CN111699359A - 用于功率传输线路监测的系统和方法 - Google Patents

用于功率传输线路监测的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111699359A
CN111699359A CN201980012648.1A CN201980012648A CN111699359A CN 111699359 A CN111699359 A CN 111699359A CN 201980012648 A CN201980012648 A CN 201980012648A CN 111699359 A CN111699359 A CN 111699359A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wire
transmission line
sensor
data
gap sensor
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201980012648.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111699359B (zh
Inventor
N·D·平尼
T·A·麦切斯尼
E·J·古尔德
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Linear Vision
Original Assignee
Linear Vision
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Linear Vision filed Critical Linear Vision
Publication of CN111699359A publication Critical patent/CN111699359A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111699359B publication Critical patent/CN111699359B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
    • G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
    • G01R31/085—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution lines, e.g. overhead
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/026—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness by measuring distance between sensor and object
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/06—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material
    • G01B11/0616—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material of coating
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P5/00—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft
    • G01P5/02—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring forces exerted by the fluid on solid bodies, e.g. anemometer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/50—Systems of measurement based on relative movement of target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R21/00—Arrangements for measuring electric power or power factor
    • G01R21/01—Arrangements for measuring electric power or power factor in circuits having distributed constants
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
    • G01R29/08—Measuring electromagnetic field characteristics
    • G01R29/0807—Measuring electromagnetic field characteristics characterised by the application
    • G01R29/0814—Field measurements related to measuring influence on or from apparatus, components or humans, e.g. in ESD, EMI, EMC, EMP testing, measuring radiation leakage; detecting presence of micro- or radiowave emitters; dosimetry; testing shielding; measurements related to lightning
    • G01R29/085—Field measurements related to measuring influence on or from apparatus, components or humans, e.g. in ESD, EMI, EMC, EMP testing, measuring radiation leakage; detecting presence of micro- or radiowave emitters; dosimetry; testing shielding; measurements related to lightning for detecting presence or location of electric lines or cables

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • Electric Cable Installation (AREA)
  • Measurement Of Length, Angles, Or The Like Using Electric Or Magnetic Means (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

