CN109115217B - 基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法 - Google Patents

Abstract

一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分。所述磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分依次进行。其有益效果是：将磁场传感器搭载在无人机上，在飞行过程中测量空间中各点的磁场强度数据，使用无约束优化算法对这些数据进行分段处理。同时，考虑到广泛存在的输电线路跨杆塔和转角情况，使用自适应的方式自动调整数据分段长度，进一步提高了算法的智能化。反演得到的输电导线位置信息可以用来指导无人机后续的沿线飞行，实现无人机线路巡检智能化。

Description

基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法

技术领域

本发明涉及智能算法领域，特别是一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法。

背景技术

近些年来，随着经济、社会的不断发展，对电能的需求不断提高，输电系统的规模不断扩大。作为输电系统的主要组成部分，架空输电线路不仅规模庞大，而且分布广泛，所处地形多变，自然环境复杂，容易由于雷击闪络，材料老化，人为破坏等因素出现故障，影响电力系统的正常运行。因此，对架空输电线路进行定期巡视检查对电力系统的安全运行具有重大意义。目前，主要的架空输电线路巡检方式是人工巡检，需要工人沿线巡视，在某些情况下还需要登上杆塔进行检查。这种巡检方式效率低下，对于地理环境恶劣的架空输电线路而言难以实现，具有一定的危险性，成本高昂。因此，近些年来，使用无人机巡线的技术得到迅速发展。现有的无人机巡线技术是通过在无人机上搭载摄像机或红外传感器，拍摄线路的照片，得到线路的热成像图，之后再由特定的工作人员进行故障判别。然而，这种无人机巡检方式需要特定的工作人员操纵无人机沿线路飞行，操作具有一定的困难，需要特殊的技术人员，成本较高，并不能从根本上解决地理环境恶劣情况下的输电线路巡检问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述问题，设计了一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法。具体设计方案为：

一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分。所述磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分依次进行，

所述磁场传感器测量采样部分中，磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波、放大、AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理。

所述线路的分段反演部分中，基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，积累多组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息。

所述自适应步长调整部分中，根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长In的调整，提高接下来的反演精度，实现无人机高精度智能沿线巡检。

所述线路的分段反演部分中，线路的反演模型基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，

设导线L位于高度为H的平行于水平面的平面S内，在平面内的方程为ax+by+c＝0，设测量点A的坐标为(x_r，y_r，z_r)，则B点的坐标为(x_r，y_r，H)，由导线位置方程可解得C点的坐标为：

且点A、点B、点C之间有几何关系为：

设导线电流方向向量为

对于流过直流电流的无限长直导线，基于几何关系的模型下的磁场强度，建立空间磁场强度与线路参数的关联模型为：

在反演过程中对输电线路进行分段直导线化处理，选取采样点数N，每N个采样点为一小段，在该小段内将磁场源即有弧垂的输电导线看作直导线进行处理，使用该小段内的磁场强度和无人机位置信息进行反演，得到各小段磁场源的位置和电流信息，

本部分的反演建立在前述直导线的反演模型的基础上，使用无约束优化算法Nelder-Mead算法，引入目标函数f，其中：

f＝||H_cal-H_sam||

其中H_cal表示根据前述直导线的反演模型计算出的采样点处磁场强度，H_san表示实际传感器测量得到的磁场强度值，

通过最小化目标函数f的值得到与当前一小段内的若干个磁场量测点的测量值最符合的导线模型参数，即导线的位置和电流，对于交流导线，在给出导线位置的同时给出导线上电流的幅值和相位。

在得到各小段的导线位置信息后，使用自适应的方法对接下来使用的每小段采样点数N进行调整，若反演结果计算出的磁场强度信息和实测磁场强度信息偏差较大，则意味着无人机可能在磁场畸变较严重的区域附近飞行，此时减小每小段采样点数N的值，反之，则增大每小段采样点数N的值，提高反演精度的同时提高反演效率，将反演的输电导线位置结果输出给无人机的飞控部分，指导无人机沿线路飞行，实现智能巡检。

通过本发明的上述技术方案得到的基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，其有益效果是：

利用输电导线周围空间的磁场与输电导线位置和电流有关的事实，进行基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演。将磁场传感器搭载在无人机上，在飞行过程中测量空间中各点的磁场强度数据，使用无约束优化算法对这些数据进行分段处理。同时，考虑到广泛存在的输电线路跨杆塔和转角情况，使用自适应的方式自动调整数据分段长度，进一步提高了算法的智能化。反演得到的输电导线位置信息可以用来指导无人机后续的沿线飞行，实现无人机线路巡检智能化。

附图说明

图1是本发明所述基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法的流程图；

图2是建立的直导线反演模型示意图；

图3是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的输电导线反演结果图；

图4是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的输电导线反演结果平面图；

图5是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的反演电流曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行具体描述。

图1是本发明所述基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法的流程图，如图1所示，

一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分。所述磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分依次进行，

