突发冻结环境下OPGW超临界直流动态除冰效果研究

光纤复合架空地线(OPGW)作为智能输电技术研究热点,其冰冻条件与电网稳定运行效果息息相关,直流除冰技术为重要突破口。针对突发冻结环境,设计了一种超临界直流动态除冰模型,获取OPGW超临界直流融冰影响因素,建立动态温度评估体系,并通过仿真实验对热交换效果予以评估。结果表明:突发冻结环境下冰层中段热交换系数对破冻效果影响巨大,除冰效果与温度、空气流速、冰层温差等因素相关,另外,影响OPGW融冰电流因素同上述因素,电流大小会随着温差扩大、空气流速呈现增加态势,但冰层厚度对融冰电流影响因素较低。因此,实践中应根据上述因素动态调整融冰电流。

基于秋千法的带电作业入场位置确定方法研究

为了有效提升传统带电作业入场位置确定方法的准确性,设计并提出基于秋千法的带电作业入场位置确定方法。综合分析带电作业场地的实际情况,获取带电体的点云数据,通过获取的点云数据分别确定不同带电作业人员在各个预定位置到带电体的最小距离。使用秋千法中的绝缘绳获取带电作业人员在相同预定位置的第一最小距离以及第二最小距离的距离和,同时利用改进的四点差分修正算法对测量误差进行修正,完成基于秋千法的带电作业入场位置确定。仿真实验结果表明,所提方法具有较强的实用性以及有效性。

基于模糊算法的带电作业机器人路径跟踪方法研究

传统的带电作业机器人路径跟踪方法稳定性差,路径跟踪效率低。为了解决上述问题,提出基于模糊算法的带电作业机器人路径跟踪方法。在带电作业机器人速度自适应路径跟踪中,根据所处的动态环境对跟踪路径进行局部重规划,建立函数关系,计算机器人移动路径各点曲率。通过参考信号产生器、反馈控制器、带电作业机器人实现程序控制。实验结果表明:基于模糊算法的带电作业机器人路径跟踪方法能够在短时间内实现跟踪,且跟踪过程中稳定性高,具有一定的实际意义。

基于激光点云数据的带电作业故障距离识别技术研究

为了提高带电作业故障距离识别的准确性,提出一种基于激光点云数据的带电作业故障距离识别技术。该技术首先利用激光雷达取代传感器、热红外仪、紫外成像仪等,采集激光点云数据,然后对其进行处理,包括噪声点去除、平滑处理和均匀化抽稀等,最后进行带电作业故障距离识别,完成故障识别与故障定位。实验结果表明:与基于传感数据、红外数据和紫外数据的带电作业故障距离识别技术相比,基于激光点云数据的带电作业故障距离识别技术,具有更小的识别误差,最小误差均小于0.30 m,使故障检测更为精确。

无人机激光雷达智能识别输电线路缺陷

针对我国高压输电线路巡检周期长、作业强度大、无法保证巡检结果客观性与完整性的问题,提出了一套无人机三维激光雷达智能识别输电线路缺陷的研究方法。该方法首先使用自动化分类方法将走廊三维点云进行金字塔式数据重采样及分档式处理;其次将分档数据自动划分为地面、植被、杆塔、导线4个类别,结合人工判读识别低等电力线、公路等其他类别;最终,根据国网相关安全局规程提取当前工况下导线与周围地物存在的安全缺陷。实验数据表明,所提出的方法可有效识别导线-植被、导线-建筑物、导线-交跨等多类重要缺陷,可大幅提升现有高压输电线路巡检流程的质量与效率。

基于决策树的机载LiDAR点云数据分类

本文采用基于决策树的人工智能方式,通过对点云数据分割、提取分割片轮廓,手动设置地物的约束条件来提取LiDAR点云中的地物。两组实验表明,本文的方法能够成功提取点云数据中的建筑物、车辆等地物;要提高精度,需增加点云密度,因此本文方法适用于较平坦的城镇地区。