CN107843285B - 一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统及应用 - Google Patents
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Abstract
本发明属于输电塔线远程监测领域，尤其是涉及一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统及其应用。本发明所提供的输电塔线的风致动力效应远程监控系统及监测方法能够进行多传感数据融合监测环境微地形的气象参数，包括风速、风向、温度、湿度和气压等参数，以及输电塔线的响应，包括振动加速度、张力和位移等；本发明还提供基于输电塔线的风致动力效应远程监控系统的预警方法，所述预警方法能够对非平稳风速进行预测，采用ARIMA时间序列模型对即将出现的强风天气进行预警；在小风或者微风条件下，可关闭大部分高功耗传感器，仅保留部分必要模块以及风速传感器，以降低功耗；当预测即将出现大风天气时，发送指令开启多源数据采集模块进行采集。
Description
技术领域
本发明属于输电塔线远程监测领域，尤其是涉及一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统及应用。
背景技术
随着我国电气化程度的提高，电力工业特别是输电网络都将得到了长足的发展，而高压输电目前仍是最主要的电力传输模式。输电电压等级的上升和输电塔线体系规模的扩大给供电系统的安全运行带来了更为严峻的挑战。由于高压输电塔线的特殊性，大多处于沿海或山区丘陵等地理位置，容易遭受强风雷暴等灾害天气，愈加高耸的铁塔使得风对结构的作用更加显著，大跨度的线路使得其遭受恶劣天气与微气象的概率激增，因此，输电塔线体系的安全成为了保障电网正常运行的重要因素。
为保障输电线路的安全运行，传统的输电线路检测往往需要工作人员实地进行，从而造成检测效率不高且耗费较大，因此，有必要开发针对输电塔线体系的远程多传感数据的检测，包括对环境微地形气象参数以及输电塔线的响应，实时检测输电塔线的运行状况并对未来可能遇到的灾害天气进行预警。
近年针对输电塔线体系的远程监测系统的开发也得到了一定的发展。现有技术中，CN104535104A给出了一种针对输电塔的在线监测系统，对输电塔的风场环境以及塔身的振动响应进行监。然而实际输电线路是由输电塔，导线，地线和绝缘子串等不同构件组成的复杂整体系统，塔线之间存在明显的耦合振动，杆塔结构存在倒塔，局部屈曲等灾害，而输电线路存在风偏闪络、放电等灾害，不考虑塔线体系的耦合效应，单独对输电塔或输电线路进行监测难以完整对输电塔线的运行状态进行科学合理的判断。
同样地，CN204214474U、CN205721283U仅仅给出针对输电塔的在线远程监测系统，而CN205788588U、CN203274791U等仅给出针对输电线路的监测系统，未能针对整体塔线体系的耦合效应进行在线监测。
另一方面，现有监测系统往往只对已测量的数据进行与设定阈值比较，当数据超限时进行报警，来防止倒塔、断线等事故的发生，而对未来可能发生的异常情况难以做出有效的预测。如CN104535104A中预先设定应力阈值，根据塔身监测的应变数据进行报警。而风荷载为塔线系统所承受的主要荷载，也是大量倒塔、线路风偏闪事故的主要诱因，因此，针对局部风环境的预测能够有效的对输电塔线体系进行预警。
因此，现有技术中，包括针对环境微地形气象参数以及输电塔线整体体系响应的整体监测，低成本实时检测输电塔线的运行状况并对未来可能遇到的灾害天气进行预警，仍有待解决。
发明内容
本发明的目的在于，针对现有技术中存在的不足，提供一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统。
为此，本发明的上述目的通过以下技术方案来实现：
一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统，所述输电塔线的风致动力效应远程监测系统包括：多源数据采集模块、多源异构信号存储模块、数据通讯模块、现场供电模块和远程分析模块；所述多源数据采集模块包括风速传感器、气象数据采集传感器、振动加速度传感器、拉力传感器和位移监测系统；所述气象数据采集传感器用于采集温度、湿度和气压数据；所述振动加速度传感器用于记录输电塔和导线的振动加速度；所述多源异构信号存储模块用于基于时间存储来自多源数据采集模块采集到的多源异构信号；所述现场供电模块用于为多源数据采集模块、多源异构信号存储模块和数据通讯模块提供电力支持；所述远程分析模块包括云存储单元、远程服务器单元和远程预警单元，所述云存储单元用于对来自现场监测的数据进行存储，所述远程服务器单元用于对来自现场监测的数据进行分析，所述远程预警单元用于对来自远程服务器单元中分析得到的超过监测阈值的数据进行预警。