所述磁场传感器测量采样部分中，磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波、放大、AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理。

所述线路的分段反演部分中，基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，积累多组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息。

所述自适应步长调整部分中，根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长In的调整，提高接下来的反演精度，实现无人机高精度智能沿线巡检。

所述线路的分段反演部分中，线路的反演模型基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，

设导线L位于高度为H的平行于水平面的平面S内，在平面内的方程为ax+by+c＝0，设测量点A的坐标为(x_r，y_r，z_r)，则B点的坐标为(x_r，y_r，H)，由导线位置方程可解得C点的坐标为：

且点A、点B、点C之间有几何关系为：

设导线电流方向向量为

对于流过直流电流的无限长直导线，基于几何关系的模型下的磁场强度，建立空间磁场强度与线路参数的关联模型为：

在反演过程中对输电线路进行分段直导线化处理，选取采样点数N，每N个采样点为一小段，在该小段内将磁场源即有弧垂的输电导线看作直导线进行处理，使用该小段内的磁场强度和无人机位置信息进行反演，得到各小段磁场源的位置和电流信息，

本部分的反演建立在前述直导线的反演模型的基础上，使用无约束优化算法Nelder-Mead算法，引入目标函数f，其中：

f＝||H_cal-H_sam||

其中H_cal表示根据前述直导线的反演模型计算出的采样点处磁场强度，H_san表示实际传感器测量得到的磁场强度值，

通过最小化目标函数f的值得到与当前一小段内的若干个磁场量测点的测量值最符合的导线模型参数，即导线的位置和电流，对于交流导线，在给出导线位置的同时给出导线上电流的幅值和相位。

在得到各小段的导线位置信息后，使用自适应的方法对接下来使用的每小段采样点数N进行调整，若反演结果计算出的磁场强度信息和实测磁场强度信息偏差较大，则意味着无人机可能在磁场畸变较严重的区域附近飞行，此时减小每小段采样点数N的值，反之，则增大每小段采样点数N的值，提高反演精度的同时提高反演效率，将反演的输电导线位置结果输出给无人机的飞控部分，指导无人机沿线路飞行，实现智能巡检。

实施例1

首先，磁场传感器测量采样部分由无人机搭载的三轴磁场传感器组成。磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波、放大、AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理。线路的分段反演部分积累多组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息。自适应步长调整部分根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长ln的调整，以提高接下来的反演精度，最终实现无人机高精度智能沿线巡检。

实施例2

将三轴传感器搭载在无人机上，在无人机的飞行过程中等时间间隔采样空间中该点的磁场强度信息，经过滤波电路，放大电路，AD转换电路处理后得到的信号与该点的位置信息同时传递给后续处理部分进行处理。

实施例3

在实施例2的基础上，

图2是建立的直导线反演模型示意图，如图2所示，线路的反演模型基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型。该模型将线路导线抽象成不同的几个参数。

在线路的反演模型中，设导线L位于高度为H的平行于水平面的平面S内，在平面内的方程为ax+by+c＝0，设测量点A的坐标为(x_r，y_r，z_r)，则B点的坐标为(x_r，y_r，H)。由导线位置方程可解得C点的坐标为

且有如下几何关系，

设导线电流方向向量为

对于流过直流电流的无限长直导线，基于几何关系的模型下的磁场强度如下，建立了空间磁场强度与线路参数的关联模型。

该模型为后续的基于磁场强度的输电导线位置反演算法提供基础。

在反演过程中对输电线路进行分段直导线化处理。选取采样点数N，每N个采样点为一小段，在该小段内将磁场源即有弧垂的输电导线看作直导线进行处理，使用该小段内的磁场强度和无人机位置信息进行反演，得到各小段磁场源的位置和电流信息。本部分的反演建立在前述直导线的反演模型的基础上，使用无约束优化算法Nelder-Mead算法，引入目标函数f，其中：

f＝||H_cal-H_sam||

其中H_cal表示根据前述直导线的反演模型计算出的采样点处磁场强度，H_sam表示实际传感器测量得到的磁场强度值。通过最小化目标函数f的值得到与当前一小段内的若干个磁场量测点的测量值最符合的导线模型参数，即导线的位置和电流，对于交流导线，在给出导线位置的同时给出导线上电流的幅值和相位

实施例4

在得到各小段的导线位置信息后，使用自适应的方法对接下来使用的每小段采样点数N进行调整。若反演结果计算出的磁场强度信息和实测磁场强度信息偏差较大，则意味着无人机可能在磁场畸变较严重的区域附近飞行，此时减小每小段采样点数N的值，反之，则增大每小段采样点数N的值，提高反演精度的同时提高反演效率。将反演的输电导线位置结果输出给无人机的飞控部分，指导无人机沿线路飞行，实现智能巡检。

当每小段选取的测量点的数目多于选取的线路模型的参数的数目时，本算法具有一定的鲁棒性，可以在存在噪声，定位误差等干扰的情况下给出合理的线路位置，从而指导无人机下一步的飞行方向，进而实现无人机的智能巡线。