一种传输线路监测系统和中央处理设施用于确定功率传输线路的一根或多根导线的几何形状(诸如高度)并且实时监测所述导线的其他性质。

Description

用于功率传输线路监测的系统和方法
相关申请
本申请根据35USC 119(e)要求2018年1月26日提交的美国临时申请号62/622,603的权益，所述临时申请以引用的方式整体并入本文。
发明背景
典型的架空功率传输线路由三根通电的相导线组成，所述三根通电的相导线由单股电缆或成束布置的两股或多股子导线以及一根或多根未通电的架空接地线(OHGW)组成，它们在空间配置中彼此分开，并且在传输线路(或支撑)塔架之间延伸。导线通常由钢、铝、铜、合金金属或碳复合材料的股线组成，其中应用了各种表面处理以实现所期望的耐腐蚀性(例如，镀锌)、光学和其他性质。每根导线通常承载穿过线路传输的不同相位的功率，并且流动穿过传输线路的总功率是流动穿过三相的每相功率的总和。导线束通常由通过垫片连接的两到四根导线组成。在下面的讨论中，导线束将简称为“导线”，应当理解为是指承载流动穿过传输线路的各相功率的传输线路的介质。组成每条传输线路的导线可以特定频率(美国为60Hz，欧洲为50Hz)承载交流电(AC)和电压、直流电(DC)和电压，或者可在建设、维护或紧急停机时段期间断电。
导线不以直线在塔架之间延伸，而是导线在两个相邻塔架之间呈悬链线的形状。在这方面，在导线中设置“垂度”以减小功率传输线路中的机械张力的量。垂度通常被限定为导线连接到塔架的高度与两个相邻塔架之间导线的最低点相比较的高度差。垂度太小，张力可能过大，而导线可能由于拉伸应力而断裂，或者导线将遭受过度的风沙和其他振动，这也导致导线股线的材料疲劳所引起的断裂。垂度太大，则增加导线的长度，并且因此增加成本。此外，由于垂度太大，导线可能在风中以更高的振幅向外摆动，并且因此可能接触或闪络到其他导线、塔架结构或其他附近对象，例如树木或建筑物。
时变电工况和天气条件也影响导线的垂度。实际上，悬垂的悬链线导线代表热机械系统，其中导线具有相关的平均温度、张力和垂度。当导线由热空气、阳光或电阻加热加热时，导线材料的纵向热膨胀致使导线加长和松驰，从而导致离地间隙减小(垂度增加)。当导线因天气(冷空气、风、发出的黑体辐射或降水)而冷却时，纵向热收缩增加张力并降低垂度。张力、温度和垂度之间的相互关系意味着对这些变量中的任一者的测量或确定使得人们使用热力学模型来计算其他变量中的一者或两者。
发明内容
根据本发明制造的设备用于确定功率传输线路的一根或多根导线的几何形状(诸如高度或三维悬链线形状)，但是通常不与导线接触或直接机械接触到导线。此外，本发明的设备和方法允许连续和实时监测导线的高度和其他性质。
一般来说，根据一个方面，本发明的特征在于一种传输线路监测系统，所述传输线路监测系统包括基于LIDAR的间隙传感器。
一般来说，根据另一个方面，本发明的特征在于一种用于生成传输线路功率测量结果的方法，所述方法包括测量传输线路的电场和/或磁场；测量所述传输线路的位置；并且使用所述位置来改善根据所述电场和/或磁场测量结果对由所述传输线路传输的所述功率的估计。
一般来说，根据另一个方面，本发明的特征在于一种用于生成传输线路功率测量结果的系统，所述系统包括一个或多个电磁场传感器，所述一个或多个电磁场传感器用于测量传输线路的电场和/或磁场；间隙传感器，所述间隙传感器测量所述传输线路的位置；以及计算机，所述计算机使用所测量位置以改善根据所述电场和/或磁场的测量结果对由所述传输线路传输的所述功率的估计。
一般来说，根据另一个方面，本发明的特征在于一种用于检测与传输线路有关的可能异常的方法，所述方法包括：测量传输线路附近的电场和/或磁场；表征所述传输线路周围的天气；使用第一测量过程基于所述天气和所测量电场和/或磁场来估计所述传输线路的导线温度；测量所述传输线路的位置和/或垂度；使用第二测量过程根据所述测量位置/垂度来估计所述传输线路的所述导线温度；并且基于从所述第一测量过程和所述第二测量过程得出的所述导线温度的比较来确定异常条件。
一般来说，根据另一个方面，本发明的特征在于一种用于检测与传输线路有关的可能异常的系统，所述系统包括：一个或多个电磁场传感器，所述一个或多个电磁场传感器用于测量传输线路附近的电场和/或磁场；计算机，所述计算机使用第一测量过程基于天气信息和所测量电场和/或磁场来估计所述传输线路的所述导线温度；以及间隙传感器，所述间隙传感器测量所述传输线路的位置和/或垂度。在此，所述计算机使用第二测量过程根据所测量位置/垂度来估计所述传输线路的所述导线温度并且基于从所述第一测量过程和所述第二测量过程得出的所述导线温度的比较来确定异常条件。
一般来说，根据另一个方面，本发明的特征在于一种用于检测与传输线路相关的风况的方法，所述方法包括：测量所述传输线路的位置并且基于所测量位置估计所述风况。
一般来说，根据另一个方面，本发明的特征在于一种用于检测与传输线路相关的风况的系统，所述系统包括间隙传感器，所述间隙传感器用于测量所述传输线路的位置；计算机，所述计算机用于基于所述传输线路的所测量位置估计所述风况。
现在将参考附图更详细地描述本发明的以上和其他特征，包括零件的构造和组合的各种新颖细节以及其他优点，并且在权利要求中指出。应当理解，体现本发明的特定方法和装置是通过举例的方式示出的，而不是对本发明的限制。在不脱离本发明的范围的情况下，本发明的原理和特征可用于多种多样的实施方案中。
附图说明
在附图中，贯穿不同的视图，附图标记指代相同的部分。附图不一定按比例绘制；而是重点放在说明本发明的原理上。在附图中：
图1是示出根据本发明的承载传输线路跨度的传输线路塔架的示意图，在传输线路塔架上已安装了传输线路监测系统；
图2是示出与中央处理设施进行通信的传输线路监测系统的示意图；
图3是用于基于RADAR的间隙传感器的导线距离(以厘米为单位)和局部温度(以华氏度为单位)随时间变化(以天为单位进行测量)的曲线图；
图4A和图4B是三根导线使用放置在地平面附近的基于LIDAR的间隙传感器分别在y-z平面和y-x平面中成像，并且示出数学上的最佳拟合线的曲线图，所述数学上的最佳拟合线根据实际测量的点云数据建模并推断导线形状；
图5是示出承载跨度并由传输线路监测系统监测的传输线路塔架的示意图，其示出所述系统的控制器所采用的导线搜索方案；
图6是示出微控制器50所采用的用于标识间隙传感器生成的用于导线的点云中的点并将所述点拟合的过程的流程图；
图7是示出微控制器50采用的标识和分析导线运动的过程的流程图；
图8示出用于根据EMF传感器和间隙传感器信息对传输线路进行建模的方法；
图9示出用于根据EMF传感器和间隙传感器信息对传输线路进行建模以确定是否存在可能异常的方法；
图10示出根据间隙传感器信息使用传输线路的模型来评测和验证风速并且随后根据视在风速和其他因素计算动态线路额定值的方法；并且
图11是吹移距离(以米为单位)以及风向和不同风速的函数的散点图。
具体实施方式
下文将参考附图更全面地描述本发明，其中示出了本发明的例示性实施方案。然而，本发明可以许多不同的形式来实施，并且不应被解释为限于在本文阐述的实施方案；相反，提供这些实施方案是使得本公开将透彻和完整，并将本发明的范围充分传达给本领域技术人员。
如本文所用，术语“和/或”包括一个或多个相关联列出项目的任何和所有组合。此外，单数形式和冠词“一”、“一个”和“所述”也意图包括复数形式，除非另有明确说明。将进一步理解术语“包括(includes、comprises、including和/或comprising)”在本说明书中使用时，指定存在陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件，但是并不排除存在或添加一个多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或其群组。此外，将理解，当将包括部件或子系统的元件称为和/或示出为连接或耦接到另一个元件时，所述元件可直接连接或耦接到另一个元件，或者可存在中间元件。
除非另有限定，否则本文中所使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有与本发明领域内的普通技术人员通常理解的意义相同的意义。将进一步理解，诸如在常用词典中限定的那些术语应被解释为具有与它们在相关领域的上下文中的意义一致的意义，并且将不被理想化或过于形式化地解释，除非本文明确限定。
图1示出支撑功率传输线路的三根导线82-1、82-2、82-3的跨度的示例性传输线路塔架80A、80B。导线悬挂在连接到塔架80的绝缘子支架86的绝缘子串84上。通常，例如，还提供架空接地线(OHGW)88以用于避雷。
本发明涉及监测那些导线82和由导线承载的电的传输线路监测系统10。在所示的实例中，传输线路监测系统10被部署在主壳体60M中，所述主壳体60M包括控制器50并且可能包括功率系统。一个或多个EMF传感器42、44安装到塔架80，以监测导线82周围的电磁场(EMF)。通常还为一个或多个间隙传感器20提供另外的一个或多个传感器壳体60C，以用于监测导线82的几何形状。EMF传感器42、44和一个或多个传感器壳体60C通常通过提供控制、数据传递和功率的防风雨线束连接到主壳体60M。
通常，传感器铰接系统安装到塔架80或附近的单独的安装杆或其他结构12，并且承载传输线路监测系统10的间隙和/或EMF传感器20。优选地，传感器铰接系统包括可调整的角托架、滑动支座、旋转支座以及其他位置调整机构，所述位置调整机构使得间隙传感器20能够在给定的各种基于地面或基于塔架的安装位置和安装类型(杆、柜子、拱顶、墙壁、屋顶、功率传输结构基座、三脚架等)的情况下准确地对准架空导线/电线。铰接系统可在安装时或在维护期间再次调整并将其固定在适当的位置，或者可通过马达或其他机电装置连续且自动地调整。一般来说，传感器铰接系统安装在传输结构杆/腿上，与受监测导线82的距离(视线距离)通常不大于35米，并且通常在10米与50米之间。铰接系统通常允许间隙传感器系统20的瞄准线B向上对准导线。具体地，间隙传感器系统20成一定角度以在高于水平线的30度与90度之间扫描导线。
在所示的实施方案中，传输线路监测系统10的一个或多个EMF传感器42、44被安装成远离监测系统10的主壳体60M并且可能靠近不同的导线82安装。EMF传感器的放置可基于电磁场模型优化，以在与不同导线或不同三相电路相关联的EMF信号之间提供理想的信噪比或隔离度。
在所示的实例中，间隙传感器20检测所有导线82-1、82-2、82-3和OHGW88的位置。所述图示出对在所扫描导线区S内的示例性导线82-1的扫描。框82-M中的点P代表来自间隙传感器20的扫描的实际测量数据。这些点用于将导线推断到所扫描导线区S的任一侧上的所建模导线区M中。
图2是示出传输线路监测系统10的示意图。
通常，监测系统10将由位于主壳体60M或单独的壳体内的可再充电电池54供电。来自电池的功率通过功率轨52分配给监测系统10的电子部件，诸如微控制器50。在优选的实施方案中，电池54由太阳能电池板50、电化学燃料电池单元、和/或功率网供电(如果有的话)再充电。功率管理系统55控制电池54的充电，并且可能地调节输送到系统部件的功率。通常，功率管理系统55还通过相应的线束将功率分配给间隙传感器20和EMF换能器42、44。电池电压监测器56监测电池54的电压，并将此信息传递给控制器50。
监测系统10包括通常安装在单独的传感器外壳60C内的用于检测功率传输线路的一根或多根导线82的位置的一个或多个间隙传感器20。在大多数实施方案中，一个或多个间隙传感器20被定位为与一根或多根导线82相距预定的初始距离，但并不与一根或多根导线82物理接触。一个或多个间隙传感器20然后安装在地平面处或其附近、在功率传输线路下方，或安装在功率传输线路的导线附近但不与其电接触的结构(例如，杆、塔架腿)上。间隙传感器20通过不需要与导线直接电接触或机械接触，可放置在更多种位置中，并且不损害或以其他方式影响受监测导线的机械完整性或电完整性或行为。
为此目的，可使用多种类型的间隙传感器并将其并入传输线路监测系统10中，所述间隙传感器包括但不限于：(i)调频连续波(FMCW)RADAR传感器；(ii)依赖于激光脉冲和飞行时间(ToF)分析的激光测距仪或LIDAR传感器；(iii)发出高频声波脉冲，然后侦听脉冲从目标对象的反射的超声波测距仪和/或水平检测传感器；以及(iv)相机或其他光学传感器。通常不需要将另外的硬件(例如，反射器目标、RF谐振器、RFID标签等)附接到受监测导线，因为每种传感器类型都可检测未改性导线的位置。在特殊情况下，导线的表面涂层可能需要改性，以改变导线表面的光学性质，从而改善传感器信号质量。
