关键词： 输电线路   弧垂测量   电场传感   电场测量   传感器阵列   非接触测量  

摘要： 随着科技的不断进步和经济的快速发展,信息化、数字化与自动化成为了社会的核心发展趋势。新型电力系统通过多传感、大数据、智能管控等技术,实现能源实体与现代信息技术的融合。电力系统的稳定性成为了国内外专家学者们关注的一个研究热点。架空输电线路作为远距离电力传输和分配中的可靠载体,其状态的监测至关重要。弧垂作为输电线路运行维护的重要指标之一,及时测量对于维持电力系统的稳定性和可靠性具有重大意义。传统接触式测量可能会受到导体电磁干扰的影响,而非接触式测量方法与被测对象无直接电接触,更具有便携性和灵活性。其中,输电线路磁场易受周围环境的干扰,而电场则相对恒定,不易受环境、气象等因素的影响,更易进行传感监测。考虑弧垂与电磁场的基本属性,我们主要研究了基于非接触电场传感的输电线路弧垂测量与相关仿真。本文的主要研究工作如下:1.概述输电线路弧垂与电场的基本理论。首先基于弧垂基本概念介绍了弧垂的定义、弧垂的影响因素以及导线的弧垂模型,通过分析导线弧垂的相关理论及其存在的隐患,阐述了输电线路弧垂测量的必要性;接着介绍了电场计算基本理论,考虑了电磁场数值计算理论与电场数值计算方法,筛选出有限元法作为弧垂测量研究的基本工具;然后介绍了有限元分析的具体内容,从概念、基本原理与网格收敛三个维度分析了有限元法的使用。2.分析典型场景下输电线路的电场耦合仿真。基于有限元的方法论分析了单极输电线路与双极输电线路的电场计算规律;同时,提出电场仿真的基本假设与简化模型,对输电线路在不同排列分布下的导线进行参数化建模,分为二维模型和三维模型,并考虑了单导线、水平排列、三角排列及双回垂直排列场景;随后,利用有限元分析软件COMSOL Multiphysics对这些典型场景下的电场耦合进行仿真分析,从电场分布、网格剖分和导线下方电场等多方面研究,得到了输电线路电场分布的特征及规律,并考虑了弧垂与电场之间的变化关系,为输电线路的弧垂测量研究提供理论依据。3.开展基于非接触电场传感的输电线路弧垂测量研究。基于电场传感,分析单导线的弧垂测量原理,通过建立输电线路与测量点的静电模型,得到弧垂与电场的耦合关系;结合有限元仿真分析,通过反演推理提出弧垂计算模型;接着分析了输电线路参数对弧垂测量的影响,构建输电线路参数与弧垂计算模型系数的函数联系,通过仿真与理论比较,验证了该测量方法的可行性;同时针对多导体线路,分别设计了单回线路和双回线路的弧垂测量方案,开展了测量阵列研究,只需获取传感阵列测得的线路垂直电场分量和基本结构,即可简单高效地实现导体的弧垂测量。该方法简单方便、易于操作,并考虑了多场景分布,使所提出的测量方法更广泛,可适用于任何结构的输电线路。

