CN109446640A - 一种基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法，步骤如下：S1，获得输电线路的点云数据；S2，点云数据预处理；S3，对预处理后的点云数据进行OSG点云交互；S4，从点云数据中提取电力线并构建电力线的数学模型；S5，根据生成的电力线的数学模型，在点云数据中判断距离输电线路安全距离内是否有影响输电安全的物体，并输出巡检结果报告。本发明使用无人机等智能工具获取输电线路通道动态点云数据，对点云数据进行OSG开发，采用Pagelod分页技术对海量点云数据组成的点云模型进行动态调度。然后进行线路提取，采用拟合算法生成输电线路的数学模型。根据数学模型在点云数据中判断距输电线路安全距离内是否有影响输电安全的物体，输出巡检结果。
Description
技术领域
本发明属于输电线路监控技术领域，具体涉及一种基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法。
背景技术
电能已经成为现代化生成的主要动力，作为基础性公用事业，随着人民生活水平的不断提高，已显示出举足轻重的作用。因此输电线路作为电网的重要环节，它的安全运行关系到终端用户的可靠用电，是电力部门关注的重点。
输电线路智能化、精细化管理离不开输电线路通道信息化建设的发展，利用现代科技技术实现真实三维输电线路通道数字化建设，为巡检过程提供数字化分析管理和辅助决策的实施，从而快速发现线路隐患及故障进行有效的分类统计分析，为运维决策者提供精细化管理基础，对输电线路季节性、阶段性的重点工作进行科学有效的工作安排。
因此，电力部门急需一种快速生成输电线路数字化模型的工具，能真是反映输电线路的环境，方便及时进行安全距离分析、三跨数据测量、安全隐患排查。同时希望实现降低人力、物力成本，提高企业经济效益和社会效益，进而全面提升电网信息化管理水平。
目前激光雷达在电力线提取方面的应用正处于初始阶段，国内在此方面研究甚少，且提取过程大豆利用Hough变换提取电力线，即将三维点云转换到二维空间后，在进行Hough变换，此类方法损失了点云数据的高程信息，对于平面位置相同的多层电力线点云，不能实现电力线提取、分类。此外利用Hough变换检测电力线，计算过程复杂，不利于大数据量场景的应用。还有研究人员根据同一根电力线上激光点云紧密相连的特性，利用点云聚类的思想，结合KD树组织数据结构进行K近邻搜索，实现电力线的自动提取，但是该算法需要满足聚类阈值K需要小于两根电力线的最小距离，当点云间距大于两根电力线的最小距离时K值无法满足聚类的需要，降低了聚类的完整性。另外当电力线点云数据是不连续时（这在工程中经常出现）K近邻搜索也不能工作。
发明内容
针对上述现有技术中描述的不足，本发明提供一种基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法，步骤如下：
S1，获得输电线路的点云数据；
无人机获取输电线路三维通道动态点云数据；
输电线路通道的交叉跨越三维点云场景。
S2，点云数据预处理。
S2.1，点云数据上传。
S2.2，生成金字塔结构的点云数据。
S2.3，采用八叉树技术对金字塔结构的点云数据进行分级。
S2.4，对分级的点云数据建立空间索引。
S3，对预处理后的点云数据进行OSG点云交互。
S3.1，采用开源的三维引擎OSG对预处理的点云数据进行场景渲染，生成点云模型。
S3.2，采用PagedLOD分页技术对点云模型进行动态调整。
实现大场景点云数据的浏览、缩放、移动、漫游，在交互界面实现选点、切割、正射图，满足对点云数据进行加工处理要求。
在浏览大数据量点云数据时，根据点云数据距离视点的距离，距离远时加载低分辨率数据，距离近视加载高分辨率数据，实现了海量点云数据的快速浏览。
S3.3，采用PCL技术对动态点云数据进行点云处理。
所述点云处理包括点云数据的曲面重建、点云去噪、点云切割。
S4，从点云数据中提取电力线，并构建电力线的数学模型。
从OSG点云交互后的点云数据中提取电力线的点云数据，并建立电力线的数学模型。
电力线的数学模型包括水平平面上的直线模型和垂直平面上的抛物线模型。
S4.1，在水平平面上拟合直线模型，直线模型为：
。