传输线路监测系统10的微控制器50从一个或多个间隙传感器20接收数据，执行存储在存储器部件或其他计算机可读介质中的指令以对从一个或多个间隙传感器20接收的数据执行某些调节操作从而生成数字数据流。通常，微控制器50是在紧凑集成电路上实现的计算机系统，所述紧凑集成电路包括在单个芯片上的处理器、存储器和输入/输出(I/O)外围设备。在其他实例中，可使用更通用的控制器，诸如可使用‘单板计算机’样式的控制器，在所述控制器中，一个或多个微处理器)、存储器、输入/输出(I/O)设备和功能计算机所需的其他特征在共同板上实现。
然后，分析所得的数字数据流，以除其他事项外，(i)确定功率传输线路的一根或多根导线的位置，然后(ii)确定一根或多根导线中的每一者相对于下面的地表面的高度；(iii)确定一根或多根导线从悬挂的静止位置的运动和水平位移(“吹移”)，并且(iv)确定存在多根导线的情况下的最小导线间距离。当然，这种分析优选地通过使用数字计算机程序(即，由计算机的处理器执行的计算机可读指令)来实现，所述数字计算机程序包括用于执行必要指令(其存储在存储器部件或其他计算机可读介质中)的适当模块。如下面所描述，这种分析可在中央服务器系统和分析引擎130处执行，或者在一些实施方案中，这种分析可通过微控制器50或另一个计算机在本地执行，或者所述处理可分配在这些计算机中的两个或多个之间。
通常，微控制器50是微处理器、以现场可编程门阵列(FPGA)实现的处理器或其他基于计算机的系统50，所述微控制器50收集数字和模拟传感器数据流并组织所得的数字数据，基于传感器数据值/质量执行基本的信号调节和逻辑操作，然后组装数据以传输到中央处理设施100。微控制器50在需要改变传感器或分析配置时，还能够从中央处理设施100接收重编程序或再参数化指令。配置调整可通过人类分析员动作或通过基于系统计算结果的自动化算法手段来完成。然后导线几何形状数据被传达给相关各方，或者所确定导线几何形状数据可用于后续计算和分析，如下面进一步描述。
传输线路监测系统10还优选地包括用于感测或测量功率传输线路附近的环境条件的某些辅助传感器，包括例如用于感测周围空气温度的温度传感器32、用于感测空气的湿度水平的湿度传感器34和/或用于检测风速的风速计36。此外，在此示例性实施方案中，设备10还包括用于感测与功率传输线路的导线82相关联的AC或DC向量磁场的电磁场(EMF)传感器(诸如一个或多个磁换能器42)，以及用于感测与传输线路的导线82相关联的AC或DC电场的电场换能器44。(使用这种磁换能器42和电换能器44以确定通过传输线路的电流和功率的净流量在美国专利号6,714,000和6,771,058中有所描述，所述专利以引用方式并入本文。)
来自所有此类辅助传感器的数据，无论环境数据和/或操作数据也被传达给微控制器50并由其接收，所述微控制器50再次优选地执行存储在存储器部件或其他计算机可读介质中的指令以对接收到的数据执行某些调节操作。然后，来自这些辅助传感器的数据作为对功率传输线路的导线进行精确分析的一部分可单独使用，也可与间隙传感器的数据结合使用，如下面进一步描述。
传输线路监测系统10还包括用于传输数据的通信子系统60。这种通信子系统60可包括一个或多个调制解调器、无线电、通信电缆、本地数据端口或用于传输数据的其他合适的构件。在此示例性实施方案中，设想通信子系统60将从微控制器50向中央处理设施100，并且具体地是其中央服务器系统和分析引擎130(也可称为“中央服务器和分析引擎”)传输条件数据，其中将执行以下最终步骤：确定功率传输线路的一根或多根导线的位置以及确定一根或多根导线中的每一个相对于下面的地表面G的近似高度。
通常，通信子系统60包括用于将数据从微控制器50传递到中央服务器100或技术员的便携式计算设备、膝上型计算机的一个或多个无线调制解调器、收发器无线电、通信电缆或本地数据端口(例如USB)。蜂窝和卫星调制解调器以及经过许可和未经许可的无线电调制解调器是通信子系统的示例性表现。通信子系统通常是双向的，并且是能够出于安全和数据隐私目的而进行加密或编码的数据传输。
更详细地，通信子系统60包括将传感器数据传输到中央处理设施100的一个或多个机载蜂窝和/或卫星调制解调器，另外的高级分析和监测过程分析在中央处理设施100中执行。优选地，使用蜂窝调制解调器。各种第三方蜂窝调制解调器模块/网关被配置用于在主要载波网络上全球使用。另一个选择是卫星调制解调器：对于蜂窝网络覆盖范围之外的某些远程部署，可指定
Figure BDA0002625446120000071
卫星通信装备。除此之外，诸如全方向天线和/或方向性(例如八木)天线的天线是通信子系统60的一部分。通常，它们被指定为适合本地信号强度和方向要求。另外的选项是ISM频段(例如900MHz)或许可频段的专用无线电通信。
此外，如以上所提及，传输线路监测系统10不仅允许确定功率传输线路的一根或多根导线的高度，而且还允许连续且实时地监测导线的其他性质以及向人类观察者通知功率传输线路的性能、安全性和材料条件的导线的环境。可执行的实时性能信息的最常见表现是在动态线额定值(DLR)的计算中，所述动态线额定值代表响应于天气条件而在导线上产生的最大假设电流负载，高于所述最大假设电流负载可能发生导线过热。通过基于实时工况和导线性能计算DLR，可使用更准确的额定值并将其纳入计划的功率市场发电机调度中，从而能够增加对现有传输容量的使用。此外，对导线垂度、温度、电流负载和机械循环的长期监测可帮助资产所有者确定导线是否可比先前假定的更激进地操作，或者由于机械应力及相关联的材料劣化(例如蠕变、腐蚀)而达到使用寿命极限。
根据本发明的示例性方法通常包括以下步骤：(a)定位一个或多个传感器，以用于检测功率传输线路中的一根或多根导线的位置和/或三维几何形状，其中一个或多个传感器与所述一根或多根导线和塔架/绝缘子结构之间的距离定位在预定的初始距离处；(b)通过计算机的处理器从一个或多个传感器接收数据以生成数字数据流；(c)通过计算机的处理器分析数字数据流，以(i)确定功率传输线路的一根或多根导线的位置，然后(ii)确定一根或多根导线中的每一个相对于下面的地表面的垂度和/或高度、以及导线的三维几何形状、成对导线之间的最小导线间间距；以及(d)将高度传达给相关方。
根据本发明的另一个示例性方法通常包括以下步骤：(a)定位一个或多个传感器以用于检测功率传输线路的一根或多根导线的位置，其中一个或多个传感器与一根或多根导线定位在预定的初始距离处；(b)通过计算机的处理器从一个或多个传感器接收位置数据；(c)将至少一个辅助传感器定位以用于(i)在功率传输线路附近感测或测量环境条件，或(ii)在功率传输线路附近感测或测量工况；(d)通过计算机的处理器从辅助传感器接收辅助数据；并且(e)通过计算机的处理器分析位置数据和辅助数据，以(i)确定功率传输线路的一根或多根导线的位置，(ii)确定一根或多根导线中的每一个相对于下面的地表面的垂度和/或高度、以及(iii)监测功率传输线路的性能。
微控制器50使用其通信子系统60与中央处理设施100的中央服务器和分析引擎130通信。同时，中央处理设施100还与其他监测系统10在功率传输线路的不同位置和/或不同塔架处进行通信并且与其他功率传输线路上的监测系统进行通信。
中央服务器和分析引擎130然后提供客户端数据交互接口132，并且在优选实施方案中，还向客户的资产管理和功率传输线路监测和控制系统提供直接数据馈送134。
中央服务器和分析引擎130、客户端数据交互接口132和客户端直接数据馈送134代表可通过多种方式来实现的由一个或多个计算机系统执行的功能。通常，在一些实例中，中央服务器、接口和数据馈送在包括应用服务器的一个或多个计算机系统上执行，每个计算机系统具有一个或多个中央处理单元、存储器和磁盘或固态非易失性驱动器。在其他情况下，引擎、接口和馈送在按需云计算平台上实现，订阅者可通过互联网在所述平台上部署计算机的虚拟集群。
可采用许多不同的技术来实现一个或多个间隙传感器20。此传感器功能可表现为一整组传感器类型中的一个或多个，这些传感器类型具有测量基本水平导线在地面上的或与电线/导线相关的另一个固定参考点的高度的共同能力。架空导线的高度通常在5-100米的距离内测量，期望的准确度为1-2cm。这些传感器意图放置在地平面处或附近的固定位置支座上，或者放置在不与通电的架空电线电接触的结构(例如，杆、塔架腿)上。导线间隙可反称为导线垂度，或者是悬垂导线在悬垂电线组件两端部上的固定安装点下面的位移。
在一种实施方式中，间隙传感器20是FMCW雷达(频率调制连续波雷达)传感器。这种类型的装置通常用于对料仓、储罐、水池等中的固体和液体进行水平检测和测距。
图3是导线距离(以厘米为单位)和局部温度(以华氏度为单位)随时间变化(以天为单位)的图表。此现场测试数据示出使用Siemens Aktiengesellschaft销售的SITRANSLR560 FMCW RADAR系统测量的架空导线间隙。所述数据示出厘米刻度准确度，并与测量环境空气温度进行了比较和相关。对于电流负载相对低的导线，导线的温度应与环境温度紧密相关。在此表明，在48小时的时段内，架空导线的间隙(及其平均温度)与环境温度高度相关。
在另一个实施方式中，间隙传感器20是激光测距仪/LIDAR传感器。旋转或固定的单传感器或多传感器阵列配置均可用于使用激光脉冲和飞行时间(ToF)分析来确定架空导线/电线的位置和间隙。对于多传感器激光/LIDAR配置，多次导线测量可沿导线长度的不同点处同时进行，从而允许对导线形状/位置进行三维几何分析。除此之外，激光/LIDAR扫描允许在重复采样中快速重新扫描同一根导线，从而允许通过比较从同一根导线获取的扫描数据的时间序列来分析导线运动(例如，驰振、微风振动)。
图4A和图4B绘制了使用放置在靠近地平面的LIDAR传感器成像的三相传输电路导线的实例的LIDAR间隙传感器数据。注意，数据是从上山的倾斜跨度中收集的。图4A在y-z平面上绘制数据，而图4B在x-y平面上绘制数据，其中z轴代表高度，y轴沿导线的长度水平延伸，而x轴是横向方向的。
框82-M中的点代表来自LIDAR间隙传感器20的扫描的实际测量数据。这些离散点说明从多通道LIDAR收集的三维点云测量结果，其中每个通道都相对于旋转LIDAR的旋转轴线以固定的仰角进行扫描。
框82-N中的点代表由扫描仪检测到的与所期望导线测量结果不相关联的点。这些点被忽略为噪音。
线82-1、82-2、82-3代表从测量数据推断出的导线的位置以及使用悬链线(双曲余弦)函数的曲线拟合得出的导线的已知附接点。使用非线性最小二乘拟合操作将线拟合到测量点82-M。导线形状的线性近似的最小二乘拟合也是可能的，并且非线性拟合可包括导线的真实形状或路径的悬链线、抛物线、高阶多项式或其他、数学近似，可创建导线形状模型也以反映运动中的导线的驻波或其他动态形状特性。
虚线82-1'、82-2'、82-3'代表导线的假设的零垂度位置，从而在绝缘子安装位置之间形成直线。
图5示出控制器50如何使用与导线82-1、82-2、82-3中的每根导线相对应的测量点82-M来解析导线的位置。
更详细地，通常在初始配置过程期间，为由LIDAR间隙传感器20扫描的体积区域92内的导线82-1、82-2、82-3中的每一者限定排他的三维搜索区域90。通常，体积区域92可被配置来扫描高于水平的30度与90度之间的角度。
在所示的实施方案中，这些搜索区域90是以相应导线82-1、82-2、82-3的预期位置为中心的圆柱体。
通常，这些区域90可由距预先计算的或最后测量的悬链线路径的圆柱体、框或径向距离来描述。在其他实例中，所述区域由球坐标系内的范围限定。当没有找到合适的导线或者检测到的和拟合的点坐置在原始搜索区域的边缘附近时，可由控制器50扩展搜索区域或者通过控制器50算法地转换区域。此导线定位过程也可使用高级分析过程(例如，计算机模式识别)来执行，以在没有预先配置的搜索区域的情况下标识任意点云中的线形或悬链形图案。
通常，所述算法对于因归因于雪、雨、尘埃、树叶或鸟类94的虚假回报应具有鲁棒性，这些虚假回报也被检测为位于体积区域92内的随机点，并且应在导线拟合过程中被忽略。
在一个实例中，采用霍夫变换(Hough transform)或其他计算机模式识别方法，以通过表决程序来找到特定类别的形状(悬链线形状)内的对象(功率线导线)的不完美实例。搜索区域还可由控制器50基于先前的结果或内部逻辑操作来动态地生成。优选地，如果控制器找不到足够的点，则其扩大搜索半径。
LIDAR数据是重复扫描的时间序列。在一个实例中，控制器50分析LIDAR数据及其时间戳，以解析和表征导线82-1、82-2、82-3的运动。此概念不限于LIDAR-相同类型的时间序列分析可应用于检测导线的位置的其他替代传感器。导线运动通常是操作员所不期望的，并且导致疲劳/应力/故障以及潜在的导线间飞弧。
