激光雷达探测输电走廊安全风险研究现状

输电走廊环境监测和风险预警是电网防灾抗灾的重要研究内容。在激光雷达、物联网、无人机及计算机技术的发展与推动下,利用各种新型遥感监测与巡检手段进行输电走廊大范围、智能化巡检成为重要发展趋势。综合多种监测数据的线路安全风险评估与灾害预警,成为智能电网建设工作的研究热点之一。本文系统论述了应用激光雷达技术进行输电走廊安全风险探测的研究现状与发展趋势,分析了激光雷达在输电线路安全风险探测中的优缺点,讨论了激光雷达输电线路巡检和监测数据在输电线路安全风险评估预警中所面对的问题与挑战。

基于机器学习的输电走廊强对流临近预警技术

输电走廊上的强对流天气会给电力生产、供应带来严重的威胁,从而影响居民的正常用电需求。针对此问题,研究了基于机器学习的输电走廊强对流临近预警技术。该技术选取有效反映输电走廊强对流预警的数据类型,构建数据特征并对样本数据进行预处理,再利用卷积与池化操作实现数据的特征识别。同时采用CL多小波融合方法将细节融入目标数据库以增加物理信息量,为后续预警处理提供更为准确的数据,并使用了交叉相关算法来解决图像的追踪问题。通过实际的算例分析,验证了所提算法的有效性,其预测精度可达93.64%。

基于特征工程和集成学习与模型融合的输电走廊实时山火风险评估模型

山火灾害易造成架空输电线路跳闸,威胁电网的稳定运行。提出了一种基于特征工程和Boosting集成学习框架与模型融合的输电走廊实时山火风险评估模型。首先,对影响输电走廊山火发生产生影响的人类活动行为、地理、实时气象、区域历史山火灾害情况4类20个特征的原始数据进行收集、提取和清洗。然后,利用二次多项式对特征进行衍生,生成236个特征,考虑到模型计算的时间复杂度,再使用Wrapper方法结合五折交叉验证法迭代获取重要度最高的100特征构建特征子集作为模型输入构建基于Boosting算法的输电走廊实时山火风险评估模型,以最小化对数损失函数为优化目标,利用贝叶斯优化算法对参数空间进行搜索,得到最优模型参数。最后,在测试集上对模型准确率、召回率和调和均值进行验证,其预测准确率达96.4%,召回率达88.1%,调和均值达85.5%,在正负样本差异极大的现实场景中可以有效实时评估输电走廊的实时风险。

基于动态贝叶斯网络的输电走廊山火风险时空评估

针对输电线路山火灾害的时空分布不均衡特性,提出了一种基于动态贝叶斯网络的输电走廊山火风险时空评估方法。首先,收集了影响山火发生的人为、气象、植被和地理四大类共计17个因子数据,利用随机森林算法筛选出重要因子,降低输入的数据维度和模型的复杂性;然后,构建贝叶斯网络消除因子间的耦合关系,并在此基础上建立了月时间尺度的动态贝叶斯网络山火风险评估模型,与贝叶斯网络模型相比,引入上一个时间的影响因子可以提高评估准确性。接着进一步细化时间尺度,发现随着时间尺度变小,模型评估效果逐步提升,3天为时间尺度的动态贝叶斯模型准确率达86.39%。最后利用动态贝叶斯网络模型绘制了广东省2022年清明节期间山火发生风险分布图,为电网防山火工作提供依据。

输电走廊风险评估一体化平台应用研究

为确保重要输电通道安全运行,提升输电线路抗风险能力,国家电网公司组织开展了重要输电通道风险评估工作。在评估过程当中,山西省电力公司依托风险评估一体化平台,纵向贯通省、市、县(工区)、班组四级单位,合理进行人力调配,实时录入实时分析,简化了工作流程,着力于监督和检查,为后续输电线路通道治理奠定坚实基础。

