基于动态风险等级评估的输电线路巡检计划优化

现有输电线路巡检计划安排存在巡检效率低等问题,为优化输电线路巡检计划,降低输电线路的巡检成本,本文提出一种基于动态风险评估的输电线路巡检计划优化方法。综合考虑影响输电线路故障的内外部风险及故障造成损失,建立动态风险等级评估模型,通过量化风险值以评估线路风险等级,确定合理的巡检周期。基于巡检周期建立输电线路巡检计划的多目标优化模型,根据目标优先级利用多目标粒子群算法进行求解。最后采用某区域实际输电线路验证该模型的有效性。     

基于时间延迟理论的高压电缆巡检周期优化

为了经济高效开展高压电缆的巡检消缺工作,提出了基于时间延迟理论与经济效益分析的高压电缆巡检周期优化方法。首先基于时间延迟模型模拟电缆缺陷发展为故障的过程,将电缆故障发展视为由缺陷出现与缺陷发展为故障两个随机事件组成;然后根据历史故障时间与巡检周期,建立电缆故障发展的数学计算模型,并考虑电缆故障的时间与空间特性,将电缆系统按照运行年限与巡检目标进行分类,建立不同运行年限内线路各部件的故障数期望值与巡检周期的数学关系;之后以故障损失与巡检费用最低为目标,计算电缆线路各部件的优化巡检周期;最后针对南方电网公司近10年投运的高压电缆,采用该方法理论计算得到优化巡检方案。理论上优化后的高压电缆故障损失与日常巡检的总费用相较于优化前可降低40%。所述方法可有效提高经济效益,为高压电缆巡检周期制定与巡检工作开展提供参考。     

考虑时变故障率的架空输电线路最优巡检策略研究

目前输电线路的巡检周期多为固定性周期,不能根据线路的运行状态和环境状况进行及时调整,影响线路的供电可靠性和经济性运行。针对这一问题,给出了一种考虑时变故障率的架空输电线路最优巡检策略。以包括巡检成本、故障电量损失成本和维持可靠性的成本在内的综合目标效益函数最大作为指标,建立了基于遗传算法的线路巡检策略模型。为了得到更精确的效益函数,建立了非时齐马尔可夫时变停运模型,并结合蒙特卡罗可靠性仿真模型得到了可靠性指标,最后通过遗传算法求解出一个动态、周期可变的输电线路巡检计划。通过中部和东部两个故障率特征不同地区的实例计算,表明算法能根据输电线路的实际故障率大小进行巡检策略制定,并得到一个经济、合理、区域性、分季节性、动态可变的巡检周期计划。这避免了传统巡检过度和巡检不足的问题,能在获得较大经济效益的条件下,保证输电线路以较好的状态运行。     

架空线路微气象灾害预警装置布点模型

针对微气象环境覆冰灾害和雷击灾害,基于微气象区域的划分,采用欧几里德距离比较方法,建立了架空线路微气象灾害预警装置布点模型,并引入等距离原则对布点模型进行优化,以某山区架空线路为例阐述其优化方法。实例验证结果表明该模型具有良好的经济性和准确性。     

无人机线路自主巡检的动态轨迹规划方法

为提高无人机巡检航迹精度,本文提出一种基于动态航迹优化规划的无人机输电线路自主巡检方法。首先,通过单目视觉测距确定无人机巡线安全距离;然后,基于全局静态航迹中的静、动态突发威胁,建立动态航迹规划模型,通过改进双向快速扩展随机树算法对航迹实现动态优化规划;最后,设计无人机自主巡检系统流程,完成自主巡检的全路程作业。实际应用表明,该系统可以提高无人机巡检精度、效率并降低巡检成本。     

基于风险评估的高压电缆巡检周期优化模型

高压电缆日常巡检与消缺工作能够及时发现并消除电缆故障隐患,是降低故障率的有效措施.但忽略风险差异的定期巡检方案会导致人力资源被浪费在不必要的检查与测试环节.为了保证电缆可靠运行且兼顾经济性要求,该文提出了基于风险评估的高压电缆巡检周期优化方法.首先针对历史故障数据,提出了一种高压电缆故障数据记录方法,计算电缆故障频率....     

