关键词： 图像预处理   图像分割模型   半监督图像分割  

摘要： 输电线路场景下的图像分割是一项重要的任务,可以作为野外输电线路的覆冰检测、树木或工程车的侵入检测、检测绘制电线上的电器组件和灾难监测等多项输电线路场景下安全隐患检测工作的前期任务。本文旨在利用数字图像处理技术和图像分割技术,研究适合工业场景应用部署的输电线路场景下的高精度图像分割模型。本研究能够对输电线路场景下的导线、杆塔以及地面实现精确的分割,为电力系统的隐患检测提供支撑,使电力系统安全、平稳地运行。图像分割任务数据标注成本高且本文使用的部分标注数据中存在标注错误的问题,因此本文采用半监督的图像分割方法,使用较少的标注数据达到精确的图像分割效果。本文主要从数据集预处理、图像分割模型以及半监督图像分割方法三个方面介绍所提出的基于半监督学习的输电线路场景图像分割方法。(1)在数据集预处理方面,本文使用的原始标注数据由已标注的三维点云数据转换得到,转换后的图像存在类别像素点离散的问题,不利于图像分割模型的训练并最终影响模型的检测效果。本文采用数字图像处理中形态学的方法,根据导线、杆塔以及地面类别的形状特点,分类别使用不同的预处理方法,使处理后的标注图像中,每一类别的像素点能够完全覆盖所属类别。同时,本文对输电线路场景图进行图像增强,使导线和杆塔特征更加明显,有效提高了导线和杆塔的分割效果。(2)在图像分割模型方面,为了进一步提升图像分割模型的效果,本文对图像分割模型中的特征提取网络进行改进,增加注意力机制使网络能够学习不同特征通道的重要性。针对导线类别像素宽度较小、图像分割模型难以分辨的问题,本文基于编码器-解码器结构的特点,结合自适应空间特征融合的原理,在图像分割模型的解码器中融合了更多浅层特征,在提升导线分割效果的同时使图像分割模型的整体分割精度也有所提高。(3)在半监督图像分割方法方面,本文以结合了自训练和一致性正则化两种方法的交叉伪监督框架(Cross Pseudo Supervision,CPS)为基础,分析了 CPS中自训练范式存在的问题:在模型训练前期,伪标签出现较多错误,误导图像分割模型的学习,并提出了基于随机数据增广的半监督图像分割框架,提升了图像分割模型训练的效果。为验证提出的基于半监督学习的输电线路场景图像分割方法的有效性,本文在输电线路场景真实数据集上进行大量实验并以平均交并比(Mean Intersection over Union,MIoU)作为衡量标准。在实验部分首先验证了本文提出的数据集预处理方法的有效性和必要性。通过对比实验,验证了本文提出的基于半监督学习的输电线路场景图像分割方法的优越性,与表现最好的基线方法相比,MIoU提升约4%。在使用1/2有标注数据的实验中导线、杆塔以及地面类别的IoU分别达到了 73.26%、77.58%以及88.12%。在对比试验后,本文设置一系列消融实验进一步证明了本文提出的各个改进方法的有效性。