为了取得进一步的技术效果，本发明还可以采用以下进一步的技术方案：
优选地，所述数据通讯模块可以选择TDLTE、GPRS、WIFI、ZIGBEE或者有线网络将多源异构信号存储模块与远程分析模块相连接。
优选地，所述位移监测系统为视频监控视觉识别系统，所述视频监控视觉识别系统用于视频监控导线和塔身并计算导线和塔身的位移。通过视频监控视觉识别系统中的图像采集模块获取塔线整体振动图像，可根据需要分析获得不同位置的位移数据。图像采集模块由两台满足对极几何关系的高清摄像头组成，使用前需要经过高精度的标定工作，将图像采集模块布置于合适的位置，能够清晰地采集目标(塔身某一位置或导线某一处)的图像，且目标应保证在运动过程中同时出现于两台高清摄像头采集的图像中。
优选地，所述拉力传感器为直线型拉压力传感器，设置于塔身与绝缘子串处并可作为输电塔线连接金具，所述直线型拉压力传感器用于检测导线传递于塔身的张力及其竖向拉力。
优选地，所述振动加速度传感器分别布置于塔身、绝缘子串和导线间隔棒上，同步检测塔线体系整体振动响应。
优选地，对于耐张塔，所述拉力传感器水平布置于导线与绝缘子串的连接处以获取导线的水平动力张力；对于直线塔，所述拉力传感器竖向布置于绝缘子串与输电塔的连接处以获取导线的竖向力。
本发明提供一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统，所述监测系统主要应用于沿海丘陵环境下，该系统组网成本较低，维修更换简单，可实时监测环境微地形的气象参数，包括风速、风向、温度、湿度、气压等参数，以及输电塔线的响应数据，包括振动加速度、张力和位移。
本发明的第二个目的在于，针对现有技术中存在的不足，提供一种应用输电塔线的风致动力效应远程监测系统的监测方法。
为此，本发明的上述目的通过以下技术方案来实现：
一种应用前面所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统的监测方法，所述监测方法包括：多源数据采集模块采集多源异构信号，多源异构信号存储模块按照时间对由多源数据采集模块所采集得到的多源异构信号进行整理，并将同一时刻的信号进行重组、打包并传输给数据通讯模块，数据通讯模块的传输可以根据需要选择GPRS或WIFI或ZIGBEE或有线网络连接至远端服务器并将数据及时上传；现场供电模块为多源数据采集模块、多源异构信号存储模块和数据通讯模块提供所需电力支持，选择为风光一体化供电或太阳能供电；远程分析模块对来自数据通讯模块传输来的监测数据进行分析、存储以及根据分析结果进行预警。
本发明还有一个目的在于，针对现有技术中存在的不足，提供一种应用输电塔线的风致动力效应远程监测系统的预警方法。
为此，本发明的上述目的通过以下技术方案来实现：
一种应用前面所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统的预警方法，所述预警方法基于前面所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，所述预警方法采用ARIMA时间序列模型进行非平稳风速预测，当预测下一阶段风速即将超过设定的阈值时立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集，具体地，步骤如下：
(1)将采集到前24h的风速信号分别按照10min进行加权平均，并计算差分风速；
(2)建立ARIMA(p,n,q)时间序列模型：
其中，为AR模型部分，/>为MA模型部分；▽dut为t时刻10min平均风速d阶差分；εt为白噪声；/>和θk为自回归系数；p、n和q分别为自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数；
(3)根据式(2)计算差分风速▽dut的协方差函数γ和自相关系数ρ
(4)建立Yule-Wolker方程，采用矩估计法，根据式(3)计算得到ARIMA模型中AR部分的估计值；
(5)根据式(4)非线性方程组计算MA部分θk的估计值
(6)采用ARIMA模型对非平稳风速时间序列进行预测，根据式(5)计算得到未来的差分风速，通过式(6)差分反运算预测未来30min内的三个10min平均风速；
(7)将三个预测风速与设定的阈值进行比较，若三个预测风速均小于阈值，关闭大部分高功耗传感器，仅保留部分必要通讯模块以及风速传感器，以降低功耗；当至少一个预测风速大于阈值，则立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集；
