配网设备状态监测及火情预警与控制系统研究

为了在早期对设备缺陷(绝缘、过热)进行检测判断,减少事故发生,提高配电网的安全运行水平,提出一套低成本、高可靠性的从状态监测、火情预警到控制的全面解决方案。此系统通过监测配网设备的温度、环境中的烟气等因素进行综合的分析,判断设备的运行状态;在所监测设备发生火情时,及时发出预警信息,并自动控制火情,防止火情扩大。     

变电站无人机巡检系统研究与应用

针对传统变电站巡检存在巡视盲区、智能化水平低、效率较低、成本较高等问题,由于多旋翼无人机具有可靠性高、定点悬停、成本低、机动性强等优势,在户外变电站巡视中运用广泛,文中提出并研制了变电站无人机巡检系统。该系统集成应用3D建模技术、航线规划技术、高精度定位技术、图像识别技术,实现了无人机按航线自主巡视,自动判断设备温度异常,智能识别表计读数,及时发现设备的缺陷,提高变电站巡检效率,满足变电站智能化、精益化运维需求。     

无人机在架空输电线路巡检中的自动补光系统应用研究

结合华中电网某地区架空输电线路无人机可视化巡检工作的实际应用情况，详细分析了无人机在架空输电线路可视化巡检中的作业流程、巡检内容以及巡检技术要求，并针对在清晨、傍晚、阴霾等环境光线较暗情况下，无人机难以快速、精准、高效地开展架空输电线路可视化巡检、缺陷识别等难题，以图腾柱开关控制电路为核心，研究了一种可用于无人机在架空输电线路可视化巡检中的自动补光系统，该系统主要包括环境光线亮度实时检测模块、高低电平逆转模块、图腾柱开关控制电路、稳压模块、LED补光模块，并以多旋翼无人机搭载可见光巡检设备为测试平台，现场实践论证了该自动补光系统的可行性和高效性。     

无人机自动避障技术在输电线路巡检中的应用

基于无人机技术在输电线路巡检中的广泛应用,重点研究如何实现多旋翼无人机自主避障功能。若无人机在飞行过程中对遇到的各类障碍物能够提前预判,并能自动规避,将大幅度提高无人机在线路巡检的安全性。设计在无人机信号输入端与飞控模块之间增加自动避障模块,功能为实时检测无人机与障碍物间的距离并将相关信息反馈给飞行控制模块,系统根据测距结果重构出飞行控制信号,在不改变无人机软硬件的情况下,达到精准避障的效果。研究的自动避障技术从Arduino平台、超声波测距、电源模块、Arduino UNO与飞控接口等方面入手,降低无人机避障模块的开发成本与设计风险,相较于其他避障方式减少了测量和判断时间,实时避障性能较好,具备功耗低、价格低廉、距离信息感知效果好的优点。     

多旋翼无人机用锂电池组电源管理系统设计

由于多旋翼无人机有能够垂直起降、机动性强和灵活性高等诸多优点,近年来得以高速发展,应用领域日益增多。而多旋翼无人机锂电池组的SOC估算和充放电平衡问题对多旋翼无人机的飞行安全性和稳定性有着显著的影响。为此,设计了一款电源管理系统。使用STM32微控制器作为主控制器,对3并4串3000mAh的18650锂电池组进行电压电流检测、SOC估算以及均衡,并通过无线串口回传数据进行实时监测。有效的提高了多旋翼无人机飞行的安全性和可靠性。     

微动特征和运动特征融合处理的鸟与旋翼无人机目标辨别方法

“鸟击”事件与旋翼无人机“黑飞”扰航事件成为威胁民航飞行安全的“两大隐患”,机场对于鸟和旋翼无人机会采取不同的反制措施,鸟与旋翼无人机的辨别对于提升非合作目标监视性能、保障飞行安全具有重要意义。针对基于运动特征提取的鸟与旋翼无人机目标辨别方法中对于机动性较强的旋翼无人机辨别性能下降的问题,考虑到相对于旋翼无人机,鸟类目标振翅回波时频谱更为复杂,构建目标回波时频谱对应的特征谱能量熵及峰值对称对两个微动特征,利用K-means对所提取的运动特征和微动特征进行融合处理,实现鸟与旋翼无人机目标的辨别,实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于无人机混编机场的架空线路自动巡检

无人机电力巡检应用快速发展,但在丘陵山地等人员不便到达或通视受限区域,无人机作业效能受到限制.为解决机巡作业在丘陵山地的适应性问题,研究目前典型多旋翼无人机的实时动态载波相位差分技术实现方法,针对地面自动机场难以保障完整线路自动巡检的实际困难,提出了驻塔机场和变电站地面机场编组实现架空线路精细化自动巡检的技术方法.该方法考虑了无人机航程航时、实时动态载波相位差分信号、最大遥控距离等技术现状,相比单纯地面自动机场能以相对少量的机场投入,扩大无人机自动巡检的实际适用范围.     