S4.2，在垂直平面上的拟合抛物线模型，抛物线模型为：
。
S4.3，结合步骤S4.1和步骤S4.2得到电力线的数学模型，为：
S5，根据生成的电力线的数学模型，在点云数据中判断距离输电线路安全距离内是否有影响输电安全的物体，并输出巡检结果报告。
本发明使用无人机等智能化工具及时、快速地获取三维输电线路通道动态点云数据，对获得的点云数据采用基于OSG技术进行二次开发，并对OSG进行一些扩展，采用基于Pagelod分页技术对海量点云数据组成的点云模型进行动态调度,实现大场景点云数据的浏览、缩放、移动、漫游等功能,在交互界面实现选点、切割、正射图等功能，满足对点云数据进行加工处理要求。然后进行线路提取，即在点云交互系统中采用人机交互的方式从点云中选择线路，系统采用智能提取算法找出组成线路的点云数据，然后采用拟合算法生成输电线路的数学模型。根据构建的数学模型在点云数据中判断距离输电线路安全距离内是否有树、建筑物的影响输电安全的物体，查找安全隐患，输出巡检结果报告。如果对该输电线路以后再进行巡检时可以自动分析对应点云数据，自动识别安全隐患。
本发明的巡检结果将直接应用于架空线路运行的状态评估，对线路的安全距离内的物体进行分析，并发现潜在隐患，为保证电力系统稳定供电提供保障。因此，本发明最直接的效益就是减少因架空线路隐患而发生的故障，既降低了损失，又保证了供电。
并且本发明采用激光雷达获取的输电线路点云数据来可以真实的表示输电线的空间位置关系，准确低表示输电线路和线路运行环境的相对位置关系，对输电线路隐患分析、三跨数据测量、输电线路故障排查、线路改造有重要的意义，是建设坚强智能电网的重要数据。解决了从点云数据中提取电力线并建立数学模型的问题，对保障架空线路的安全运行具有非常重要的意义。结合图像技术能够替代人工巡线操作，实现输电线路巡检的自动化、智能化。将大大降低设备风险和人员作业风险。
具体实施方式
一种基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法，步骤如下：
S1，获得输电线路的点云数据；
无人机获取输电线路三维通道动态点云数据；
输电线路通道的交叉跨越三维点云场景。
S2，点云数据预处理。
S2.1，点云数据上传。
S2.2，生成金字塔结构的点云数据。
S2.3，采用八叉树技术对金字塔结构的点云数据进行分级。
S2.4，对分级的点云数据建立空间索引。
S3，对预处理后的点云数据进行OSG点云交互。
S3.1，采用开源的三维引擎OSG对预处理的点云数据进行场景渲染，生成点云模型。
S3.2，采用PagedLOD分页技术对点云模型进行动态调整。
实现大场景点云数据的浏览、缩放、移动、漫游，在交互界面实现选点、切割、正射图，满足对点云数据进行加工处理要求。
在浏览大数据量点云数据时，根据点云数据距离视点的距离，距离远时加载低分辨率数据，距离近视加载高分辨率数据，实现了海量点云数据的快速浏览。
S3.3，采用PCL技术对动态点云数据进行点云处理。
所述点云处理包括点云数据的曲面重建、点云去噪、点云切割。
S4，从点云数据中提取电力线，并构建电力线的数学模型。
从OSG点云交互后的点云数据中提取电力线的点云数据，并建立电力线的数学模型。
电力线的数学模型包括水平平面上的直线模型和垂直平面上的抛物线模型，因为垂直平面上的悬垂线方程的拟合数据量很大且效率低，而采用抛物线公式代替悬垂线公式最为电力线的数学模型。
S4.1，在水平平面上拟合直线模型，直线模型为：
。
S4.2，在垂直平面上的拟合抛物线模型，抛物线模型为：
。
S4.3，结合步骤S4.1和步骤S4.2得到电力线的数学模型，为：
。
经过两次拟合出来的数学模型及计算简便，又较好低保持了电力线的空间特性，还便于后面进行安全距离分析。
S5，根据生成的电力线的数学模型，在点云数据中判断距离输电线路安全距离内是否有影响输电安全的物体，并输出巡检结果报告。
本发明的有益效果为：
（1）减少日常巡检次数和更换次数。
通过输电线路数字化模型和实际运行环境的安全分析可作为一种预知性维护检测手段，可以减少定期维修和运行巡视，及时发现缺陷，采取纠正性措施。比如，停电检查、日常带电检查、停电试验、检修、强迫停运、更换等方面的费用都会因此而减少。采用技术后可以简化对日常巡视的任务，降低运行人员的工作量，另一方面，在输电线路发生故障前及时采取预防措施也避免了故障后对系统运行方式可能会产生的严重影响，这都降低了电力系统的运行成本。