(8)间隔一段时间后，重复以上步骤(1)至(7)，再一次进行风速预测。
本发明提供一种输电塔线的风致动力效应远程监控系统及应用，与现有输电塔线风场监测系统相比，具有如下优点：
(1)本发明所提供的输电塔线的风致动力效应远程监控系统及监测方法能够进行多传感数据融合监测环境微地形的气象参数，包括风速、风向、温度、湿度和气压等参数，以及输电塔线的响应，包括振动加速度、张力和位移等；
(2)本发明所提供的输电塔线的风致动力效应远程监控系统中传感器和采集系统为并行工作，各传感器的采集传输均能够独立运行，并针对需要进行独立更换而不影响其他模块的正常运行，因而，整体的维修成本更低；
(3)本发明还提供基于输电塔线的风致动力效应远程监控系统的预警方法，所述预警方法能够对非平稳风速进行预测，采用ARIMA时间序列模型对即将出现的强风天气进行预警；在小风或者微风条件下，可关闭大部分高功耗传感器，仅保留部分必要模块以及风速传感器，以降低功耗；当预测即将出现大风天气时，发送指令开启多源数据采集模块进行采集。
附图说明
图1为本发明所提供的一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统的示意图；
图2为某连续24h实测风速的10min平均风速的绘制图；
图3为预测风速与实测风速的对比图；
图中：1-多源数据采集模块；2-多源异构信号存储模块；3-数据通讯模块；4-现场供电模块；5-远程分析模块；101-风速传感器；102-气象数据采集传感器；103-振动加速度传感器；104-拉力传感器；105-位移监测系统；501-云存储单元；502-远程服务器单元；503-远程预警单元。
具体实施方式
参照附图和具体实施例对本发明作进一步详细地描述。
实施例1
参照图1，一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统，包括：多源数据采集模块1、多源异构信号存储模块2、数据通讯模块3、现场供电模块4和远程分析模块5；多源数据采集模块1包括风速传感器101、气象数据采集传感器102、振动加速度传感器103、拉力传感器104和位移监测系统105；气象数据采集传感器102用于采集温度、湿度和气压数据；振动加速度传感器103用于记录输电塔和导线的振动加速度；多源异构信号存储模块2用于基于时间存储来自多源数据采集模块1采集到的多源异构信号；现场供电模块4用于为多源数据采集模块1、多源异构信号存储模块2和数据通讯模块3提供电力支持；远程分析模块5包括云存储单元501、远程服务器单元502和远程预警单元503，云存储单元502用于对来自现场监测的数据进行存储，远程服务器单元502用于对来自现场监测的数据进行分析，远程预警单元503用于对来自远程服务器单元中分析得到的超过监测阈值的数据进行预警。
数据通讯模块3可以选择TDLTE、GPRS、WIFI、ZIGBEE或者有线网络将多源异构信号存储模块2与远程分析模块5相连接。
位移监测系统105为视频监控视觉识别系统，视频监控视觉识别系统用于视频监控导线和塔身并计算导线和塔身的位移。通过视频监控视觉识别系统中的图像采集模块获取塔线整体振动图像，可根据需要分析获得不同位置的位移数据。图像采集模块由两台满足对极几何关系的高清摄像头组成，使用前需要经过高精度的标定工作，将图像采集模块布置于合适的位置，能够清晰地采集目标(塔身某一位置或导线某一处)的图像，且目标应保证在运动过程中同时出现于两台高清摄像头采集的图像中。
拉力传感器104为直线型拉压力传感器，设置于塔身与绝缘子串处并可作为输电塔线连接金具，直线型拉压力传感器用于检测导线传递于塔身的张力及其竖向拉力。
振动加速度传感器103分别布置于塔身、绝缘子串和导线间隔棒上，同步检测塔线体系整体振动响应。
对于耐张塔，拉力传感器104水平布置于导线与绝缘子串的连接处以获取导线的水平动力张力；对于直线塔，拉力传感器104竖向布置于绝缘子串与输电塔的连接处以获取导线的竖向力。
实施例2
一种应用输电塔线的风致动力效应远程监测系统的监测方法，该监测方法基于实施例1中的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，监测方法包括：多源数据采集模块采集多源异构信号，多源异构信号存储模块按照时间对由多源数据采集模块所采集得到的多源异构信号进行整理，并将同一时刻的信号进行重组、打包并传输给数据通讯模块，数据通讯模块的传输可以根据需要选择GPRS或WIFI或ZIGBEE或有线网络连接至远端服务器并将数据及时上传；现场供电模块为多源数据采集模块、多源异构信号存储模块和数据通讯模块提供所需电力支持，选择为风光一体化供电或太阳能供电；远程分析模块对来自数据通讯模块传输来的监测数据进行分析、存储以及根据分析结果进行预警。
