CN105205962A - 一种电网地下管线设施安全监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电网地下管线设施安全监测系统，该系统包括：振动监测神经网模块，用于监测电网地下管线设施的入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号；激光器，用于产生激光，将激光传输至传输感知光缆；与振动监测神经网模块和激光器相连的传输感知光缆，用于将入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号转换为光信号，通过激光携带并传输光信号；与传输感知光缆相连的光电转换设备；与光电转换设备相连中央处理器CPU；与所述CPU相连的通讯模块。该系统实现对外力入侵破坏行为进行提前预警，提升线路检查的工作效率，并降低线路检查的成本。

Description

一种电网地下管线设施安全监测系统

技术领域

本发明涉及电网地下管线设施安全的技术领域，特别是涉及一种电网地下管线设施安全监测系统。

背景技术

目前，电网地下管线设施在城市建设中应用非常广泛，但是由于电网地下管线设施敷设路径长、范围广，管理人员很难全方位对电网地下管线设施进行管理，电网地下管线设施的防外力入侵破坏实际上处于一种被动地位；同时城市改造建设不断加快，土建施工很容易对电网地下管线设施造成外力入侵破坏，电网地下管线设施在防止外力入侵破坏方面管理难度非常大。如何保证电网地下管线设施本体不受外力入侵破坏，在电网地下管线设施安全运行上显得尤为重要。目前很多产品一般在外力入侵破坏发生后才进行报警，并不能有效预防这种入侵破坏的发生。此时电网地下管线设施管理需更加电子化、制度化、智能化，以提高电网地下管线设施在防外力入侵破坏工作方面的管理水平。

目前采用的电网地下管线设施防外力入侵破坏措施为：完善电网地下管线设施的警示标示。如“导线下面，禁止种植高大树木”等标语；在配电变压器台架上悬挂“禁止攀登、高压危险”的标示牌；拉线安装拉线护管；电缆分支箱、环网柜、箱式配电变压器箱体上涂刷“高压危险、严禁触摸”标语；电力电缆路径地面上设置“高压电缆，禁止挖掘”的标示桩，硬化的电网地下管线设施路面上涂刷黄色荧光漆，并每隔20m喷涂一次“高压电缆，禁止挖掘”警示语。同时，巡视检查，加强预防措施。对已经出现电网地下管线设施故障的采用巡视检查，并结合施工单位及时处理对有可能威胁电网地下管线设施及设备安全运行的施工地段及时采取杆塔基础加固、打桩、加顶杆、加装临时拉线等措施。并且，加大对电力设施的宣传力度。利用参加各类市政建设工程协调会的机会，做好电网地下管线设施保护的宣传，详细介绍电网地下管线设施在施工地段状况及电缆数量，并强调这些电网地下管线设施的重要性，建立与各施工单位的联系，充分做好前期宣传工作；与市政、道路和地铁建设等施工单位制定有关电网地下管线设施保护工作方案，实施不间断巡查，在道路和绿地上安置明显路径标志牌和标志桩，在电缆桥等处悬挂电缆禁止标志牌。

但是采用上述措施，工作效率低下，当电网地下管线设施存在故障时难以快速准确的找出故障点；也不能实现实时监控或提前发现新增破坏外力对电网地下管线设施等户外电力设备的实时监控；并且，当电网地下管线设施存在破坏情况下，无法做到对破坏人员的及时干预；而且成本高，在排查、巡视或者加强宣传保护电网地下管线设施需投入大量的人力、物力成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种电网地下管线设施安全监测系统，以实现对外力入侵破坏行为进行提前预警，提升线路检查的工作效率，并降低线路检查的成本。

为解决上述技术问题，本发明提供一种电网地下管线设施安全监测系统，所述系统包括：

振动监测神经网模块，用于监测电网地下管线设施的入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号；

激光器，用于产生激光，将所述激光传输至传输感知光缆；

与所述振动监测神经网模块和激光器相连的所述传输感知光缆，用于将所述入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号转换为光信号，通过所述激光携带并传输所述光信号；

