基于輸電線路在線巡視系統的智能預警系統研究

葉輝　廖志斌　李慶興　吳翔　吳偉

摘要：隨著市場經濟和科學技術的不斷發展，我國電力系統不斷完善，電力科學技術也獲得了較快發展。現階段我國工業的快速發展對于電力的需求量越來越大，電力企業為了滿足市場的需求，必須要不斷提升自身運營水平，提高斷輸電線路的安全性和可靠性。文章對基于輸電線路在線巡視系統的智能預警系統進行了研究。

關鍵詞：輸電線路；在線巡視系統；智能預警系統；電力系統；智能電網 文獻標識碼：A

中圖分類號：TM726 文章編號：1009-2374（2016）26-0013-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2016.26.007

隨著我國電力企業的不斷發展，智能電網已成為電力行業新的發展方向，高壓輸電線路逐漸增多，輸電線路途經的地理環境復雜、氣候多變，這就增加了輸電線路故障發生的可能性。為了保證電力系統穩定安全、高效運行，必須不斷加強電力系統中輸電線路的巡視工作。傳統的人工巡視工作量大、效率低，當發生地質災害時人工巡視難以實現。為了彌補人工巡視的不足，電力人員綜合運用可視監控技術、紅外線的監控技術以及光纖通信技術，研發了基于輸電線路在線巡視系統的智能預警系統，以實現對輸電線路工作狀態和故障的實時、全面監測，為輸電線路的檢修和維護提供依據。

1 基于輸電線路在線巡視系統的智能預警系統工作原理

輸電線路在線巡視系統的智能預警是采用可視監控、紅外成像等技術，實現逐塔配置代替人工巡視，并采用OPGW光電分離和EPON通信技術實現海量數據傳輸過程，實行分級結構的系統。以下針對電力系統中的輸電線路在線巡視結構以及智能預警系統的原理進行分別闡述：

1.1 輸電線路在線巡視結構

輸電線路在線巡視結構主要分為三個部分：光纖通信網絡、桿塔終端系統以及后臺主機系統。光電分離技術和通信技術的光纖通信網絡可以實現紅外圖像信息以及可見視頻圖像的傳輸。桿塔終端系統包括六個模塊，分別為可見視頻監控模塊、紅外感知模塊、桿塔功能模塊、紅外成像模塊、桿塔終端機模塊以及氣象監測模塊。它主要用于實現監測數據的采集和處理。后臺主機系統主要用于實現網絡以及全線桿塔終端設備的統一管理、調度、控制工作，并記錄控制中心的相關數據信息和操作狀況，當出現故障時進行警告，防止意外事故的發生。

1.2 基于輸電線路在線巡視系統的智能預警系統原理

在輸電線路在線巡視系統基本結構的基礎上，利用光纖通信網絡采集的可見光視頻圖像、紅外圖像等監測數據，構建智能預警系統。智能預警系統基本工作原理，輸電線路根據輸電任務進行結構分級，桿塔的終端主機位置為第一級，主要用來對輸電線路是否存在故障進行初級判斷；第二級位置為后臺主機系統，主要用來對輸電線路的故障類型進行準確判斷。

輸電線路在線巡視系統中桿塔終端將的測量單位將采集的信息傳輸至桿塔終端主機，輸電線路正常情況下，桿塔終端主機通過ONU定時向后臺主機發送數據信息。桿塔終端主機中央處理單元通過監測信息的分析對比，當發現異常時會向后臺主機傳送警告信號，同時將連續采集視頻或者紅外圖像的信息上傳至后臺主機的命令傳送至測量單元，為后臺主機系統的故障分析提供信息基礎，比如采用圖像差分法對可見光視頻或者紅外圖像識別比較。后臺主機接收到預警信號，預警信號的接受以圖像識別為基礎，采用綜合分析法以及系統建模，將系統上傳的實時監測數據進行分析，判斷輸電線路是否存在故障以及故障類型，比如一些自然災害，臺風、地震、雷擊等對輸電線路機器設備產生影響時，可以根據在線巡視智能預警系統反饋的監測畫面以及數據分析，及時針對輸電線路狀態進行預警。

2 智能預警任務

輸電線路在線巡視系統的智能預警系統可以通過單桿塔終端采集的監測數據進行故障的識別和判斷，也可以通過多桿塔終端采集的數據信息進行故障類型的識別和判斷。輸電線路在線巡視智能預警的基本信息單元為單桿塔終端數據采集和處理。它所承擔的任務主要分為數據的預處理、故障判斷、知識庫的管理、結果執行以及學習能力等，以下針對這五個任務進行詳細說明：

2.1 數據預處理

輸電線路的每個桿塔都裝設多個測量設備，分別負責可見光視頻圖像、紅外探測信號、紅外圖像以及微氣象數據的采集工作。智能預警系統第一級目的在于紅外圖像和可見光視頻圖像進行常規圖像的預處理，按照一定的格式組織進行數據的監測，將數據傳送給后臺主機系統。

2.2 故障判斷

桿塔終端主機中央處理單元將紅外圖像、可見光視頻圖像信息進行綜合判斷輸電線路的故障的初步判斷。后臺主機系統通過對各項檢測數據的綜合分析，例如采用模板配算法、閾值目標提取算法和紋理識別算法等，實現輸電線路故障類型的判斷，加以運用層次分析法和模糊理論實現對輸電線路故障判斷的精準度。