（2）减少停电，提高供电可靠性。
通过输电线路数字化模型和实际运行环境的安全分析后能够及早发现架空线路上的故障隐患，为尽快找到故障隐患并及时排除故障隐患提供了指导，因此能减少不必要的电量损失，也可避免对用户因供电中断和发电厂送电中断等所带来的直接和间接经济损失。
尤其是像医疗、冶炼、化工、矿业等重点电力用户，对于电力供应的可靠性有着非常严格的要求。因此如果能够利用有效的技术手段，预先排除故障隐患，对于上述重点电力用户而言，将会有效提高经济效益和社会效益。
由于本发明使用后，停电检修次数随之减少，而且能够及时发现运行缺陷，指导电力部门及时更换有缺陷的部分，使整个电力系统的供电可靠性提高了。
该系统研制成功后可配置到架空线路状态检测部门，成为常规的检测手段，具体推广可在本供电局的架空线路上进行试点应用，不断完善中积累数据，进而推广到整个输电网层面，因此，本项目的试验成功将具有很好的推广价值。
成果将直接应用于架空线路放电的状态评估，预估线路的缺陷等级，并发现潜在隐患，为保证电力系统稳定供电提供保障。因此，通过本发明的实施，最直接的效益就是减少因架空线路隐患而发生的故障，既降低了损失，又保证了供电。
（3）优化设备投资
应用输电线路数字化模型和输电线路运行环境的安全分析技术可以实现对架空线路运行状态的实时和连续监测，有利于及时了解架空线路的现行工作状态，不仅使线路的安全运行得到了保障，而且其有效使用寿命也增加了。
（4）优化设备改造
因为非计划停运或故障停运往往意味着设备损坏、人身安全受到威胁、社会影响恶劣，其代价是非常昂贵的，采用该方法后，设备损坏、线路停运、威胁人生安全等事故发生率也将会减小，有助于提高企业形象和社会信任度。
上面所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法，其特征在于，步骤如下：
S1，获得输电线路的点云数据；
无人机获取输电线路三维通道动态点云数据；
S2，点云数据预处理；
S3，对预处理后的点云数据进行OSG点云交互；
S4，从点云数据中提取电力线并构建电力线的数学模型；
从OSG点云交互后的点云数据中提取电力线的点云数据，并建立电力线的数学模型；所述电力线的数学模型包括水平平面上的直线模型和垂直平面上的抛物线模型；
S5，根据生成的电力线的数学模型，在点云数据中判断距离输电线路安全距离内是否有影响输电安全的物体，并输出巡检结果报告。
2.根据权利要求1所述的基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法，其特征在于，在步骤S2中，具体步骤如下：S2.1，点云数据上传；
S2.2，生成金字塔结构的点云数据；
S2.3，采用八叉树技术对金字塔结构的点云数据进行分级；
S2.4，对分级的点云数据建立空间索引。
3.根据权利要求1所述的基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法，其特征在于，在步骤S3中，具体步骤如下：
S3.1，采用开源的三维引擎OSG对预处理的点云数据进行场景渲染，生成点云模型；
S3.2，采用PagedLOD分页技术对点云模型进行动态调整；
实现大场景点云数据的浏览、缩放、移动、漫游，在交互界面实现选点、切割、正射图，满足对点云数据进行加工处理要求；
在浏览大数据量点云数据时，根据点云数据距离视点的距离，距离远时加载低分辨率数据，距离近视加载高分辨率数据，实现了海量点云数据的快速浏览；
S3.3，采用PCL技术对动态点云数据进行点云处理；
所述点云处理包括点云数据的曲面重建、点云去噪、点云切割。
4.根据权利要求1所述的基于激光点云的输电线路电力线建模提取方法，其特征在于，在步骤S4中，具体步骤如下：
S4.1，在水平平面上拟合直线模型，直线模型为：
；
S4.2，在垂直平面上的拟合抛物线模型，抛物线模型为：
；
S4.3，结合步骤S4.1和步骤S4.2得到电力线的数学模型，为：
。
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