与所述传输感知光缆相连的光电转换设备，用于将所述光信号转换为电信号；

与所述光电转换设备相连的中央处理器CPU，用于对所述电信号进行数据对比分析，若所述电信号的波形超过预设报警门限，产生报警信息并传送至通讯模块；

与所述CPU相连的通讯模块，用于将所述报警信息上传至监控平台。

优选的，所述系统还包括：与所述CPU相连的视频监控模块，用于获取电网地下管线设施的现场视频。

优选的，所述系统还包括：与所述CPU相连的存储模块，用于存储所述系统的基础数据。

优选的，所述系统还包括：与所述CPU相连的报警模块，用于当所述电信号的波形超过预设报警门限时进行报警。

优选的，所述报警模块包括喇叭报警器。

优选的，所述系统还包括：与所述CPU相连的电源采集模块，用于为所述CPU提供电力保障。

优选的，所述系统还包括：与所述CPU相连的现场智能巡检手持终端。

优选的，其特征在于，所述系统还包括：与所述CPU相连的GPS定位模块。

本发明所提供的一种电网地下管线设施安全监测系统，该系统通过振动监测神经网模块获取的入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号，利用传输感知光缆将所述入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号转换为光信号，通过所述激光携带并传输所述光信号，利用中央处理器对所述电信号进行数据对比分析，当所述电信号的波形超过预设报警门限时产生报警信息，通过通讯模块将报警信息传送至监控平台，该系统能够对电网地下管线设施的破坏行为进行报警，工作效率高，不需要大量人工进行现场巡检，节省人力物力，实现对外力入侵破坏行为进行提前预警，提升线路检查的工作效率，并降低线路检查的成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的一种电网地下管线设施安全监测系统的结构示意图；

图2为电网地下管线设施安全监测系统的现场安装示意图。

具体实施方式

本发明的核心是提供一种电网地下管线设施安全监测系统，以实现对外力入侵破坏行为进行提前预警，提升线路检查的工作效率，并降低线路检查的成本。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

相关术语解释如下：

振动监测神经网：是一张宽5m外包裹绝缘材料的不锈钢网，横向或者纵向铺设在距离电网地下管线设施顶端或侧面一米以外的绝缘网络。

传输感知光缆：是一条挂在振动监测神经网上的光纤，且可以将振动监测神经网传导过来的振动信号转换成光信号的光纤。

请参考图1，图1为本发明所提供的一种电网地下管线设施安全监测系统的结构示意图，该系统包括：

振动监测神经网模块11，用于监测电网地下管线设施的入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号；

激光器12，用于产生激光，将激光传输至传输感知光缆；

与振动监测神经网模块11和激光器12相连的传输感知光缆13，用于将入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号转换为光信号，通过激光携带并传输光信号；

与传输感知光缆13相连的光电转换设备14，用于将光信号转换为电信号；

与光电转换设备14相连的中央处理器CPU15，用于对电信号进行数据对比分析，若电信号的波形超过预设报警门限，产生报警信息并传送至通讯模块16；

与中央处理器CPU15相连的通讯模块16，用于将所述报警信息上传至监控平台。

可选的，所述系统还包括：与所述CPU相连的视频监控模块，用于获取电网地下管线设施的现场视频。

所述系统还包括：与所述CPU相连的存储模块，用于存储所述系统的基础数据。

所述系统还包括：与所述CPU相连的报警模块，用于当所述电信号的波形超过预设报警门限时进行报警。所述报警模块包括喇叭报警器。

所述系统还包括：与所述CPU相连的电源采集模块，用于为所述CPU提供电力保障。

所述系统还包括：与所述CPU相连的现场智能巡检手持终端。

所述系统还包括：与所述CPU相连的GPS定位模块。

具体的，所述系统通过振动监测神经网模块监测入侵振动和入侵噪声振动，并将振动信号传递给铺设在其上面的传输感知光缆。通过激光器发激光，激光通过放大后传输进传输感知光缆，激光在传输感知光缆传输过程中携带振动信号，即波形变化及变化的时间，回传到激光器，激光器进行二次放大并传输给光电转换设备，光电转换设备将光信号转换成电信号，并传递给中央处理器CPU进行数据对比分析，并对电网地下管线设施进行破坏的事件以及可能会对电网地下管线设施产生破坏的信息通过通讯模块上报给监控平台，同时也可以通过视频监控模块监视电网地下管线设施现场的情况，通过报警模块对现场的破坏行为进行警告报警。