实施例5

图3是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的输电导线反演结果图；图4是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的输电导线反演结果平面图；图5是在交流转角及跨杆塔输电线路实例下基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演算法给出的反演电流曲线图，如图3-5所示，建立直导线空间磁场反演模型，使用分段线性化将输电线路抽象成多段直导线使用无约束优化算法Nelder-Mead方法进行反演处理，减小了反演复杂程度，节约了反演时间，提高了反演精度

不同于传统的无人机搭载红外传感器或照相机的巡线方案，本方法中无人机搭载的是磁场传感器，测量的数据磁场强度与无人机和输电线路的相对距离有密切关系，可以根据传感器的测量数据推算出输电线路的位置。

考虑到在实际输电系统中广泛存在的跨杆塔，转角情况，得到分段线路反演结果后引入自适应的方法自动调整后续反演分段长度，在磁场强度畸变比较严重的区域，如杆塔，转角附近减小了使用的反演点数，更精确的拟合线路位置，提高了反演精度。本方法具有良好的拓展性，不仅适用于交流输电系统，也适用于直流输电系统，同时也可以应用于多回多相线路，能够准确反演出线路位置并在跨杆塔和转角线路系统中得到良好的反演效果，输出数据可以提供给无人机的飞控系统，实现无人机自主和智能巡线。

本发明提出的基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，根据磁场传感器测量的空间中一些位置点处的磁场强度，反演出磁场源(即输电导线)的位置和电流大小，同时使用自适应的方法及时进行调整，以应对跨杆塔和转角输电线路的情况，取得较高的反演精度，同时具有良好的效率。可以应用在无人机巡线上，在无人机的飞行过程中采集磁场强度值，反演出输电线路的位置和电流大小，指导无人机下一步的飞行方向，克服传统无人机巡线的诸多缺陷，为无人机的智能巡线提供可能。

上述技术方案仅体现了本发明技术方案的优选技术方案，本技术领域的技术人员对其中某些部分所可能做出的一些变动均体现了本发明的原理，属于本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，包括磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分，所述磁场传感器测量采样部分、线路的分段反演部分、自适应步长调整部分依次进行，其特征在于，

所述磁场传感器测量采样部分中，磁场传感器每隔相同时间间隔t采集空间中该点的磁场强度信息，经过滤波、放大、AD转换后与该时刻的位置信息一起输入给后续模块进行处理，

所述线路的分段反演部分中，基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，积累多组磁场强度测量值和位置信息后使用无限长直导线模型进行反演，得到该段内线路位置和电流信息，

所述自适应步长调整部分中，根据反演结果的误差值，即该参数下的计算磁场和实际磁场差别大小判断是否进行步长ln的调整，提高接下来的反演精度，实现无人机高精度智能沿线巡检,

所述线路的分段反演部分中，线路的反演模型基于几何关系和Biot-Sarvart定律建立空间磁场与磁场源直导线的关联模型，

设导线L位于高度为H的平行于水平面的平面S内，在平面内的方程为ax+by+c＝0，设测量点A的坐标为(x_r，y_r，z_r)，则B点的坐标为(x_r，y_r，H)，由导线位置方程可解得C点的坐标为：

且点A、点B、点C之间有几何关系为：

设导线电流方向向量为

对于流过直流电流的无限长直导线，基于几何关系的模型下的磁场强度，建立空间磁场强度与线路参数的关联模型为：

在反演过程中对输电线路进行分段直导线化处理，选取采样点数N，每N个采样点为一小段，在该小段内将磁场源即有弧垂的输电导线看作直导线进行处理，使用该小段内的磁场强度和无人机位置信息进行反演，得到各小段磁场源的位置和电流信息，

本部分的反演建立在前述直导线的反演模型的基础上，使用无约束优化算法Nelder-Mead算法，引入目标函数f，其中：

f＝||H_cal-H_sam||

其中H_cal表示根据前述直导线的反演模型计算出的采样点处磁场强度，H_sam表示实际传感器测量得到的磁场强度值，

通过最小化目标函数f的值得到与当前一小段内的若干个磁场量测点的测量值最符合的导线模型参数，即导线的位置和电流，对于交流导线，在给出导线位置的同时给出导线上电流的幅值和相位。

2.根据权利要求1中所述的基于电流磁场的输电线路特殊杆塔位置导线参数反演方法，其特征在于，在得到各小段的导线位置信息后，使用自适应的方法对接下来使用的每小段采样点数N进行调整，若反演结果计算出的磁场强度信息和实测磁场强度信息偏差较大，则意味着无人机可能在磁场畸变较严重的区域附近飞行，此时减小每小段采样点数N的值，反之，则增大每小段采样点数N的值，提高反演精度的同时提高反演效率，将反演的输电导线位置结果输出给无人机的飞控部分，指导无人机沿线路飞行，实现智能巡检。

Images