除此之外，在一些实例中，LIDAR数据还用于直接测量冰在导线82-1、82-2、82-3上形成的厚度。在此，控制器50基于LIDAR点云直径数据本身来解析导线直径。如果导线在LIDAR数据中迅速变得更宽，则如果来自温度传感器32的周围空气温度指示温度低于冰点，则控制器将得出导线上存在冰的结论。然后，控制器50基于点云分布的宽度评测冰的厚度，这是对冰厚度的测量。
除此之外，在一些实例中，控制器50还使用LIDAR数据来评测和表征导线间的间距，导线间的间距是导线82-1、82-2、82-3之间的最小直线距离。一旦已经测量了任何两根导线并且计算了它们的完整几何形状，则控制器50根据从LIDAR数据产生的3D几何模型数据来直接计算间距。
一般来说，有一些安全规程规定导线彼此之间以及与地面或其他对象之间可多近。当两条线以上下的配置串在同一结构上时，或者当两条线交叉路径而且一条线必须越过另一条线时，这尤其值得关注。
在另一个实施方式中，间隙传感器20是一个或多个RADAR传感器或超声传感器。超声波测距仪和/或水平检测传感器可用于确定导线间隙/高度。这些传感器的工作方式是发出高频声波脉冲，然后侦听脉冲从目标对象的反射，并且使用ToF分析来确定距离/高度。这些传感器应配有温度传感器和湿度传感器，以进行校准和实时调整，因为空气的密度(并且因此声音的速度)响应于温度和湿度的改变而改变。这种类型的示例性传感器将是SiemensAg Echomax XPS系列。
在另一个实施方式中，间隙传感器20是相机/光学传感器。在此，相机用于相对于固定的相机视点/视角对架空导线/电线成像。导线的位置可通过在相机中的嵌入式控制器上或在微控制器50上执行计算机自动图像分析处理来确定。此方法的优点是能够在单个图像捕获中对多根导线成像/测量，并且能够使导线上的冰/雪堆积可视化并测量导线上的冰/雪堆积。短速射或连续捕获视频允许检测和分析由风引发的微风振动(俗称“驰振”)致使的导线运动。
在一个实例中，一个或多个相机将包括嵌入式图像分析系统，所述嵌入式图像分析系统将允许将功率传输线路标识为以不相关的背景对象(诸如天空和天空中的云并且偶尔可能地是太阳)为背景的前景对象。使用可见光或不可见红外线或紫外线闪光灯，使用发光二极管(LED)、闪光灯泡或其他光源可用于辅助移除背景图像伪影或干扰，作为前景对象(如导线)将比具有典型光学表面反射率的远处对象被闪光灯更明显地照亮。
电换能器44和磁换能器42(也统称为电磁场(EMF)传感器系统)被用于测量由架空导线发出或产生的磁场和电场。结合来自导线间隙传感器的测量结果的这些测量结果允许基于导线几何形状和关联的EMF模式的3维建模，对架空导线上存在的电流波形和电压波形进行高准确度计算。通过并入从一根或多根导线间隙传感器获得的导线的动态测量形状，可建立更精确、更准确的EMF模型，利用所述模型可更准确、更详细地解释EMF传感器值。电场传感器通常是平板电容器或分压器型传感器。磁换能器42也称为磁场传感器，通常包括感应线圈或固态磁场传感器技术(例如，霍尔效应传感器或磁阻传感器)。
包括温度计/温度传感器32的天气传感器用于其他传感器测量结果的内部校准和实时调整，因为许多传感器具有温度漂移依赖性。温度计用于收集有关环境空气温度的数据，所述数据也是计算动态线额定值的关键因素，稍后进行讨论。风速传感器和风向传感器(例如包括常规的机械类型和超声波类型的风速计36)和太阳辐照度/日照度传感器也用于稍后的动态线额定值的计算。
以上描述的硬件、电子器件和分析能力通过中央服务器100用于测量架空电功率传输和配电线(包括通电的导线、断电的导线(如在安装或维护期间)以及架空的接地线(OHGW))的实时性质和性能。通过实时监测条件和性能，电网运营商通过使输电网更广泛地接入来降低成本并且或者通过污染较小的发电源可对发电机调度、线路和/或变电站交换配置进行调整，所述调整具有以下潜力：优化发电和传输资产利用率，降低最终用户平均电价并且减少二氧化碳、重金属、NOx、SOx和颗粒物排放。可执行的实时导线性能信息的最常见体现是动态线路额定值的计算。
动态线路额定值由中央服务器100计算，如下面所描述。首先，导线间隙由非接触间隙传感器20沿功率线中的每个监测系统10测量。通常，中央服务器100收集来自沿着功率传输线路的长度分布的监测系统10的多个监测系统的数据。
接下来，导线平均温度根据测量的间隙(或垂度)计算。每个悬垂的悬链线导线代表热机械系统，其中悬空导线具有相关的平均温度、长度、水平张力和垂度。水平张力通常传递到使用自由摆动悬式绝缘子的同一条传输线路的相邻跨度和后续跨度，并且这样就热机械性能而言，受监测导线跨度可视为相邻跨度的代表。当天气或电阻加热对导线进行加热时，纵向热膨胀致使导线的加长和松驰，从而导致离地间隙减小(垂度增加)。当导线因天气(风或降水)而冷却时，纵向热收缩增加张力并降低垂度。张力、温度和垂度之间的相互关系意味着对这些变量中的任一者的测量使得中央服务器100能够通过使用热机械模型来计算其他变量中的一者或两者。此类模型可基于初始规格从导线、塔架和绝缘子的工程模型计算出，但是通常还可通过中央服务器100对导线间隙/垂度、温度和/或张力的经验测量来进行校准或调整以捕获机械或材料性能随时间的改变，或解释初始安装条件相对于工程规格的不确定性。例如，工程文档可能指定导线必须安装在60°F的温度和10,000lbs的张力下，从而导致10英尺的垂度。然而，在由巡线人员进行安装期间，可精确测量垂度和张力，但是导线的精确温度是未知的或无法估计的，并且初始垂度/张力/温度关系可能与工程规格有所不同。
接下来，中央服务器100使用从每个监测系统10的非接触间隙传感器20和辅助EMF传感器42、44收集的数据来计算导线或电路负载或电流流动(以安培为单位)。悬垂导线的几何形状形成悬链线，所述悬链线的形状由双曲余弦函数描述：
Figure BDA0002625446120000121
其中，h代表导线的高度，y代表导线沿其路径的水平位置，“a”是控制悬链线形状的凹陷形状或凹陷程度的参数，并且y0和z0代表实际导线相对于原点的平移偏移，或(x,y,z)＝(0,0,0)。
中央服务器100使用毕奥—萨伐尔定律，通过沿着测量和/或计算的导线的悬链线路径执行数值路径积分，来计算由单位电流流动沿着一个或多个EMF传感器装置的位置处的架空导线路径所发出的磁场：
Figure BDA0002625446120000122
其中：
B0是传感器位置r处的单位向量磁场，单位为安培/米(A m-1)；
r是EMF传感器装置的向量位置，以米(m)为单位；
dc是沿C的无穷小线元素，C是两个选择的端点之间的悬空导线电线的悬链线路径；
r′是线元素c与传感器位置r之间的位移向量；r′＝r-c；
I0是沿导线的单位电流，以安培(A)为单位；并且
μ0和π是常数。
在单根架空电线或三相AC电路的情况下，中央服务器100通过将测量的向量磁场(来自一个或多个EMF传感器设备)与模型单位向量磁场(与每个设备10相关联的B0)进行比较，来确定沿着导线的电流。参见美国专利号6,714,000和6,771,058。
对于架空电线或电路的多个或更复杂的组装以及多个EMF监测器位置/单元，中央服务器100为每个EMF传感器位置处的每根导线/电线路径计算相同的模型单位向量磁场。在这种情况下，每根架空电线上的电流都是使用数值过程来计算的，所述过程使每个电路上的可变电流的测量磁场值与模型磁场值之间的均方根误差(例如线性或非线性最小二乘、梯度下降和/或相关的数值算法)最小。参见US 8,280,652 B2，所述文献以引用方式并入本文。
一旦由中央处理设施100的控制器50和/或服务器计算机确定了导线温度和电流负载，通常也由中央处理设施100收集这些变量的最新历史记录(大约4小时内的历史记录)。除此之外，来自本地天气传感器的天气数据或由天气数据服务提供商提供的远程计算的天气模型(包括太阳辐照度/日照度和环境温度)由中央处理设施100收集。中央服务器100还可从本地传感器或模型数据中收集风速和风向数据。
通过根据与导线的实时性能相关联的观察/计算的变量来分析控制导线温度的物理过程，中央服务器100能够在给定当前天气条件和导线性质的情况下推测架空线路的有效对流冷却潜力。
四种热传递现象是控制架空导线的温度的主要因素：导线的辐射冷却(黑体冷却)、导线的太阳辐射和其他辐射加热(辐射吸收)、电流引起的导线的电阻加热(“焦耳加热”或“欧姆加热”)、以及由风或其他局部对流现象引起的空气在导线表面上的移动致使的导线的对流冷却。
IEEE标准738-2012中详细介绍了描述上述热传递现象的经验公式。
通过检查导线温度和负载的当前值和最近观察值，以及当前和最近的空气温度和太阳辐照度，并且使用IEEE标准738或类似的参考标准中概述的公式，中央处理设施100计算解释了导线的当前温度的有效垂直(垂直于导线的纵向轴线)风速。有了此有效的垂直风速，假定当前的天气条件可无限期保持恒定，则可计算导线在保持低于其最高操作温度(MOT)的同时可经受的最大连续电流负载。此最大电流负载称为动态线路额定值(DLR)。使用相关方程式的类似计算(也在IEEE标准738中进行了描述)可得出短期或瞬态电流负载额定值，所述短期或瞬态电流负载额定值仅假定模型负载电流施加了限定的时段(例如5分钟或1小时)。这些额定值通常称为短期紧急额定值或瞬态额定值，并且通常高于等效的DLR。
中央处理设备100对不期望的导线条件进行实时分析，所述条件例如结冰(导线表面上的冰积聚的形成)、驰振(风引起的导线的振动导致导线运动较大摆动，通常是在多风的条件下由冰形成沉淀的)、以及微风振动(风引起的高频振动导致导线股线疲劳和微振磨损)使得中央服务器100能够使传输操作公司资产管理系统警惕以下增加的风险，例如相间或单相接地导线飞弧、冰振或振动引起的一根或多根导线的机械伸长/疲劳/故障/断裂以及违反离地间隙的危险情况。有了此实时信息，敏捷的电网运营商将能够执行补救行动方案或其他程序，以降低资产风险并避免系统级联故障。
与标准或传统导线设计相比，非接触间隙传感器测量的其他短期应用包括：评估新颖的导线设计、合股、材料成分、改性或修复技术或表面处理。与新颖的塔架或绝缘子结构或导线的几何布置相关联的性能改善也可通过与设计要求的比较进行测量、分析和证实。
通过分析架空导线在较长时段内的完工性能，工程师和计划人员可参数化资产健康和维护/更换时间表的模型。对导线的垂度/间隙、温度、电流负载和机械循环的长期现场监测可帮助资产所有者确定导线是否可以比先前假定的更激进地操作，或者由于机械应力和相关联的材料劣化(例如，铝导线股线的完全退火)而达到使用寿命极限。
然后，用于计算DLR的非接触间隙传感器20可用于验证、参数化和调整针对特定传输通路的线路额定值预测。数周、数月或数年的实时DLR汇总可帮助验证和量化与基于气象数据的DLR预测相关联的准确度和/或不确定性，从而增强预测额定值的置信度和可靠性。高准确度的预测额定值可纳入计划的功率市场发电机调度中，从而能够更多地使用现有的传输容量，并且提高源自低价、低排放或可再生发电机的电比例。
图6是示出微控制器50所采用的用于标识间隙传感器生成的用于导线的点云中的点并将所述点拟合的过程的流程图。
更详细地，在步骤410中，使用诸如LIDAR或RADAR传感器的间隙传感器20来执行场景的广域扫描。这产生广域点云，这些广域点云可在笛卡尔坐标(x,y,z)中，或者可在方位角、仰角和半径的球坐标中。
在步骤416中，控制器50还存储有关导线的初始检测的几何形状的信息。通常，这包括导线从绝缘子串悬垂的位置(绝缘子/导线夹具位置)，并且具体地是相对于间隙传感器20的位置的那些位置。这产生了公共坐标系。同时，在步骤420中，控制器访问导线的最后测量的几何形状。
在步骤418中，来自初始检测(416)与最后测量的几何形状(420)的信息用于生成该导线的段模型几何形状。这包括所选择的坐标系(诸如笛卡尔坐标系)中的段平均位置。它还包括使用主成分分析获得的段主成分。最后，所述模型包括先前测量的点距该导线的拟合线的均方根(RMS)距离。然后在步骤414中将此段几何模型用于点云中的每个点。具体地，计算距段几何模型的绝对距离。
在步骤422中，标识存在超过预定距离Rmin的点。这些点被忽略以评测当前导线，但在搜索其他导线时进行重新处理，如步骤426所指示。
在另一方面，在步骤424中，标识在步骤424中在导线几何模型的预定距离Rmin内的点。在步骤428中，根据这些点，执行线性最小二乘以拟合3维的直线。然后，在步骤430中，确定拟合线是否符合要求。也就是说，确定拟合线是否很好地表示可能的导线。
如果导线较差的拟合，则以较大的Rmin重复所述过程，或者在步骤332中发送出错消息。
在另一方面，如果确定所述线是符合要求的拟合，则将此线的参数保存为该导线的最后一种类型和测量的几何形状。然后在步骤434中将这些点传到悬链线拟合操作。最后，在步骤436中，将悬链线拟合到离散的导线点和已知的绝缘子/导线夹具位置。
图7是示出微控制器50采用的标识和分析导线运动的过程的流程图。