图2为电网地下管线设施安全监测系统的现场安装示意图。为了解决电网地下管线设施安全需要监测路径长和精确定位入侵破坏等问题，如图2，将光电转换设备14安装在电力变电所的通信机房或网管机房，通过横向或者纵向铺设在距离土壤1中的电网地下管线设施2顶端或侧面一米以外的振动监测神经网模块11来感知工程机械3的入侵破坏振动和入侵噪声振动，振动监测神经网模块11通过传输感知光缆13将振动信号转换成光信号，并通过激光携带传输到光电转换设备14，系统中其它部件的安装在图中没有显示。当振源波形超过设置的报警门限后，系统会将报警信息传输至远程服务器，从而起到提前预警和远程告警作用。振动监测神经网模块指代一张宽5m外包裹绝缘材料的不锈钢网，横向或者纵向铺设在距离电网地下管线设施顶端或侧面一米以外的绝缘网络。传输感知光缆是一条挂在振动监测神经网上的光纤，且可以将振动监测神经网模块传导过来的振动信号转换成光信号的光纤。

具体的，电源采集模块包含电池管理模块和电源管理模块，主要为CPU提供电力保障；电池管理模块包含-48伏电池2块，为CPU在断电情况下提供24小时的电源保护；电源管理模块可为CPU提供-48伏或220伏的运行供电，并同时为电池管理模块中的蓄电池充电。存储模块主要存储系统的基础数据，如短信收发电话、传感器报警门限、传感器报警机制、图片存储、视频片段存储等。报警模块主要为外接的喇叭、声光等报警设备提供接口，并为外接设备提供参数设置，同时控制外接的喇叭、声光等报警设备进行报警。

通讯模块主要包含FDD/TD-LTE模块、天线和有线传输模块，将CPU中的信息上报到系统平台，并接收系统平台的指令；FDD/TD-LTE模块和天线为无线的4G传输模块；有线传输模块支持RS232/RS485通讯协议。GPS定位模块主要是定位外力入侵的地点位置。视频监控模块主要为外接的视频设备提供接口，并为外接设备提供参数设置，同时控制外接的视频设备进行报警。激光器发激光，激光通过放大后传输进传输感知光缆，当电网地下管线设施受到外力入侵破坏时，激光在传输感知光缆传输过程中携带振动信号，即波形变化及变化的时间，回传到激光器进行二次放大并传输给光电转换设备，光电转换设备将光信号转换成电信号，即电信号的数据流，采用自适应滤波算法将光信号转换成电信号。

根据自适应算法的优化准则的不同，自适应滤波算法可分为两类最基本的算法：最小均方算法LMS和递推最小二乘算法RLS。为了解决传统LMS算法存在梯度噪声放大问题，以及为克服常规的固定步长LMS自适应算法在收敛速率、跟踪速率与权失调噪声之间的要求上存在的较大矛盾，得到了各种各样的改进型LMS算法，如归一化LMS算法和基于瞬变步长LMS自适应滤波算法以及基于离散小波变换的LMS自适应滤波算法等。

LMS算法描述如下：

首先，自适应滤波器在时刻n的向量定义：

抽头权向量：W(n)＝[b₀(n),b₁(n),...,b_M-1(n)]^T

参考输入向量：X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]^T

d(n)是主输入信号，y(n)是期望输出值，e(n)是误差信号，也是系统输出值，M是滤波器长度。

由维纳-霍夫方程可知，最小均方误差为：

${(E\[e_j^2\])}_{\min }=E\[d_j^2\]-W^{*\mathrm{\τ}}P$

实际上，该方程与维纳滤波器结果完全一样。自适应滤波器与维纳滤波器相比，其差别在于它增加了一个识别控制环节，将输出与期望值进行比较，利用误差e(n)去控制W(n)，使＝最小值，从而得到W(n)的估计W^*(n)。

