输电线路树障隐患研究分析

(整期优先)网络出版时间:2023-09-19
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输电线路树障隐患研究分析

林聪、卢国山、刘嘉、岑志权

广西电网有限责任公司贺州供电局

摘要:随着各行业对网络数据的依赖,大量的数据信息需要存储、分析与信息转化。输电线路承担着电能输送的主要任务,大多数的输电线路基本都穿过树林,树木故障是线路安全可靠运行的主要威胁因素之一,如果对其管控不到位、消除不及时,很容易引起线路跳闸、人员触电伤亡、能引起山火及大面积停电等事故事件,为了提高供电可靠性。本文就对输电线路树木故障进行分析,同时提出有效的解决措施。

关键词:输电线路  树木  故障  措施

一、输电线路隐患监控

目前,在输电线路保护区内村民违法种植有大量的桉树,输电管理所每年需要协调大量的人力物力财力,开展对影响线路安全稳定运行的树木进行清理,才能确保输电线路的安全稳定运行。总体清理起来困难重重。若不及时清理输电线路的树障隐患,将引发输电线路停运的事件,严重影响供电的可靠性。对影响线路安全稳定运行的树木进行清理,才能确保输电线路的安全稳定运行。因树木所处范围广,数量特别大,真正的点多面广,而且生长周期不一致。导致严重树障隐患时有发生,总体清理起来困难重重。若不及时清理输电线路的树障隐患,将引发输电线路停运的事件,严重影响供电的可靠性。通过无人机技术,虽然可以在一定程度上减轻输电所运维人的负担,但无法精准监控、发现和管理树障隐患。为此,基于智瞰的输线

二、树障清理数据分析

线路树障隐患监控系统应运而生。

在无人机对线路通道开展激光雷达扫描数据后的数据,根据线路通道内树木的生长周期,树木对导线距离超过预定的安全距离后,能自动报警或者提示,并且系统能随时能更导入新数据,能从新的数据重新计算。

根据无人机对线路通道开展激光雷达扫描后,获得的原始数据。根据原始数据对存在的树障隐患进行精准分析、预测,建立了一个预测模型。该模型以原始数据为基准,结合不同种类的树木的生长周期、历史生长周期数据和线路的经纬度等参数,最终分析得出树障隐患点数据。

1、输电线路隐患监控,主要借助无人机对输电线路的通道进行激光雷达扫描后,由此获得到原始数据。随后根据原始数据提供的信息对存在的树障隐患进行精准分析、预测,然后建立起一个预测模型。这个模型获悉的数据均为原始数据并以此为基准,同时结合不同种类的树木的生长周期、历史生长周期数据和线路的经纬度等参数,统计整理归纳,最终分析得出树障隐患点的数据。

2、对于树障清理数据的分析和应用,基于机巡原始数据,判断预测树木生长情况,开发建设贺州网区输电线路树障隐患监控平台。

(1)利用历史数据计算隐患点植被的生长周期,达到提前告警的作用,促使输电所运维人员及时去消除树障隐患,避免发生输电线路停运的风险。同时进一步发挥采集到的数据的价值,扫除大数据应用的盲区。

(2)、地图直观呈现隐患分布,辅助定位隐患点位置,为消除隐患点作业的前期准备工作提供辅助。

(3)、通过后期的大数据分析,进一步完善隐患预测植被生长周期计算预测模型,提高预测的精度,为监控和管理树障隐患提供数据支撑。

(4)、通过数据中心读取线路的有关数据,根据返回的线路数据将线路信息写回隐患,从机巡中心读取无人机获取的原始数据,机巡中心数据更新后同步更新,实时监控树障隐患情况。根据现有的数据通过对传导过来的数据进行实时计算、进而能准确的把清障前后的故障下降幅度情况及时进行反馈,在障碍问题未解决前会收到对应的投诉,且投诉率也会根据清障成度发生变化及情况进行展现,除此之外还可以运用可视化查看每个新电力县公司指标的变化情况,新电力县公司的每个月环比的情况会通过对比清晰的展现出来等。通过对清障工作前后配电线路故障次数进行对比,可以查看清障之后各县公司的故障率下降参数,通过使得故障下降率来检验各县公司通道清理“百日攻坚”行动的成效

三、 协助项目违规及事故事件指示监控预警分析

旨在借助大数据分析技术,快速扫描识别闲置物资是否存在异常,即未实际使用但滚存在各个工程项目,并生成相应的异常物资清单。在此基础上审计人员再进一步核实疑点,减少审计人员人工统计筛选数据的时间,提高抓取异常数据的精准性,提高审计发现问题的能力。

1、协助项目违规预警分析,通过筛选出不同合同编号、不同工程、不同物资之间的领用情况,准确把握物资领用的情况和涉及金额。可解决库存物资多次领用、退库,未实际使用但滚存在各个项目的异常情况,从大量领用及退库数据中主动分析运算,剔除无用数据,快速、精准锁定数据疑点,再辅以可视化图形手段展示可能存在的违规点,清晰地进行预警,增强数字化技术支撑,深化数据应用,释放数据价值,提高工作效率。

2、协助完成事故事件指标监控分析应用为了准确反映出事故事件指标情况,达到数据应用价值高利用率,准确、及时反映出事故事件的真实情况,对事故事件相关指标进行分析处理,根据每月事故事件的情况按照维度、时间、专业、事件类型对每月事故事件数量进行分析展示和监控,利用数字化新技术,促进业务与技术的融合,达到“数尽其用”的效果。

二、发票识别与作业风险评估模型应用

1、对发票的识别,依托人工智能平台,开发发票识别应用,调用人工智能平台发票识别组件,自动识别每月报账大量的发票信息,并将识别结果自动输入财务系统,验证发票是否有效可用,有效的发票自动提交保存,不可用或不存在的发票记录保存至Excel表格供业务人员进一步核查发票的有效性。

2、作业风险评估基于建立一套数据模型去动态评估作业人员的作业风险系数。通过对作业人员、单位、班组信息维护,评估作业人员安全等级。再根据人员、单位、班组、扣分情况、是否特种作业等因素计算作业人员的作业风险系数,根据资质、作业不同,动态计算每个作业人员安全作业分值。当风险系数处在不同等级,显示不同颜色,达到提醒安全督查大队重点关注高风险系数的作业人员的目的。

结论:城乡建设的不断发展,输电线路通道内新增植树等危及线路安全运行的行为仍将会不断出现。电力部门线路通道维护工作仍将面临严峻的挑战。所以,输电线路通道维护工作还将是一项长期的、系统性的工作。各方面要充分认识到电力保障发展的重要作用,在认识上进一步提高,切实建立新形式下适应电力发展的、行之有效的方法开展好线路通道的保护工作。        

参考文献  [1]高文广.电力线路巡视工作要点[J].农村电工,2015,(6).         [2]俞生.电网事故分析及防范措施[J].广西电业,2011,(4).         [3]王海峰.矿区供电线路常见故障及其对策[J].能源与环境,2014,(4).