更详细地，在步骤410中，使用诸如LIDAR或RADAR传感器的间隙传感器20来执行场景的广域扫描。这产生广域点云，这些广域点云可在笛卡尔坐标(x,y,z)中，或者可在方位角、仰角和半径的球坐标中。然而，所述扫描在这个范围与先前的扫描有所不同，因为扫描可能持续5至10秒或更长时间。结果得到点云，其中每个点都有时间戳测量。
在步骤440中，此生成的点云的点与导线中的一个相关联。每个点都是该点的坐标和指示该点何时测量的时间戳的组合。
在步骤442中，将线或悬链线拟合到离散点。然后确定点距拟合线的RMS距离Drms。
在步骤444中，评测距离Drms是否小。具体地，Drms是否可与导线直径相当。例如，如果Drms小于导线直径的两倍，则在步骤446中得出结论，导线是静止的或接近静止的。然后在步骤458中记录此结论。
在另一方面，在步骤448中，如果在拟合线与测量点之间存在较大的RMS距离，诸如Drms大于导线直径的两倍，则执行在步骤450中开始时的导线运动计算。
具体地，例如，在步骤452中收集用于LIDAR间隙传感器20的单次扫描的一组点。然后在间隙传感器20的每个数据收集时段内将悬链线拟合到那些点。对于这些点的集合中的每一个，在步骤454中记录段平均位置、段主成分、拟合等级、拟合点的数量和平均时间戳。然后，在步骤456中，由间隙传感器对一系列扫描中的每一个进行此分析。根据此信息，计算振幅，即，拟合的悬链线之间的最大距离。而且，计算振荡或运动的频率或时段。然后在步骤458中，将此信息存储并且可能地发送到中央服务器130。
图8是示出微控制器50和/或中央处理设施100所采用的使用来自距离传感器20的信息来改善来自EMF传感器(磁场传感器42和电场传感器44)的EMF测量结果的过程的流程图。
一般来说，与依赖于固定或近似导线几何形状的EMF模型相比，间隙传感器测量的3维导线位置允许创建动态且更准确的3维EMF模型。此精确的几何形状有助于基于优化的EMF模型计算线路电流、电压和功率，所述EMF模型以磁场和电场数据以及导线几何形状作为输入。
一般来说，如果相对于EMF传感器42、44已知导线的几何形状，则可使用该几何形状信息来改善对来自那些导线的电磁场的测量。这是因为检测到的磁场/电场是沿着导线形状82的长度的场传感器与一系列无穷小段之间的距离的平方的函数。
更详细地，了解动态和三维导线几何形状改善将观察到的EMF信号映射到有关受监测的传输线路上的电流、电压和功率流动的结论的模型。与静态和不变时导线形状模型(无论是二维横截面还是三维模型)相比，此改善得到了衡量，所述静态和不变时导线形状模型无法解释导线形状和离地间隙的改变如何影响外传EMF信号振幅和相角。与依赖于固定或近似导线几何形状的EMF模型相比，间隙传感器测量的3维导线位置数据可创建动态且更准确的3-D EMF模型。线路电流(I)、电压(V)和功率(P)的计算基于EMF模型，所述模型以磁场和电场数据以及导线几何形状作为输入。
具体地，一个或多个间隙传感器(例如LIDAR传感器)生成扫描数据410，所述扫描数据410被发送到微控制器50和/或中央处理设施100。优选地，例如，数据指定如在图5中描述的导线在三个空间维度中的位置以及如在图6中描述的导线运动。根据此数据，微控制器50和/或中央处理设施100解析导线位置436和任何导线运动458。然后，此信息被馈送到微控制器50和/或中央处理设施100所采用的EMF模型222。
同时，来自包括磁场传感器42和电场传感器44的EMF传感器的EMF传感器数据216用于计算磁场强度218和电场强度220。此信息被提供给EMF模型222。
EMF模型222使用磁场和导线几何形状信息，并且执行计算224，所述计算224通过将测量的向量磁场值除以磁场的模型单位值来确定三相或单相AC线路电流。这些模型单位值是代表存在于传感器位置处的建模磁场相量(正弦波的欧拉公式表示法)的复数，所述传感器相量将在被监测的导线上产生1.0安培rms的电流，具有与电路的相序(例如“ABC”、“ACB”等)相关联的已知的相移。使用称为毕奥—萨伐尔定律的向量叉积公式，将这些模型单位相量计算为沿其三维路径(路径积分)的一系列无穷小段在传感器位置处产生的磁场向量的向量和。
EMF模型222使用测量的电场以通过使用库仑定律228来计算线路电压以及线路电压与电流之间的相位偏移。测量的导线几何形状信息用于创建遵循导线的路径的3维电荷分布模型。使用沿着导线形状的电荷分布的无穷小元素上的路径积分来计算传感器位置处的模型电场，并且使用“图像电荷方法”用于解释由受监测场景下面的地表形成的接地层G的存在。最后，根据此信息，在步骤226中将线路功率确定为复数线路电流和线路电压的乘积。根据复数功率P得出的实际功率(瓦特或REAL(P))、无功功率(vars或IMAG(P))、视在功率(伏安，ABS(P))或功率因数(实际功率与视在功率之比)可随后计算。
在优选实施方案中，EMF模型222还使用天气传感器信息或天气数据330来执行线路功率计算226。更详细地，微控制器50和/或中央处理设施100进一步使用来自温度传感器32、湿度传感器34和风速计36的信息来提高EMF模型222的准确度。例如，将来自磁场换能器和电场换能器的原始模拟传感器数据转换的模拟数字转换器的电响应通常与温度有关，从而导致可在已知温度时进行校正的偏差。在另一个实例中，众所周知，导致湿润的土壤和植被的降水趋向于引导和增强由通电的高压导线产生的电场梯度。在天气传感器或天气数据观察到的降水时段期间或之后，可根据观察到的局部湿度引起的传感器值改变，使用EMF模型和传感器数据对电场模型的振幅、相位和向量方向进行动态校正，从而导致更精确、准确地确定线路功率。
图9是示出微控制器50和/或中央处理设施100如何充当导线-垂度-异常指示器，并且如何可能地进一步检测导线上的冰堆积的流程图。
一般来说，间隙传感器20(诸如LIDAR)产生测量的用于计算跨度或串区段中的平均导线温度的导线位置。此计算或测量过程假定干燥和清洁导线悬垂在张力下的热膨胀。然后，根据不同的测量过程，将此基于垂度的温度与来自基于EMF的线路电流(致使电阻加热)和天气传感器或天气数据输入的导线温度估计值进行比较。如果基于垂度和基于天气/EMF的导线温度差异超过某个阈值，则表明存在异常条件，诸如导线上形成冰(此确定可通过温度和降水数据来辅助)、异物接触、或使导线悬空的机械结构/绝缘子/导线系统发生故障或变更。
更详细地，间隙传感器(例如LIDAR扫描)数据410由间隙传感器20和微控制器50和/或中央处理设施100生成。间隙传感器生成原始扫描数据。然后微控制器50和/或中央处理设施100使用诸如一个或多个间隙传感器相对于传输线路的已知方向的另外的信息来确定三维导线几何形状。根据此数据，微控制器50和/或中央处理设施100解析导线位置436和任何导线运动458。优选地，在三个维度上解析传输线路的位置和运动几何形状。
此信息用于解析步骤350中的导线垂度或竖直位置以及步骤352中的导线或导线吹移的横向移动或水平位置。根据此信息，在步骤354中，基于悬垂电线在张力下的热膨胀计算出计算的平均导线温度。
通常，来自包括磁场传感器42和电场传感器44的EMF传感器的EMF传感器数据216用于计算磁场强度218和电场强度220。此信息被提供给微控制器50和/或中央处理设施100所采用的EMF模型222。
在此，EMF模型222使用磁场a执行线路电流计算224。电场用于计算线路电压228。根据此信息，可执行线路功率计算226，以便确定由被监测导线传导的功率。
在优选实施方案中，在步骤356中，天气传感器信息或天气数据330用于基于天气信息和来自EMF模型222的电流独立地生成导线温度的估计值。天气信息通常从温度传感器32、湿度传感器34和风速计36以及天气服务的天气信息中得出。电流加热导线，而风、湿度和空气温度影响导线的散热率，并且因此影响其冷却率。
在步骤360中，微控制器50和/或中央处理设施100比较基于垂度与基于模型的导线温度。具体地，在步骤354中，间隙传感器数据为导线温度提供一个基础，而在步骤356中，基于穿过导线的电流和天气来生成导线温度的另一个估计值。
微控制器50和/或中央处理设施100可在步骤362中将基于独立传感器的方法获得的两个估计导线温度进行比较。如果在几摄氏度内有相似性，则有相互加强的测量。在步骤364中，记录此经过验证的导线温度。
在另一方面，如果它们在步骤358中不一致，则将测量时间戳标记为需要引起基于人类或基于算法的分析过程的注意的异常条件，所述基于人类或基于算法的分析过程可标识并使电网运营商警惕可能在步骤366中降低资产健康的机械、结构或电问题或其他异常条件。如果在很长一段时间内在多种独立的温度估计方法之间观察到导线温度异常的不同，则可能指示导线伸长、股线断裂、绝缘子或钩环故障、结构基础下沉或用于检查、维护或替换的其他原因。
在优选实施方案中，执行另外的处理以便确定冰是否可能在此导线上堆积或存在另一个异常。
具体地，在步骤368中，步骤330中的来自天气传感器的信息和/或来自天气服务的天气数据(诸如空气温度、风速和风向、辐射以及降水/湿度)从天气传感器访问或远程访问。接下来，确定是否可能结冰。
如果确定可能结冰，则生成导线结冰警报。在步骤370中，基于观察到的导线垂度偏差，生成每米导线长度的重量和估计冰厚度。
在另一方面，如果确定不太可能结冰，则生成导线异常警报。这种异常可能是由于机械故障或塔架、横木、绝缘子或导线材料的更改。可能有异物(诸如树木或其他电线杆)与导线接触。在步骤372中发布此警告。
图10是示出微控制器50和/或中央处理设备100如何采用导线-风速计分析的流程图。在此，导线的水平位置远离中性悬垂位置用于推测有关影响导线位置和温度的局部水平风速的知识。
风引起的水平导线运动或位移通常称为“吹移”。当由间隙传感器20测量时，观察到的吹移可用于使用流体动力学模型来计算有效的垂直水平风速。此风速测量方法可用于补充基于导线温度与空气温度的比较(计算DLR时采用的标准方法)计算出的风速或者直接根据天气/气象观察计算出的风速。当导线温度接近环境空气温度时，这种对风速的独立评估会特别有用，或者当天气传感器或气象观察不可用或不可靠时，则不然，这导致计算DLR的标准方法存在较大的不确定性。在这些情况下，可使用基于吹移的风速的保守估计来计算DLR，以代替标准方法。
更详细地，间隙传感器(例如，LIDAR扫描)数据210由间隙传感器20生成。根据此数据，微控制器50和/或中央处理设施100基于快速演替的多根导线位置扫描的时间序列分析来解析导线形状和位置212以及任何导线运动214。通常，间隙传感器生成原始扫描数据。然后微控制器50和/或中央处理设施100使用诸如一个或多个间隙传感器相对于传输线路的已知方向的另外的信息来确定三维导线几何形状。
此信息用于解析步骤350中的导线垂度或竖直位置以及步骤352中的导线或导线吹移的横向移动或水平位置。根据此信息，在步骤354中，可计算悬垂导线的总长度，并且基于悬垂电线在张力下的热膨胀来计算平均导线温度。
作为潜在风速确认的一部分，无法计算动态线路额定值，因为高风速将导线冷却到一定程度，即考虑到垂度与温度测量方法的准确度/不确定性，导线的温度与周围空气温度无法区别。此外，当导线温度在环境空气温度的几度之内时，不能使用标准方法以可接受的确定性来计算动态线路额定值。相反，在视在垂直风速的计算和随后的DLR计算之前，需要最小的“温度上升”，或高于环境温度的导线温度，这样就可在足够低的不确定性下进行以使导线在操作上有用。这是因为“温度上升”项出现在视在风速推导的共同特性中，并且导致针对温度上升值接近零的固定绝对不确定性的输出DLR值的扩展不确定性(即，如果温度上升接近零，并且环境空气温度和导线温度两者的温度只能确定在±2度以内，那么风速和DLR输出的值较大，且不确定性很大)。
在另一方面，在步骤380中，导线位置的监测可用于检测极端风事件。此信息可参照天气传感器信息或天气数据330来确认。通常，此天气信息从温度传感器32、湿度传感器34和风速计36以及天气服务的天气信息中得出。
在步骤386中，使用流体动力学向量力模型的视在水平风速用于将导线的水平摆动映射到水平风速中。然后，使用由观察到的导线吹移证明的升高的风速(有利于增加额定值)来计算DLR 384。
图11是吹移距离(以米为单位)随风向和不同风速变化的散点图。示例性导线沿着约-40度或西北偏北方向(其中0度指示北，而90度指示东)定向。
它说明了吹移风速指示器方法的有用性。存在对风向的明显正弦依赖性。而且，更高的风速导致更大的吹移水平。如图所示，当风沿着导线的长度吹动时，其中风的入射角接近0度和180度，则吹移非常小。当风交叉吹动时，吹移增加，并且方向性非常明显。
虽然本发明已参考其优选实施方案进行特定显示和描述，但是本领域技术人员应当理解，可在不脱离由所附权利要求所涵盖的本发明的范围的情况下在其中在形式和细节方面做出各种改变。