基于三层DS-RVoG模型的输电走廊植被高度检测方法

针对输电线路广域监测技术研究中,传统输电走廊植被高度检测方法效率低、检测范围小的问题,提出了一种基于三层DS-RVoG模型的输电走廊植被高度检测方法。根据极化干涉SAR原理及输电线路不同区段植被密度差异化特点,提出一种三层DS-RVoG植被模型。并基于该模型利用混合蛙跳算法改进三阶段算法反演植被高度,利用模拟极化干涉SAR数据,对比基于RVoG模型的三阶段算法反演结果验证了所提模型的有效性与准确性。利用高分3号卫星数据,选取四川某220 kV输电线路进行了应用分析。结果表明:不同密度区域样方检测树高值与实测树高值的决定系数最高为0.832,均方根误差最低为2.005 m,该方法能够实现输电走廊不同密度植被高度的检测,具有检测效率高、范围广的优势。

城市高压输电走廊线下空间作为游憩绿地利用的安全性研究

高压输电走廊线下空间在城市内大量存在,按照现行法律、法规和标准规范中的规定,一般应作为防护绿地规划建设。但在现实中存在大量将其利用为游憩绿地使用的情况,其安全性受到公众质疑。利用电力行业和医学相关研究数据,对城市高压输电走廊线下空间游憩利用的安全性开展深入研究,综合得出将110和220kV高压输电走廊线下空间作为游憩绿地利用,其安全性可以得到保证。并基于安全利用的前提,从风景园林规划设计的角度提出了相关设计原则和策略。

基于变化检测的输电走廊外力破坏隐患区域识别

电力行业是国民经济与社会发展的重要行业。可靠的输电走廊环境监测有利于电力系统的安全运行。近年来,卫星遥感因为其大范围观测、高频次重返特性,展现出优于传统巡线方法的优点,开始应用于电力行业研究。然而,基于变化检测技术的输电走廊巡线研究还几乎处于空白。文章提出了一种基于卫星影像的外力破坏隐患区域识别方法,具体而言,提出了基于深度学习模型、植被指数与聚类模型的分层分类方法,构建了基于特殊地类变化的外力破坏隐患识别方案。在石林县的“高分一号”、“高分六号”卫星影像上进行了实验,结果显示:分层分类方法提高了深度学习方法的裸地分类精度。研究同时验核了石林县外力破坏台账记录区域的识别情况,识别结果与台账描述基本一致。研究成果有利于提高电网巡线效率,及时发现输电走廊环境变化异常,同时也为遥感影像分类与变化检测研究提供参考。

全球能源互联网下输电走廊规划分析研究

随着全球传统化石能源高度消耗,新的清洁可再生能源快速发展,能源产地越来越远离负荷中心,能源需求和分布存在时空上的不均衡。全球能源互联网的建设可实现清洁能源基地电力的全球输送功能,达到电力能源资源共享,从而是解决此失衡局面有效的方法。在全球能源互联网的背景下,以中国为起点,德国为终点,将途经的各国进行分区,考虑不同国家的关税、输电线路长度、运行维护率、建设成本等因素,对中国—德国输电走廊规划问题建立了数学建模,并进行了相应的算例分析。

基于朴素贝叶斯网络的输电走廊山火风险评估模型

针对山火风险评估中物理模型构建复杂的问题,提出了一种基于因子选择的朴素贝叶斯网络输电走廊山火风险评估模型。首先,收集和分析了对山火发生产生影响的人为、地表环境和气象3大类共14个影响因子的数据。然后采用Relief算法按照对山火风险影响的重要性对因子进行排序。逐一删减最不重要因子后,基于朴素贝叶斯网络构建最优输电走廊山火风险评估模型。最后,以广东省为例进行山火风险评估,并将评估结果可视化绘制成输电走廊山火风险分布图,然后构建了代价函数验证山火风险分布图的适用性。筛选2020年第1季度卫星监测火点进行验证表明,80.9%的火点落在较高和高风险区域,可指导运维人员开展差异化的山火防治工作。