2.3 知識庫的管理

故障判斷算法規則、歷史數據整理存儲均屬于知識庫的內容。知識庫的管理是針對知識庫內容的錄入、修改、刪除等操作，以實現系統根據線路故障的診斷情況進行預警處理及檢修后形成新的算法規則，同樣可以利用用戶手冊進行知識庫的管理。

2.4 結果執行

確定輸電線路的故障類型后，后臺主機會根據故障類型發出警告信號，并將故障的位置和類型等相關信息以短信形式發送至相關工作人員的手機上。

2.5 學習能力

智能預警系統由于具備一定的學習能力，可以實現以往檢修的相關數據以及結果進行判斷，使得其環境適應能力不斷增強。桿塔終端安裝的檢測設備類型進行更新時，要及時對故障的算法規則進行修改，以增強故障異常判斷的準確率。

3 預警系統故障判斷方法

在線巡視智能預警系統在故障判斷過程中，需要綜合利用各種故障判斷方法。以下針對圖像差分法和輸電線路覆冰綜合算法進行詳細說明：

3.1 圖像差分法的故障異常算法

位于桿塔終端主機的中央處理單元式智能預警系統的第一級判斷單位。第一級判斷單元根據紅外圖像和可見光視頻圖像進行輸電線路是否出現故障的初級判斷，這一判斷過程不要求對故障類型進行精準判斷，圖像差分法具有運算量小、易于實現的特點，所以在第一級判斷單元采用圖像差分法。圖相差分法運動目標的檢測是根據相鄰兩幀圖像之間的顯著性差異的判斷實現的。最常用的圖像差分法是兩幀差分法。該方法具有算法簡單、實用性較強的特點，但運動目標的檢測的精準度不高。兩幀差分法檢測的運動目標包括真正的運動目標和變化的背景區域兩部分，所以在自然條件比較惡劣或者光照過強時，此法不宜采用。由于輸電線路所處的地理位置條件復雜、自然環境條件多變，所以本文提出了一種更加適用于輸電線路的圖像差分算法，即三幀差分算法。它與兩幀差分算法相比，雖然算法的難度有所增加，但是可以減小圖片背景變化對線路故障異常的判斷，提高了故障判斷的準確性。三幀差分算法是對連續的三幀圖像做前后兩幀差分圖像進行相與運算，根據圖像運動變化的檢測和識別及時向后臺主機傳送故障異常預警信號。

3.2 輸電線路覆冰綜合算法

輸電線路覆冰是影響電網安全運行的重要問題之一。常用的輸電線路覆冰在線監測方法忽略了微氣象和導線覆冰之間的聯系，針對導線覆冰判斷精準性不足，所以現在多采用以圖像監測方法為基礎，利用在線巡視系統檢測為氣象參數和紅外圖像，采用模糊算法提出了綜合算法。綜合算法是利用圖像識別和處理技術，對采集的圖像和無覆冰模板圖像進行區域像素數比值的計算。輸電線路采用像素比值、風速、溫度、濕度作為描述輸電線路覆冰情況的因素。利用模糊評判法判斷輸電線路是否覆冰，具體操作：（1）將影響輸電線路覆冰的四個因素設為一個因素集X={X1、X2、X3、X4}，分別代表像素比值、溫度、風速、濕度；（2）評語集設為V={1、2、3、4}，對每一因素的狀態進行描述。A=（a1、a2、a3、a4）為因素集中各因素在綜合評價中所占的比重；（3）對于上述四個因素求出因素評判矩陣R，R的元素表示對因素的評價等級所占的比重；（4）對評判空間（X，V，R）進行綜合評價，等到因素集X的最后綜合評價結果B=A*R=（b1、b2、b3、b4）；（5）根據加權法求得v0=，將v0和V中的元素進行比較，根據接近程度判斷輸電線路是否覆冰。輸電線覆冰的綜合算法可以實現輸電線路的故障異常判斷的準確性，為故障類型的精準判斷提供了依據。

4 結語

輸電線路作為電力系統中的重要工作之一，承擔著輸電的重要任務。文章對輸電線路在線巡視系統的智能預警系統的基本工作原理以及輸電在線巡視系統結構進行了詳細說明，通過對輸電線路的任務以及故障判斷方法進行了闡述，可知智能預警系統有效地提高了輸電線路的故障診斷的準確性。基于輸電線路在線巡視智能預警系統，通過采用圖像差分算法和綜合算法，以分層結構的方式完成輸電線路故障的識別和類型的診斷，可以為輸電線路檢修和維護提供重要依據，推動了我國電力行業輸電的安全性和穩定性的提升，從而推動電力企業朝著健康的方向發展。

參考文獻

[1] 趙建青，姚瑤，邱萬輝，唐金銳，劉洪潔，李振宇，陳振宇，陳旭，尹項根.基于輸電線路在線巡視系統的智能預警系統研究[J].電力系統保護與控制，2013，（12）.

[2] 黃遠志.輸電在線巡視系統的智能預警系統分析[J].中國新技術新產品，2016，（4）.

[3] 葉強.基于輸電線路在線巡視系統的智能預警系統研究[J].電力建設，2014，（12）.

（責任編輯：黃銀芳）