Claims (27)

1.一种传输线路监测系统，其包括：
间隙传感器；以及
控制器，所述控制器用于处理来自所述间隙传感器的数据以评测传输线路导线的几何形状和/或运动。
2.如权利要求1所述的系统，其中所述间隙传感器生成三维点云测量结果。
3.如权利要求1所述的系统，其中所述控制器从所述数据推断出所述导线的路径。
4.如权利要求1所述的系统，其中所述控制器采用针对每根导线限定的三维搜索区域。
5.如权利要求1所述的系统，其中所述间隙传感器成角度以在高于水平线的30度与80度之间扫描所述导线。
6.如权利要求1所述的系统，其中所述控制器处理所述重复扫描的数据以解析并表征所述导线的所述运动。
7.如权利要求1所述的系统，其中所述控制器处理所述数据以测量在所述导线上形成的冰的厚度。
8.如权利要求1所述的系统，其中所述控制器处理所述数据以测量所述导线之间的导线间间距。
9.一种传输线路监测方法，其包括：
使用间隙传感器以测量传输线路的导线；以及
处理来自所述间隙传感器的数据以评测传输线路导线，包括其几何形状和/或运动。
10.一种用于测量沿着一根或多根导线的电功率流的方法，其包括：
测量所述一根或多根导线的电场和/或磁场；
测量所述导线的位置；以及
使用所述位置以改善根据所述电场和/或磁场测量结果对由所述导线传输的所述功率的估计。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述导线的所述位置是利用基于LIDAR的间隙传感器来测量的。
12.如权利要求10所述的方法，其中所述导线的所述位置被指定在三个维度中。
13.如权利要求10所述的方法，其中根据多个三维导线位置规格计算出若干根导线的所述导线间间距。
14.如权利要求10所述的方法，其还包括：使用天气传感器信息或天气数据以调整用于估计由所述导线传输的所述功率的所述电场模型。
15.如权利要求10所述的方法，其还包括：使用电磁场模型和所测量位置以确定由所述导线传导的功率。
16.一种用于生成功率测量结果的系统，其包括：
一个或多个电磁场传感器，所述一个或多个电磁场传感器用于测量一根或多根导线的电场和/或磁场；
间隙传感器，所述间隙传感器测量所述导线的位置；以及
计算机，所述计算机使用所测量位置以改善根据所述电场和/或磁场测量结果对由所述导线传输的所述功率的估计。
17.一种用于检测与传输线路有关的可能异常的方法，其包括：
测量传输线路附近的电场和/或磁场；
表征所述传输线路周围的天气；
使用第一测量过程基于所述天气和所测量电场和/或磁场来估计所述传输线路的导线温度；
测量所述传输线路的位置和/或垂度；
使用第二测量过程根据所测量位置/垂度来估计所述传输线路的所述导线温度；以及
基于从所述第一测量过程和所述第二测量过程得出的所述导线温度的比较来确定异常条件。
18.如权利要求17所述的方法，其中所述传输线路的所述位置是利用基于LIDAR的间隙传感器来测量的。
19.如权利要求17所述的方法，其中所述传输线路的所述位置被指定在三个维度中。
20.如权利要求17所述的方法，其还包括：使用天气传感器信息或天气数据以确定所述天气。
21.一种用于检测与传输线路有关的可能异常的系统，其包括：
一个或多个电磁场传感器，所述一个或多个电磁场传感器用于测量传输线路附近的电场和/或磁场；
计算机，所述计算机用于使用第一测量过程基于天气信息和所测量电场和/或磁场来估计所述传输线路的导线温度；以及
间隙传感器，所述间隙传感器测量所述传输线路的位置和/或垂度；
其中所述计算机使用第二测量过程根据所测量位置/垂度来估计所述传输线路的所述导线温度并且基于从所述第一测量过程和所述第二测量过程得出的所述导线温度的比较来确定异常条件。
22.一种用于检测与传输线路有关的风况的方法，其包括：
测量所述传输线路的位置；以及
基于所测量位置估计所述风况。
23.如权利要求22所述的方法，其还包括：
测量风速；以及
将所测量风速与所估计风速进行比较，以评测所述传输线路的状态。
24.一种用于检测与传输线路有关的风况的系统，其包括：
间隙传感器，所述间隙传感器用于测量所述传输线路的位置；
计算机，所述计算机用于基于所述传输线路的所测量位置估计所述风况。
25.如权利要求24所述的系统，其还包括用于测量风速的风速计，并且所述计算机将所述所估计风速与由所述风速计测量的风速进行比较。
26.一种传输线路监测系统或方法，其包括：
间隙传感器；以及
控制器，所述控制器用于处理来自所述间隙传感器的点云以标识传输线路导线。
27.一种传输线路监测系统或方法，其包括：
间隙传感器；以及
控制器，所述控制器用于处理来自所述间隙传感器的带有时间戳信息的点云，以评测导线运动。
CN201980012648.1A 2018-01-26 2019-01-25 用于功率传输线路监测的系统和方法 Active CN111699359B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201862622603P 2018-01-26 2018-01-26
US62/622,603 2018-01-26
PCT/US2019/015194 WO2019147965A1 (en) 2018-01-26 2019-01-25 System and method for power transmission line monitoring