实施例3
一种应用输电塔线的风致动力效应远程监测系统的预警方法，预警方法基于实施例1中的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，预警方法采用ARIMA时间序列模型进行非平稳风速预测，当预测下一阶段风速即将超过设定的阈值时立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集，具体地，步骤如下：
(1)将采集到前24h的风速信号分别按照10min进行加权平均，并计算差分风速。图2为按照某连续24h实测风速的10min平均风速数据所绘制的图；以下为按照该实测风速数据计算差分风速进行预测；
(2)建立ARIMA(p,n,q)时间序列模型，取p＝3，n＝1，q＝3，代入式(1)，可得：
其中，为AR模型部分，/>为MA模型部分；▽1ut为t时刻10min平均风速1阶差分；εt为白噪声；/>和θk为自回归系数；
(3)根据式(2)计算差分风速▽1ut的协方差函数γ和自相关系数ρ
(4)建立Yule-Wolker方程，采用矩估计法，根据式(3)计算得到ARIMA模型中AR部分的估计值；
(5)根据式(4)非线性方程组计算MA部分θk的估计值
(6)采用ARIMA模型对非平稳风速时间序列进行预测，根据式(5)计算得到未来的差分风速，通过式(6)差分反运算计算预测未来30min内的三个10min平均风速；
ut＝▽dut+1+ut-1 (6)
(7)将三个预测风速与设定的阈值进行比较，若三个预测风速均小于阈值，关闭大部分高功耗传感器，仅保留部分必要通讯模块以及风速传感器，以降低功耗；当至少一个预测风速大于阈值，则立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集；
(8)间隔30min后，重复以上步骤(1)至(7)，再一次进行风速预测，并将预测得到的10min平均风速和实测风速一起绘图，得到图3中的预测风速与实测风速的对比图。由图3可见，采用ARIMA模型能够有效预测强风下的非平稳风速。
上述具体实施方式用来解释说明本发明，仅为本发明的优选实施例，而不是对本发明进行限制，在本发明的精神和权利要求的保护范围内，对本发明作出的任何修改、等同替换、改进等，都落入本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种输电塔线的风致动力效应远程监测系统，其特征在于，所述输电塔线的风致动力效应远程监测系统包括：多源数据采集模块、多源异构信号存储模块、数据通讯模块、现场供电模块和远程分析模块；所述多源数据采集模块包括风速传感器、气象数据采集传感器、振动加速度传感器、拉力传感器和位移监测系统；所述气象数据采集传感器用于采集温度、湿度和气压数据；所述振动加速度传感器用于记录输电塔和导线的振动加速度；所述多源异构信号存储模块用于基于时间存储来自多源数据采集模块采集到的多源异构信号；所述现场供电模块用于为多源数据采集模块、多源异构信号存储模块和数据通讯模块提供电力支持；所述远程分析模块包括云存储单元、远程服务器单元和远程预警单元，所述云存储单元用于对来自现场监测的数据进行存储，所述远程服务器单元用于对来自现场监测的数据进行分析，所述远程预警单元用于对来自远程服务器单元中分析得到的超过监测阈值的数据进行预警；
多源数据采集模块采集多源异构信号，多源异构信号存储模块按照时间对由多源数据采集模块所采集得到的多源异构信号进行整理，并将同一时刻的信号进行重组、打包并传输给数据通讯模块，数据通讯模块的传输选择GPRS或WIFI或ZIGBEE或有线网络连接至远端服务器并将数据及时上传；现场供电模块为风光一体化供电或太阳能供电；远程分析模块对来自数据通讯模块传输来的监测数据进行分析、存储以及根据分析结果进行预警；
所述远程分析模块按照如下方式进行预警：
采用ARIMA时间序列模型进行非平稳风速预测，当预测下一阶段风速即将超过设定的阈值时立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集，具体地，步骤如下：
(1)将采集到前24h的风速信号分别按照10min进行加权平均，并计算差分风速；
(2)建立ARIMA(p,n,q)时间序列模型：
其中，为AR模型部分，/>为MA模型部分；▽dut为t时刻10min平均风速d阶差分；εt为白噪声；/>和θk为自回归系数；p、n和q分别为自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数；
