(国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司)
摘要:介绍了输电线路可视化管理系统的功能和结构,并对系统的关键技术进行阐述,同时将该系统应用于输电线路无人机巡检。实际无人机巡检数据验证了该输电线路可视化管理系统的可行性和有效性,证明其能够有效提高输电线路巡检的工作效率。
关键词:输电线路;可视化;管理系统;巡检应用
近年来,架空输电线路规模日益扩大,且绝大部分线路偏远,巡线工作环境恶劣。随着数据采集技术的进步以及遥感技术的发展,利用无人直升机多传感器获取多源数据,为输电线路巡线提供了新的途径。无人机输电线路巡检系统不仅可以大幅提高工作效率,还能减少野外工作,降低巡线成本;在成果方面,可提供常用的电网台帐数据,以及基于该数据进行3D可视化管理,为电网管理和维护提供更多的数据支持。
一、系统架构设计
可视化管理系统对输电线路巡检数据进行管理面临较多的技术难点,系统设计需要满足项目管理和可视化等多方面的需要。在数据方面,输电线路巡检数据量庞大,类型多,主要包括传感器状态数据、点云数据、影像、数字高程模型、数字表面模型、3D模型数据、线路隐患诊断的缺陷数据等。
首先,可视化管理系统需要对海量、多源的数据进行统筹处理,以实现对线路缺陷的协同分析,并管理各类巡检诊断结果。其次,需整合不同的数据处理模块,以实现不同类型数据的转换和衔接,满足结果输出的多样化需要。
二、系统功能设计
输电线路可视化管理系统以设备的运行检测为着眼点,侧重于设备的运维与线路可视化管理,可根据定位信息浏览实际杆塔线路图或根据相应的巡检点、巡检线路、定位信息进行查询分析;可基于高精度点云数据对输电线路本体建模与可视化,准确模拟输电线路及走廊内的设施、地形地貌等3D信息,并可对其进行3D操作、量测、互动查询和编辑。
可视化管理系统需处理的数据主要有可见光影像数据、点云数据、红外数据和可见光视频数据。系统中预先对各类数据建立了统一模型协同管理,集成了针对激光点云、红外视频、可见光的智能诊断模块和3D查询与浏览的管理模块。
三、关键技术
基于无人机的输电线路巡检可获取多种数据,包括3D点云数据、可见光影像、红外视频,综合运用这些数据进行智能诊断,亟需解决多源数据管理、海量数据可视化、多源数据协同处理与诊断,以及隐患检测与故障分析等技术问题。
3.1工程数据管理
输电线路无人机巡检原始数据包括可见光影像、红外视频、激光点云和可见光视频数据,以及定位与定姿数据。本文采用文件管理模式,工程文件记载了该工程的根目录及巡检信息。对于以电子文档或文件夹形式保存的巡线资料库存在查询困难、数据冗余、版本不一致等一系列不利于项目管理的问题。
3.2点云索引构建与可视化
针对海量3D激光点云高效管理与快速智能化处理的挑战,建立了一种融合内外存调度以及空间覆盖密度的多级动态索引机制,突破了物理内存对显示数据量的限制。提出了多线程分时加载策略,采用OpenGL提供的缓冲区对象加速点云渲染,加快了激光点云数据外存到内存的实时传输与绘制,确保仅需加载浏览点云数据到内存,从而实现海量点云数据的快速可视化;实现了基于可变3D体元的空间索引,有效克服了固定3D体元大小导致空白节点和查询效率低的缺陷,奠定了TiB级点云高效统一管理的技术基础。基于组织管理方案对视场范围内的数据进行动态调度实现对海量激光点云数据与地形数据的实时可视化。
3.3多源数据协同处理
采用基于可见光、红外、激光数据融合的诊断方法,可以弥补单一数据进行诊断的不足,发挥每种数据的优势,提高诊断精度,为巡检诊断系统提供一种全新的可靠的技术手段。不同数据经诊断获得的故障信息不同,因而可能出现如同一座杆塔在不同数据中检测出不同故障的情况,所以需要进行数据之间的配准,即得到对应同一地理位置的红外、点云、可见光影像数据集。线路巡检系统的数据配准首先将4种数据的基准先后分别设为红外数据、视频数据、影像数据、点云数据,使用POS系统输出的位置参数以及传感器平台标定参数作为各数据源的初始位置和姿态参数,提取线路走廊中特有的线状特征并投影到各数据源进行匹配解算匹配模型,获取精确的配准参数,再将多源数据统一到同一参考坐标系中。
首先,记录首次飞行中指定某张影像的POS信息,并读取红外和视频数据中的对应帧;其次利用POS信息配准红外和视频数据,然后将每幅影像与配准好的视频和影像数据进行时空配准;最后将这些初步配准好的数据与同期另一次飞行获得的点云数据利用无人机航迹的POS信息配准,最终将配好的数据入库。
3.4输电线路巡检可视化
输电线路走廊相关的多尺度多数据源空间数据、线路巡检的红外与影像的可视化协同管理有助于对输电线路进行监测分析,提升输电线路的管理水平,是输电线路管理迈向智能电网建设的有效手段。
本文采用的巡线方案为无人机搭载3D激光扫描仪、相机以及红外热成像仪,获取线路走廊及周边环境的影像与视频等相关信息,并将无人机采集信息由光纤复合架空地线光纤网或卫星通信系统传至系统端进行处理。巡线系统采集得到的具有统一基准的数据可视化除实现通用浏览管理外,还采用了图表手段对某些属性实现可视化,结合图像操作完成对部件的可视化编辑等功能。制作图表和报表能够直观地对巡线的结果与报告进行表达。
3.5智能诊断与故障检测
输电线路巡检通过无人机巡线采集和处理沿线的激光点云、影像等数据,可分析缺陷与隐患。通过对搭载多类传感器采集的数据协同管理、分析野外场景中多形态的输电线路巡线信息,对线路运行状态进行判断,分析内容包括电网线损、安全距离、绝缘子破损等,得到输电线路的运行状态报告。综合管理系统中的智能诊断主要利用对点云、可见光、红外诊断进行协同分析的方法,诊断成果包含故障信息管理、查询、报表生成等功能。
4系统应用
在系统集成调试的基础上,将输电线路巡检可视化管理系统应用于内蒙古电网某无人机巡检输电线路,对输电线路走廊环境、异常发热、异常放电与金具锈蚀等故障进行可视化。多源异构的输电线路巡检数据以及系统中的多种数据经过处理之后在时序和空间上具有一致性,在显示时经过两两配准,以及3种数据或全部数据的配准,实现了各类数据的同步显示与分析,并增加了交互式记录功能,可修改管理巡检故障,生成管理报告。对两种数据融合处理,对比每一帧图像中的关键问题,检验诊断情况,分析巡检结果中的线路运行状态并编辑存储于数据库中,方便了工作人员的管理操作,完成了人机交互式的巡检分析与数据协同管理。
5结束语
针对高压输电线路日常安全维护和应急处置等业务需求,设计了无人机输电线路巡检可视化管理系统,并应用在某输电线路巡检中,由此验证该系统的功能性。基于无人机的输电线路巡检可视化管理系统实现了输电线路资产管理的可视化,在数据管理层面上完成了对海量巡检数据的高效管理;在信息处理层面上,实现了信息和资源的充分利用,经过对这些信息的协同分析与管理,展示了对数据的深化步处理的前景与潜力。未来可结合输电线路走廊相关的气象、水文与生态等多尺度信息进一步完成对输电线路管理的分析和预警功能。
参考文献:
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