根据最优的数学算法最陡下降法，下一个权矢量W_j+1(n)等于现在的权矢量W_j(n)加一个正比于梯度的负值变化量，即有：

$W_{j+1}=W_j-\mathrm{\μ}{\▿}_j$

通过梯度下降法：

推导可知：W_j+1＝W_j+2μe_jX_j其中 $e_j=d_j-W_j^{\mathrm{\τ}}{X}_j$

具体的，算法步骤如下：

步骤一：初始化：

步骤二：更新：n＝1,2,3,...；

滤波：y(n)＝W^T(n)X(n)；

误差估计：e(n)＝d(n)-y(n)；

权向量更新：W(n+1)＝W(n)+2μe^*(n)X(n)；

其中μ是用来控制稳定性和收敛速度的步长参数。为确保自适应过程的稳定性，μ必须满足0＜μ＜2/MP_in，其中P_in＝E[X²(n)]为输入功率。

RLS算法描述如下：

首先，SISO系统动态过程的数学模型：

A(z^-1)z(k)＝B(z^-1)u(k)+n(k)(1)

其中u(k)，z(k)为输入输出量，n(k)为噪声。式中 $\begin{array}{c}A\left(z^{-1}\right)=1+a_1{z}^{-1}+a_2{z}^{-2}+...+a_{n_a}{z}^{-n_a}\\ B\left(z^{-1}\right)=b_1{z}^{-1}+b_2{z}^{-2}+...+b_{n_b}{z}^{-n_b}\end{array}$ 展开后得到：模型(1)可化为最小二乘格式：z(k)＝h^τ(k)θ+n(k)(2)

记为待估计的参数。h(k)＝[-z(k-1),...,-z(k-n_a),u(k-1),...,u(k-n_b)]^τ，对于k＝1,2,...L(L为数据长度)。方程(2)构成一个线性方程组，写成z_L(k)＝H_L(k)θ+n_L(k)；

$Z_L=\left[\begin{array}{c}z\left(1\right)\\ z\left(2\right)\\ .\\ .\\ .\\ z\left(L\right)\end{array}\right],H_L=\left[\begin{array}{c}{h}^{\mathrm{\τ}}\left(1\right)\\ h^{\mathrm{\τ}}\left(2\right)\\ .\\ .\\ .\\ h^{\mathrm{\τ}}\left(L\right)\end{array}\right],n_L=\left[\begin{array}{c}n\left(1\right)\\ n\left(2\right)\\ .\\ .\\ .\\ n\left(L\right)\end{array}\right]$

根据最小二乘法一次完成算法，其参数估计为：

参数递推估计，每取得一次新的观测数据后，就在前次估计结果的基础上，利用新引入的观测数据对前次估计的结果，根据递推算法进行修正，减少估计误差，从而递推地得出新的参数估计值。这样，随着新观测数据的逐次引入，一次接一次地进行参数估计，直到参数估计值达到满意的精确程度为止。