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111699359A true CN111699359A (zh) 2020-09-22
CN111699359B CN111699359B (zh) 2022-07-08

Family

ID=65441059

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201980012648.1A Active CN111699359B (zh) 2018-01-26 2019-01-25 用于功率传输线路监测的系统和方法

Country Status (7)

Country Link
US (3) US10948531B2 (zh)
EP (1) EP3743683B1 (zh)
JP (1) JP7523755B2 (zh)
CN (1) CN111699359B (zh)
AU (1) AU2019211451B2 (zh)
CA (1) CA3089121A1 (zh)
WO (1) WO2019147965A1 (zh)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112461243A (zh) * 2020-11-23 2021-03-09 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种巡检机器人定位方法及系统
CN114123237A (zh) * 2021-11-12 2022-03-01 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 云边协同的火电及新能源调频、惯量在线监测系统及方法
CN118539614A (zh) * 2024-07-18 2024-08-23 山东百萨特新能源科技有限公司 一种输电线路远距离传输状态监测方法及系统

Families Citing this family (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10943455B2 (en) * 2014-08-14 2021-03-09 Joseph J. Bango System for geolocation awareness for voice activated digital assistants
DE102016113126A1 (de) * 2016-07-15 2018-01-18 Tdk-Micronas Gmbh Verfahren zur Berechnung der Phasenverschiebung oder Amplitude eines Drei-Phasen-Systems
CA3038314A1 (en) * 2018-03-28 2019-09-28 Quanta Associates, L.P. Method and apparatus for determining line sag in a conductor span
DE102018205236A1 (de) * 2018-04-06 2019-10-10 Bhs-Sonthofen Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur Messung einer Filterkuchendicke
IT201800011059A1 (it) * 2018-12-13 2020-06-13 C R M Consulenze Ricerche Mecc S R L Sistema di monitoraggio di movimento o vibrazione indotto da vento in almeno un cavo sospeso, in particolare un cavo aereo conduttore di una linea elettrica di trasmissione o distribuzione; relativo metodo e relativo sensore
US11823330B2 (en) * 2019-08-19 2023-11-21 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Detection device, detection method and detection program for linear structure
WO2021039487A1 (ja) * 2019-08-30 2021-03-04 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 漏洩電界測定装置
US11467287B2 (en) * 2019-09-27 2022-10-11 Gm Cruise Holdings Llc LIDAR system that generates a point cloud having multiple resolutions
CN110765528A (zh) * 2019-10-22 2020-02-07 江苏瑞中数据股份有限公司 一种基于虚拟仿真技术的三维重构变电站实现方法
DE102019216561B4 (de) * 2019-10-28 2021-11-04 Forschungs- und Transferzentrum Leipzig e.V. an der Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig (FH) Vorrichtung und Verfahren zur Ermittlung eines Leiterseildurchhangs einer Freileitung
CN111784661B (zh) * 2019-12-31 2023-09-05 山东信通电子股份有限公司 一种输电线路检测设备的调整方法、装置、设备及介质
US20230077781A1 (en) * 2020-01-28 2023-03-16 Ubicquia, Inc. Electric power industry structure monitor
DE102020205071A1 (de) 2020-04-22 2021-10-28 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein Vorrichtung zur Erfassung der Relativlage zwischen einem an einer Tragstruktur angebrachten Befestigungsanker und einem endseitig am Befestigungsanker angebrachten, gespannten Tragseil
CA3182290A1 (en) * 2020-05-04 2021-11-11 Lindsey Manufacturing Co. Methods and systems for predicting conductor health
CN112115588B (zh) * 2020-08-26 2023-03-31 国网甘肃省电力公司检修公司 一种输电线路通道多工况仿真模拟分析方法
CN112329210A (zh) * 2020-10-15 2021-02-05 苏州英迈菲智能科技有限公司 一种电力系统电价驱动二次型最优负荷跟踪模型求解方法
CN112379383B (zh) * 2020-11-09 2023-10-27 云南电网有限责任公司昆明供电局 基于北斗卫星技术的输电线路通道林木监测系统及方法
US11594022B2 (en) 2020-11-16 2023-02-28 International Business Machines Corporation Power line georectification
US11308656B1 (en) * 2020-11-16 2022-04-19 International Business Machines Corporation Power line extraction using reference data
CN112572809B (zh) * 2020-12-17 2022-11-22 中国航空工业集团公司成都飞机设计研究所 一种适用于无人机平台的混合式结冰探测方法
CN112649676B (zh) * 2020-12-18 2024-04-09 国网西藏电力有限公司电力科学研究院 一种考虑风速影响的高海拔地区混合场强的计算方法
CN113111484B (zh) * 2021-03-04 2022-05-17 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 一种输变电线路增容容量的动态评估方法
CN113514013B (zh) * 2021-04-20 2023-02-24 广西电网有限责任公司南宁供电局 弧垂测量方法、装置、计算机设备和存储介质
US20220357383A1 (en) * 2021-05-07 2022-11-10 X Development Llc Identifying electrical phases of electric grid wires
CN113324489B (zh) * 2021-05-26 2023-01-24 贵州电网有限责任公司 一种基于导线弧垂变化精确测量的等值覆冰厚度监测方法
CN113674512B (zh) * 2021-05-31 2023-05-02 国网陕西省电力公司建设分公司 一种带电交叉跨越施工现场在线监测预警系统及方法
US20230001968A1 (en) * 2021-07-02 2023-01-05 Pandrol Limited Remote Wear Monitoring of Components in a Railway Rail Fastening System
WO2023279114A1 (en) * 2021-07-02 2023-01-05 Artisan Industries Inc. Vision system for rotary valve
KR102621000B1 (ko) * 2021-07-19 2024-01-04 효성중공업 주식회사 배터리 화재 예방 진단 시스템
CN114396860B (zh) * 2021-12-06 2023-05-02 清华大学 基于地线电磁信号的输电线路增容时弧垂监测方法和装置
CN113920438B (zh) * 2021-12-14 2022-03-04 武汉大学 联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法
CN116027321B (zh) * 2022-01-14 2024-01-30 北京中创恒益科技有限公司 一种输电线路的高精度实时防护系统和方法
CN114565848B (zh) * 2022-02-25 2022-12-02 佛山读图科技有限公司 一种复杂场景的药液液位检测方法及系统
CN114626131B (zh) * 2022-03-23 2023-12-19 新风光电力科技(北京)有限公司 一种电网电力基础设施安全性评估分析方法、系统及存储介质
CN114926418B (zh) * 2022-05-09 2024-08-06 三峡大学 一种特高压输电线路拉线塔拉线张力非接触测量方法
CN114637021B (zh) * 2022-05-18 2022-08-02 四川吉埃智能科技有限公司 一种亚厘米级全波形激光雷达测距方法、装置
US20230400497A1 (en) * 2022-06-10 2023-12-14 LineVision, Inc. Transmission Line Monitoring Using an Optical Blowout Anemometer
CN114779150B (zh) * 2022-06-21 2022-09-20 成都飞亚航空设备应用研究所有限公司 一种磁传感器模拟器
WO2024023950A1 (ja) * 2022-07-26 2024-02-01 日本電信電話株式会社 線状物検出装置、線状物検出方法、及び線状物検出プログラム
CN115325983B (zh) * 2022-08-04 2024-07-26 冰音科技(重庆)有限责任公司 一种基于积冰器的输电线路冰情定位方法
WO2024044103A1 (en) * 2022-08-24 2024-02-29 Acoustic Wells, Inc. Systems and methods for measuring wire rope tension
CN115508806B (zh) * 2022-11-04 2023-03-14 广东安恒电力科技有限公司 基于激光雷达的输电线覆冰在线监测方法、介质及设备
CN115588139B (zh) * 2022-11-22 2023-02-28 东北电力大学 一种电网安全智能巡航检测方法
CN115683020B (zh) * 2022-12-30 2023-03-28 国网山西省电力公司电力科学研究院 输电线路覆冰厚度监测方法及装置、存储介质及设备
CN115841568B (zh) * 2023-02-16 2023-04-21 北京华科智行科技有限公司 一种基于台账数据的输电杆塔绝缘子重建的方法
CN116979702B (zh) * 2023-09-25 2024-01-09 深圳市西研科技有限公司 基于大数据的输电线路智能监测质检方法、系统和介质
CN117291554B (zh) * 2023-09-27 2024-05-03 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 一种电力行业的云网协同运营方法与系统
CN117237617B (zh) * 2023-11-15 2024-03-01 广东电网有限责任公司广州供电局 一种架空输电线图像识别方法、装置、设备及存储介质
CN117346715B (zh) * 2023-12-04 2024-03-08 成都深瑞同华科技有限公司 一种配电网架空线路弧垂测定方法、系统及存储介质
CN117471452B (zh) * 2023-12-28 2024-03-08 江苏讯汇科技股份有限公司 基于毫米波雷达的输电线路导线舞动监测方法
CN118569847B (zh) * 2024-07-31 2024-10-01 中铁电气化铁路运营管理有限公司 基于无人机的接触网全自动智能巡检方法及系统

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2267912A1 (en) * 1998-04-08 1999-10-08 Sam W. Carter Pipe cutter and method of cutting pipe
US6205867B1 (en) * 1998-10-07 2001-03-27 American Electric Power, Inc. Power line sag monitor
JP2001321828A (ja) * 2000-05-11 2001-11-20 Daido Steel Co Ltd 金属線材の製造方法
DE102007059165A1 (de) * 2007-11-26 2009-05-28 Christoph Lucks Verfahren und System zur Messung einer Auslenkung eines Hohlbauteils einer Windenergieanlage aus einer Normalposition
CN101809452A (zh) * 2007-09-17 2010-08-18 阿博利公司 用于监视功率传输的方法和设备
CN101922924A (zh) * 2009-06-09 2010-12-22 中国电力科学研究院 一种输电线路信息检测系统、方法及gps移动站装置
CN101975565A (zh) * 2010-10-15 2011-02-16 合肥工业大学 基于gps的输电导线舞动监测系统及监测方法
US20120027298A1 (en) * 2010-07-27 2012-02-02 Aerotec, Llc Method and Apparatus for Direct Detection, Location, Analysis, Identification, and Reporting of Vegetation Clearance Violations
WO2013033576A1 (en) * 2011-09-01 2013-03-07 Utility Risk Management Corporation, Llc Method and apparatus for real-time line rating of a transmission line
CN103196380A (zh) * 2013-03-20 2013-07-10 北京国网富达科技发展有限责任公司 输电线路图像采集装置及输电线路覆冰厚度检测系统
CN107179056A (zh) * 2017-05-03 2017-09-19 国网江西省电力公司经济技术研究院 一种电力线路特殊孤立档导线间隙的测量方法