关键词： 电磁感应   静电感应   地线电流计算   简化朴略捷克法  

摘要： 架空输电线路地线感应电流和感应电压是线路设计的重要参数,对其准确计算能够为线路的工程设计、地线损耗计算和地线的取能提供数据支撑。目前,架空地线感应电流主要通过ATP-EMTP仿真方式和设计手册中规程法等方法进行计算,其计算误差较大。针对以上问题,本文围绕不同架空地线接地方式,采用分布参数法分析了静电感应和电磁感应对地线电流的影响,基于朴略捷克法构建了地线电流计算模型,计算出全线路段地线感应电流值,并分析输电线路各个参数对地线电流的影响,最后对重庆市500kV明石Ⅱ线感应电流、感应电压、土壤电阻率、杆塔接地电阻等参数进行现场实测,对比ATP仿真及本文计算结果验证理论计算方式的准确性。论文取得的主要结论如下:（1）架空输电线路地线感应电压和电流主要受输电线路电磁感应的影响,电磁感应以架空输电导线为电流源,通过导线和地线间的互感作用在地线上产生电流,当地线采用全线绝缘方式时,输电线路的静电感应是影响地线感应电压的主要因素,当地线采用其他接地方式时,静电感应电流与电磁感应电流的比值小于4%,地线上静电感应电流可忽略不计。（2）基于麦克斯韦方程,考虑土壤电阻率等参数,本文通过化简朴略捷克积分中的贝塞尔函数,推导出输电线路导地线间互感计算公式,该公式应用于地线电流计算可提高计算的精确性。架空地线上感应电流在全线路段呈倒“U”型分布,对比电流实测值,本文计算方法的误差在7%以内。（3）输电线路运行参数、结构参数和其他外部参数通过改变导地线间互感、导地线结构和地线回路阻抗模型影响地线上感应电流值。其中,线路负荷电流、双回线路相序排列、线路档距变化、导地线空间位置和地线型号五个因素对地线上感应电流值影响最大,地线电流随着负荷电流增大而增大、随着线路档距和导地线间距的增大而减小,双回线路逆相序时地线电流大于逆相序电流。（4）重庆市500kV明石Ⅱ线架空地线实测感应电流随档距增大显著降低、分段绝缘地线感应电压与分段绝缘长度成正比、单回线路相序变化对地线感应电流影响较小,三者的变化趋势与本文计算结果一致。对明石Ⅱ线N24和N66等十四基杆塔进行计算,本文方法计算的电流值误差小于11.82%,ATP仿真计算误差为15%左右,设计手册中规程法误差范围为20%至30%,验证了简化朴式算法和其对应地线电流计算模型的有效性和准确性。

关键词： YOLOv5   gnConv   SIoU   Ghost Bottleneck   CBAM注意力机制  

摘要： 输电线路安全运行是确保电力系统稳定发展的重要工作,高原地区的鸟类在架空输电线路附近活动,造成了多次线路故障。巡检人员采用防鸟刺、人工鸟巢、驱鸟器等措施,并不能有效阻止涉鸟故障的发生。为了更好地保护鸟类、保障电力系统持续安全运行,应该针对不同鸟种进行智能化识别、差异化防御。目前,使用深度学习算法检测输电线路涉鸟故障已成为线路运维的主要方式,但输电线路危害鸟种数据集中存在小型密集目标和被遮挡的目标,容易造成漏检、识别精度下降等问题。本文针对以上问题改进YOLOv5（You Only Look Once）算法对输电线路鸟类检测展开研究,论文的主要研究内容如下: 根据国家电网统计的输电线路危害鸟种类型,构建了20类鸟种数据集,根据样本分布实验结果,选择最优的分布比例,针对输电线路部分小型密集目标的漏检和准确率低等问题,提出一种基于递归门控卷积模块的多尺度检测算法,首先在YOLOv5算法上引入g~nConv递归门控卷积,作为标准卷积的增强替代方案,使卷积神经网络可以实现高阶的空间交互,提升模型的检测精度。然后将SIoU损失函数代替CIo U损失函数,增加了向量角度的考虑,提升模型的收敛速度。最后在目标检测模型中通过P2层特征引出小目标检测头,增强网络对多尺度特征融合的训练,提升识别算法对密集小目标的检测性能。结果表明,改进后的模型m AP@0.5可达96.9%,比原始模型提升了2.3%,m AP@0.5:0.95可达60%,与同样增加检测头的不同深度模型对比,在平均精度均值方面优于其他模型,并且有效增强了对小目标的识别能力。 为了使模型的计算速度和检测精度达到平衡,保证实时检测,设计了Ghost C3模块,将卷积网络替换成Ghost Bottleneck,以此减少模型的参数量和计算损失,提升模型的计算速度。在此基础上,针对复杂环境下目标遮挡的问题,在轻量化模型YOLOv5中融入CBAM注意力机制,实验证明,将CBAM添加到主干网络及Neck端的卷积网络后,可以使模型达到最佳的检测效率。根据实验结果表明,改进后的模型m AP@0.5为96.7%,比原始模型提升了2.1%,m AP@0.5:0.95为59.0%,参数量和计算量分别为3.8M和8.5GFLOPs,比原始模型降低了46.25%和47.2%,检测速度为161FPS,比原始模型提升了14FPS。将改进模型与其他轻量化模型进行精度、参数量和计算量的比较,结果表明,改进模型的检测精度和参数量的综合效果最好。实验的可视化结果证明改进后的模型对遮挡目标的漏检情况有明显改善,提升了模型对遮挡目标的关注度,改善了识别情况。