输电走廊树害隐患分析及植被管理策略研究

为了消除输电走廊内线路与树木安全间距不足引发的"线树矛盾",减少线下超高树木带来的树闪故障隐患,分析了输电走廊"线树矛盾"原因,阐述了吉林省内不同种类树木的生长特性及分布情况,统计评估输电走廊树害风险,划分出超高树种分布及树害高发线路区段,并针对输电线路规划建设和运行维护的不同阶段,对输电走廊植被提出统筹管理的方法。应用结果表明,该植被统筹管理方法可以有效地评估输电线路树害风险,加强树障隐患治理工作,降低线路运维人员巡线工作强度,保障电力供应的安全与稳定。

基于高分辨率卫星影像的输电走廊植被生长预警

为从卫星影像中提取出输电走廊的信息,提出一种基于高分二号遥感影像的输电走廊信息提取方法。首先基于低分辨率多光谱影像进行加权灰度变换并实现影像二值化,利用影像边缘检测和直线检测方法提取输电线路和杆塔的信息。然后,利用最小距离法对融合后的高分辨率影像进行植被精细识别,并计算植被覆盖指数。最后,在植被分布影像中重构输电线路,并结合植被覆盖指数对植被威胁区域进行预警。仿真结果表明:利用边缘检测对二值化影像进行杆塔提取识别率达到100%,融合后的植被分布影像轮廓清晰,对地物植被覆盖区域识别精度达到了90%以上,结合植被覆盖指数给出的预警区存在植被生长茂密,威胁输电线路运行的情况。该方法实现输电走廊植被生长预警,能够运用于电力行业的输电安全在线监测。

输电走廊上边坡失稳滚石对杆塔撞击影响分析

为获得输电走廊上边坡失稳滚石对杆塔撞击影响,以湖州地区为例,实地调研输电走廊边坡情况,采用自然坡面试验分析边坡角度、滚石的重量和速度等参数对冲击峰值的影响,分析滚石破坏对输电杆塔的影响.结果表明:滚石的冲击力峰值与滚石冲击速度、滚石质量成线性正相关关系,且坡面坡角直接影响滚石的冲击力峰值;滚石对铁塔基础和塔材造成的故障破坏与滚石冲击次数有明显的正相关关系,且滚石质量超过1 kg,将出现故障破坏.提出采用水泥固化灾害体、采用柔性防护网等应对措施减少滚石灾害故障的产生,相关结果为输电走廊地质灾害防护提供技术参考.

基于YOLO-2MCS的输电线路走廊隐患目标检测方法

输电线路在跨越高速铁路、高速公路和重要输电通道场景下易受到外力破坏,可能严重影响输电线路安全可靠运行。针对此问题,该文通过构建输电线路走廊隐患目标数据集,提出新模型YOLO-2MCS用于输电线路走廊隐患目标检测。使用混合数据增强策略对数据集进行有效扩充,以提高模型在复杂场景下的泛化性和鲁棒性;在EfficientRep骨干网络引入卷积注意力机制模块,有效提升模型对多尺度目标的检测能力;构建使用softplus激活函数的双向特征金字塔结构加强模型特征学习能力;在检测头使用SIoU损失函数进一步提升模型检测精度。实验结果表明,相较于原YOLOv6网络,该模型在0.5:0.95的严苛阈值下平均精度均值提升4.4%;将该模型与主流的检测模型FasterR-CNN、YOLOX、YOLOv5和YOLOv7分别进行对比评估,该模型的检测精度、检测速度、模型复杂度均获得最优性能,其平均检测速度高达约300帧/s,且内存仅为40.7 MB,同时满足在边缘计算设备上部署的要求。

基于机器学习的输电走廊强对流临近预警技术研究

为了提高对麋鹿自然保护区强对流天气事件预测的准确性与响应的时效性,文章研究一套基于机器学习的输电走廊强对流临近预警系统,该系统不仅能实时监测并预测强对流天气,还能准确评估其对输电走廊的潜在影响。在强对流预警技术方面,提出一套算法实现流程,包括预警方法的选择和时间序列数据的分析,并且通过实际算例验证了所提方法的有效性。

