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电器与能效管理技术杂志在线阅读
基于泛在物联的输电线路智能
巡检技术综述
吴凯东，缪希仁，刘志颖，庄胜斌，江灏，陈静
（福州大学电气工程与自动化学院，福建福州 350108）
---文章选自电器与能效管理技术杂志
摘要:我国输电线路覆盖范围广、距离长,但输电线路在线监测及巡检的信息并不全面与可靠,存在与变电站信息不对称的问题,造成智能电网安全可靠运行的非均衡性。当前泛在电力物联网的发展,为输电线路巡检技术提供新的研究与应用方向。提出了基于泛在物联的输电线路智能巡检系统的基本框架,根据其系统组成和功能需求,重点分析了主要的关键技术,包括输电线路取能技术,全自主导航无人机巡检技术,巡检数据泛在物联通信技术,巡检图像日标检测与智能故障辨识技术。有效综合多个技术领域的输电线路智能巡检系统,可创造更高的经济效益和社会效益,具有重要的工程应用价值。
关键词：泛在电力物联网；输电线路；智能巡检系统；无人机
中图分类号：TM 727.1 文献标志码：A文章编号：2095-8188(2020)03-0001-07
DOI：10.16628/j.enki.2095-8188. 2020.03.001
Summary of Intelligent Patrol Inspection Technology for Transmission
Lines Based on Ubiquitous IoT
WU Kaidong, MIAO Xiren, LIU Zhiying, ZHUANG Shengbin, JANG Hao, CHEN Jing
(College of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China）
Abstract: China's transmission lines cover a wide range, and the line distance is long. However, the information of on-line monitoring and inspection of trunsmission lines is not comprehensive and reliable. There is a problem of asymmetric information with eubetnation, resuling in the unbalanced operation of safe and relinbie operation of smart gids. The current development of ubiquitous power Intemet of things (IoT) provides n now research and application direction for transmission line inspection techmology. This paper proposed the busic fraumework of intelligent inspection system for transmission lines based on ubiquitous Io. Based on its aystem composition and functional requirements,it focuses on the analysis of key technologies, including transmission line energy extraction technology and full autonomous navigution unmanned nerial vchicle（UAV） inspection technology。
The inspection data is widely used in the IOT communication technology, inspection image target detection and incelligent faut identification lechnology. Effectively integrating intelligent transmission inspection systems for transmission lines in muliple technical fields can create higher economic and social benefits and have important engineering application value.
Key words: ubiquitous power Internet of things; transmission line; intelligent patrol inspection system; unmanned aerial vehicle (UAV)
0 引言
作为智能电网建设发展的重要环节,数字输变电站建设的完善不仅影响到电网安全稳定的运行,同时与国民经济发展息息相关。目前,数字输变电站已实现较全面的资产管理和电力装备在线监测及其性能评价体系''2),但随着各电压等级的输电线路快速发展,截至 2017 年底,全国仅就220 kV 以上的输电线路回路总长度达 68.78 万 km。输电线路覆盖区域广阔,且距离长,却常因输电线路低压取能技术,传感检测技术、通信技术等的局限性,存在输电系统的变电站与输电线路在线监测及巡检的信息不对称问题,造成智能电网的安全可靠运行非均衡性,因此亟待加强输电线路状态监测及巡检薄弱环节的突破,以提升智能电网整体的数字化信息应用与安全运行。
近年来,物联网技术发展不断成熟,为输电线路状态监测的智能巡检系统建设提供新思路。2019 年国家电网有限公司(简称国家电网)在工作会议上首次提出“泛在电力物联网”——通过物联网、云计算、大数据、边缘计算、人工智能等多项新兴技术与高渗透率下的分布式新能源电力系统深度融合的智慧服务系统,并在国家电网 2019 年“1号文件”中明确指出将打造状态全面感知、信息高效处理,应用便捷灵活的泛在电力物联网*。物联网技术已在配电站、变电站得到广泛应用,基于IEC 61850、IEC 61970 等信息模型的配电自动化系统、变电站自动化系统、信息管理系统较全面地实现设备状态的实时监控,信息交互、人员管理调度等功能“7。因此,输电线路通过泛在链接技术与相关研究应用创新,可实现全息感知,可靠传输、自主控制的泛在物联智能巡检系统技术。
本文提出基于泛在物联的输电线路智能巡检系统,从系统的架构与功能需求进行了详细的阐述,重点综述输电线路智能巡检系统相关的关键技术,并对关键技术的发展趋势和落地应用进行展望,为相关研究的进一步深入提供一些有益参考。
基于泛在物联的输电线路智能巡检系统
1.1 系统架构
输电线路智能巡检系统技术架构如图 1 所示,可分为感知层、网络层、平台层、应用层4 个层面。感知层全方位、深度采集线路状态参量,边缘计算设备对实时数据进行过滤、分析、决策、数据标准化处理后,通过传感网络将数据上传至网络节点;网络层基于无线传感网、电力无线专网、光纤通信网等通道,提供高可靠、高安全、高带宽数据传输通道;平台层主要进行传感器及节点设备管理,物联网数据开放式接入与存储,具备超大规模物联统一管理和高效处理能力;应用层结合多元异构数据的高级分析,为输电线路运检做辅助决策。
1.2 系统功能
输电线路智能巡检系统的传感层主要分为杆塔监测,线路监测、机载监测三大类。杆塔监测主要包括杆塔沉降、倾斜、倒伏等状态的监测;线路监测主要包括输电线路环境通道、微气象、导线温度、覆冰、弧垂、舞动等参数的监测。随着微机电系统(MEMS)、分布式光纤传感、石墨烯传感等新型传感技术的发展,可将微型传感器,微型执行器、信号处理和控制电路、接口、通信等模块进行一体化集成,使监测装置具有体积小,质量轻、成本低,可靠性高等特点,实现输电线路在线监测的深度覆盖。机载监测设备如光学相机用于获取杆爆裂缺失,金具锈蚀、导地线断股等缺陷;红外线塔,输电线路,线路走廊的光学图像,诊断绝缘子和紫外线用于检测金具、电力线以及绝缘子的发热状况及其异常放电现象;激光扫描仪获取电力输电线路智能巡检系统线走廊的高精度云数据,生成线路走廊三维模型,实现电力线与障碍物之间距离的测量。无人机作为监测设备的载体,需依靠定位姿态、飞行控制、自主预警与避障等系统保障其高精度悬停和安全稳定飞行。不同类型的海量数据的上传易造成网络通道的阻塞,甚至瘫痪。因此,具备高性能集成化芯片的监测设备,可根据设备采集参数特性及相关算法,有效剔除“坏”数据,实现对原始数据的过滤、聚合、标准化。监测设备作为智能巡检系统边缘计算的容器,不仅能够实现“算力下沉”,在边缘侧完成对实时数据的采集、分析、决策,而且能够减轻网络流量的压力。
网络层除常用的 GSM/CPRS/CDMA/3G/5G无线公网,电缆中预埋的由光纤组成的光纤通信网也可作为数据传输通道。安装在杆塔上的无人机停机坪既能够为无人机充电,也是无人机数据通信的中继。输电线路中每隔 3 ~5 km 在电网杆塔上设置无人机停机坪,其通信接口与光纤接续处相连,无人机驻扎在停机坪上,当接收到日常巡检指令,按照预先规划的航迹自主飞行。无人机能够通过杆塔充电接力方式飞往所要驻扎的停机坪,完成当日的巡检任务后按计划到达规定的停机坪。无人机巡检过程呈蛙跳式巡检状态,以光纤为媒介构成蛙跳式巡检自组网,既便于图像、视频数据的上传,又便于信号的拓展。
平台层重点实现超大规模终端统一物联管理,并将海量数据进行云存储。针对不同类型数据建立相应的机理模型,通过人工智能算法不断训练修正机理模型,提升数据高效处理能力。例如回传的原始图像数据需进行打标分类,建立图像数据库作为训练模型。被检测的图像数据进行去噪、消抖、特征量提取等预处理后,利用训练模型对被检测图像进行规范化处理,通过基于人工智能技术将线路部件及其缺陷进行精确识别与分类。系统若判定出线路部件缺陷以及类型,可将其精准位置、严重程度、维护建议等综合诊断信息输出给用户。
应用层实现输电线路及其附属设备的全工况的立体感知,综合多源多维信息数据的融合分析,形成线路状态实时感知与智能诊断、空天地多维融合与协同自主巡检、线路检修智能辅助与动态防护等应用场景。
输电线路智能巡检系统,在空间上,对输电线路本体设备、附属设施和环境通道等进行全方位巡检,提高隐蔽性缺陷和安全隐患的发现率;在时间上,各种智能感知手段相互配合,巡检数据共享,优化巡检资源配置。在平台层深度融人运检业务,利用大数据、人工智能技术发展,深化多源数据与运检信息有效融合,开展多设备联合分析,实现运检业务智能辅助决策。综合边缘计算、物联网、人工智能等核心技术构建新一代线路巡视体系,提高巡检效率,实现“设备、中台、人员”的泛在物联。
2 基于泛在物联的输电线路智能巡检系统关键技术
输电线路智能巡检系统涉及航空航天、自动化、电力系统、机器视觉等多学科、多领域的交叉与融合,其涉及的相关技术多。下面将该项研究中应着重关注及解决的关键技术进行阐述。
2.1 输电线路取能技术
供电问题是制约设备状态感知技术大规模推广的重要因素。输电线路取能技术路径主要分为传输取能和自主取能两种。常见传输取能方式有微波供能和激光供能'*"\。但是两种技术存在 3个明显的不足:一是电磁波和激光转换电能的效率低,取能的功率受到限制;工是设备技术含量高,经济成本投入高;三是对于低电位侧的发送装置仍需要低压供电,然而输电杆塔一般分布在野外,市电的获取困难,因此传输取能适用范围具有局限性。自主取能一般分为电池供能、电流线圈供能、太阳能和风能供能、电容分压取能、地线取能 5 种方式。电池供能虽然能量供应稳定,但设备需要定期停电更换电池,且电池容量和输出功率低“里。电流线圈供能主要利用安装电力线上的电流线圈,通过互感原理从电力线中取能,但易受线路负荷电流波动的影响,造成供电不稳定！"416。太阳能和风能供能通过太阳能电池板或小风机来供能,但易受阴、雨、雪等气候影响造成设备供电不足,因此该技术通常配合蓄电池一起使用'”+8。电容分压取能一般适用于间歇式工作的设备,但因需考虑绝缘、均压和周围环境等因素,一直未得到广泛应用'架。基于静电感应原理,文献[21-22]中指出 220 kV 的输电线路杆塔上的完全绝缘地线,将其与杆塔的连接点断开。
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