建立信息交互能力,充分利用浅层特征图包含的小目标信息;最后,在YOLOv8原有的三个检测头基础上,增加了一个可输出更高维度特征图的检测头SOD-H,以更好地适应小目标检测。将融合以上改进方法的YOLOv8命名为YOLOv8s-SODT。 另一方面,针对输电线路小目标定位难度大的问题,在YOLOv8s-SODT的基础上,提出了一个全新的边界框回归损失函数CFIo U Loss,进一步提升YOLOv8s-SODT的定位能力:首先,CFIo U Loss通过在Io U Loss基础上加入角点距离偏差的惩罚项,增强了位置参数的更新能力,有效克服了传统Io U系列损失函数在预测框与目标框中心接近或重叠时退化为Io U Loss的问题;其次,CFIo U Loss还加入了目标的空间信息,即前景区域,以区分不同的回归效果,使得定位不准确的预测框能够更精确地适配目标框。将融合了CFIo U Loss的YOLOv8s-SODT算法命名为YOLOv8s-SODT+。 通过多组对比实验表明,相较于YOLOv8s基线模型,YOLOv8s-SODT算法在自建的输电线路小目标测试集上的所有指标均得到提升,特别在小目标平均精确率均值(APSmall)上取得了最佳提升效果。融合了全新的边界框回归损失函数CFIo U Loss的YOLOv8s-SODT,即YOLOv8s-SODT+,在所有指标上均也得到了提升。此外,YOLOv8s-SODT和CFIo U Loss在公共小目标数据集Vis Drone2019上也展现出了卓越的性能,与其他模型相比具有明显优势,这进一步验证了YOLOv8s-SODT和CFIo U Loss良好的泛化性能。结果表明,本文提出的输电线路小目标检测算法具有一定的学术创新性和工程应用价值。