面向输电线路走廊的机载激光雷达仿地飞行研究和实践

输电线路走廊环境复杂,定高的无人机飞行方式不仅存在一定安全隐患,而且无法满足测绘成果精度要求。结合自行研制内、外业航测软件,利用无人机机载激光雷达设备实施仿地飞行,可以获取高精度输电线走廊精细化的三维模型、数字高程模型以及数字正射影像成果,同时极大地提高电力勘测平断面测量、塔基地形图绘制的生产效率。

输电线路走廊山火监测遥感技术应用现状

本文在论述输电线路走廊山火监测必要性的基础上,阐明了卫星遥感、低空遥感、地面遥感监测山火的相关方法和应用现状,详细分析了不同传感器的火点识别方法、火点与输电设备距离测算方法、搭载平台特点等,并对三种监测技术的优缺点进行对比。本文还展望了遥感技术在输电线路走廊山火监测的研究趋势和应用方向:(1)针对采用单一遥感技术易发生迟测、误测、漏测等问题,建议融合多种监测技术来提高山火定位的准确度和实时性,未来可进一步加强多源数据自动协同处理方面的研究;(2)无人机平台在大跨度、大范围输电线路山火监测中,续航能力有限,可进一步加大有关无人机自主飞行、航迹规划及多无人机协同飞行等方面的研究力度,克服现有技术的限制;(3)在野外山区等移动通信信号覆盖能力差的区域,为保证无人机数据快速传输,可探索结合卫星通讯、5 G技术等,以期提高山火监测效率;(4)通过深度学习方法提取火点,实现机上数据实时处理,用以解决数据延迟问题,大大缩短应急救火响应时间。

非全线并行架设的共用走廊高压输电线路电气不平衡度及其影响因素分析

为研究非全线并行架设的共用走廊(ROW)高压输电线路电气不平衡度,分析了共用走廊内特高压同塔双回线路(UHVDLST)不平衡电流的产生原因及影响因素。采用PSCAD/EMTDC建立了ROW超/特高压交流线路模型,对影响UHVDLST电气不平衡度的主要因素进行仿真分析。结果表明:接近段长度、数量和接近段内输电线路的输送功率对ROW高压输电线路电气不平衡度具有较大影响。随着接近段长度的改变,UHVDLST零序不平衡度mI0、mII0和穿越性零序不平衡度mt0、环流性零序不平衡度mc0的变化较大;随着接近段数量的改变,mI0和mt0的变化较大。当UHVDLST同为轻载时,其电气不平衡度较大;而当其同为重载时,其电气不平衡度较小。对于额定输送功率较大的线路,当其实际输送功率变化时,UHVDLST的电气不平衡度将发生明显改变。对于非全线并行架设、且具有一定长度接近段的高压输电线路,应根据ROW输电线路电气不平衡度合理选择接近段长度,限制接近段数量和各接近段内输电线路的数量,并将ROW内输电线路输送功率的相对比值控制在较低水平。

基于探地雷达的输电线路走廊隐性病害智能识别

为消除输电线路走廊地下运维盲区,及时发现杆塔地基内部以及周围地下环境隐性结构病害,避免出现走廊范围内地面塌陷等安全事故,基于探地雷达的高效无损地下探测手段,提出了一种基于改进FasterR-CNN的输电线路走廊隐性病害识别模型,并针对现有探地雷达数据集样本量不足的问题,提出了一种利用生成式对抗网络扩充地下隐性病害探测数据的方法,降低构建数据集难度。实验结果表明:所提出模型的检测精准度达到92.34%,能有效识别出复杂背景下输电线路走廊隐性病害。研究结论可为未来输电线路走廊地下隐患排查提供工程应用理论依据。

丹巴康定输电走廊滑坡泥石流遥感调查及预警对策

调查区内地形、地貌、地质构造、地层岩性和社会经济条件与输电走廊的建设和运行紧密相关。为综合评价输电走廊的合理性以及送电线路施工服务的便利性,采用遥感和地理信息系统技术调查走廊带工程地质环境。结合野外调查,通过室内遥感解译,判别地质灾害基本特征,建立滑坡泥石流预警预报模式。