输电线路走廊山火监测技术研究与应用

针对山火导致的输电线路跳闸故障多发且防治困难的问题,进行了输电线路走廊山火监测技术的比对与分析,探讨了各种监测手段的技术特点和应用范围.基于卫星遥感林火监测技术,开发了广西电网输电线路走廊山火监测系统,实现了输电线路周边的火情发现及输电线路运行的火险告警.系统投入运行两年来,累计及时、准确告警输电线路走廊山火险情20余条次,取得了较好的监测效果.     

多旋翼无人机多功能起降辅助平台的研制

目前多旋翼无人机多用于输电线路巡检作业,输电线路所处区域地理环境复杂受外界复杂地形环境影响。地面倾斜度过大、地表障碍物过多、扬尘较大,导致螺旋桨破损断裂及照相机进灰无法拍照等设备故障,造成巡检作业无法正常开展。多旋翼无人机起降平台主要分为起降平面和支撑腿两大部分,通过支撑腿的可调功能,解决了复杂地形旋翼无人机起降坡度大的问题。该平台使无人机设备与地面保持一定距离,有效隔离起降点地表扬障碍物,阻挡扬尘、砂石等异物,满足公司所辖线路无人机巡检作业要求。该成果经过实际应用,为多旋翼无人机提供专用起降平台,有效降低了多旋翼无人机故障发生概率,提高多旋翼无人机巡检作业效率,节约无人机设备维护成本,具有较高应用价值。     

混合双电源系统倾转旋翼无人机的设计

针对复合翼构型的倾转旋翼无人机的缺点和不足,设计了一种氢锂混合能源倾转旋翼无人机。文章详细介绍了整体设计、可倾转旋翼动力系统、混合双电源系统和飞行控制系统等内容。这种无人机克服了现有复合翼构型的倾转旋翼无人机的缺点和不足,具有垂直起降、空中悬停、高速巡航、续航能力增强、载重能力增加、环保的优点。     

基于总有界变分的森林火灾烟雾图像检测方法

森林火灾烟雾浓度升高时,所对应的图像模糊程度升高,总有界变分会逐渐下降,基于变分的特征性质,可以将边界之 间的差异有效表征出来。 由此,提出一种基于总有界变分的森林火灾烟雾图像检测方法。 以分块平稳分析的思想对目标函数 求极值,得到总有界值,通过两次比较总有界变分值从分块结果图中提取疑似烟雾分块,利用特征数据的融合聚类处理获得最 终的疑似烟雾区域。 为了得到更好的烟雾检测效果,对疑似烟雾特征区域进行运动特性分析,融合判定烟雾区域,给出火灾报 警。 算法屏蔽了对烟雾静态特征的复杂计算,在对疑似烟雾特性进行分析时,只需关注其运动特征便可以准确进行烟雾检测输 出,避免了繁琐计算带来的误差,对比验证效果显示,算法结果输出高效稳定。     

输电线路山火监测预警系统的研究及应用

研发了输电线路山火监测预警系统并成功应用于多省市跨区电网线路。介绍了火点监测基本原理,给出了基于卫星遥感的输电线路山火监测与预警系统硬件和软件架构及其组成功能。为提高火点判识准确度,提出一种火点判断阈值自适应算法;提出了火点与杆塔距离优化算法,减少杆塔距离计算量。研制的输电线路山火监测与预警系统成功应用于多省市跨区电网。应用结果表明,研制的输电线路大范围山火监测系统能准确有效地监测输电线路山火并及时发布预警信息,有利于提高电网抵御山火灾害能力。     

基于模糊模型识别的福建电网火烧山预警研究

介绍减少电网因火烧山而引起电网事故造成的损失,研究了模糊模型识别在电网火烧山预警中的运用.阐述了森林火灾天气等级行业标准,及模糊识别理论的原理.考虑了人为用火指数对森林火险等级的影响因素,建立了福建森林火险等级标准库.提出了运用距离贴近度方法对实时情况的火险等级的识别,与电网线路情况结合,对线路进行火险等级告警.     

基于BP神经网络的输电线路山火风险评估模型

近年来,输电线路因山火引起的跳闸停电事故越来越多,严重影响了电网的安全稳定,山火风险防控俨然已成为电网防灾减灾的重要研究课题。考虑到输电线路山火风险的影响因素多而复杂,提出了一种基于BP神经网络的山火风险评估模型。通过研究分析220 kV及以上输电线路山火灾害高发的实际情况,确定山火主要影响因子作为模型的输入,将山火风险等级作为模型的输出,利用Matlab建立基于BP神经网络的山火风险评估模型。实验结果表明该模型能有效地预测山火风险,对及时发布预警消息具有重要意义。     

基于Zigbee技术的森林火灾自动报警系统

Zigbee是一种低速率、低成本、低功耗的短程无线通信技术.本文介绍了一种基于Zigbee技术的森林火灾自动报警系统,充分利用Zigbee技术和应用成熟的地理信息系统GIS设计与实现了该火灾自动报警系统,重点阐述了该系统的组成以及传感器节点的软硬件设计.     

基于多指标综合评价的配电网接地故障山火风险等级划分

近年来由电力故障引发的森林火灾时有发生,配电网接地故障若未被及时切除,故障电弧可能引燃周边植被,进而引发森林火灾。为开展差异化的防山火措施,提出一种基于多指标综合评价的配电网接地故障山火风险等级划分方法。结合无人机巡线数据、配电线路历史故障数据、气象数据及自主设计的植被电弧燃烧性实验,分析相关山火风险因子。利用德尔菲网络分析法确定各山火风险因子权重及风险得分,加权求和得到山火风险综合得分,从而确定配电线路山火风险等级。对湖南电网某10 kV配电线路进行实际案例分析,验证了该方法能较为准确地划分配电线路山火风险等级,明确线路山火防治重要区段,为面向山火防治的配电线路接地故障处置装置运行机理提供有力辅助参考。     

山火预警技术在输电线路的应用现状

简述了输电线路监测山火的意义和必要性,分析了山火导致输电线路跳闸的机理。将目前应用于输电线路山火监测的方法分为两种:一种是宏观的、大范围的卫星遥感山火监测技术,另一种是局部的、小范围的传感器网络监测技术。综合分析了目前预警方法和对应算法的应用原理,详细分析和比较了现有预警方案的优点和不足之处。由于可借鉴的山火历史数据少,且输电线路监测环境恶劣,更应注重预警模型以及算法的配合。总结了山火预警技术在输电线路上应用尚未解决的诸多问题,研究更适合于输电线路运行环境的山火预警技术是未来的发展方向。     

基于山火时空特征的林区输电通道风险评估

穿过林区的供电线路所处地理环境复杂,输电通道山火灾害频发。为研究山火条件下林区输电通道风险评估问题,对四川省凉山州地区某重要负荷的两条输电通道所经过的多个地区的气象数据按时间顺序进行统计。利用森林火险气象等级计算山火发生概率,利用长空气间隙击穿理论计算山火条件下输电线路故障概率,进而建立了具有时空分布特征的山火条件下输电通道风险评估模型,并用算例验证了所提方法的有效性。还对一条输电通道故障,潮流转移至另一条输电通道后的线路运行情况进行了分析,并根据结果提出了相应的降风险措施。     

样本熵融合聚类算法的森林火灾图像识别研究

针对森林火灾图像识别中遇到的漏检和误检等问题,提出了一种基于K-Means聚类下样本熵值判别算法。算法先将采集到的森林火灾图像进行色域空间转换,降低了视觉偏差在图像识别过程中的影响。然后采用K-Means聚类算法,通过HSV分量的欧氏距离准则,对火灾预期出现的图像子集进行聚类。在此基础上,通过样本熵对聚类后的图像子集权重进行辨别,区分类火灾区域和火灾区域的熵值统计差异,确认聚类筛选出来的图像子集是否存在火灾。实验结果表明,采用样本熵融合K-Means聚类算法对森林火灾图像识别能够有效提高识别正确率。经过60幅图像的检测,全部图像的火灾区域识别正确率提高到96.67%,平均识别时间为16.03 s。由于本算法具有较强的鲁棒性和便捷性,能够适应复杂背景下火灾区域识别工作,相对于传统K-Means算法具有更好的检测效果。     

输电线路山火故障分析及预防

主要对山火引起输电线路跳闸机理、特点进行详细分析,并提出输电线路防山火的预防措施,对输电线路防山火跳闸具有一定指导意义。