基于无人机探测的35kV架空输电线路故障定位方法及装置研制

目前,我国35kV电压等级架空输电线路多分布在农村或偏远山区,由于该线路未安装专门的故障定位装置,线路巡检只能通过“逐基杆塔,逐段排查”的方式完成,致使线路维护的效率降低,安全风险提升。针对这一问题,提出一种基于无人机探测的35kV架空线路故障定位方法及装置研制。首先,针对接地故障问题,利用S注入法将注射点与故障点形成回路,通过监测故障电流进而判断出故障点的方位,采用二分法搜索算法得到故障点。其次,无人机搭载电流监测装置可节省大量的人力物力,并且能够实现在地形复杂的情况下进行故障排除。最后,通过对装置的实际线路巡检情况可以表明,该方法能够对故障进行精准定位,且能够将无人机巡检发挥其更大的价值。     

输电线路无人机巡检路径规划应用研究

以固定翼无人机为研究对象,运用遗传算法(GA)对巡检路径进行规划研究,并基于此构建巡检线路系统,在某段户外输电线路进行应用研究.结果表明,采用GA算法优化的无人机巡检线路可以满足巡检优化要求,大幅度提高巡检效率。     

新型输电线路飑线灾害预警方法研究

针对输电线路对飑线风灾害预警的需求,提出了一种新型的输电线路飑线风灾害预警方法。该方法利用不同气压层上等距网格化的气象数值预报产品,建立微尺度多层下击暴流自动分析模型,该模型通过在中尺度上判断飑线风的形成,进一步利用输电线路上空微尺度数值预报的垂直和水平切变风速,判断输电线路的风荷载力是否过载,如过载则发出预警。该预警模型具有主动识别、适用于整条输电线路的特点,通过对省级电网公司输电线路飑线风灾害历史数据的模拟,证明该预警模型具有实用价值。     

基于R-FCN的航拍巡检图像目标检测方法

航拍巡检是输电线路巡检的主要方式之一,目前的航拍巡检方式效率较低,受巡检员主观因素影响大,亟需一种智能检测算法自动定位并识别输电线路巡检图片中的故障。基于深度学习的航拍巡检图像目标检测技术作为一种可能的解决方案,得到了广泛关注。提出了一种利用基于区域的全卷积网络(R-FCN)的航拍巡检图像目标检测方法,并利用在线困难样本挖掘(OHEM)、样本优化、软性非极大值抑制(Soft-NMS)等改进方法进行优化。实验证明,所提方法具有目标定位准确、平均准确率高、单模型可同时检测目标种类多等特点。     

基于超声波信号的架空线路带电巡检技术研究

随着电力系统架空线路数量的不断增加,架空线路的运行安全性受到越来越多的重视,常规的检测方法很难有效检测出架空线路的故障,并且现有的测量技术大部分基于停电作业,影响检测效率。文章采用基于超声波信号的测量技术,对架空线路的导线、金具、绝缘子等进行带电检测和故障巡检,准确发现了架空线路中缺陷设备所产生的局部放电信号,实现了缺陷类型的判断和故障定位。     

考虑负荷特性的输电网可靠性评估软件开发

综合考虑输电网一年中的负荷变化、线路的检修计划、断路器故障以及线路多重故障,通过时序蒙特卡洛模拟法模拟系统实际运行状态。以下次事件推进原则调整模拟时钟,以相似度度量获得最优的负荷简化曲线,采用直流潮流模型计算故障潮流,以判断线路是否过载。如果线路过载,则采用最优负荷削减模型进行发电机出力的调整和负荷的削减。依据所提方法,利用Visual Basic编制可靠性评估软件。利用所提方法对IEEE RTS 79可靠性测试系统的输电部分进行可靠性评估,结果表明采用所提方法的可靠性评估结果更符合输电网实际运行情况,且不影响计算速度和收敛性。     

基于输配电线路的智能巡检技术的研究与应用

随着输配电线路运维技术的开展,作业人员未能按照设备信息及现场作业相关技术要求实现资源的优化配置、调整作业现场的工作计划,现场环境的不可控因素制约了作业人员的工作效率,未能实现电力企业生产管理的数字化和信息化发展等越来越多的问题日益凸显,严重制约着现在作业人员的工作效率。基于此,提出了一种针对输配电线路的智能巡检方法,以提高现场工作人员的工作效率。     

基于深度学习和无人机图像的架空线路缺陷巡检综述

架空输电线路巡检是电网运维工作的一项重要内容,运维人员利用无人机进行线路巡视检测已成为电力巡检工作中的重要手段。本研究首先概述了无人机巡检任务中人机协同作业系统以及无人机智能自主作业系统的架构;其次,分析了当前架空输电线路缺陷巡检领域数据集状况以及数据扩增技术;然后,综述了基于深度学习的无人机图像缺陷检测典型方法以及评价指标,并对比总结了各种方法的优缺点;随后,讨论了无人机图像视觉检测方法中图像采集规范、数据集形式、缺陷检测算法专业化应用等对架空线路缺陷检测效果,指出了图像检测指标和类别定义在电力巡检专业化领域中的不足;最后,探讨了基于深度学习的无人机图像缺陷巡检任务的未来发展方向。     