关键词： 输电线路异物检测   局部放电检测   图像配准   检测系统  

摘要： 近年来,我国电网技术发展迅速,特高压输电技术已领跑全球。其中输变电自动化也已具备较高水平,智能自动化运维逐步取代传统运维。但在配电侧,由于10k V线路分布广泛,输送线路较长,环境更为复杂,不确定性因素甚多,单一故障检测方法识别效率较低,给配电线路的运行检测维护工作带来了极大的困难。为提高配电网安全稳定运行水平,针对线路异物阻塞、局部放电等复杂问题,本文提出了基于多模态图像的线路异常检测算法,同时针对所使用的图像采集设备提出一种基于标定的可见光图像与红外图像的配准算法,并基于以上算法设计实现了线路异常检测系统。主要工作如下: (1)基于多模态图像的输电线路异常检测的红外检测部分,提出一种基于红外图像的局部放电检测算法。该算法在对红外图像进行预处理、区域聚焦、字符分割后,使用Mobile Netv3 Small训练识别单个字符的模型,获取温度状态;并通过计算红外图像温度值与灰度值的线性关系,基于线性关系对图像进行突变点检测,获取温度异常突变点;通过对温度异常突变点的分析评价,最终实现局部放电检测识别。 (2)基于多模态图像的输电线路异常检测的可见光检测部分,提出一种基于可见光图像的输电线路异物检测算法。针对市面上可见光异物检测算法模型较重、算力消耗较多等问题,修改YOLOv5骨干网络,将其替换为轻量化的Mobile Netv3,同时对Mobile Netv3添加跨局部连接结构,使模型更轻量的前提下,异物检测准确率不下降。实验结果表明,改进后的算法可满足实时检测的要求,具有较好的异物检测性能。 (3)设计实现了输电线路异常检测系统,以使上述算法可以真正投入配网抢修现场工作。使用Flask将异物检测算法与局部放电检测算法封装成微服务,使用uni-app开发程序前端与微服务进行数据交互,构建了输电线路异常检测系统。系统的主要功能包括用户信息管理、异常检测、检测数据统计等,本系统已在现实配网抢修场景中部署使用。 基于以上工作,本文设计并实现了基于多模态数据的输电线路异常检测系统,其中异物检测平均检测精度达96%以上,局部放电检测准确率达98%以上。

关键词： 输电线路   目标检测   YOLOv5软件   注意力机制  

摘要： 输电线路作为电力系统的运输载体，其运行状态关系着整个电网。输电线路异物可能会导致线路短路，引发危害，快速发现线路异物成为电网运维的重点。输电线路图像数据通常由无人机拍摄，对异物的检测多依赖人工检测，效率低下。输电线路图像由于背景复杂度、小目标异物等原因，造成检测效果差，可靠性低。因此，如何高效、快速地处理巡检图像并准确检测出异物具有重要意义。　　针对以上问题，本文提出一种基于融合算法的输电线路异物检测模型，并实现系统的开发。主要工作如下：　　（1）针对目前收集的输电线路异物数据集图像质量低及图像数据量不够多，容易导致训练后模型效果差的问题，通过数据预处理、数据增强手段提高数据集质量和数量，最后通过标注工具制作好数据集。　　（2）针对目前输电线路异物检测模型在复杂背景和小目标检测下精度和速度上的不足，提出一种基于融合算法的输电线路异物检测模型。模型选用检测精度和速度优异的YOLOv5s算法作为基准算法，在模型中，融合深度学习领域相关算法。在初始锚框的选择上选用K-means++聚类锚框;在原有的网络结构上，添加融合注意力机制和特征融合模块，提高模型对不同尺度特征图的特征提取能力，增强对小目标物体的检测效果;在损失函数上应用了EIOU损失函数，提高模型的收敛能力，进一步提高模型的检测性能;通过实验对比分析改进后模型的性能。　　（3）输电线路异物检测系统的开发与实现。该系统主要使用前后端分离手段进行开发，实现的功能包括：登录功能模块、图像检测模块以及历史视频检测模块。其中图像检测模块与历史视频检测模块通过调用改进后的模型，将检测结果可视化展示，并输出异物类别、位置信息等，历史视频模块还提供文件下载功能供用户下载报告文件。通过该系统，可以更加便捷地检测输电线路图像中是否包含异物，可以有效地提高输电线路运维效率。