Family Cites Families (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FI101505B (fi) * 1995-05-10 1998-06-30 Nokia Mobile Phones Ltd Menetelmä suuntakytkimellä toteutetun tehonmittauksen parantamiseksi p ienillä tehotasoilla
US6097298A (en) * 1998-02-13 2000-08-01 Ecsi Corporation Apparatus and method of monitoring a power transmission line
US6714000B2 (en) 1999-06-14 2004-03-30 Genscape, Inc. Method for monitoring power and current flow
US20010040446A1 (en) * 2000-04-13 2001-11-15 Sterling Lapinksi Apparatus and method for the measurement and monitoring of electrical power generation and transmission
NO318809B1 (no) 2002-10-07 2005-05-09 Protura As Anordning for overvakning av en elektrisk luftstrekk-ledning
US7683798B2 (en) * 2006-07-07 2010-03-23 Ssi Power, Llc Current monitoring device for high voltage electric power lines
WO2008031029A2 (en) 2006-09-08 2008-03-13 Promethean Devices Llc Sensor, method and system of monitoring transmission lines
JP2009068951A (ja) * 2007-09-12 2009-04-02 Mitsubishi Electric Corp 空中架線の管理システム
WO2009055709A1 (en) * 2007-10-24 2009-04-30 Gerald Givens Power line sensor
US8477027B2 (en) * 2007-10-24 2013-07-02 Gerald E. Givens Wireless sensor system
CN101552589B (zh) 2009-05-14 2010-09-29 上海交通大学 基于继电反馈的交流伺服系统自整定方法
US8352410B2 (en) * 2009-12-17 2013-01-08 Utility Risk Management Corporation, Llc Method and system for estimating vegetation growth relative to an object of interest
US20110238374A1 (en) 2010-03-23 2011-09-29 Mark Lancaster Power Line Maintenance Monitoring
US8374821B2 (en) * 2010-12-22 2013-02-12 Utility Risk Management Corporation, Llc Thermal powerline rating and clearance analysis using thermal imaging technology
TW201246788A (en) * 2011-05-06 2012-11-16 Raydium Semiconductor Corp A power on reset circuit
CN102221381B (zh) * 2011-06-10 2012-10-03 国网信息通信有限公司 电网输电线路监测方法和系统
CN102638013B (zh) 2012-04-25 2015-08-26 成都森源开关有限公司 基于视觉注意机制的标靶图像识别输电线路状态监测系统
CN202676156U (zh) 2012-04-25 2013-01-16 成都森源开关有限公司 基于标靶目标图像识别与基准测量输电线路状态监测系统
WO2013179280A1 (en) * 2012-05-29 2013-12-05 Brightway Vision Ltd. Gated imaging using an adaptive depth of field
US20140021327A1 (en) * 2012-07-18 2014-01-23 Elwha Llc Adjustable suspension of transmission lines
US20140136140A1 (en) * 2012-11-13 2014-05-15 Elwha Llc Systems and methods for detecting overhead line motion
US9519014B2 (en) 2012-12-06 2016-12-13 Dynamic Engineers, Inc. Systems and methods for calculating power transmission line capacity
CN103090807A (zh) 2013-01-11 2013-05-08 北京国网富达科技发展有限责任公司 一种检测输电线路安全运行的方法和系统
CN203084193U (zh) * 2013-01-11 2013-07-24 北京国网富达科技发展有限责任公司 一种导线对地距离测量系统
US9513275B2 (en) 2013-03-14 2016-12-06 Waukesha Electric Systems, Inc. System and process of utilizing oil quality analysis and dissolved gas analysis to detect early stage problems in oil filled electrical apparatuses
JP6161071B2 (ja) * 2013-10-15 2017-07-12 日本電信電話株式会社 設備状態検出方法およびその装置
CN103792461B (zh) * 2013-11-21 2016-08-17 国家电网公司 一种瞬变电磁法的接地网断点诊断方法
WO2015191486A1 (en) * 2014-06-09 2015-12-17 Izak Van Cruyningen Uav constraint in overhead line inspection
JP2016013038A (ja) * 2014-06-30 2016-01-21 住友電気工業株式会社 送電システム、及び送電システムの運転方法
US10009067B2 (en) * 2014-12-04 2018-06-26 At&T Intellectual Property I, L.P. Method and apparatus for configuring a communication interface
BR112017016261A2 (pt) * 2015-01-28 2018-03-27 Lockheed Martin Corporation carga de energia in situ
KR101552589B1 (ko) 2015-06-12 2015-09-14 (주)선운 이앤지 지상라이다를 이용한 가공철탑전선의 이도, 실장 관측 및 산출방법
US10699347B1 (en) * 2016-02-24 2020-06-30 Allstate Insurance Company Polynomial risk maps
CN106932084B (zh) * 2017-04-27 2019-10-11 武汉大学 基于机器双目视觉系统的输电导线风致振动模态测量方法
US10855107B2 (en) * 2017-04-28 2020-12-01 Lindsey Manufacturing Co. System and method for generating a transmission line reliability rating

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2267912A1 (en) * 1998-04-08 1999-10-08 Sam W. Carter Pipe cutter and method of cutting pipe
US6205897B1 (en) * 1998-04-08 2001-03-27 Sam W. Carter Pipe cutter and method of cutting pipe
US6205867B1 (en) * 1998-10-07 2001-03-27 American Electric Power, Inc. Power line sag monitor
JP2001321828A (ja) * 2000-05-11 2001-11-20 Daido Steel Co Ltd 金属線材の製造方法
CN101809452A (zh) * 2007-09-17 2010-08-18 阿博利公司 用于监视功率传输的方法和设备
DE102007059165A1 (de) * 2007-11-26 2009-05-28 Christoph Lucks Verfahren und System zur Messung einer Auslenkung eines Hohlbauteils einer Windenergieanlage aus einer Normalposition
CN101922924A (zh) * 2009-06-09 2010-12-22 中国电力科学研究院 一种输电线路信息检测系统、方法及gps移动站装置
US20120027298A1 (en) * 2010-07-27 2012-02-02 Aerotec, Llc Method and Apparatus for Direct Detection, Location, Analysis, Identification, and Reporting of Vegetation Clearance Violations
CN101975565A (zh) * 2010-10-15 2011-02-16 合肥工业大学 基于gps的输电导线舞动监测系统及监测方法
WO2013033576A1 (en) * 2011-09-01 2013-03-07 Utility Risk Management Corporation, Llc Method and apparatus for real-time line rating of a transmission line
CN103196380A (zh) * 2013-03-20 2013-07-10 北京国网富达科技发展有限责任公司 输电线路图像采集装置及输电线路覆冰厚度检测系统
CN107179056A (zh) * 2017-05-03 2017-09-19 国网江西省电力公司经济技术研究院 一种电力线路特殊孤立档导线间隙的测量方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112461243A (zh) * 2020-11-23 2021-03-09 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 一种巡检机器人定位方法及系统
CN114123237A (zh) * 2021-11-12 2022-03-01 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 云边协同的火电及新能源调频、惯量在线监测系统及方法
CN114123237B (zh) * 2021-11-12 2024-08-06 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 云边协同的火电及新能源调频、惯量在线监测系统及方法
CN118539614A (zh) * 2024-07-18 2024-08-23 山东百萨特新能源科技有限公司 一种输电线路远距离传输状态监测方法及系统
CN118539614B (zh) * 2024-07-18 2024-10-01 山东百萨特新能源科技有限公司 一种输电线路远距离传输状态监测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
EP3743683A1 (en) 2020-12-02
US20190235011A1 (en) 2019-08-01
US20230145515A1 (en) 2023-05-11
EP3743683B1 (en) 2024-10-16
AU2019211451A1 (en) 2020-08-06
AU2019211451B2 (en) 2024-10-03
JP2021512584A (ja) 2021-05-13
US10948531B2 (en) 2021-03-16
CA3089121A1 (en) 2019-08-01
US11835570B2 (en) 2023-12-05
US11493547B2 (en) 2022-11-08
CN111699359B (zh) 2022-07-08
US20210215751A1 (en) 2021-07-15
JP7523755B2 (ja) 2024-07-29
WO2019147965A1 (en) 2019-08-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111699359B (zh) 用于功率传输线路监测的系统和方法
CN106019287B (zh) 一种基于小型雷达的输电线路雷电监测预警方法
US11475385B2 (en) Method and system for utility power line monitoring
US10880623B2 (en) Method and system for utility power lines vegetation proximity monitoring and controlling
Teh et al. Prospects of using the dynamic thermal rating system for reliable electrical networks: A review
US20130066600A1 (en) Method and apparatus for real-time line rating of a transmission line
US8275570B2 (en) Thermal powerline rating and clearance analysis using local thermal sensor
CN106104238B (zh) 动态广域大地热性能和大地环境温度测定系统
US10989839B1 (en) Ground-based sky imaging and irradiance prediction system
ES2729612T3 (es) Método y sistema para determinar la calificación de línea eléctrica térmica
CN106225843A (zh) 一种基于小型雷达的输电线路广域覆冰监测预警方法
CN104655182A (zh) 利用卫星精确定位系统监控架空输电线路状态的监测方法
Zhang et al. Power line simulation for safety distance detection using point clouds
Chen et al. A survey of sag monitoring methods for power grid transmission lines
Filippone et al. On the roadmap to Supergrid in Sicily: LIDAR technology and HTLS conductors for uprating the 150 kV lines
Fernandez et al. Dynamic line rating forecasting based on numerical weather prediction
Laninga et al. Monitoring technologies for HVDC transmission lines
CN113781258A (zh) 结合影像与气象数据进行输电导线安全预警的方法
JP2024150490A (ja) 送電線監視のシステムおよび方法
Filippone et al. GIS Systems and LIDAR technology for the operation of HV lines. Sicilian Transmission network applications
US20230400497A1 (en) Transmission Line Monitoring Using an Optical Blowout Anemometer
Zengin Overhead power-transmission-line temperature mapping by robotic measurement
Laninga et al. Monitoring Technologies for HVDC Transmission Lines. Energies 2023, 16, 5085
Gacusan et al. Cloud Motion Vector Estimation Using Scalable Wireless Sensor Networks
Golinelli et al. Installation of ELISAm, Electric Line Ice Sag Accretion Monitor, Systems on a High Voltage Overhead Line

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant