基于智能监测技术的输电线路外破点位快速精准识别

基于智能监测技术的输电线路外破点位快速精准识别

王自强

内蒙古电力（集团）有限责任公司巴彦淖尔供电分公司

内蒙古巴彦淖尔市  015000

摘要：随着社会不断的进步，科技水平不断的发展，对于输电线路外破隐患监测及定位所采用的频域反射法易受到线路高频扰动信号的影响，导致监测定位误差较大问题，提出基于实时影像的输电线路外破监测及空间定位方法。通过对线路高频信号进行去趋势化处理，求取线路分布参数，进而构建输电线路分布参数数学模型，采用小波变换算法将线路数学模型的时域函数转换为频域函数，结合解调矩阵提取外破隐患特征，以此为依据，利用实时影像进行外破目标控制点的模板匹配，从而计算得到目标点的空间坐标，以此实现输电线路外破监测及空间定位。

关键词：智能检测技术；输电线路；外破隐患

引言

随着我国经济的快速发展，电力供应的需求日益增长，输电线路的安全运行显得尤为重要。基于智能监测技术的输电线路外破点位快速精准识别，可以有效提高线路运行的安全性和可靠性。

1智能监测技术的特点

（1）实时性。智能监测技术可以实时采集输电线路的各项参数，如气象、导线温度、微风振动等，并及时处理和分析这些数据。通过在线监测，运行人员可以迅速发现线路异常情况，提前预警，为故障排除和维护提供依据。（2）全面性。智能监测技术可以覆盖输电线路的各个关键部位，如塔身、导线、绝缘子等，实现全方位、多角度的监测。此外，智能监测技术还可以识别出不同类型的故障，如覆冰、舞动、杆塔倾斜等，有利于提高故障诊断的准确性。（3）高精度。智能监测技术采用先进的算法和数据分析方法，可以实现对输电线路外破点位的快速精准识别。例如，基于数字图像处理的输电线路状态智能识别技术，可以准确识别出线路异常情况，如吊车越限、塔材被盗等。（4）自适应性。智能监测技术具有较强的自适应性，可以根据输电线路的实际情况调整监测策略和预警阈值。此外，智能监测技术还可以与其他相关系统（如GIS、SCADA等）实现数据共享和联动，提高输电线路运行管理的智能化水平。（5）节能环保。智能监测技术可以采用间隔发送图片/视频的方式，以最大程度节省功耗。在现场应用中，受野外供电环境的制约，智能监测系统可以采取特殊的工作方式，以适应复杂的现场条件。

2输电线路外破点位快速精准识别问题

2.1外破因素多样性

输电线路所处环境复杂，涉及山丘、平原、水域等多种地形地貌，以及雷电、风雨、冰雪等自然灾害和人为破坏等多种外破因素。因此，在研究输电线路外破点位识别技术时，需要考虑这些因素的多样性和复杂性。

2.2监测数据的不确定性

输电线路外破位点的监测数据受到诸多因素的影响，如设备精度、数据传输误差、环境干扰等，导致数据的不确定性。如何在复杂的数据背景下准确识别外破点位，是输电线路外破监测面临的挑战。

2.3实时性与准确性要求

输电线路外破的发生往往具有突发性，为确保电力系统的安全稳定运行，要求外破点位识别技术具有较高的实时性和准确性。因此，研究基于实时监测数据的输电线路外破点位快速精准识别方法，对于提前发现和预防外破事故具有重要意义。

2.4高效性与可靠性要求

输电线路通常跨越较大范围，监测设备数量庞大，因此，输电线路外破点位识别技术应具有较高的效率和可靠性，以降低运维成本并确保实时监测的准确性。

3智能监测技术的输电线路外破点位快速精准识别策略

3.1数据采集与处理

数据采集是输电线路外破点位识别的基础。通过对输电线路周边环境进行实时监测，收集各类监测数据，如图像、声音、气象等信息。在数据采集过程中，需要注意以下几点：（1）确保监测设备的准确性和稳定性，以提高数据质量；（2）合理布设监测设备，覆盖输电线路的关键区域，确保监测范围全面；（3）定期对监测设备进行维护和校准，确保数据的准确性。数据处理主要包括数据预处理和特征提取。数据预处理主要包括噪声去除、数据清洗、数据归一化等，以提高数据的可读性和可用性。特征提取是将原始数据转化为具有代表性的特征向量，为后续模型构建提供输入。

3.2特征提取

特征提取是输电线路外破点位识别的关键。在研究中，我们采用以下几种特征：（1）图像特征：通过图像处理技术提取输电线路的边缘、纹理等特征；（2）声音特征：通过声音识别技术提取异常声音信号，如撞击、切割等；（3）气象特征：通过气象监测数据提取温度、湿度、风速等与外破相关的特征；（4）历史数据特征：分析历史事故数据，提取事故发生的时间、地点等特征。

3.3模型构建与优化

研究采用深度学习技术构建输电线路外破点位识别模型。具体步骤如下：（1）选择合适的神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）；（2）对训练数据进行划分，分为训练集和验证集；（3）对模型进行训练，优化损失函数，直至模型收敛；（4）使用验证集评估模型性能，如准确率、召回率等指标；（5）根据评估结果，对模型进行优化调整，提高识别准确性。

3.4实时监测与预警

基于智能监测技术的输电线路外破点位识别系统需要实现实时监测与预警功能。具体包括以下几个方面：（1）对输电线路周边环境进行实时监测，收集各类监测数据；（2）利用构建的模型对实时数据进行处理和分析，实现对外破点位的快速精准识别；（3）根据识别结果，对可能发生外破的部位进行预警，提醒运维人员及时采取措施；（4）结合GIS、GPS等技术，实现输电线路外破点位的定位，提高抢修效率。

4智能监测技术在输电线路外破点位识别发展趋势。

（1）人工智能技术的融合应用。随着深度学习、神经网络等人工智能技术的发展，智能监测技术在输电线路外破点位识别领域将实现更高效、精确的识别。通过训练大量图像数据，使算法能够自动提取特征，识别出潜在的外破点位，提高预警的准确性。（2）物联网技术的广泛应用。物联网技术使得各种监测设备能够实现数据互联互通，提高监测系统的集成性和可靠性。在输电线路外破点位监测中，通过物联网技术可以将各类监测设备连接起来，实现实时数据共享，提高识别速度和准确性。（3）分布式监测与集中式处理的结合。分布式监测能够实现对输电线路的全方位、实时监测，而集中式处理则能够对海量数据进行高效分析与预警。将分布式监测与集中式处理相结合，可以有效提高输电线路外破点位的识别速度和准确性。（4）监测数据的深度挖掘与应用。随着监测数据的积累，深度挖掘技术在输电线路外破点位识别领域的应用将更加广泛。通过对历史数据的分析，挖掘出潜在的规律和隐患，为运行维护提供更有针对性的建议，提高线路的安全运行水平。（5）监测设备的智能化与自动化。监测设备的智能化与自动化是未来发展的必然趋势。通过采用智能传感器、无人机等技术，实现对输电线路的快速巡检和自动监测，降低人工成本，提高监测效率。

结语

针对当前对于输电线路外破隐患监测及定位方法存在精度低的缺陷，研究以实时影像技术为依托，通过构建输电线路分布参数数学模型与提取外破隐患特征，并通过求取控制点像方空间坐标实现线路外破监测及定位。

参考文献

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