关键词： 输电线路   覆冰微地形   分布特征   地理信息技术   信息熵  

摘要： 覆冰微地形是指那些有利于输电线路覆冰生成、发展和加重的局部地形，在该局部范围内极易发生由输电线路覆冰引起的倒杆、断线和绝缘子闪络等事故。由于覆冰微地形通常范围不大，为几平方公里或十几平方公里，在冰区分布图上难以识别。而目前针对输电线路覆冰微地形的识别和划分方法主要是人工判别和实地考察等方法，人工成本高，并不适用于大范围覆冰微地形的划分。因此，以实现大范围输电线路覆冰微地形的提取为主线，开展输电线路覆冰微地形分布特征的研究，对于丰富我国输电线路覆冰微地形的研究内容，提高冰区分布图的可靠性等具有较大的理论意义和实践工程意义。　　基于上述研究背景，本文以地形气候学、数字地形分析为理论基础，利用输电线路覆冰案例，开展了输电线路覆冰与地形因子的相关性研究，提出了输电线路中覆冰微地形的地形因子约束条件，从而对覆冰微地形进行了分类和提取，并利用统计分析方法阐述了输电线路中覆冰微地形的空间分布特征。本文的主要研究内容和结论如下:　　(1)输电线路覆冰与地形因子的相关性研究。本文利用收集到的输电线路覆冰案例，基于地理信息技术和信息熵算法，计算了在覆冰微地形区域内，输电线路覆冰与7种地形因子的空间相关性。结果表明:输电线路覆冰与高程显著相关，与地形起伏度和高程变异系数相关性较为显著，与坡度、坡向、坡度变率和坡向变率的相关性很低。并对相关性较大的地形因子进行统计分析，得到了输电线路中覆冰微地形的地形因子约束条件为:在高程上≥600m,在地形起伏度上≥75m,在高程变异系数上≥0.009。　　(2)覆冰微地形的分类研究。本文在相关性分析的基础上，通过对收集到输电线路覆冰案例进行整合，依据覆冰微地形的形状特征，将输电线路中覆冰微地形分为了三类:点状覆冰微地形、面状覆冰微地形和线状覆冰微地形，并进一步细化为山顶、垭口、山脊、峡谷、迎风坡上坡、迎风坡中坡、背风坡上坡以及水汽增大覆冰微地形。　　(3)覆冰微地形的提取及其分布特征研究。本文利用地形位置指数和坡度因子，针对不同种类的输电线路覆冰微地形提出了对应的提取流程方法，实现了覆冰微地形的划分提取。并采用变异系数、分布指数对研究区域内的覆冰微地形分布特征进行了探究。结果表明:覆冰微地形各类地形因子的变异系数较大，离散趋势较大，说明云贵高原地区的输电线路覆冰微地形具有分布复杂，波动程度大的特点。在分布指数上，研究区域内输电线路覆冰微地形分布最广泛的分级梯度依次为高程[600m,1000m）,坡度[15°，25°）,坡向为东南方向，坡度变率为[20°，25°），坡向变率为[45°，60°），地形起伏度[225m,300m）,高程变异系数为[0.009,0.109）。

关键词： 电力工程   输电线路   电力设计  

摘要： 当今社会，电力工程对人们的生活和经济发展起着至关重要的作用。而在电力系统中，输电线路设计分析是保证电能正常传输和供应的关键环节。本文旨在探讨电力工程输电线路设计分析的相关问题。首先，本文阐述了输电线路设计的重要性，通过实施合适的设计分析，可以提高输电线路的安全性、可靠性和经济性，有效满足用户对电力的需求。接下来，本文介绍了电力工程输电线路设计的原则。此外，本文详细探讨了输电线路的设计要点。最后，本文分析了电力工程输电线路的优化。

关键词： 线缆接头参数识别   Mask RCNN   线缆编号数据集   深度学习  

摘要： 配电柜中大量排线的附设和管理对电气设备良好运行具有重大影响,由于接线种类数目的繁多,可能出现错接、漏接等现象,这会严重威胁变电站的安全运行,甚至导致设备烧毁,给企业带来经济损失,而对于变电站二次回路屏柜接线检测过程中主要依靠人工按照图纸手工进行操作,不仅效率低下,还存在误检、漏检的可能。针对以上问题,本文提出了一种基于Mask RCNN的线缆接头参数自动化识别方法,搭建了一个优化目标检测的神经网络模型,可以精准识别出端子排名称、端子号和线缆编号并进行匹配,协助运维人员检测出线缆的连接情况,降低了人眼检测的出错率,提高了检测效率。主要研究内容与结果如下:1)线缆接头参数数据集的采集和标注。数据集是电网二次回路智能检测中最基础的部分,由于目前能搜集到的数据集相对较少,所以本文用手机拍摄的方式对配电柜现场进行采集,整理了两千多张线缆接头参数的图片,经过大量的人工操作,将每张图像中的目标区域进行了框选及文本标注,进行了多次校对、调整,建立了线缆接头参数数据集。2)对基于Mask RCNN的目标区域定位网络进行了改进。将Deformable ROI pooling网络融入Mask RCNN,引入自适应偏移量来对ROI Align层进行改进,形成了一个能够准确检测出图像中小目标的线缆编号区域定位网络。经过与主流检测模型的对比试验,证明了本文的改进方法在线缆编号区域的定位率最高,可达91.85%。3)提出了一种高斯函数的差分算子与垂直投影相融合的优化方法将文字区域切割成单个字符,该方法有效降低了数据集的噪声影响。通过将边缘扩充技术与三次样条插值相结合的方法,对单个字符进行归一化处理,创建了一个线缆参数字符数据集,使字符更加清晰且减小了畸变。4)根据线缆接头参数数据集的特点,提出了一种名为Classify-CNN的线缆参数字符识别网络,与现有检测方法进行了对比实验,结果证明该网络的识别率可达94.5%。同时设计了可视化界面,在检测的同时与线缆接线标准库进行对比,可提取出连接错误的线缆,为配电柜实现无人化检测奠定了基础。