具体的，算法步骤如下：

步骤一：初始化W(0)＝0；P(0)＝σ^-1I，其中I为单位矩阵；

步骤二：更新n＝1,2,...计算

更新增益矢量：g(n)＝P(n-1)X(n)/[λ+X^T(n)P(n-1)X(n)]；

滤波：y(n)＝W^T(n-1)X(n)；

误差估计：e(n)＝d(n)-y(n)；

更新权向量：W(n)＝W(n-1)+g(n)e(n)；

更新逆矩阵：P(n)＝λ^-1[P(n-1)-g(n)X^T(n)P(n-1)]；

其中，P(n)为自相关矩阵P_xx(n)的逆矩阵，常数λ是遗忘因子，且0＜λ＜1。

总上所述：算法实现的主要步骤为：数据采集与生成，取d(n)，X(n)；对参数的初始化；自适应的滤波处理；滤波器系数更新

具体的，数据流进行滤波后，由CPU对比分析入侵破坏振动源和振动地点，视频监控模块进行现场图像信息采集，将现场视频或图片信息保存至存储模块、同时通过通讯模块中的FDD/TD-LTE模块将告警信息短信发送至相关工作人员，从而达到快速准确的告警，工作人员收到短信后可通过智能手机客户端APP进行实时喊话及时制止现场的破坏行为。现场巡检手持终端主要由智能手机和智能手机客户端APP组成。在电网地下管线设施安全巡检工作人员在现场进行巡线检测或发生外力入侵破坏时，可远距离无接触式的读取防外力入侵破坏系统信息，包含图像、视频、报警门限、报警次数及历史报警记录等，便于选线人员在现场快速准确的了解当前点的信息。

电网地下管线设施安全监测系统通过横向或者纵向铺设在距离电网地下管线设施顶端或侧面一米以外振动监测神经网模块，可以在很大程度上扩大传输感知光缆纵向的监测范围；通过传输感知光缆不但可以确定外力入侵的类型，还可以精确定位外力入侵地点，为及时制止破坏事件提供定位信息支撑；通过通讯模块，实现了电网地下管线设施防外力入侵破坏事件的远程告知、预警和制止功能。

上述电网地下管线设施安全监测系统的提前预警功能和精确定位功能，可精确定位到关键区域线路的状态，对外力入侵破坏行为进行提前预警，使关键区段线路巡视的工作效率提升；可提高电力电缆管理效率，电力电缆外力破坏可以实时在监控平台上显示并保存记录，节约工作记录本、设备资料、复印等费用，大大节约办公费用；通过全天候对视频监控系统实时分析的方式，在线预警线路走廊附近施工状况，对大型施工机械违章超高作业行为实时抓拍照片，即时自动播报语音提示信息，以短信的方式将告警信息发送至线路维护单位相关负责人和领导手机上，同时也可在监控中心借助实时语音喊话喇叭，及时制止危险作业；同时可以解决视频技术的遮挡难点，准确的发现并定位外力破坏；且该系统可监测40Km范围内的外力入侵破坏，极大节约投入和维护成本。

本发明所提供的一种电网地下管线设施安全监测系统，该系统通过振动监测神经网模块获取的入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号，利用传输感知光缆将入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号转换为光信号，通过激光携带并传输光信号，利用中央处理器对电信号进行数据对比分析，当电信号的波形超过预设报警门限时产生报警信息，通过通讯模块将报警信息传送至监控平台，该系统能够对电网地下管线设施的破坏行为进行报警，工作效率高，不需要大量人工进行现场巡检，节省人力物力，实现对外力入侵破坏行为进行提前预警，提升线路检查的工作效率，并降低线路检查的成本。

以上对本发明所提供的一种电网地下管线设施安全监测系统进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种电网地下管线设施安全监测系统，其特征在于，包括：

振动监测神经网模块，用于监测电网地下管线设施的入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号；

激光器，用于产生激光，将所述激光传输至传输感知光缆；

与所述振动监测神经网模块和激光器相连的所述传输感知光缆，用于将所述入侵破坏振动信号和入侵噪声振动信号转换为光信号，通过所述激光携带并传输所述光信号；

与所述传输感知光缆相连的光电转换设备，用于将所述光信号转换为电信号；

与所述光电转换设备相连的中央处理器CPU，用于对所述电信号进行数据对比分析，若所述电信号的波形超过预设报警门限，产生报警信息并传送至通讯模块；

与所述CPU相连的通讯模块，用于将所述报警信息上传至监控平台。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述CPU相连的视频监控模块，用于获取电网地下管线设施的现场视频。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述CPU相连的存储模块，用于存储所述系统的基础数据。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述CPU相连的报警模块，用于当所述电信号的波形超过预设报警门限时进行报警。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述报警模块包括喇叭报警器。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述CPU相连的电源采集模块，用于为所述CPU提供电力保障。

7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述CPU相连的现场智能巡检手持终端。

8.如权利要求1至7中任意一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：与所述CPU相连的GPS定位模块。