基于灰色关联模型的输电线路舞动预警方法

中国是世界上架空输电线路覆冰舞动最严重的国家之一。近年来输电线路舞动跳闸呈现出频率高、影响范围大的特点。提出了一种基于灰色关联模型的输电线路舞动预警方法,根据舞动故障发生的主要原因,建立指标体系,并根据各指标的影响程度采用层次分析法对各个指标分别赋以权重。据此再利用灰色关联理论将当前数据与参考数据进行关联度分析,从而计算当前线路发生舞动故障的危险指数,对故障发生的可能性进行预测。检修人员可以基于预测结果选择相应的巡检策略,从而做到有针对性地预防舞动故障,提高巡检效率,进一步减小输电线路舞动带来的危害。     

基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检测EI北大核心CSCD

利用无人机对高压输电线路巡检,并基于计算机视觉技术对巡检数据中的故障目标进行自动、准确检测是输电线路巡检领域中的重要研究方向,同时也是一个极具挑战性的课题。针对复杂巡检环境中待检测目标存在多尺度特性以及部分遮挡造成传统算法难以准确检测问题,提出一种基于注意力机制与跨尺度特征融合的YOLOv5输电线路故障检测算法。首先,搭建YOLOv5检测网络,为了抑制复杂背景干扰,在其基础上引入空间与通道卷积注意力模型,以增强待检测故障目标的显著度;然后,将原始YOLOv5检测框架Neck中的FPN+PAN结构改为BiFPN结构,从而使目标多尺度特征能够有效融合;其次,为了解决待检测目标特征表达能力不足造成漏检和误检的问题,设计多尺度与同尺度特征的自适应加权融合模块,以增强检测网络对遮挡情况下故障目标的检测能力。最后,为了验证提出算法的有效性,利用某巡检部门近4年无人机巡检数据对算法进行验证。结果表明,提出的算法能够对复杂环境中输电线路上的多尺度故障目标实现精确检测,其平均检测精度可达96.8%。     

基于计算机视觉的架空输电线路机器人巡检技术综述

架空输电线路是电网安全运行和电能可靠输送的关键,对其进行定期巡检至关重要。计算机视觉系统具有集成度高、交互性好、自动化程度高、处理速度快等特点,能够在架空输电线路巡检过程中各类设备的准确识别和故障判断中发挥重要作用,因此计算机视觉系统在架空输电线路机器人巡检与故障诊断中具有广泛的应用前景。从导线的识别、杆塔识别以及绝缘子串的识别等架空输电线路关键设备方面综述了机器人计算机视觉巡检技术及其研究现状,分析了多种相应的图像处理方法,在此基础上对基于机器学习的架空输电线路机器人视觉巡检关键技术进行了总结与展望。     

融合微气象参数预测的输电线动态增容模型

为了挖掘输电线路的输送潜力和保障输电线路的稳定运行,提出了经验模态分解-双向长短期记忆网络-贝叶斯优化预测模型,从而实现微气象参数递推多步预测.基于预测误差建立高斯分布模型,从预测结果中选择相对保守的气象参数代入热平衡方程进行输电线动态容量计算;实现对输电线路所跨越区间中环境最恶劣部分的微气象数据日前预测,以及输电线路...     

倾斜摄影技术在无人机电力巡检设计中的应用

主要探究倾斜摄影技术在无人机电力巡检系统中的应用.通过无人机搭载倾斜摄影相机,对输电线路及其周边设备的图像信息进行采集并传输到地面站,以便分析数据、构建三维模型、促进故障排查,有效提高电力巡检判断准确性,为电力传输提供安全保障.     

电力线路巡检系统信息分析软件的设计与实现

基于图像处理技术和数据库技术,提出了架空输电线路机器人巡检系统分析图像数据、检测故障隐患的处理流程,以及故障信息的保存管理方案,介绍了图像信息处理软件分析可见光图像和红外图像、获取故障特征值的过程,使用符合行业标准的检测方法对故障特征值进行判断,并形成可视化故障检测报告。该软件可以对红外图像进行自动化处理,并在少量人工辅助的条件下对可见光图像进行处理,提高了基于图像的架空输电线路故障检测的自动化处理程度。