关键词： 线路巡检   YOLOv5   轻量化   注意力机制   嵌入式设备  

摘要： 电网是高效快捷的能源输送通道和优化配置平台,是能源电力可持续发展的关键环节,在现代能源供应体系中发挥着重要的枢纽作用,关系着国家能源安全。输电线路作为电网的最基础构成,其中线路部件的完好性是电网稳定运行的保障,因此要定期对输电线路进行巡检。虽然近年来利用无人机进行线路巡检已经大幅提高了巡检效率,但是整个巡检过程仍需工作人员专注地进行相关部件的寻找判别,这种长时间的专注容易产生视觉疲劳,从而导致漏检。因此,若无人机在巡检时能快速、准确地对输电线路中的电力部件进行识别标注,将大幅提升工作人员的检查效率。因此,论文针对输电线路中容易发生故障的部件(绝缘子、均压环和间隔棒)的识别检测算法及其嵌入式移植进行了研究。主要研究内容如下:1)针对目前主流绝缘子缺陷检测算法模型较大,检测速度较慢的问题。提出了一种轻量化的Ghost-YOLOv5绝缘子缺陷检测算法。使用轻量型的Ghost卷积代替一般卷积,并对生成先验框的K-means算法进行了距离标准的改进。实验结果表明,该算法的平均检测精度达到了96.3%,模型参数量减小了41.1%,检测速度提升了17.6%。该算法模型更加轻量化,易于在嵌入式终端部署。2)针对输电线路部件中均压环和间隔棒较小,与绝缘子大小差异过大,以至普通的轻量化改进会导致小目标检测精度达不到要求的问题。首先构建了一个包括绝缘子、均压环和间隔棒等架空输电线路部件的图像数据集,接着提出了一种改进注意力机制的CBAM-Efficient-YOLOv5输电线路部件识别算法。该算法使用Efficient Net轻量化网络代替原本的主干网络进行特征提取,并对其注意力机制进行改进,使用兼具通道和空间注意力的CBAM机制代替原本仅有通道注意力的SE机制。实验结果表明,该算法对大、中、小目标检测的精度均提升到了90%以上。3)针对实际应用中需将待移植到嵌入式设备的算法模型进行程度更深的轻量化处理问题。论文首先对算法模型进行Slimming剪枝处理,在原模型的基础上参数量减半,得到检测性能基本不变的Prune-CBAM-Efficient-YOLOv5模型。然后使用Tensor RT进行模型结构优化和低精度处理,最终成功部署在嵌入式设备Jetson TX2中。实验结果表明,压缩后的算法模型检测精度稍有降低,同时检测速度达到了30.3帧/s,满足实时目标检测的要求。

关键词： 输电线路   复合绝缘子   鸟类活动   故障特征   伞裙损伤   护套损伤  

摘要： 随着经济的发展和电网规模的增长，以及鸟类数量的增多及活动范围的扩大，鸟类活动与输电线线路安全稳定矛盾日益凸显，目前各电压等级输电线路均有鸟类活动故障发生，开展鸟类活动对电网影响研究已成为急需解决的问题。　　本文基于河南地区2011年至2021年10年鸟类活动故障的统计数据，分别从不同维度进行了统计分析，明确了河南地区鸟类活动对输电线路影响的规律和时空特征，调研了鸟粪类故障、鸟啄类故障、鸟巢类故障和鸟体短接类故障4类故障实例，分析了鸟类活动故障各自特征及对复合绝缘子运行产生的影响。鸟粪类故障、鸟巢类故障与鸟体短接类属瞬时故障，鸟啄类故障造成复合绝缘子伞裙和护套损伤，对复合绝缘子长期安全运行会产生较大影响。　　然后，开展了河南地区鸟类活动故障主要涉及鸟种以及区域调研分析，明确了鸟类活动故障关系密切的鸟类种群、区域特征。同时分析了鸟啄类故障损伤特征，对比了 Ⅰ串、Ⅴ串损伤特征，提出了伞裙损伤缩小爬电距离、伞裙损伤爬电距离损失比、护套损伤面积、护套损伤最大深度等6类衡量指标，将鸟啄类故障损伤划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四个等级。　　再次，针对鸟啄类故障复合绝缘子样品，开展了常规机电性能试验分析，分析了机电性能变化，除外观外，鸟啄类故障后绝缘子常规机电性能依然合格。　　最后，针对鸟啄类故障造成的两类损伤:伞裙损伤、护套损伤，分别分析了不同损伤对复合绝缘子运行影响，其中伞裙损伤主要表现在影响污湿特性，伞裙损伤后会造成污闪性能的降低，污闪电压存在一定程度下降;随着伞裙损伤程度增大，基本呈规律的线性下降趋势;随着电压等级的增加，对交流污闪电压的影响会逐渐变小，鸟啄类伞裙损伤故障应重点关注低电压等级的绝缘子。　　护套损伤主要表现在护套变薄、端部密封失效或端部芯棒裸露，变薄的护套会引发水分更加容易入侵到护套内部及护套芯棒界面，侵入所需时间大大缩短，护套损伤对水分侵入影响很大;护套损伤导致芯棒裸露，裸露部位会成为薄弱点,暴露在空气、强电场、水分等环境下，芯棒环氧树脂和玻璃纤维会在强电场、酸作用下产生裂解和断裂，最终导致芯棒机械性能降低，威胁到绝缘子安全稳定运行。护套损伤对复合绝缘子长期运行影响严重程度大于伞裙损伤。

关键词： 感应取能   电流互感器   AC/DC变换器   电流监测  

摘要： 高压输电线路实时监控技术是电力物联网安全运行的重要保障。传统的电流互感器(current transformer,CT)为在线监控设备供电时,输电线电流的大范围波动,不仅会导一次侧电流过小时CT取能不足、一次侧电流过大时CT的铁芯饱和等问题,而且会进一步影响输电线路电流实时监测的精确性。针对上述问题,本文提出了一种基于电压源型PWM整流电路(voltage source PWM rectifier,VSR)的取能CT的实现方法,根据CT一次侧电流的大小控制VSR工作在不同模式,实现CT二次侧阻抗从容性到感性的动态调节,保证取能CT在一次侧电流大范围变化时,维持稳定的输出电压。此外,通过对二次侧等效阻抗及励磁电流进行等效建模及计算,从而实现对一次侧电流的精确测量。本文的主要工作内容如下:首先,介绍取能CT的应用背景,并给出在线监测设备供电技术的研究现状。其次,建立提出的取能CT的铁芯等效模型,分析其取能的原理,再根据铁芯的等效模型提出了铁芯二次侧匝数的优化方案。在此基础上,分析了铁芯规格参数的优化设计方法,为铁芯串并联的分析打下理论基础;通过空载实验测定了所选铁芯的励磁参数,建立了铁芯Maxwell仿真模型,并利用仿真分析了气隙对铁芯磁感应强度的影响。再次,分析了单相全桥电压源型PWM整流电路的四象限运行特性,根据所设计的控制策略将取能CT的运行划分为了四种工作模态,并给出了交流侧电感、直流侧电容、阻抗控制策略和双闭环控制的详细设计流程。最后,对所研究的感应取能电源进行了仿真和实验验证,采用PSIM仿真软件对其取能特性、匝数对比和直流输出进行仿真,验证所设计参数的合理性。仿真和实验结果表明,设计的感应取能电源可以在一次侧电流在50A-500A范围内维持输出80V左右的电压,并能有效调控励磁支路,从而以相对误差小于1%的精确度实时反馈一次侧电流的大小。

关键词： 输电线路   巡检机器人   金具识别   目标定位   深度学习  

摘要： 随着现代社会的迅速发展，电力供应已经成为维持人类生活和社会生产的重要保障,中国电网220千伏及以上输电线路回路长度超过84万千米，已经成为世界上最大的输电网络，其安全稳定对电力供应至关重要。输电线路长期处于各种气候环境之下，不可避免的会遭受到外力损害，需要周期性的检查输电线路。传统的人工巡线存在着效率低、安全风险高等问题，输电线路巡检机器人成为电路巡检的重要发展方向。对于输电线路巡检机器人而言，实时识别和定位金具是一项至关重要的技术，能够为机器人的运动规划和巡检任务提供必要的支持和保障。基于深度学习的目标检测算法具有检测精度高、速度快以及泛化能力强等诸多优点，机器人通过搭载基于深度学习算法的视觉检测系统,能够快速准确地检测金具的种类和状态，通过结合双目深度相机获取检测目标的三维坐标位置信息，为机器人的自主运动规划提供必要的数据支持。本文的主要研究内容如下:　　(1)基于嵌入式设备的金具检测算法轻量化研究。JetsonTX2存储空间有限、计算能力不足，为了将金具检测算法部署到JetsonTX2中，提出一种轻量级金具检测模型，采用YOLOv5作为基准网络，引入GhostNetV2和ShuffleNetV2轻量级网络对YOLOv5主干网络进行优化。同时，引入注意力机制，提高模型的检测精度。经实验对比中，本文的金具检测模型与YOLOv5相比，参数量减少了48.8％,浮点计算量减少了60％,检测速度提升了接近30％,更好地满足巡检机器人对金具实时检测的需求。　　(2)输电线路巡检机器人对沿线金具定位方法研究。通过对双目相机进行标定，获得相机的内参和外参信息，将深度图和RGB图进行融合，以此获取更加准确的深度信息,在RGB图上使用训练好的检测模型输出检测框的中心点坐标，结合深度信息实现对金具目标定位，并返回目标中心点在相机坐标系下的三维坐标。在模拟线路上进行三维定位实验，实验结果表明，在0.3m到0.9m范围之内的平均误差不超过3cm,满足输电线路巡检机器人对定位的要求。　　(3)实验平台搭建及实验研究。将所设计开发的线路金具视觉检测系统部署在高压输电线路巡线机器人上，进行金具检测及定位实验。实验结果表明，本文提出的轻量化改进模型对目标金具检测和定位的有效性，满足对线路巡检的需求。

关键词： 输电线路   巡检机器人   结构设计   运行稳定性  

摘要： 随着我国智能电网规模的不断扩大，保障输电线路的运行安全变得尤为重要，利用携带检测设备的移动机器人对线路进行定期巡检已经成为机器人应用领域的研究热点，但目前的巡检机器人普遍存在结构复杂、质量大等问题，而且在风载荷以及线路振动的影响下,巡检机器人行走和越障过程的稳定性难以保证。本文在总结国内外输电线路巡检机器人研究现状的基础上结合仿生学原理对巡检机器人进行了结构设计，通过数值计算和模拟仿真的方法对其运行稳定性进行验证。论文主要完成了以下研究内容:　　1）分析了巡检机器人运行的输电线路环境，提出了机器人的设计要求，基于仿生学原理中结构仿生学和运动特征仿生学的设计方法，建立了输电线路巡检机器人的仿生机构模型，并进行了越障动作规划，最后对巡检机器人的整体结构进行了设计。　　2）在满足机器人结构强度的前提下运用有限元方法对机器人进行了拓扑优化设计，通过流固耦合仿真的方法对机器人进行了风载荷优化设计，优化后机器人的重量减轻了18.85％,在30m/s基准风速下抗风能力提高了37.23％。通过MATLAB软件建立优化后机器人的正逆运动学模型，对机器人的越障轨迹进行了运动学仿真，基于蒙特卡洛法求解了机器人越障臂的作业空间，验证了机器人结构参数设计的合理性与实际控制规划的可能性。　　3）研究了机器人与柔性输电线路之间的耦合特性，得到了机器人基坐标系和线路坐标系的耦合关系以及机器人运动与线路变形的关系。基于Kaimal风速谱并结合谐波叠加法模拟了沿耦合模型方向上各点的风速时程，随后建立了连续两跨输电线-机器人系统的有限元模型，将风载荷数据施加到系统各个节点上进行动态响应时程分析，通过对机器人在线和不在线路段同一位置处的位移动态响应结果进行对比，验证了输电线-机器人系统在风载荷脉动特性下的整体稳定性。　　4）运用虚拟样机技术对巡检机器人与柔性线路之间的刚柔耦合动力学问题进行了研究。在ADAMS中建立了机器人和输电线路之间的刚柔耦合模型，分别对机器人长时间在线行走和越障功能进行刚柔耦合动力学仿真，分析了机器人运动时的位移、速度、驱动力矩以及机器人运动时线路的变形和振动情况。验证了本文所设计机器人在柔性线路状态下行走和越障时的稳定性，为后续机器人的控制和实验工作提供了参考依据。