(3)根据式(2)计算差分风速▽dut的协方差函数γ和自相关系数ρ
(4)建立Yule-Wolker方程，采用矩估计法，根据式(3)计算得到ARIMA模型中AR部分的估计值；
(5)根据式(4)非线性方程组计算MA部分θk的估计值
(6)采用ARIMA模型对非平稳风速时间序列进行预测，根据式(5)计算得到未来的差分风速，通过式(6)差分反运算预测未来30min内的三个10min平均风速；
(7)将三个预测风速与设定的阈值进行比较，若三个预测风速均小于阈值，关闭大部分高功耗传感器，仅保留部分必要通讯模块以及风速传感器，以降低功耗；当至少一个预测风速大于阈值，则立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集；
(8)间隔一段时间后，重复以上步骤(1)至(7)，再一次进行风速预测。
2.根据权利要求1所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，其特征在于，所述位移监测系统为视频监控视觉识别系统，所述视频监控视觉识别系统用于视频监控导线和塔身并计算导线和塔身的位移。
3.根据权利要求1所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，其特征在于，所述拉力传感器为直线型拉压力传感器，所述直线型拉压力传感器用于检测导线传递于塔身的张力及其竖向拉力。
4.根据权利要求1所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，其特征在于，所述振动加速度传感器分别布置于塔身、绝缘子串和导线间隔棒上，同步检测塔线体系整体振动响应。
5.根据权利要求1所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，其特征在于，对于耐张塔，所述拉力传感器水平布置于导线与绝缘子串的连接处以获取导线的水平动力张力；对于直线塔，所述拉力传感器竖向布置于绝缘子串与输电塔的连接处以获取导线的竖向力。
6.一种应用权利要求1至5中任意一项所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统的监测方法，其特征在于，所述监测方法包括：多源数据采集模块采集多源异构信号，多源异构信号存储模块按照时间对由多源数据采集模块所采集得到的多源异构信号进行整理，并将同一时刻的信号进行重组、打包并传输给数据通讯模块，数据通讯模块的传输选择GPRS或WIFI或ZIGBEE或有线网络连接至远端服务器并将数据及时上传；现场供电模块选择为风光一体化供电或太阳能供电；远程分析模块对来自数据通讯模块传输来的监测数据进行分析、存储以及根据分析结果进行预警。
7.一种应用权利要求1至5中任意一项所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统的预警方法，其特征在于，所述预警方法基于权利要求1至5中任意一项所述的输电塔线的风致动力效应远程监测系统，所述预警方法采用ARIMA时间序列模型进行非平稳风速预测，当预测下一阶段风速即将超过设定的阈值时立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集，具体地，步骤如下：
(1)将采集到前24h的风速信号分别按照10min进行加权平均，并计算差分风速；
(2)建立ARIMA(p,n,q)时间序列模型：
其中，为AR模型部分，/>为MA模型部分；▽dut为t时刻10min平均风速d阶差分；εt为白噪声；/>和θk为自回归系数；p、n和q分别为自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数；
(3)根据式(2)计算差分风速▽dut的协方差函数γ和自相关系数ρ
(4)建立Yule-Wolker方程，采用矩估计法，根据式(3)计算得到ARIMA模型中AR部分的估计值；
(5)根据式(4)非线性方程组计算MA部分θk的估计值
(6)采用ARIMA模型对非平稳风速时间序列进行预测，根据式(5)计算得到未来的差分风速，通过式(6)差分反运算预测未来30min内的三个10min平均风速；
(7)将三个预测风速与设定的阈值进行比较，若三个预测风速均小于阈值，关闭大部分高功耗传感器，仅保留部分必要通讯模块以及风速传感器，以降低功耗；当至少一个预测风速大于阈值，则立即报警，同时发送指令开启多源数据采集模块进行采集；
(8)间隔一段时间后，重复以上步骤(1)至(7)，再一次进行风速预测。
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