关键词： 目标检测   鲁棒性   对抗攻击   迁移学习   MS-YOLOv5   输电线路异物  

摘要： 随着智能信息技术的发展,基于深度学习的智能巡检设备广泛应用于对输电线路的安全检测。然而,深度学习网络模型存在容易遭到对抗样本攻击导致其失效的弊端。因此,本文提出一种基于深度学习的高效率、高准确率输电线路异物检测算法,并对其进行鲁棒性研究。针对YOLOv5算法对输电线路异物检测准确率低的问题,本文提出了基于MS-YOLOv5的输电线路异物检测算法。将CSP-Dark Net53主干网络替换成改进的轻量型Mobilenetv2结构减少训练网络的计算量,提高检测速度。融入SENet注意力机制模型并在特征提取模块增加更深层下采样提升对输电线路异物中小目标的识别准确率。通过实验表明,本文提出的MS-YOLOv5算法可有效提高输电线路异物识别的准确率。针对现有基于梯度的目标识别类攻击算法效率低且攻击效果不鲁棒的问题,结合热重启机制,提出基于热重启机制的PGD攻击算法(HRs-PGD)。该算法在PGD攻击方法的基础上引入热重启机制,利用余弦退火的思想使学习速率在迭代过程中按照余弦的周期规律变化,每次重启的间隔周期呈递增式使学习率逐渐减小最终收敛到最优,实验结果表明,HRs-PGD攻击算法能够使迭代过程更快收敛。提出基于多尺度特征融合的自监督学习方法,以解决输电线路异物检测算法训练过拟合问题。通过搭建迁移学习网络模型提取源域和目标域的特征来减少两域之间的差异性,然后基于迁移学习的方法将分布较多类别的标签样本迁移到少量类别。最后,使用Python和Qt软件搭建基于MS-YOLOv5的输电线路异物检测系统。该系统包含数据增强界面、对抗样本生成界面、数据迁移学习界面和模型训练及测试界面,能够直观地展示基于MS-YOLOv5的输电线路异物检测算法的实验测试结果。

关键词： 故障测距   行波法   波头提取   TT变换   神经网络  

摘要： 随着我国输电网络的电压等级、运行容量越来越大,输电线路所面临的环境和运行条件也变得更为复杂。输电网联系着发电侧和用电侧,能够快速、准确地找到故障点的位置,切除故障恢复供电,有利于减小经济损失,提高运行稳定性。因此,针对故障测距的研究具有重要意义。首先,详细分析了输电线故障时暂态行波的产生和传播过程,以及基于行波的故障测距原理。针对三相输电线路各相之间存在耦合的现象,通过分析对比目前常用的相模变换方法,选择采用凯伦贝尔变换矩阵对其进行解耦,对目前常用的行波法测距原理进行了详细介绍,比较了其各自的优缺点。其次,对暂态行波信号的时频域分析方法傅里叶变换、短时傅里叶变换以及小波变换进行简单说明,通过原理分析与算例仿真相结合,表明他们在暂态行波波头提取方面存在难以准确识别的问题。针对波头提取这一问题,提出了采用TT变换对行波进行分析,利用TT变换对角线元素聚高频,抑低频的特性,可以准确地获得行波波头的时间值,通过仿真验证了其在分析突变信号领域的适用性。然后,针对单端输电线路故障测距,提出了TT变换结合BP神经网络进行测距的方法,通过分析行波在不同故障位置处的运动过程,选择波头时间值和波头极性构成BP神经网络训练所需的样本数据集,并提出用遗传算法优化BP神经网络,进一步提高测距精度和收敛速度。针对T型输电线路,在双端测距法的基础上,提出了一种只需要通过TT变换测得波头到达的时间值而不需要引入波速即能实现故障支路判别以及测距的方法。最后,在Matlab/simulink中仿真验证,实验结果表明了本文所提的方法,测距精度较高,且不受故障类型、过渡电阻以及波速等变量的影响。

