電網涉鳥監測預警管理平臺系統的研究

毛曉坡，孔巾嬌，鄧德慧，周學明，周光遠，李朝暉

（1.國網湖北省電力有限公司電力科學研究院，湖北 武漢 430077；2.國網湖北省電力有限公司荊門供電公司，湖北 荊門 448000）

0 引言

隨著生態環境向好，鳥類活動范圍擴大，輸電線路因鳥跳閘事件時有發生［1-5］。運行經驗表明，防鳥刺、防鳥擋板、防鳥針板等傳統“堵”鳥措施應用效果有限，難以做到對導線上方塔材大范圍封堵，同時也暴露出對鳥類在桿塔上活動習性認知的局限性［6-10］。為減少鳥害引發輸電線路跳閘，以及保護鳥類資源，欲通過建立電網涉鳥監測預警管理平臺系統，達到以下目標［10-15］：

1）通過視頻抓拍、錄像等方式對鳥類進行采集，觀察鳥類在輸電線路桿塔上的活動習性，掌握鳥類在桿塔上的活動、站位等生活習性。

2）建立電網涉鳥監測預警中心和大數據分析中心，實時定位和監測各輸電線路情況。

3）平臺通過前端圖片信息能自動識別出鳥類的種類名稱，并通過大數據分析技術預測鳥類的周期性活動，實現鳥類隱患的可防可控，可通過APP和云平臺進行數據查看分析。

4）可通過輸電線路不同區域的涉鳥故障風險等級，繪制電網涉鳥故障風險分布圖。

從而構建布局合理、結構完整、功能齊全、運行高效的電網涉鳥監測預警體系。

1 平臺系統設計

電網涉鳥監測預警管理平臺系統建設以地理信息系統（GIS）為智能核心，以三維實景模型創建虛擬現實場景，以全球定位系統（GPS）、遙感（RS）、視頻、音頻、移動傳感設備等作為前端監測數據獲取源，通過建立數據分析模型和數學統計模型，將電網涉鳥監測保護工作中運行、維護、管理的靜態基礎數據與動態業務數據相結合，通過大數據分析和信息挖掘，最終為實現精細化的監測管理和智能化的輔助決策提供可靠技術支撐［16-20］。觀察候鳥在輸電線路桿塔上的活動習性，為減少鳥害引發輸電線路跳閘，以及鳥類資源保護研究奠定基礎科學依據［21-25］，平臺建設設計框架圖如圖1所示。

圖1 電網涉鳥監測預警管理平臺框架圖Fig.1 Frame diagram of bird-related monitoring and early warning management platform for power grid

2 平臺建設內容

建設內容可概括為“一個平臺、一個中心、N 類應用”建設［26-30］。

1）一個平臺

時空信息云平臺是本系統的基礎支撐平臺，基于云計算實現面向電網涉鳥監測系統軟硬件、數據等信息化資源的服務化和集約化；是云數據中心與上層應用的結合橋梁，為上層應用提供基礎性、公用性的功能支撐，實現上層應用的快速搭建和業務流程的統一管理，包括：數據整合平臺、輔助決策平臺、業務運行支撐平臺。

2）一個中心

云數據中心基于云架構模式，通過整合基礎地理數據、輸電線路數據、候鳥數據等監測數據，實現數據的共通、融合，以及業務管理之間數據的快速調取和協同，為上層智慧應用提供數據支撐基礎。

3）N類應用

圍繞“降低鳥害跳閘次數”目標，實現覆蓋全輸電線路涉鳥習性監測分析，集鳥類習性監測、鳥類習性分析、電網涉鳥預警、涉鳥故障風險分析為一體的智能監測預警系統，實現電網涉鳥監測管理服務信息化、智能化、生態化。

2.1 時空信息云平臺

立足現有輸電線路建設情況，綜合運用地理空間信息技術，結合現代信息處理技術和網絡通信技術，將多源、多維、多尺度的地理空間信息資源加以整合并充分利用，形成覆蓋全輸電線路的地理空間數據集，提高基礎地理信息服務保障能力，實現輸電線路、鳥類各類信息資源目錄、數據共享、專題地圖服務、空間查詢服務、空間分析服務、地圖發布服務、地理信息綜合服務、運維管理等功能。

2.2 云數據中心

根據輸電線路的部署情況，停留在輸電線路桿塔上的鳥類，以及監測應用實現，建立輸電線路數據庫、電網涉鳥數據庫、預警機制數據庫、業務處理數據庫。為上層應用的數據共享、調取、交互提供數據基礎。

3 應用系統建設

3.1 一張圖綜合管理

一張圖綜合管理作為電網涉鳥監測預警管理平臺建設其中重要的一環，是實現“數據可見、資源可看、趨勢可知、危害可感”的重要方式，如圖2所示。

圖2 一張圖綜合管理Fig.2 One-picture integrated management

基于數據挖掘、云計算、“3S”技術等技術手段，整合輸電線路資源數據庫，形成“一張圖”數據體系，縱向鏈接電力局-電力搶修公司-地方電力站等單位，橫向貫通各部門科室，覆蓋輸電線路資源全范圍，疊加電網涉鳥故障風險分布圖，鳥類習性視頻監控分布圖，實現所有數據協同調用與數據的統一查詢、分析、展示、應用，為鳥類習性分析、電網涉鳥預警機制研究提供便捷的地圖服務。

3.2 鳥類習性監測

建設視頻監控體系，借助視頻抓拍、錄像等方式對輸電線路上鳥類進行采集記錄，從而為觀測研究鳥類在輸電線路桿塔上的活動習性提供數據支撐，為準確全面地掌握鳥類在桿塔上的活動、站位等生活習性提供有效途徑。

提供所有視頻監控部署點基于地理信息系統準確空間位置展示，便于實現在指揮中心對現場實時情況的查看，并可以對某部分區域進行重點跟蹤監控。

3.3 鳥類習性分析

根據前端視頻監控監測到的輸電線網上鳥類活動習性大數據，建立鳥類習性分析模型，統計分析出不同候鳥種類停留在輸電線路桿塔上的活動、站位、停留周期、常停留位置、停留線路段、常停留時間點、驚飛距離等，實現有針對性的、科學性的鳥類隱患的可防可控，為電網涉鳥預警提供大數據分析機制，如圖3所示。

3.4 電網涉鳥預警

1）鳥類識別

通過大數據和AI技術，當前端監控攝像頭檢測到鳥類后，就會進行自動抓拍、自動分析識別候鳥種類，并在線標記鳥類種類名稱，將抓拍的圖片自動上傳到系統平臺，用戶可通過手機/平臺查看識別結果，如圖4所示。

2）預警機制

根據不同種類鳥類習性分析，建立不同種類電網涉鳥預警機制，并不斷完善各種群鳥類的防控措施，一旦前端采集到鳥類圖片，系統則開啟預警機制，以手機短信、系統平臺彈框等報警形式提示用戶，通過鳥類識別系統識別出鳥類種類，系統平臺則推薦出此類候鳥預警機制，供用戶參考執行對應的防控措施，從而達到降低鳥害跳閘次數。

4 結語

通過建立電網涉鳥監測預警管理平臺，可以有效實現電網涉鳥故障風險分析；根據鳥類習性監測系統監測到候鳥活動范圍，以及常涉及的輸電線路區域，建立涉鳥故障風險等級，以不同顏色標注繪制電網涉鳥故障風險分布圖；可視化提示用戶鳥害跳閘事故高發區域、時間段，提醒在鳥害事故高發區域、高發時間段提前做好防控措施，有效防止事故的發生。