关键词： 雷暴天气   复合绝缘子   棒—板间隙   断裂特性   放电特性   有限元仿真  

摘要： 近年来,全球气候变暖,雷暴天气频发,由此引起的输电线路跳闸事故频繁发生,对电网供电可靠性提出了更高的要求。相关统计表明,雷暴天气引起的输电线路跳闸事故已占跳闸总数的60%～80%,成为影响电网运行安全的重要因素。强暴雨条件下,输电线路杆塔、导线和绝缘子串极易形成雨柱,这将缩短间隙的绝缘距离,引起间隙击穿。但输电线路复合绝缘子雷击放电特性、杆塔-导线间的雨柱断裂特性研究尚不明晰,因此开展雷暴条件下输电线路外绝缘放电特性规律与物理过程研究具有重要的工程价值及学术意义。 首先,基于强暴雨条件下复合绝缘子雷电冲击试验平台,研究了绝缘子类型、降雨参数对绝缘子放电特性和电弧发展过程的影响规律。研究表明:随着降雨强度和雨水电导率的增大,三种110k V复合绝缘子雷击雨闪电压呈负幂指数关系下降。在此基础上,提出了降雨强度与雨水电导率综合影响的复合绝缘子雷击雨闪电压计算公式,公式计算结果与试验结果间的百分偏差均小于7%。复合绝缘子雷击雨闪电弧发展过程依次经过“起弧阶段—局部电弧发展阶段—完全闪络阶段”,其中绝缘子起弧时间、放电发展时间和持续时间均随降雨强度、雨水电导率增大而降低。雷击雨闪电弧平均发展速度随雨水电导率、降雨强度的增加呈幂指数式增大。提出的绝缘子串爬电距离及伞裙配置的选择方法,可作为类似复杂环境中输电线路工程设计和运行维护时的试验及技术参考。 其次,利用多物理场耦合仿真软件COMSOL,使用层流、水平集和静电物理场建立了强暴雨条件下棒—板间隙雨柱断裂仿真模型,并获得了外施直流电压条件下雨柱断裂机理及特性。研究表明:雨柱断裂过程实质是表面张力、粘性力和电场力共同作用的结果,粘性力阻碍雨柱与空气相互错动而变形,所受电场力与表面张力的方向相同,使雨柱表面呈收缩趋势,且与粘性力方向相反,促进了雨柱断裂进程。雨柱断裂依次经过射流区、过渡区和断裂区,并随着外施电压的增加,螺旋运动现象愈发明显。雨柱表面张力随外施电压增加而略有减小,且与雨柱流速呈负相关;所受电场力随外施电压的增加而增大,且增大的趋势与雨柱流速呈正相关。不同流速下的雨柱断裂直径、临界断裂长度均随外施电压的增大而近似线性减小,但降低的趋势减缓。 最后,依据强暴雨条件下棒—板间隙雨柱断裂试验平台,开展雨柱断裂特性试验研究,结果表明:雨柱临界断裂长度、断裂直径及断裂时间均随外施电压的增加呈线性降低,断裂长度、断裂直径降低的趋势随流速增加而变缓;负极性电压下的雨柱临界断裂长度均大于正极性下的结果。相同电压下,临界断裂长度和断裂直径均随流速增大而增加。棒—板间隙雨柱断裂特性试验结果与仿真值吻合,即临界断裂长度、断裂直径随外施电压和雨柱流速的变化规律较为一致,且断裂直径、断裂长度的试验结果与计算值的最大偏差均小于10%。